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套管井固井质量声学检测技术现状与展望
摘要：
套管井的固井质量检测在保护油气层和环境保护等方面具有重要的意义。 在固井质量评价方法中,声波测井技术作为 现代测井方法之一,因其对介质声阻抗大小、水泥环内部缺失及层间粘接状况敏感等优点被广泛应用。 井孔声场理论是声波测 井技术的基础,本文阐述了单层以及多层套管井的声场理论研究现状;介绍了几种国内外传统的声波测井技术,概括了不同技 术的原理及特点。 同时介绍了人工智能方法在固井质量检测中的应用,强调了多种机器学习方法在处理测井资料提供更大的 函数空间,以及帮助测井专业人员以非线性方式从高维空间发掘知识等方面的优势。 从 5 个方面展望了声波测井技术未来可 能的发展趋势,为固井质量检测提供进一步的发展建议。
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超声神经调控器件、机理与应用研究进展
摘要：
超声神经调控可无创、精准调控脑深部神经核团,为神经科学基础研究和脑疾病治疗干预提供了全新手段,得到了广泛 的关注,是神经调控领域的前沿热点研究方向。 本文综述了超声神经调控研究进展,重点阐述了体波换能器、声表面波器件和 光声器件三类超声神经调控声学器件的原理与发展,分析了超声神经调控的机理研究,以及探讨了超声神经调控的生物医学应 用。 本文最后对超声神经调控研究进行了总结和展望,并探讨了声遗传学的未来发展。
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复杂型面结构超声成像检测研究进展
摘要：
工程结构普遍具有复杂型面,而且此类区域是制造和服役阶段损伤甚至失效的高发区。 超声无损检测是评估结构制造 质量和服役安全性的重要手段,但复杂型面给超声检测带来了声耦合困难、随形扫描控制难、超声入射/ 接收难、超声传播行为 复杂等挑战。 本文分别从超声耦合策略、超声换能器、随形扫描控制、复杂型面轮廓重建、成像算法、复杂型面与材料复杂耦合 的影响几大方面,概述了现有研究已取得的重要进展。 最后探讨了复杂型面超声成像检测研究仍面临的挑战以及未来发展趋 势,包括超复杂型面三维异形结构检测、高柔性二维阵列超声换能器、以及同时考虑宏/ 微观结构和材料自身声学特性的影响改 进超声成像算法。
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基于非厄米声学超材料的宽带相干完美吸收
摘要：
相干完美吸收只能在特定共振频率处或窄带实现完美吸收,这极大地限制了其在实际应用中发挥作用。 近年来, 非厄米调制和声学超材料的引入为复杂声波操控提供了全新的研究思路,并由此产生了许多在天然结构中难以实现的新颖的 波与物质的相互作用。 本文提出一种非厄米声学亚波长腔管耦合模型,理论推导并展示了相干完美吸收的演化过程。 通过调 控系统的非厄米参数实现了两个相干完美吸收的简并,简并处带宽平均因子为 12. 825,且在输出谱图上观测到与之相应的宽 带完美吸收特性。 本文工作为基于非厄米声学超材料实现宽带相干完美吸收提供了一种新的途径,同时也为开发用于宽带声 吸收、声检测等工程应用领域的新型功能性器件奠定了理论基础。
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流场声学层析成像测量方法仿真和实验研究
摘要：
