脉冲涡流缺陷检测技术

本书介绍了脉冲涡流检测的原理，提出了一种圆台状差分传感器的设计方案,并根据电磁波反射与透射理论建立了该传感器的磁场解析模型；采用奇异值分解原理对脉冲涡流检测信号进行了降噪，有效提高了原始检测信号的信噪比；分析了激励线圈时间常数、被测试件电导率、激励信号幅值及提离等因素变化对脉冲涡流检测结果的影响规律，为提高脉冲涡流检测系统的性能提供了理论指导；通过分析缺陷检测信号谐波系数随缺陷尺寸变化的规律，探讨了缺陷检测信号的解析计算方法；论述基于不变函数的脉冲涡流缺陷二维轮廓重构方法，采用径向基神经网络构造了用于重构缺陷轮廓的不变函数，建立了由检测信号到缺陷二维轮廓一一对应的非线性映射关系模型，实现了不同检测条件下缺陷二维轮廓的准确重构。

前言
章 绪论
1.1 概述
1.2 脉冲涡流无损检测技术研究现状
1.2.1 脉冲涡流检测应用研究现状
1.2.2 脉冲涡流检测理论研究现状
1.2.3 传感器研究现状
1.2.4 检测信号降噪与特征提取研究现状
1.2.5 缺陷定量化研究现状
1.3 本书主要内容及重点
1.4 本章小结
参考文献
第2章 脉冲涡流检测理论基础
2.1 概述
2.2 涡流效应及电磁场基本理论
2.3 脉冲涡流检测原理
2.4 脉冲涡流的趋肤效应
2.5 差分传感器检测信号特征分析
2.6 本章小结
参考文献
第3章 脉冲涡流检测中探头瞬态响应的理论计算
3.1 概述
3.2 求解模型的建立及计算方法
3.3 层叠导体结构上探头响应信号的时谐场求解
3.3.1 层叠导体结构反射系数的矩阵表达式
3.3.2 层叠导体结构产生的反射磁场
3.3.3 检测线圈上感应电压的变化
3.3.4 激励线圈中电流的计算
3.4 用快速傅里叶变换计算探头的瞬态响应信号
3.4.1 径向求解区域R0的确定
3.4.2 级数总求和项M的确定
3.4.3 Bessel函数积分的计算
3.5 层叠导体瞬态涡流场的计算实例与结果对比
3.5.1 有限元时步法计算瞬态涡流场法问题
3.5.2 计算实例与两种方法的计算结果对比
3.6 本章小结
参考文献
第4章 圆台状脉冲涡流差分传感器设计
4.1 概述
4.2 圆台状差分传感器设计
4.3 电磁波反射与透射基本理论
4.3.1 电磁波在半空间的反射与透射
4.3.2 电磁波在三层介质中的反射与透射
4.3.3 电磁波在任意多层介质中的反射与透射
4.4 圆台状差分传感器磁场解析模型
4.5 圆台状差分传感器检测信号特征分析
4.6 圆台状差分传感器性能分析
4.7 本章小结
参考文献
第5章 脉冲涡流检测信号的预处理
5.1 概述
5.2 奇异值分解降噪原理
5.3 基于奇异值分解的最优降噪方法
5.3.1 负熵的定义
5.3.2 Hankel矩阵最优维数选择
5.3.3 阈值的选择
5.4 基于Savitzky-Golay滤波器的奇异值平滑处理
5.4.1 Savitzky-Golay滤波器基本理论
5.4.2 奇异值平滑处理
5.5 脉冲涡流检测信号降噪
5.5.1 算法性能分析
5.5.2 实验信号降噪
5.6 本章小结
参考文献
第6章 脉冲涡流检测的影响因素分析
6.1 概述
6.2 有限元模型建立与求解过程
6.3 激励线圈时间常数对检测的影响
6.3.1 激励线圈内电流特征分析
6.3.2 时间常数对检测信号特征的影响
6.4 材料电导率对检测的影响
6.5 激励信号幅值对检测的影响
6.6 提离变化对检测的影响
6.7 本章小结
参考文献
第7章 脉冲涡流缺陷检测信号的解析计算
7.1 概述
7.2 缺陷检测信号特征分析
7.2.1 检测信号时域分析
7.2.2 检测信号频域分析
7.3 缺陷检测信号的解析计算
7.4 实验验证
7.5 本章小结
参考文献
第8章 脉冲涡流缺陷二维轮廓重构
8.1 概述
8.2 径向基函数神经网络
8.2.1 径向基函数神经网络模型
8.2.2 隐含层神经元数量的确定
8.2.3 径向基神经网络的学习算法
8.3 基于不变函数的缺陷二维轮廓重构
8.3.1 缺陷轮廓重构问题描述
8.3.2 重构算法
8.4 实验与分析
8.4.1 数据样本库的建立
8.4.2 重构结果及分析
8.5 本章小结
参考文献
彩图