脈沖渦流缺陷檢測技術(shù)

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.2 脈沖渦流無損檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀 2
1.2.1 脈沖渦流檢測應(yīng)用研究現(xiàn)狀 2
1.2.2 脈沖渦流檢測理論研究現(xiàn)狀 4
1.2.3 傳感器研究現(xiàn)狀 6
1.2.4 檢測信號降噪與特征提取研究現(xiàn)狀 7
1.2.5 缺陷定量化研究現(xiàn)狀 9
1.3 本書主要內(nèi)容及重點(diǎn) 11
1.4 本章小結(jié) 12
參考文獻(xiàn) 12
第2章 脈沖渦流檢測理論基礎(chǔ) 17
2.1 概述 17
2.2 渦流效應(yīng)及電磁場基本理論 17
2.3 脈沖渦流檢測原理 20
2.4 脈沖渦流的趨膚效應(yīng) 21
2.5 差分傳感器檢測信號特征分析 24
2.6 本章小結(jié) 26
參考文獻(xiàn) 26
第3章 脈沖渦流檢測中探頭瞬態(tài)響應(yīng)的理論計算 28
3.1 概述 28
3.2 求解模型的建立及計算方法 29
3.3 層疊導(dǎo)體結(jié)構(gòu)上探頭響應(yīng)信號的時諧場求解 30
3.3.1 層疊導(dǎo)體結(jié)構(gòu)反射系數(shù)的矩陣表達(dá)式 30
3.3.2 層疊導(dǎo)體結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的反射磁場 33
3.3.3 檢測線圈上感應(yīng)電壓的變化 34 
3.3.4 激勵線圈中電流的計算 35
3.4 用快速傅里葉變換計算探頭的瞬態(tài)響應(yīng)信號 36
3.4.1 徑向求解區(qū)域R0的確定 36
3.4.2 級數(shù)總求和項(xiàng)M的確定 36
3.4.3 Bessel函數(shù)積分的計算 36
3.5 層疊導(dǎo)體瞬態(tài)渦流場的計算實(shí)例與結(jié)果對比 38
3.5.1 有限元時步法計算瞬態(tài)渦流場法問題 38
3.5.2 計算實(shí)例與兩種方法的計算結(jié)果對比 42
3.6 本章小結(jié) 45
參考文獻(xiàn) 46
第4章 圓臺狀脈沖渦流差分傳感器設(shè)計 48
4.1 概述 48
4.2 圓臺狀差分傳感器設(shè)計 48
4.3 電磁波反射與透射基本理論 49
4.3.1 電磁波在半空間的反射與透射 49
4.3.2 電磁波在三層介質(zhì)中的反射與透射 51
4.3.3 電磁波在任意多層介質(zhì)中的反射與透射 53
4.4 圓臺狀差分傳感器磁場解析模型 54
4.5 圓臺狀差分傳感器檢測信號特征分析 61
4.6 圓臺狀差分傳感器性能分析 62
4.7 本章小結(jié) 71
參考文獻(xiàn) 71
第5章 脈沖渦流檢測信號的預(yù)處理 73
5.1 概述 73
5.2 奇異值分解降噪原理 73
5.3 基于奇異值分解的最優(yōu)降噪方法 76
5.3.1 負(fù)熵的定義 77
5.3.2 Hankel矩陣最優(yōu)維數(shù)選擇 78
5.3.3 閾值的選擇 81
5.4 基于Savitzky-Golay濾波器的奇異值平滑處理 83
5.4.1 Savitzky-Golay濾波器基本理論 83
5.4.2 奇異值平滑處理 86 
5.5 脈沖渦流檢測信號降噪 89
5.5.1 算法性能分析 89
5.5.2 實(shí)驗(yàn)信號降噪 89
5.6 本章小結(jié) 92
參考文獻(xiàn) 93
第6章 脈沖渦流檢測的影響因素分析 95
6.1 概述 95
6.2 有限元模型建立與求解過程 95
6.3 激勵線圈時間常數(shù)對檢測的影響 99
6.3.1 激勵線圈內(nèi)電流特征分析 99
6.3.2 時間常數(shù)對檢測信號特征的影響 101
6.4 材料電導(dǎo)率對檢測的影響 107
6.5 激勵信號幅值對檢測的影響 111
6.6 提離變化對檢測的影響 114
6.7 本章小結(jié) 116
參考文獻(xiàn) 118
第7章 脈沖渦流缺陷檢測信號的解析計算 119
7.1 概述 119
7.2 缺陷檢測信號特征分析 119
7.2.1 檢測信號時域分析 119
7.2.2 檢測信號頻域分析 125
7.3 缺陷檢測信號的解析計算 131
7.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 133
7.5 本章小結(jié) 134
參考文獻(xiàn) 135
第8章 脈沖渦流缺陷二維輪廓重構(gòu) 136
8.1 概述 136
8.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 136
8.2.1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 136
8.2.2 隱含層神經(jīng)元數(shù)量的確定 140
8.2.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 140
8.3 基于不變函數(shù)的缺陷二維輪廓重構(gòu) 144 
8.3.1 缺陷輪廓重構(gòu)問題描述 144
8.3.2 重構(gòu)算法 146
8.4 實(shí)驗(yàn)與分析 147
8.4.1 數(shù)據(jù)樣本庫的建立 147
8.4.2 重構(gòu)結(jié)果及分析 149
8.5 本章小結(jié) 153
參考文獻(xiàn) 154
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