【摘 要】
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针对分离谱技术对参数依赖性过高的缺点,该文将自适应滤波技术引入超声检测领域.由于在对粗晶材料和复合材料的超声无损检测得到的A扫描信号中,缺陷回波之间的相关性强于结构
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针对分离谱技术对参数依赖性过高的缺点,该文将自适应滤波技术引入超声检测领域.由于在对粗晶材料和复合材料的超声无损检测得到的A扫描信号中,缺陷回波之间的相关性强于结构噪声的相关性.因此,可以通过自适应滤波技术达到提高缺陷回波信噪比的目的.这里利用的是在自适应噪声抵消中得到广泛应用的不带时延和带时延的FIR结构.至于自适应算法,该文利用的是简便的LMS算法.在对粗晶材料和复合材料进行了大量实验后,得出结论:在提高缺陷信号信噪比的基础上,将自适应滤波技术利用在超声检测中,能克服分离谱技术性能不稳定的缺点.针对超声检测信号的特点,该文还将具有优良收敛性能的神经网络BP算法引入超声检测自适应滤波中,实验证明,在保持了LMS算法对参数敏感度小的优点的同时,它还能更好地抑制超声检测信号中的结构噪声.
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