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    42crmo無縫鋼管

    發(fā)布日期:2015/5/11 14:42:27瀏覽次數(shù):106

     為了滿足無縫鋼管在線自動檢測的要求,本文以無縫鋼管超聲檢測的可靠性、精確性和高效性為研究目標(biāo),采用群體優(yōu)化算法理論,就無縫鋼管超聲檢測的關(guān)鍵技術(shù)——提高超聲回波信號的信噪比、改善超聲檢測的時域分辨率、自動識別無縫鋼管缺陷類型開展了系統(tǒng)的研究,并在此基礎(chǔ)上,完成了一種無縫鋼管超聲自動檢測系統(tǒng)的研發(fā)。主要研究內(nèi)容包括:第一章,論述了加快無縫鋼管超聲無損檢測設(shè)備自主研發(fā)的緊迫性,介紹了超聲無損檢測技術(shù)在無縫鋼管檢測領(lǐng)域中的典型應(yīng)用,并對超聲自動檢測的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢作了總結(jié)概括,指明無縫鋼管超聲無損檢測的關(guān)鍵技術(shù),確定了本文的研究內(nèi)容和方向。第二章,針對現(xiàn)有的超聲回波信號消噪技術(shù)應(yīng)用在無縫鋼管在線檢測時所遇到的局限性,本文發(fā)展了一種基于模型估計和群體融合算法的消噪技術(shù)。利用群體融合算法對超聲目標(biāo)回波信號模型參數(shù)進(jìn)行估計,成功提取出有用信號。實驗研究結(jié)果表明該技術(shù)顯著提高了信噪比,且具有較強的泛化能力。第三章,為了提高無縫鋼管超聲檢測分辨率,提出了一種基于群體融合算法和小波變換的反卷積技術(shù)。利用小波變換確定超聲反射系數(shù)位置集后,引入群體融合算法求解出相應(yīng)位置反射系數(shù)的幅值,完成超聲回波信號的時域反卷積。計算機仿真和實驗研究表明,該方法具有較強的魯棒性和廣譜適應(yīng)性。第四章,為了實現(xiàn)無縫鋼管缺陷類型的自動識別,在利用復(fù)小波變換提取缺陷回波信號特征值的基礎(chǔ)上,采用粒子群聚類分析方法對特征向量進(jìn)行劃分,從而完成缺陷類型的自動判讀。實驗研究證明了該方法的有效性和可行性。第五章,設(shè)計了無縫鋼管超聲自動檢測系統(tǒng)的總體方案,完成了關(guān)鍵部件和模塊的研發(fā),實現(xiàn)了系統(tǒng)的集成。實際運行結(jié)果表明,該檢測系統(tǒng)能夠滿足無縫鋼管在線檢測的要求。第六章,對本文的研究內(nèi)容進(jìn)行了概括總結(jié),明確了未來的主要研究工作和方向。

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