文档介绍：中北大学
硕士学位论文
基于EMD和神经网络的超声缺陷信号分类识别研究
姓名:樊建平
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:张艳花
20090427
基于蜕窬绲某毕菪藕欧掷嗍侗鹧芯摘要关键词:超声回波,缺陷诊断,,,神经网络中北大学学位论文超声无损检测是一种应用最广的无损检测方法,在无损检测领域占有极其重要的地位。在超声无损检测领域,超声频谱分析法,可以得到多于常规检测方法的可用信息,为提高检测结果的客观性和可靠性提供了可能。同时传统超声法难以识别缺陷的种类,即便采用各种扫描方法,对缺陷种类的判别仍需有高度熟练的人工技术。因此如何利用频谱分析法所获得的这些信息进行缺陷模式识别及缺陷的定性评价、自动识别、以及智能化方面,还需要进一步的研究工作,这对超声无损检测的发展具有十分重要的意义。本文首先介绍了纸夥椒ê蜕窬绲幕驹恚肊对超声回波信号进行了时域和频域的分析,归纳分析了回波信号在时域和频域的特征参数,在此基础上分析了神经网络输入特征参数的选择原则以及如何选取部分时、频域特征参数作为神经网络输入,并得出了较理想的特征参数组合。其次,在阐述神经网络技术的基本原理基础上,结合分析得出的神经网络输入特征向量,针对超声回波缺陷信号识别的具体特点,构建了基于神经网络的超声回波缺陷信号诊断系统,内容包括:设计超声回波信号缺陷识别神经网络的具体结构。最后本文利用前续课题研究所获得的超声回波信号实测数据,分别构造了基于回波信号时频域特征参数的训练样本和验证样本,在软件平台上对本文构建的神经网络进行了训练,并用训练好的神经网络对超声回波信号实测数据进行了仿真诊断试验。试验结果表明本文构建的超声回波信号缺陷分类诊断神经网络能够根据实际数据准确地判断出超声回波信号的缺陷类型,分类诊断效果良好。
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ㄍ望垒至塑垒至日期:型咿皇印泸鰖原创性声明关于学位论文使用权的说明①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位导师签名:本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期:本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容C苎宦畚脑诮饷后遵守此规定签名:
髀近年来,随着世界工业经济的迅速发展,用户对产品使用的可靠性、安全性的要求人员伤亡事故,造成恶劣的社会影响。但我国目前的产品检验技术相对比较落后,每年由于无法有效地检测各种工业产品的腐蚀、裂纹和磨损而造成的损失非常巨大。年代末,我国冶金部开始制定相应标准,促使我国产品标准中有关无损检测的规定相应地也发生了更加严格的变化,从而使对材料内部和表面的危害性缺陷具有高检测灵敏度的自动缺陷检测技术的应用越来越广泛。在超声回波的缺陷识别中,如何将缺陷回波与假讯号区分开来进而识别不同类型的缺陷,是问题的关键。近年来,随着微机技术、信息技术的发展,采用超声信号处理技术来解决这一问题。它通过数字信号处理技术将时域信号变换到频域信号去获取有关缺陷的更多有用信息,其实质是对超声检测回波的幅值和传输时间快速采集,而后由计算机进行峰值搜索、数据压缩、信号分离与转换等一系列技术处理,以提高检测信号的信噪比和抗干扰能力,进一步进行信号的识别、分析、诊断等,以显示出最佳的信号特征本文利用已获取的工件实际超声回波缺陷信号,研究和探讨采用经验模态分解蜕窬缂际踅泄ぜ毕堇嘈偷恼锒戏椒āU庵址椒ɡ闷灯追治龇ㄋ得的信息,结合神经网络进行缺陷的模式识别、定性评价和自动识别,使缺陷的识别智能化,避免了传统超声检测难以识别缺陷的种类,⒄瓜肿中北大学学位论文课题研究目的与意义越来越高。产品发生任何故障或失效不但造成重大经济损失,甚至还可能导致灾难性的和检测结果,达到各种检测性能的要求。熟练的人工技术。国内外研究现状
传统超声探伤是根据回波信号进行评价的,且超声波在形状复杂的试件中传播时会产生变形波,形成假讯号。因此,将缺陷回波与假讯号区分开来,成为传统超声检测很关键的一步。但由于其检测频率一般在兆赫数量级,因此在世纪六七十年代要使超声信号数字化,并进行信号处理是十分困难的。近二三十年来,微机技术、信息技术及微电子技术得到了飞速发展,因此带动了相关行业的进步。现