流速是实现工业生产过程在线监测和精准化控制的重要依据。 为准确测得流场分布,提出了基于径向基函数结合均衡 优化 (RBF-EO)算法的流场声学层析成像方法。 采用径向基函数逼近建立声学流场重建模型,利用均衡优化算法求解重建问 题中的不适定方程。 对典型的四角切圆速度场模型进行了数值模拟与算法的抗噪性检验,并将本算法与传统的重建方法: Tikhonov 算法、SVD 分解法和灰狼优化算法进行了比较。 仿真结果表明该算法能够很好的反演出流场分布,具有较高的重建性 能和良好的抗噪性。 最后,在实验室进行了 1. 05 m×1. 05 m 的测量区域内的流场声学测量实验,并与飘带流场显示和风速仪测 量结果进行了对比,结果显示,RBF-EO 算法与风速仪测量结果在 8 个测点的平均误差为 9. 77% ,验证了本文声波流场测量方 法的可靠性。
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基于分数低阶协方差的阵列式超声波测风方法
摘要：
考虑到当前基于时差法的超声波测风方法是间歇式测量,并且在脉冲噪声背景下测风精度较差,提出一种基于分数低 阶协方差的阵列式超声波连续测风方法。 该方法采用由一个发射超声波换能器和 4 个接收换能器组成的超声波测风阵列结 构,依托该阵列结构通过对其连续采样并进行分数低阶协方差运算处理以抑制脉冲冲击噪声的影响,然后结合多重信号分类算 法即可实现风速风向的高精度连续测量。 通过仿真对比实验和实际测量实验验证了所提方法的有效性及优越性,与其他超声 波测风方法相比具有更强的噪声抑制能力及测风精度,在实测实验中风速和风向的测量误差分别为 1. 2% 和 2°,基本达到了超 声波风速风向测量的精度要求。
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用于 ZGV Lamb 波检测的 PVDF 梳状换能器及性能研究
摘要：
能够准确激励与响应零群速度(ZGV)Lamb 波的换能器是 ZGV Lamb 波检测应用的重要支撑。 现有用于 ZGV Lamb 波 检测的换能器存在信号弱、信噪比低等问题,为此,本文设计了一种柔性好、灵敏度高的聚偏二氟乙烯(PVDF)梳状换能器,并 研究了换能器对 ZGV Lamb 波的激发响应性能。 首先,分析了梳状换能器的工作特性,根据薄铝板的 ZGV 模式设计制作了 PVDF 梳状换能器;其次,在不同中心频率的脉冲信号下通过 PVDF 梳状换能器激发 ZGV Lamb 波,并与 PVDF 方形电极换能器 做了性能对比实验;最后,分析了 PVDF 梳状换能器电压响应特性与附着层厚度之间的关系。 实验结果表明,设计制作的 PVDF 梳状换能器能够精准的激励与响应 ZGV Lamb 波,其响应信号的 ZGV 频域幅值相对大小随着附着层厚度的增加显著减小。
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基于自编码器模型在复杂噪声环境中无监督式结构损伤检测算法的改进
摘要：
结构健康监测广泛应用于户外环境中,尤其是恶劣条件中的结构监测。 这些恶劣的运行环境会使监测系统受到噪声的 干扰。 因此,设计有效的降噪策略以增强在噪声环境中利用导波进行损伤结构检测的性能至关重要。 介绍了一种基于时序主 成分分析(PCA)重构信号的方法用于降低波导的噪声,并将降噪后的信号与基于改进后的自编码器重建的模型来实现无监督 损伤检测。 对该降噪算法以及基于自编码器的无监督损伤检测模型的有效性在信噪比 10 dB 降到-5 dB 的环境中进行了测 试。 实验结果表明,所提出的降噪方法能够显著提高噪声环境中损伤检测性能,在信噪比为-5 dB 的噪声环境中实现 AUC score 从 0. 65 提升到 0. 96。 与此同时,还提供了用于降噪的 PCA 重构信号中的主成分选择的策略,用于实现优化降噪以及无 监督的损伤检测。
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基于深度学习的兰姆波 SCF-TFM 超分辨率成像
摘要：
