鋼軌超聲波傷損信號數(shù)據(jù)的采集與識別分析.pdf

1、近年來，隨著電子和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，無損檢測技術(shù)領(lǐng)域也在不斷升級從而實現(xiàn)了數(shù)字化、智能化，以期提高檢測結(jié)果的準(zhǔn)確度和診斷的穩(wěn)定性。為了追求低成本的檢測設(shè)備和方法，超聲探傷技術(shù)被逐漸應(yīng)用于該領(lǐng)域而得到了極大的發(fā)展。同時由于軌道交通發(fā)展的需求，現(xiàn)役鋼軌的維護保養(yǎng)與檢測也日益被重視。在這樣的背景下，本文針對鋼軌傷損檢測和識別進行了研究，利用數(shù)字化超聲探傷技術(shù)采集鋼軌的傷損信息，并運用成熟穩(wěn)健的算法識別鋼軌缺陷。
　　本文首先對超聲波

2、的特征及超聲探傷的工作原理和特性進行了介紹，通過在Simulink下驗證換能器脈沖發(fā)射電路的可行性及主要參數(shù)，并分析了脈沖發(fā)射電路對超聲探傷的影響，確定了以超聲波脈沖反射法為基本理論的超聲波檢測鋼軌傷損系統(tǒng)。重點研究了脈沖發(fā)射電路、回波信號接收電路，利用FPGA便利的數(shù)字可編程性，控制和處理整體系統(tǒng)的數(shù)據(jù)時序，實現(xiàn)了鋼軌傷損數(shù)據(jù)被正確的采集，做到了較高的檢測精度和系統(tǒng)的低成本。
　　最后基于采集到的鋼軌缺陷數(shù)據(jù)，對缺陷數(shù)據(jù)的識別做

3、了進一步的研究與分析。采用EMD算法將信號分解，該算法能將非平穩(wěn)的震動信號分解成具有不同頻率的IMF分量，經(jīng)過對該分量在時域和頻域的理論分析和仿真，得到了能精確代表缺陷信號的6個特征值，分別是曲線的過零點數(shù)、信號面積、中心頻率、信號能量、時域和頻域最大幅值，與傳統(tǒng)的算法相比，對非平穩(wěn)振動信號具有更好的分解能力。并以聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對訓(xùn)練樣本多次的重復(fù)訓(xùn)練方式，將缺陷信號的特征值歸一化處理作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，采用Matlab下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工