薄壁小直径管道导波探伤的传感器布置方案优化

研究传感器布置对导波沿薄壁金属管道的频散特性、模态转换和缺陷定位的影响规律。其步骤为:首先,采用ANSYS软件建立薄壁小直径的无缺陷管道和缺陷管道有限元模型;采用瞬态动力学分析方法,对管道端部周向各节点施加轴向瞬时位移载荷,模拟超声传感器激发L(0,2)模态波;根据脉冲-回波信号的时间历程曲线,定义回波分辨率、反射系数。其次,分析缺陷的轴向位置精度以及4种传感器布置方案对导波频散、模态转换、周向定位和反射系数的影响。研究结果表明:增加传感器数量可有效抑制弯曲模态和导波频散的发生,并增强回波信号的幅值;当传感器数量小于4个时,难以对裂纹缺陷进行周向定位;反射系数随传感器数量的增加呈线性增大。     

基于导波频散特征的金属排管缺陷辨识方法

采用时频分析方法,研究导波在金属管道中频散特征与缺陷尺寸间的映射关系。基于有限元分析软件ANSYS,采用单元生死法建立9组不同周向尺寸和径向深度缺陷的管道模型,用脉冲-回波的方法模拟L(0,2)模态波对管道的激励;基于Gabor变换和导波频散特性,提取缺陷回波时间、反射系数等特征参数。研究结果表明:管道裂纹缺陷的轴向定位误差为1.48%;缺陷处的反射系数较大,且反射系数随着损伤程度的变大而增大。     

一种主动时反探测接收阵自聚焦

时间反转法是一种新颖的自适应聚焦技术,但多用在使发射能量聚焦在目标处,进而增强回波.提出的基于时反的探测接收自聚焦技术,使时反后的目标回波信号重新聚焦在接收阵列处,而不是目标处(或者虚拟接收阵列).通过这种改进,不但能得到更高的增益提升,同时聚焦后的简单波形结构也降低了后续信号处理的难度;应用此方案有利于降低时反的应用难度,也进一步降低了硬件要求.     

基于LabVIEW的超声导波时间反转信号激励系统

将时间反转信号处理方法运用于超声导波无损检测时,可实现检测能量在缺陷位置的聚焦,从而提高缺陷反射回波信号的分辨率,增强检测效果。本文在LabVIEW环境下设计开发了基于NI PXI 5411信号发生器卡和NI PXI 5112数字示波器卡的时间反转信号激励系统,通过单传感器单独激励时间反转信号后再叠加的方式实现近似时间反转导波检测。实验表明,该激励系统能有效地解决时间反转导波检测过程中的信号激励问题,具有较好的应用价值。     

管道导波检测探头背衬层参数和频率特性的实验研究

通过对不同材料参数配比制作的导波探头背衬层进行试验,研究超声导波在一定的频率范围内焊缝第一次反射回波系数和端面反射系数及频率的关系。分析不同配比背衬层对信号的影响,确定激励导波的最佳频率范围。试验表明:随着碳化硅比例的增加,PZT传感器的相对灵敏度降低;碳化硅的比例降低时,传感器接收到的杂波幅值增大,信噪比降低;不同配比参数的背衬层都存在一个最佳检测频率段,即随着碳化硅比例的增大,缺陷的最佳检测频率段先增大后减小。     

基于合成孔径聚焦的超声SH导波成像检测

超声水平剪切(shear horizontal,SH)导波成像检测旨在解决平板检测中检测距离增加时分辨力降低的问题。该文运用合成孔径聚焦原理,构建了16通道超声SH导波成像检测实验系统,通过分析阵列信号时频域特征揭示了声波与缺陷间相互作用的规律,对SH导波合成孔径聚焦成像算法进行了讨论,阐明了导波阵列信号时空域信息合成在聚焦成像中的应用。研究结果表明:合成孔径聚焦可用于超声SH导波成像检测,所成图像能够表征钢板中检测距离2 m以上、尺寸当量大于5 mm的缺陷信息,为深入开展工业在役大尺度结构板材的缺陷成像检测和结构健康监测提供了基础。     