腐蚀和裂纹是结构板常见的缺陷形式,兰姆波在非贯穿型损伤处发生模式转换是制约兰姆波成像质量的主要因素。 此 外,声波衍射遵循瑞利准则,超声成像存在分辨率极限。 本文设计了一个全卷积神经网络对接收信号进行分割与重构,实现目 标模态的自动拾取,抹除杂波和模式转换的干扰。 提出符号相干因子全聚焦成像法(SCF-TFM),在全矩阵聚焦成像过程中施加 符号相干因子,抑制非目标区域散射波对成像结果的干扰,同时考虑散射信号的幅值及相位信息,可以一定程度上突破瑞利准 则的限制,实现超分辨率成像。 实验结果表明:对于单个盲孔缺陷,该方法成像结果的横向分辨率比全聚焦提高 62. 41% ,信噪 比提升 58. 23% ;而对于多个非对称盲孔缺陷,当缺陷间距大于瑞利准则分辨率极限时,该方法的信噪比提高了 92. 89% ;缺陷间 距小于瑞利准则分辨率极限时,该方法可以实现超分辨率成像。
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基于超声导波虚拟时间反转的多层异质金属粘接结构损伤定位
摘要：
多层异质金属粘接结构由于其优异的比强度,被广泛用于承压设备,船舶,核装备等关键领域的核心部件,其长期服役 在复杂苛刻的环境中,难免产生各种缺陷和损伤,进而影响装备服役安全。 超声导波检测是一种潜在的无损检测方法,但是多 层金属粘接结构中金属与非金属粘接层之间阻抗差异大,导致 Lamb 波传播特性复杂,很难通过基于时间信息的导波定位方法 进行缺陷的检测和定位。 故本文提出一种适用于多层结构的损伤存在概率成像方法并结合虚拟时间反转技术,对多层异质金 属粘接结构的内表面缺陷进行无基准的检测和定位。 结果表明,在几何尺寸为 300 mm 的板中,定位的缺陷坐标和实际缺陷位 置中心坐标仅仅相差 2. 74 mm,实现了对多层异质金属粘接结构内表面损伤的精准定位成像。
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改进型密集阵列全聚焦成像算法的碳纤维复合材料板损伤定位研究
摘要：
本文针对各向异性碳纤维复合材料板的损伤定位问题,提出改进型密集阵列全聚焦成像方法。 首先,考虑碳纤维复合 材料板的各向异性,通过实验分析超声导波在板中的传播特性,得到沿不同传播方向的群速度值。 其次,对密集型传感器阵列 的参数进行分析和优化研究,分别对不同阵列参数即阵元间距和阵元数量进行指向性函数的数值分析,优化阵列的参数,以保 证阵列主瓣较窄、旁瓣较低且无栅瓣。 然后,提出了一种考虑碳纤维复合材料板各向异性的改进型密集传感器阵列板结构缺陷 定位算法。 使用超声导波在碳纤维复合材料板中沿不同传播方向的群速度值,对全聚焦算法进行修正,并利用虚拟聚焦原理对 板结构进行全聚焦成像。 最后,通过布置碳纤维复合材料孔洞损伤实验,对基于密集阵列全聚焦成像方法的定位精度进行分 析。 实验结果表明,改进型密集阵列全聚焦成像算法的定位精度为 1. 00 mm,相较于使用单一群速度值,该方法在定位孔洞损 伤缺陷时具有更高的精度。
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基于周向 SH 导波的钢制环氧套筒胶结缺陷检测方法研究
摘要：
钢制环氧套筒目前已在油气管道损伤修复领域得到广泛应用, 其树脂层的胶结质量对管道修复后的补强效果至关重 要。 对此, 本文提出了基于电磁超声周向 SH 导波的钢制环氧套筒胶结缺陷检测方法。 首先, 通过建立有限元模型研究了周向 SH0 模态导波在钢制环氧套筒结构中的传播特性; 其次, 采用有限元仿真与实验研究相结合的方式探究了周向 SH0 模态导波 检测钢制环氧套筒胶结层内预制的阶梯型贯穿空腔缺陷的可行性。 仿真和实验结果均表明, SH0 模态直达波幅值与空腔宽度 基本呈线性正相关, 说明该方法可实现对胶结层中贯穿型空腔缺陷的检测, 并且可区分空腔大小, 验证了所提方法用于检测 钢制环氧套筒胶结缺陷的可行性。
