应用激光, 2020, 40 (4): 745, 网络出版: 2020-12-28   

基于HHT的激光超声缺陷检测分析

Laser Ultrasonic Flaw Detection Analysis Based on HHT
作者单位
1 中北大学电气与控制工程学院, 山西 太原 030051
2 中北大学电子测试技术重点实验室, 山西 太原 030051
摘要
为解决激光超声技术对现代工业中零部件缺陷的快速分析、检测的问题, 本文经多次试验提取了不同缺陷深度下超声表面波信号, 并对信号进行截取、去噪、平滑等预处理; 通过HHT对预处理后反射回波信号的计算分析, 获取不同缺陷深度的反射回波的各阶IMF以及Hilbert能量谱和Hilbert边际谱, 并从中对信号的时频域特征信息进行提取分析。结果表明: 缺陷的加深使得相邻波峰波谷的最大倾斜率逐渐减小, 信号的IMF2分量的中心频率及能量随之呈增长趋势, 信号低频部分能量呈指数增长, 对总能量贡献率增大, 信号的幅频波动变得平稳, 收敛频率减小, 信号的幅频收敛性变得更好。
Abstract
In order to solve the problem of rapid analysis and detection of component defects in modern industry by laser ultrasonic technology, this paper extracts the ultrasonic surface wave signals under different defect depths and tests the signals for interception, denoising and smoothing. Through the calculation and analysis of the pre-processed reflected echo signals by HHT, the IMF and Hilbert energy spectrum and Hilbert marginal spectrum of the reflected echoes with different defect depths are obtained, and the time-frequency domain characteristic information of the signals is extracted and analyzed.The results show that the deepening of the peaks of the adjacent peaks and valleys gradually decreases, and the center frequency and energy of the IMF2 component of the signal grows. The energy of the low-frequency part of the signal increases exponentially, and the contribution rate to the total energy increases.The amplitude-frequency fluctuation of the signal becomes smooth and the convergence frequency decreases. The amplitude-frequency convergence of the signal becomes better.
参考文献

[1] 李海洋, 李巧霞, 王召巴, 等.基于激光超声临界频率的表面缺陷检测与评价[J].光学学报, 2018(7): 126-134.

[2] 宋潮, 郑宾, 郭华玲, 等.激光超声的小波包能量分析[J].光电工程, 2017, 44(6): 638-642.

[3] 杜必强, 孙立江.基于EMD和小波熵阈值算法的超声回波信号降噪[J].中国测试, 2017, 43(1): 101-105.

[4] 秦峰, 吴耀金, 郭华玲.激光超声信号与裂纹能量作用机理研究[J].应用激光, 2017, 37(5): 732-736.

[5] GUO HUALING, ZHENG BIN, LIU HUI.Numericalsimulation and experimental research on interaction of micro-defects and laser ultrasonic signal[J].Optics and Laser Technology, 2017(96): 58-64.

[6] 吴迪, 吕勇, 牛春晖.多脉冲激光对CCD探测器的损伤研究[J].应用激光, 2019, 39(2): 333-339.

[7] ZHANG C, CHENG L, XU H, et al.Structual damage detection based on virtual element boundary measurement [J].Journal of Sound & Vibration, 2016(372): 133-146.

[8] 郭华玲, 秦峰, 郑宾, 等.激光超声缺陷统计特征神经网络识别技术研究[J].应用激光, 2017, 37(6): 888-892.

[9] STACHE M, MARCUS G, STEFFEN M, et al.A precise non-destructive damage identification technique of long and slender structures based on modal data[J].Journal of Sound and vibration, 2016(365): 89-101.

[10] CAO JIANSHU, CAO ZHEN, ZHAO FEIFEI, et al.Laser ultrasonic pipeline surface crack detection technology[J].Photoelectric Engineering, 2016, 43(3): 1-6.

[11] 郑昱鑫.希尔伯特—黄变换及其模态混淆问题的研究[D].合肥: 合肥工业大学, 2012.

[12] 南钢洋, 王启武, 张振振, 等.基于激光超声方法的钢轨缺陷检测[J].红外与激光工程, 2017, 46(1): 132-137.

[13] 海燕.基于经验模态分解方法的光声信号处理研究[D].西安: 西安电子科技大学, 2018.

[14] 马保全, 周正干.航空航天复合材料结构非接触无损检测技术的进展及发展趋势[J].航空学报, 2014, 35(7): 1787-1803.

单宝琛, 陈晔, 郑宾, 赵燕飞, 贾广福. 基于HHT的激光超声缺陷检测分析[J]. 应用激光, 2020, 40(4): 745. Shan Baochen, Chen Ye, Zheng Bin, Zhao Yanfei, Jia Guangfu. Laser Ultrasonic Flaw Detection Analysis Based on HHT[J]. APPLIED LASER, 2020, 40(4): 745.

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