棒材表面裂纹电磁检测信号处理方法的研究

论文摘要

棒材在很多领域有广泛的应用,比如石油领域的抽油杆、建筑行业钢筋结构等以及机械设备领域的机床光杆、传动轴等。由于工作环境的影响,这些棒材的表面常有裂纹、腐蚀、气孔、凹坑等缺陷,而裂纹缺陷占有极大的比重,它影响了棒料的使用寿命和工作的可持续性,同时还会对工作人员的安全构成威胁。在工业生产中,兼顾检测的自动化和检测精度,通常使用电磁无损检测方法进行裂纹缺陷的检测。在检测系统一定的前提下,信号处理方法的选择在电磁检测过程中起着至关重要的作用,决定检测设备的总体性能。而现有的处理方法没有针对电磁信号的专业处理方法,造成盲目选择信号处理方法,使处理后的检测信号不但不能真实反映裂纹缺陷信息,还降低了处理效率。本文从提高涡流检测与漏磁检测检测精度出发,首先详细论述了常用信号处理方法理论与算法,其次根据实验所得信号的特点选用了经典滤波方法、小波分解重构方法、小波阈值去噪方法、小波包阈值去噪方法,依据以上方法的优点和缺点,提炼出阈值去噪与小波分解重构综合处理方法,这种方法既能去除高频噪声,也能剔除低频干扰,能极大改善信号处理效果。最后为了实现工业应用,用Visual Basic语言与MATLAB软件混合编程,实现了裂纹电磁检测专业处理方法,提高了裂纹检测的效率和精度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 信号处理方法研究对于检测棒材表面裂纹的意义
• 1.2 信号处理方法国内外的研究现状与发展趋势
• 1.2.1 信号处理方法国外的研究现状与发展趋势
• 1.2.2 信号处理方法国内的研究现状与发展趋势
• 1.3 本文的研究目的与主要工作
• 1.3.1 本文的研究目的
• 1.3.2 本文的主要工作
• 第二章 常用信号处理方法基本理论
• 2.1 采样系统理论
• 2.1.1 采样过程
• 2.1.2 采样定理
• 2.2 数字滤波处理
• 2.2.1 数字滤波器原理
• 2.2.2 数字滤波器分类
• 2.3 离散傅里叶变换
• 2.3.1 离散傅里叶级数
• 2.3.2 离散傅里叶变换
• 2.4 快速傅里叶变换
• 2.5 小波分析
• 2.5.1 小波分析简介
• 2.5.2 常用小波函数
• 2.5.3 多分辨分析
• 2.6 小波阈值去噪
• 2.6.1 小波阈值去噪的原理
• 2.6.2 小波阂值去噪的形式
• 2.6.3 小波阈值去噪阈值类型
• 2.7 小波包阈值去噪
• 2.8 本章小结
• 第三章 涡流检测与漏磁检测实验
• 3.1 涡流检测
• 3.1.1 涡流检测原理
• 3.1.2 涡流检测实验结构简介
• 3.1.3 涡流检测实验参数的选择
• 3.1.4 二维阻抗平面分析方法
• 3.2 漏磁检测
• 3.2.1 漏磁检测原理
• 3.2.2 漏磁检测实验简介
• 3.3 本章小结
• 第四章 涡流检测与漏磁检测信号处理方法的研究
• 4.1 涡流检测信号处理方法的研究
• 4.1.1 经典滤波处理
• 4.1.2 小波分解重构
• 4.1.3 小波阈值去噪
• 4.1.4 小波阈值去噪与小波分解综合处理
• 4.2 漏磁检测信号处理方法的研究
• 4.2.1 经典滤波处理
• 4.2.2 小波分解重构
• 4.2.3 小波包阈值去噪
• 4.2.4 小波包阈值去噪和小波分解综合处理
• 4.3 仿真验证
• 4.4 本章小结
• 第五章 涡流检测与漏磁检测信号处理界面设计
• 5.1 VB和MATLAB混编的特点
• 5.2 混合编程的方法与原理
• 5.3 软件说明及具体使用
• 5.3.1 涡流检测信号处理界面
• 5.3.2 漏磁检测信号处理界面
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