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基于超声平面波成像的钢轨螺孔裂纹检测方法研究
摘要：
轨道交通在当今社会生产活动中发挥着重要作用。 目前在役钢轨大量采用鱼尾板和螺栓联接的方式铺设。 钢轨接头 在服役过程中会频繁受到冲击载荷作用,容易诱发螺孔裂纹损伤。 尽早发现螺孔裂纹,并对裂纹进行定量测量,是保障铁路运 输安全,避免发生严重事故的关键。 超声相控阵成像检测方法具有精度高、环境适应性强、实施方便的优点,在钢轨在役无损检 测中得到了广泛的应用。 然而,传统相控阵斜入射扇扫成像方法受裂纹倾斜角度的影响,在工业实践中依赖工人的主观判断和 分析能力,难以实现检测的定量化与标准化。 基于以上背景,本文提出了一种基于超声平面波全聚焦成像的钢轨螺孔裂纹检测 方法。 使用复合平面波成像方法对钢轨内部螺孔及附近区域进行高精度重建,获得裂纹伤损的初步检测图像。 基于编码器信 息,将多个扫查点上的初步检测图像融合,得到合成检测图像,从而覆盖不同倾斜角度的裂纹。 基于主成分分析方法,对裂纹倾 斜角度进行定量分析,进而借助方向最大强度投影方法,得到裂纹长度的定量检测结果。 所述方法在钢轨螺孔裂纹试件检测试 验中实现了对[-45°,45°]范围内裂纹的 100% 检出率;裂纹定位误差最大值为 1. 47 mm,接近 1 个波长;长度检测误差最大值 1. 17 mm,小于 1 个波长;裂纹角度检测误差最大 5. 01°。 所述方法需要的设备结构简单,可集成于移动式钢轨巡检设备,具备 自动化实施的能力。
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曲面构件阵列超声频域逆时偏移成像方法研究
摘要：
曲面构件因其独特的结构和力学特性,广泛应用于航空航天领域。 然而,未知的曲面形状导致阵列超声检测时,声传播 延时计算不准确,影响缺陷检测的精度。 为解决这一问题,提出了一种不依赖声传播延时的适用于曲面构件的阵列超声频域逆 时偏移成像方法。 首先,利用阵列超声全聚焦方法对曲面构件表面进行成像;然后,对成像结果进行阈值分割和曲线拟合,重构 构件表面形状并建立二维声学特性分布模型;最后,通过频域逆时偏移将来自超声波源的正向传播波场与缺陷反射体的反向传 播波场进行互相关成像。 实验结果表明,所提出的方法可以有效实现曲面构件内部缺陷成像,与传统的阵列超声全聚焦方法相 比,缺陷的成像质量提升 66% 以上,缺陷定量平均误差降低 37. 04% 以上。
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基于宽带相干信号子空间方法的超声导波长骨评价
摘要：
超声导波对长骨的生物力学特性敏感,已经广泛应用于长骨的健康评价。 由于骨骼的高衰减特性,准确估计长骨中宽 带相干导波信号的频散模式,进而准确反演长骨材料特征参数,是骨超声领域的一个研究热点和难点。 本文提出了一种基于宽 带相干信号子空间的导波波数估计方法,高精度提取导波频散模式;在此基础上,应用具有全局优化特性的蚁群算法从导波模 式中估计长骨材料参数,成功实现了对长骨状况的定量评价。 仿真和离体实验(2 块仿真样本和 2 块离体牛骨)共同验证了方 法的有效性,实验频散与参考频散之间的相对误差分别为 3. 52% ,3. 83% ,3. 35% ,4. 51% ;对于离体牛骨,皮质骨厚度、纵波速 度、横波速度估计值与参考值之间的平均相对误差分别为 3. 10% ,0. 11% ,0. 03% 。 综上,本文提出的方法为定量超声长骨评价 提供了新的借鉴,也可应用于其他固体波导频散的高精度提取和结构健康表征。
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基于超声-光声多模态成像仪器的骨结构及成分高分辨率表征方法
摘要：
