現代超聲檢測信號處理技術

現代超聲檢測信號處理技術

《現代超聲檢測信號處理技術》是2021年華中科技大學出版社出版的圖書。

基本介紹

  • 書名:現代超聲檢測信號處理技術
  • 作者:馬宏偉、董明、齊愛玲、陳淵
  • 出版社:華中科技大學出版社
  • 出版時間:2021年6月
  • 頁數:192 頁
  • 開本:16 開
  • 裝幀:平裝
  • ISBN:9787568070621
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,

內容簡介

本書介紹了現代超聲檢測信號處理技術的基本原理及工程實用技術,闡述了超聲檢測技術的前沿,總結了超聲聲場仿真理論和超聲信號處理理論的發展現狀。介紹了基於空間脈衝回響的超聲聲場和回波模型,超聲信號去噪方法,超聲信號特徵提取方法和超聲缺陷智慧型分類方法等。列舉了所介紹方法和技術在典型關鍵零部件無損檢測中的套用實例。

作者簡介

馬宏偉,工學博士,二級教授,博士生導師,現任西安科技大學副校長,兼任陝西省研究生教育學會副會長、中國工程機械學會礦山機械分會副理事長、中國煤炭工業機電專家委員會委員等。 主要研究方向為智慧型檢測與控制、機器人技術、無損檢測與評價、煤礦機電設備及其智慧型化等。近年來,先後主持以“煤礦救援機器人自主導航與智慧型控制基礎研究”、“機械關鍵零部件缺陷超聲信號提取與智慧型識別研究”、“礦用強力輸送帶缺陷弱磁特性與智慧型識別研究”等國家自然科學基金為代表的*、省部級科研項目10餘項,主持和參加的企業委託項目多項。獲省部級科技進步獎6項,獲陝西省優秀教學成果獎、精品課程以及優秀教材獎5項,獲國家專利40餘項,在國內外學術期刊上發表學術論文150餘篇,其中被SCI、EI、ISTP等收錄70餘篇,培養博碩士研究生120餘名。

圖書目錄

1超聲檢測技術研究1
1.1超聲檢測技術的研究進展1
1.1.1超聲檢測技術的發展1
1.1.2中國製造2025與超聲智慧型檢測的發展2
1.2超聲聲場仿真理論和發展現狀3
1.2.1超聲聲場仿真的理論和現狀3
1.2.2超聲場與缺陷耦合仿真技術研究進展4
1.3超聲信號處理理論和發展現狀5
1.3.1信號處理技術的理論和發展5
1.3.2信號特徵提取技術8
1.3.3信號分類技術8
2基於空間脈衝回響的超聲聲場仿真研究10
2.1引言10
2.2脈衝波聲場模型10
2.3脈衝回響函式計算模型12
2.3.1圓形換能器的聲場13
2.3.2矩形換能器的聲場15
2.3.3斜楔塊下的聲場22
2.4空間脈衝回響的快速計算25
2.5實驗驗證28
2.6本章小結33
3超音波與典型缺陷耦合的回波特性研究34
3.1引言34
3.2缺陷回波模型34
3.3探頭振動特性35
3.4缺陷和超音波的耦合效應36
3.5探頭振動特性的測量38
3.6缺陷回波實驗40
3.7本章小結45
4超聲信號去噪技術研究47
4.1基於小波分析的焊接缺陷超聲檢測信號去噪研究47
4.1.1引言47
4.1.2小波閾值去噪法的原理和實驗分析47
4.1.3基於改進閾值函式的提升小波變換去噪算法56
4.1.4小結61
4.2軸類零件缺陷超聲信號去噪算法研究62
4.2.1引言62
4.2.2基於EMD的超聲信號去噪62
4.2.3基於EEMD的超聲信號去噪67
4.3自適應稀疏分解鑄鋼缺陷超聲信號提取研究72
4.3.1引言72
4.3.2信號的稀疏逼近73
4.3.3缺陷超聲信號的稀疏分解74
4.3.4人工魚群算法78
4.3.5基於改進人工魚群最佳化的弱缺陷超聲信號提取研究81
4.3.6數據採集系統的建立84
4.3.7實驗研究與算法評估85
4.3.8小結91
5超聲信號提取與識別技術93
5.1鑄鋼缺陷超聲信號特徵提取研究93
5.1.1引言93
5.1.2採煤機鑄鋼件缺陷樣本庫的建立93
5.1.3缺陷超聲信號的WPT能量特徵提取98
5.1.4基於WPTKPCA的缺陷超聲信號特徵選擇105
5.1.5小結112
5.2基於SV的RBF網路鑄鋼缺陷智慧型分類研究113
5.2.1引言113
5.2.2RBF神經網路114
5.2.3支持向量機116
5.2.4基於SV的RBF網路缺陷分類算法研究120
5.2.5SVRBF算法分類實驗研究123
5.2.6小結129
5.3基於多分類支持向量機的鑄鋼缺陷智慧型分類研究130
5.3.1引言130
5.3.2機器學習與統計學習理論130
5.3.3支持向量機用於超聲缺陷識別的可行性分析134
5.3.4基於多類支持向量機的分類算法135
5.3.5基於多分類器的缺陷分類算法研究139
5.3.6基於並行最佳化層次SVM缺陷分類研究145
5.3.7小結148
5.4焊接缺陷超聲信號特徵提取研究148
5.4.1引言148
5.4.2超聲信號的小波包能量特徵提取149
5.4.3焊接缺陷超聲回波信號的能量特徵提取實驗150
5.4.4基於距離的類別可分性判據對特徵提取進行評價151
5.4.5小結154
5.5焊接缺陷超聲檢測智慧型識別研究154
5.5.1引言154
5.5.2人工神經網路在焊接缺陷智慧型識別中的套用154
5.5.3基於支持向量機的焊接缺陷智慧型識別研究159
5.5.4基於νSVMLMC的RBF神經網路焊接缺陷識別方法研究167
5.5.5小結170
5.6基於群體智慧型最佳化SVM的焊接缺陷識別方法研究171
5.6.1基於粒子群最佳化SVM的焊接缺陷分類研究171
5.6.2基於蜜蜂算法最佳化SVM的焊接缺陷分類研究174
5.6.3人工蜂群最佳化SVMRBF神經網路的焊接缺陷識別180
參考文獻183

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