基于超声导波的管道缺陷量化评估仿真研究

超声导波是近年新兴的无损检测技术,相比超声检测和漏磁检测等传统方法,它可提供大范围、全面高效的检测,因此受到越来越多的关注。在基于超声导波的管道缺陷检测中,普遍采用脉冲回波方法,即根据反射回波信号的分析结果获取缺陷信息,目前此技术已可实现管道缺陷的识别和定位。但由于实际管道缺陷形态不规则,产生的反射回波信号往往很复杂,目前还不能实现管道缺陷的量化检测。本文针对此问题,通过有限元仿真方法研究超声导波与管道缺陷的交互过程,提出利用缺陷前后边界分别产生的两个反射信号进行缺陷轴向尺寸的量化评估方法,并进一步通过有限元仿真验证了结论。     

基于时反处理法的水下目标探测研究

水声信道存在多径效应、多卜勒频偏及各种噪声干扰.时反法能利用声波的互易性原理及波动方程的时反不变性,将收稿日期的信号进行时间反转后再重新发射,使得声音信号能够在原声源位置实现聚焦,可以有效地消除水声信道的多途效应.综述三种基于时反处理的水下目标探测方法:反复迭代法、DORT法(时反算子分解法)及MUSIC法(多信号分类算法).通过反复迭代进行时反操作,可以明显提高聚焦信号能量;DORT法和MUSIC法是在迭代时反的基础上进一步分析时反算子而得出的主动时反定位算法.利用DORT法及MUSIC法,可以对水下目标实现主动探测,定位出目标的具体位置.     

基于LS-SVM的超声导波管道缺陷二维重构

针对当前超声导波检测中的缺陷成像技术难点,提出了基于支持向量机的缺陷轮廓重构方法.通过实验和有限元仿真相结合的方式,获得不同大小缺陷的检测信号.采用最小二乘网络学习算法,选取缺陷回波数据作为支持向量机的输入,缺陷轮廓数据作为输出.建立了缺陷回波到缺陷二维轮廓的非线性映射,实现了缺陷轴向宽度和径向深度的二维轮廓重构,并与径向基神经网络重构效果进行了对比.实验结果表明,该方法速度快、精度高、泛化能力好,是管道超声导波定量化、可视化检测的一种可行方法.     

强噪背景下基于改进匹配追踪算法的桥梁缆索缺陷识别

为降低噪声对磁致伸缩导波信号的干扰,实现强噪背景下的桥梁缆索缺陷识别,提出了一种基于改进匹配追踪算法的桥梁缆索缺陷识别方法。首先,采用构建非对称Gabor函数作为原子字典,将相邻残差比作为迭代终止条件,对强噪背景下的导波信号进行匹配追踪。然后,通过缺陷回波包络峰值时刻,对桥梁缆索缺陷进行了定位。最后,对采用不同降噪方法时的桥梁缆索缺陷定位误差进行了比较。结果表明：未添加噪声时,采用缺陷回波包络峰值时刻定位桥梁拉索缺陷,最大误差仅为0.28%。当缺陷回波的信噪比高于-5 dB时,采用本文方法进行降噪,均方差E_MSE几乎为0,信噪比E_SNR增加到7.56 dB以上。采用本文方法对含噪导波信号进行降噪,其降噪精度和缺陷定位精度均优于小波阈值降噪、小波-EMD降噪和传统匹配追踪降噪。当导波信号信噪比为-5 dB及以下时,本文方法的优越性更为显著。即使导波信号信噪比达到-10 dB,采用本文方法进行降噪处理,拉索缺陷定位误差仍能达到1.5%以内。可见所提出的方法可以有效降低强噪声对实测导波的干扰,提高桥梁缆索缺陷识别精度。