早期诊断和治疗骨质疏松症能显著降低骨折风险。 骨组织物理结构和生化成分的影像学检查对骨质疏松症的诊断具 有重要意义。 为了克服基于射线的骨骼健康检查技术存在电离辐射,无法表征骨组织生化成分等问题,本文设计了一套超声- 光声多模态成像仪器。 该仪器由波长实时可调的激光器、多模时序控制器、超声数据采集与控制器、高速数据交换与传输模块 组成,利用时分复用和异步成像策略原位采集超声和光声信号,结合高分辨率成像算法获得骨组织的超声-光声影像。 松质骨 仿体和牛松质骨的离体试验以及手指关节在体试验结果表明,所提出的超声-光声多模态成像仪器在骨质疏松症的诊断中具 有潜在的应用价值,为全面评价骨骼健康的临床研究奠定了基础。
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基于广义可扩展 RPCA 滤波的超快超声脑血流与功能成像方法研究
摘要：
开发高分辨和高灵敏度的小血管可视化技术,对相关组织病变的早期诊断和治疗监测具有重要的临床意义。 不同于传 统聚焦超声,超快超声多普勒(μDoppler)成像技术凭借数千帧的成像帧率,可检测到小血流的瞬时变化。 组织杂波滤除和噪声 抑制对于 μDoppler 的成像质量至关重要。 常用的杂波滤除方法为奇异值分解(SVD)方法,该方法利用信号时空相干性差异可 快速实现组织杂波和血流信号分离,然而无法有效抑制噪声。 本研究创新性提出了一种基于广义可扩展的鲁棒主成分分析 (GSRPCA)的杂波滤除方法,使用 Schatten p 范数和 l q 范数来加强鲁棒主成分分析(RPCA)模型的低秩约束和稀疏约束,增强 了小血流信号的提取能力。 大鼠脑血流成像结果表明,GSRPCA 能够提升功率多普勒成像中血管的成像质量,相较 SVD 提高 信噪比约 20 dB,且提高对比噪声比约 10 dB。 大鼠超声脑功能成像结果表明,GSRPCA 能够提升小血管血容量动态检测的灵敏 度。 相关方法对超快超声成像杂波滤除的研究具有一定借鉴意义。
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基于环形阵列的医学超声成像系统设计
摘要：
针对传统手持式医学超声扫描成像视野狭窄、非标准化等问题,设计并实现了一套基于环形阵列的超声成像系统,包括 512 阵元超声环形阵列、256 / 1 024 通道超声采集电路、基于 PCIe 总线的数据传输模块以及相应的采集控制和快速成像软件。 多通道采集电路由 8 个 32 / 128 超声收发控制模块组成,可控制 512 个环阵阵元在 12 s 内完成全矩阵数据采集和高速传输,实 测数据传输效率达 1. 2 Gb / s。 系统具备 0. 16~ 15 MHz 的频带宽度,以及 12. 5~ 100 MHz 4 档可调的 A/ D 采样率,有利于适配更 广泛的临床和实验需要。 采集控制软件可设置多模式超声数据采集,实现快速成像监测和全矩阵数据存储,用于后续的图像精 细重建。 仿组织体模和活体成像实验表明,系统成像范围大于 10 cm×10 cm,能够分辨 1 mm 的异常,可准确重建生物组织中脂 肪、肌肉、骨组织等界面,验证了该系统可以实现大视野的标准化医学超声影像。
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基于环形阵列的肌骨超声高分辨率断层成像
摘要：
超声断层成像技术因具有非侵入性、成本效益高、无辐射危害和设备便携等优势,正快速成为医学成像领域快速发展的 焦点。 然而,超声波在肌骨组织等声阻抗对比度较高的介质中传播时往往会产生复杂的散射现象,导致接收信号的波形畸变与 幅度衰减,进而限制了超声断层成像的分辨率和精度。 为此,采用环形阵列针对肌骨组织(包含数字体模和在体组织)进行了 全矩阵数据采集,实现在大孔径条件下采集反射、透射、多次散射等多种模式的超声信号,然后运用多种算法重建目标截面的结 构和参数图像。 其中,延时叠加被用于对强反射界面的结构成像;渡越时间断层成像则有助于重建目标截面的低分辨率声速分 布图像;而全波形反演则可在渡越时间断层成像的基础上,通过求解非线性反演问题生成更高分辨率的声速分布图像。 通过仿 真与实验测试,验证了结合渡越时间断层成像和多尺度频域全波形反演的方法,能够精确重建目标截面的不同组织成分,如皮 肤、脂肪、肌肉和骨骼等,且分辨率达到 0. 4 mm。 本文工作扩展了超声在医学成像领域的应用范围,对肌骨疾病的精确诊断具 有重要的临床价值。
