【摘 要】
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传统的分析方法难以对细小裂纹缺陷尺寸进行有效判别,而依靠人工判别细小缺陷尺寸常导致检测准确度差、效率低下.针对这类问题,提出了一种基于希尔伯特黄变换的超声缺陷信号识别算法.通过对超声无损检测缺陷信号进行自适应经验模态分解得到不同频率的固有模态函数,再进行希尔伯特变换得到信号的瞬时频率、希尔伯特谱和边际谱.根据边际谱体现的差异进行缺陷尺寸判别.实验结果表明了该方法能有效识别不同尺寸的裂纹缺陷.
【机 构】
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沈阳化工大学机械与动力工程学院,辽宁沈阳110142
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传统的分析方法难以对细小裂纹缺陷尺寸进行有效判别,而依靠人工判别细小缺陷尺寸常导致检测准确度差、效率低下.针对这类问题,提出了一种基于希尔伯特黄变换的超声缺陷信号识别算法.通过对超声无损检测缺陷信号进行自适应经验模态分解得到不同频率的固有模态函数,再进行希尔伯特变换得到信号的瞬时频率、希尔伯特谱和边际谱.根据边际谱体现的差异进行缺陷尺寸判别.实验结果表明了该方法能有效识别不同尺寸的裂纹缺陷.
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