摘要:钢轨表面及上表面产生的滚动接触疲劳裂纹通常以斜裂纹或多角度复杂裂纹的形态存在,对其检测和评估是个难题。基于此,采用基于无线能量传输的涡流检测方法(WPT-ECT),设计新的探头结构并结合神经网络算法对裂纹进行检测和评估。首先,有别于现有 WPT-ECT 方法,采用增大激励频率,而非串并联电容的方式,构造谐振电路;其次,根据复杂裂纹的特点,设计由两个八字形激励线圈和两个矩形接收线圈组成的方向性探头结构;最后,充分提取检测信号的特征,并运用径向基神经网络算法对裂纹进行识别。 仿真和实验结果表明,所提出的探头结构对任何角度的缺陷均敏感。 同时,RBF 算法对斜裂纹、T 裂纹、Y 裂纹和 1. 2 mm 提离下的 T 裂纹的识别准确率分别为 92. 00% 、 95. 27% 、96. 64% 和 89. 50% 。