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基于毛细管导波的微量液体粘度检测新方法
摘要：
通过建立毛细管导波衰减率与波导内充液体粘度的基本关系可实现微量液体粘度快速测量,这对于样本量稀缺的工业 及医学检测场景具有显著意义。 然而,为实现微升级样本测量需要将管道尺寸缩减到毛细管级(外径 2 mm 及以下),但传统导 波激励方法难以在毛细管上实现非接触式换能器装配以及纯净导波激励。 本文基于磁致伸缩换能原理开发了一种适用于微量 液体粘度检测的毛细管纵向导波检测传感器,成功地在外径为 1. 4 mm,壁厚 0. 1 mm 的毛细管上激励纯净 L(0,1)模态导波,单 次测量所需样本量仅为 113 μL 且重复性良好。 通过仿真和实验探究包括永磁体与毛细管间距、毛细管壁厚和激励频率等测量 相关影响因素的基础上证明了该设计的可行性和实用性。 研究结果表明:收发两端永磁体与毛细管最优间距不同,当激励端永 磁体与毛细管间距为 10 mm,接收端永磁体与毛细管间距为 7 mm 时的接收信号幅值最优;在低频散范围内(500 kHz 以下),检 测分辨率总是随着频率的提高而增加;此外,毛细管壁厚的减薄也可提高粘度检测分辨率。 最后,对比毛细管导波法与锥板法 测量标准粘度液的实验结果,误差范围不大于 3. 04% ,验证了毛细管导波法可对微量液体粘度实现准确测量。
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基于 SVMD-EWT 的超声组织谐波成像算法研究
摘要：
针对超声组织谐波成像中宽带射频回波信号的谐波分离问题,提出了一种基于逐次变分模态分解( SVMD)和经验小波 变换(EWT)的信号滤波算法,简称 SVMD-EWT。 其对信号进行逐次变分模态分解,收集窄带模态的中心频率。 结合经验小波 变换中自适应频谱曲线局部极小值寻找方法对模态进行分类。 将判定为基波成分与谐波成分相互混叠的模态的能量作为优化 经验小波变换模态边界的参数,设计经验小波滤波器对超声射频回波信号做滤波处理。 仿真和实验表明相比传统的人为给定 截止频率的带通滤波器和将发射反相位信号得到的回波信号相加滤波的脉冲反转法,本文提出的方法具有更好的滤波性能和 稳定性。 带通滤波器和本文方法滤波后生成的乳腺肿瘤谐波 B 超图对比度分别为 15. 77 dB 和 20. 78 dB。
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论齿轮样板
摘要：
齿轮样板是齿轮参数量值的标准实物载体,用于将齿轮国家测量标准所复现的量值传递到各级齿轮测量仪器上,从而 实现齿轮测量的准确性和一致性,保证齿轮产品质量。 全面概述了齿轮样板起源及其发展历程;详细论述了齿轮样板的种类、 结构及特点、齿轮样板的测量技术及装置、齿轮样板的国际比对、未来的发展与展望。 齿轮样板迄今已历经九十多年发展,其种 类在不断丰富、尺度不断延伸、复杂度不断简化,作为一种“有形”的实物量具,目前仍不可替代。 未来随着“无形”的虚拟仿真 测量技术发展,对“有形”实物样板的依赖将可以减弱,“无形”的技术将可能成为量值传递的新模式。
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基于静电力的非接触式微悬臂梁刚度标定方法
