基于改进果蝇优化算法正交匹配追踪的超声信号降噪方法

降噪是超声信号处理的重要环节,正交匹配追踪是一种常用的降噪方法,传统正交匹配追踪算法计算量大、分解精度不高,无法提取强噪声背景下的超声信号.本文提出了一种结合果蝇优化算法和正交匹配追踪的超声信号降噪算法,将正交匹配追踪中的“贪婪”搜索转换为Gabor函数的参数优化问题,利用果蝇优化算法估计Gabor函数的最优值,采用自适应步长以提高果蝇优化算法的全局遍历性,同时引入高维广义CAT映射以跳出局部最优,最后由寻找到的最佳原子重构超声信号.为验证算法的有效性,对仿真的多频超声回波信号和实验采集的锻件试块超声回波信号进行了降噪处理,结果表明,本文提出的方法能有效提取强噪声背景下的超声信号.

煤矿机械在役轴类零件超声检测现状及展望

随着工业4.0和中国制造2025的全面推进,为应对装备制造业发展的新形势,确保质量为先,未来对煤矿机械智能检测与评价技术的需求将会越来越多。全国煤矿兴起智能化建设的高潮,煤矿装备将向着高转速、高功率方向发展,关键零部件的无损检测技术将面临新的挑战。总结了煤矿机械轴类零件无损检测现状,指出了在役轴非拆卸检测存在的问题,主要是因为缺陷回波、结构回波和转换回波在时域上混叠造成缺陷漏检,因为界面压力改变超声波的传播行为造成缺陷定量误差。分析了超声无损检测技术的发展现状和趋势,超声检测将向着无损定量评价、大数据分析、在役检测和计算超声学的方向发展,指出了煤矿机械在役轴类零件超声非折卸检测面临的关键难题,要对在役条件下超声回波产生机理、超声信号反卷积处理和基于大数据的缺陷智能评价这3方面进行深入研究,为缺陷信号提取和缺陷准确定量分析提供理论支持,实现在役轴类零件缺陷检测和剩余寿命预测,以确保煤矿机械安全运行。