【摘 要】
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永磁铁氧体材料是当代社会经济迅速发展中必不可少的基础型功能材料,全球范围的磁性材料生产基地逐渐向发展中国家转移,以至于我国正逐步成为全球磁瓦生产基地。在生产中仍然难免会出现具有缺陷的磁瓦产品,为确保永磁电机在高速运行中,不会因磁瓦的缺陷导致重大事故,实现快速而准确的缺陷检测是磁瓦制造业当今面临的最为突出的问题。声学检测相较于其他无损检测方法具有无可比拟的优势,在零部件的内部缺陷检测中应用率最高。基
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永磁铁氧体材料是当代社会经济迅速发展中必不可少的基础型功能材料,全球范围的磁性材料生产基地逐渐向发展中国家转移,以至于我国正逐步成为全球磁瓦生产基地。在生产中仍然难免会出现具有缺陷的磁瓦产品,为确保永磁电机在高速运行中,不会因磁瓦的缺陷导致重大事故,实现快速而准确的缺陷检测是磁瓦制造业当今面临的最为突出的问题。声学检测相较于其他无损检测方法具有无可比拟的优势,在零部件的内部缺陷检测中应用率最高。基于此,开发两种相关信号处理方法用于磁瓦内部缺陷的声振检测,具体内容如下:（1）为了满足高性能磁瓦精细化生产时对内部缺陷检测准确率的高要求,提出一种结合群分解、鲸鱼优化算法和随机森林的信号分析方法。该方法首先根据磁瓦声振信号特点,构造反映群分解性能的适应度函数,再通过鲸鱼优化算法配合该函数对群分解参数进行优化,以此获得最佳的群分解参数;其次,群分解利用该最优分解参数将磁瓦声振信号分解为若干振荡分量,并筛选出能量最大的振荡分量并提取出反映磁瓦内部缺陷的特征信息;最后经随机森林分类器对提取的特征进行识别,以决策磁瓦是否存在内部缺陷。实验结果表明,所开发的方法能实现多类型磁瓦的内部缺陷检测,检测准确率为99.79%,单片磁瓦的检测时间低于6秒。（2）由于第一个方法在面对大批量生产的低性能磁瓦内部缺陷检测时暴露出一些低效率的问题,因此开发一种检测磁瓦内部缺陷的高效检测方法具有重要的现实意义。结合深度学习在处理复杂特征信息的优势,开发一种基于卷积神经网络的磁瓦内部缺陷声振检测方法。在该方法中,磁瓦的一维声振信号首先被转换为二维声振图像,再输入针对信号特点所设计的卷积神经网络进行学习训练,以完成从声振图像中自主学习和提取能区分内部缺陷有无的信号特征,最后由softmax完成对应特征的识别。检测实验结果表明,开发的方法可实现准确率为99.38%的磁瓦内部缺陷检测,单片磁瓦的检测时间低于0.031秒。
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