摘要：
微悬臂梁刚度的标定在工业和学术研究中有重要的意义。 传统微悬臂梁标定方法存在粘附摩擦、接触磨损等缺点。 为 了有效解决传统刚度标定中接触摩擦的难题,本文提出一种基于静电力的非接触式微悬臂梁刚度标定方法。 该方法将静电力 作为标准载荷施加于微悬臂梁末端,基于胡克定律计算微悬臂梁刚度。 对平行极板结构进行了数值模拟,结果显示微悬臂梁与 参考极板的相对位置存在较小的偏差时,静电力偏差小于 5% 。 静电力标定实验结果显示微悬臂梁刚度为 0. 344 N/ m,相对测 量不确定度为 1. 86% 。 该方法适用于微悬臂梁的刚度标定,对微纳力值研究领域具有重大意义。
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面向光轴指向测量系统的光斑质心高精度实时解算方法
摘要：
针对遥感卫星相机光轴指向测量系统的 CMOS 图像传感器易受空间环境影响,导致图像缺陷,进而影响光斑质心解算 精度的问题,本文提出了一种高精度的光斑质心实时解算方法。 仿真分析结果表明该方法能够准确地追踪图像中光斑位置的 变化,从而验证了其分步解算策略的可行性。 分别采用分步法、OTSU 质心法和高斯拟合法对测量系统所采集的图像进行光斑 质心的实时解算。 实验结果显示,分步法的实时性好,光斑识别成功率最高,质心解算平均偏差和标准差最小,分别为 0. 026 和 0. 029 pixels。 该方法可以为光轴指向测量系统提供可靠的数据支撑。
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集横波与 SH 波一体的 Halbach 阵列换能器研究
摘要：
为解决金属板超声体波测厚效率低下、导波扫查定量能力不足的问题,提出了一种集横波与水平剪切( SH)波为一体的 Halbach 阵列电磁超声换能器,在不增加体积的条件下,可同时实现横波和 SH0 阶导波的激励,兼具高精度定点测厚和区域缺 陷扫查功能。 通过仿真对磁体阵列和线圈排布结构进行了建模与优化,基于优化结果加工、装配了换能器原型。 针对 SH 波扫 查和横波测厚功能分别搭建了实验平台,实验结果表明该换能器能够有效识别粘附铁块尺寸大于 35 mm×10 mm×20 mm 的缺 陷回波,横波测厚的平均误差小于 1. 2% 。 该研究结合了超声体波定点测厚穿透强、准确度高以及 SH 波长距扫查、非频散的优 势,提升了换能器的检测效率和功能性,具有良好的工业应用潜力。
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三相旋转磁场高效耦合自取能研究
摘要：
目前三芯电缆自取能效率低已经成为限制电缆沿线在线监测技术发展的关键,为此提出了一种用于三芯电缆的全 新磁场自取能方案。 与基于互感器原理的传统取能方案不同,创新性地提出了一种基于电机原理的磁场取能方案,此方案 提升了磁芯与三相电流产生的旋转磁场的耦合程度,将线圈正法线与电缆表面切向平行改为与径向平行,并给出了最佳取 能位置。 仿真结果表明,该方案相比以往方案可获得更高的线圈开路电压和输出功率,在磁场自取能效率上有显著提升。 结合有限元仿真与神经网络算法,进一步分析一次侧电流、磁芯材料和磁芯尺寸等参数对线圈开路电压的影响,并给出具体 的优化设计方案。 最后制作样机,在实验室条件下开展相关实验,根据实验结果,一次侧电流 50 A,三组线圈共 2 100 匝时最 大输出功率为 2. 243 mW。
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基于最优频段循环脉冲指数谱的轴承故障诊断方法
摘要：
