轉轍機動作桿缺陷超聲檢測信號特征提取與檢測系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、在鐵路工業(yè)領域的制造過程中，越來越多地要求對關鍵部件進行有效準確的無損檢測，而超聲檢測技術是最適合進行自動化檢測的無損檢測技術。超聲檢測技術的研究主要體現在檢測方法和對超聲信號數據的處理分析兩方面。隨著超聲檢測方法研究不斷取得進步，如何利用現代信號處理技術與模式識別技術對信號數據進行合理的處理分析顯得尤為重要。其中超聲信號的特征提取與特征選擇問題是對缺陷進行定量識別的關鍵性問題。
　　 本項研究以轉轍機的關鍵部件—動作桿為研究對

2、象，綜合利用常用統(tǒng)計特征與數據挖掘方法，對超聲缺陷回波信號的特征提取及缺陷回波特征數據集的降維問題重點開展了研究，并提出了轉轍機動作桿自動檢測系統(tǒng)的總體設計方案。開展的具體研究工作內容和獲得的主要結果如下:
　　 1)在介紹檢測試件結構和超聲檢測基本原理的前提下，搭建超聲質量檢測實驗系統(tǒng)，分別對兩種缺陷的人工試件的超聲回波信號數據進行采集、保存和分析，提出選擇合適的信號處理方法來實現缺陷特征的提取對提高缺陷的檢測與分類能力的必要

3、性。
　　 2)應用連續(xù)小波變換理論判斷超聲檢測信號缺陷的存在位置;論述了小波包變換(WPT)和經驗模態(tài)分解(EMD)的基本理論，對比分析將兩種方法應用于超聲檢測信號分解中的特點。
　　 3)在分析常用超聲信號特征基礎上，實現對缺陷超聲信號的特征提取和缺陷特征數據集的降維:分別采取EMD和WPT的方法對原始缺陷超聲回波信號進行分解，并提取各分解信號、原始信號及原始信號的包絡譜信號的8個特征參數，組成獨立特征組1、2、3和

4、4。取兩種人工缺陷樣本數各40，計算了獨立特征組，構建缺陷特征數據集，并用主成分分析(FCA)方法實現特征集的降維。
　　 4)為了滿足當前轉轍機動作桿出廠時的在線質量檢測需求，提出了超聲自動檢測系統(tǒng)總體方案的設計。利用虛擬儀器技術的軟件平臺，設計基于模塊化的上位機軟件系統(tǒng)，主要分為原始數據采集模塊和離線數據處理模塊兩部分。
　　 研究表明，超聲回波信號中含有大量的有關檢測對象的信息，故如何通過適當的信號處理方法來實現缺