针对滚动轴承多故障冲击共振频带的非一致性及相互交叠影响问题,提出了一种基于循环脉冲指数(CPI)谱的轴承多 故障同步诊断方法。 该方法引入短时脉冲峰值矩的变异系数对轴承故障冲击进行量化表征,结合冗余提升小波包对轴承故障 信号进行频带塔式分解与频带信号 CPI 计算,构建了故障信号的 CPI 比值谱图(CPIRgram);根据 CPI 比值最大原则对轴承故 障信号的最优共振频带进行自适应选择,并采用最优频段循环脉冲谱对轴承各故障特征频率进行了统一表征。 仿真与故障试 验分析结果表明,本文方法无需故障先验知识与分解参数的优化设置,在强噪声及随机瞬态干扰情况下,也能够准确地对多故 障特征频率进行同步检测,检测出的故障频率与其理论值误差均小于 1. 6 Hz,且对故障冲击强度大小及冲击模式变化具有较好 的鲁棒性,有较好的应用前景。
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基于 BP 神经网络与 H∞ 滤波的锂电池SoH-SoC 联合估计研究
摘要：
锂电池健康状态(SoH)和荷电状态(SoC)的精确估计是新能源汽车安全运行的重要保障。 针对 SoH-SoC 联合估计精度 低、鲁棒性差的问题,提出一种基于变学习率 BP 神经网络和自适应渐消扩展 H∞ 滤波的 SoH-SoC 联合估计方法。 首先,提出一 种基于单位充电压差时间间隔的新型 SoH 特征参数;其次,通过设计新型变学习率 BP 神经网络,提高传统 BP 网络误差收敛速 度及缩短权值寻优时间;最后,通过设计新型自适应衰减因子对传统扩展 H∞ 滤波误差协方差矩阵进行加权,建立自适应渐消 扩展 H∞ 滤波算法,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高扩展 H∞ 滤波的估计精度及鲁棒性。 实验结果表明,本文所提算法 SoH 估计误差小于 0. 35% ,SoC 估计误差小于 0. 5% ,展现出较高的估计精度和鲁棒性。
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使用异质集成学习和心电信号异构特征融合的睡眠呼吸暂停分类方法
摘要：
睡眠呼吸暂停(SA)会影响睡眠质量,增加心脑血管疾病风险,其准确分类有助于在 SA 早期阶段及时开展针对性治疗。 本文提出一种使用异质集成学习和异构特征融合的 SA 分类新方法。 首先从原始心电信号中提取小波时频谱,使用 SE-ResNet 作为初级分类器;然后提取 RR 间期序列和 R 峰值序列,使用 1D CNN-LSTM 作为初级分类器;再提取心率变异性特征,使用 SVM 作为初级分类器。 最后采用堆叠法作为异质集成学习的融合策略,再使用另一个 SVM 作为次级分类器实现 SA 分类。 在 Apnea-ECG 数据集上进行实验,所提出的 SA 分类方法的准确率为 89. 12% 。 实验结果表明,所提方法有效利用了各初级分类器 的多样性和异构特征的互补性,其性能优于传统的 SA 分类方法。
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基于坐标偏移磁偶极子-牛顿-拉夫逊法的三维不规则缺陷重构方法
摘要：
漏磁检测因其操作方便、对检测环境要求低、自动化程度高等特点,被广泛应用于铁磁性材料的缺陷检测中。 而不规则 缺陷漏磁重构的病态性导致重构结果精度低,特别是三维不规则缺陷的漏磁重构。 因此,本文将三维缺陷的重构问题转化为二 维缺陷重构问题,提出了坐标偏移磁偶极子前向模型,可以快速精确地计算任意复杂缺陷的漏磁信号,并使用牛顿-拉夫逊法, 实现对三维不规则缺陷的重构。 仿真和实验结果表明,本文所提重构算法相比于 Levenberg-Marquardt 重构算法有明显的精度 提升,重构误差平均减少了约 41% ,最大深度误差平均减少了 62% ,实现了三维不规则缺陷的快速重构。
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