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公开(公告)号：CN110274954A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910333163.4
申请日：2019-04-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明设计了一种高压容器微缺陷非线性超声系统检测方法，建立待验证模型运动方程的带外生变量的非线性回归移动平均模型表征方程，在输入激励信号和输出响应信号之间建立定量关系，根据检测信号及相应的响应信号辨识得到系统的NARMAX模型；给定系统输入-输出数据，通过线性系统建模有效地执行测量系统的FRF，在NARMAX建模和基于FRF的频率分析的框架下，通过分析由系统FRF表示的系统的已识别非线性模型的频域特征来进行被测材料缺陷的评估。本发明与传统的仅仅依靠系统输出信号分析的方法比较具有明显优越性，非线性结构系统识别方法不仅对结构特性能够更细微表征，而且能够揭示主要结构动态特性。
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公开(公告)号：CN110161131A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910440745.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯假设检验的缺陷反射信号识别方法及其装置，采用超声发射探头在缺陷试件上发射超声信号，并采用超声接收探头在所述缺陷试件同面上接受超声回波信号；采集到回波信号后，并对回波信号进行小波包变换去噪处理；对小波包变换去噪处理后的所述回波信号进行序贯概率比测试识别处理，得到衍射信号的起始点；根据所述衍射信号的起点确定缺陷的位置。本发明提出一种基于序贯概率比测试的识别检测与定位方法，能广泛应用于不同类型的结构缺陷的检测与定位，精度和普适性高。
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公开(公告)号：CN110222390B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910441786.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波神经网络的齿轮裂纹识别方法，该方法首先收集各种不同工况下的原始振动信号，采用小波包分析方法提取振动信号的故障特征。然后根据基于反向传播算法的小波神经网络对小波函数的相关参数进行优化。小波神经网络用非正交小波函数代替s形函数作为隐层的激活函数，通过对小波函数的放大和平移运算，可以根据不同的实际应用情况对小波函数进行控制和调整，可以检测局部特征同时在时域和频域也可对原始信号进行全局处理。
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公开(公告)号：CN110231400A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910333398.3
申请日：2019-04-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向汽车焊缝微小缺陷的高清晰度非线性检测方法，由RAM-5000-SNAP系统激发出高能量的单频RF脉冲信号，在经过衰减、经滤波后，驱动固定于被测试样一端的超声换能器，向试样中输入单一频率的超声波。输入的超声波在试样内传播过程中与被测试样发生相互作用，使得超声波发生畸变，产生高频成分的超声波。而固定在被测试样另一端的超声换能器将釆集到穿过试样的超声波信号，然后对采集到的信号进行快速傅里叶变换分析，得到基波幅值和二次谐波幅值。本发明方法具有更高的时域分辨率和缺陷敏感度，能更加准确地确定焊缝内部微小缺陷的位置和尺寸。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110261473A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910333397.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N29/04
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，首先根据实际工况选择合适的探头，楔块，耦合剂及探头晶片激发接收法则，并将这些所有参数输入到软件并设置合适的采集参数。软件将参数输送到信号处理系统，系统接收参数后，将与之相应的电信号传输到超声探头，探头将接收到的电信号转化成声信号，并接收反射声信号。反射声信号经探头接收后被转换成电信号并传输到信号处理系统，最后传送回软件，得到实验的缺陷回波时间及幅值，进行超声波相控阵的数值模拟过程,超声探头发出的超声波可以模拟为在试件模型的表面节点上施加适当的瞬态激励脉冲。
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公开(公告)号：CN110222390A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910441786.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波神经网络的齿轮裂纹识别方法，该方法首先收集各种不同工况下的原始振动信号，采用小波包分析方法提取振动信号的故障特征。然后根据基于反向传播算法的小波神经网络对小波函数的相关参数进行优化。小波神经网络用非正交小波函数代替s形函数作为隐层的激活函数，通过对小波函数的放大和平移运算，可以根据不同的实际应用情况对小波函数进行控制和调整，可以检测局部特征同时在时域和频域也可对原始信号进行全局处理。
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公开(公告)号：CN110274961A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910333162.X
申请日：2019-04-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 本发明公开了一种基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，使用PEC激励信号对工件进行测试，利用传感器获取输出信号，建立材料缺陷物理性质与频域指标之间的关系，用于频域特征分析；利用具有外部输入的非线性自回归滑动平模型，建立输入激励信号和输出响应之间的时域模型；将PEC检测与MARMAX模型相结合，从时域数据中提取NARMAX模型的频率响应函数；建立激励输入和系统响应之间的定量关系，以获得评估结构健康状况的指标。利用线性时域模型和频域特征提取分析，研究了结构健康评估的PEC数据分析。
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公开(公告)号：CN110160778A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910440733.X
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01M13/022
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯假设检验的齿轮箱故障状态识别方法，该方法是识别系统利用可用数据对传播信道进行自适应智能查询。首先，采用小波包分析方法对提取振动信号的进行预处理。其次，提取振动信号的峭度值序列作为序贯概率比检验的检验对象。然后根据序贯概率比检验算法，对齿轮箱的四种状态进行了有效识别模式和齿轮裂纹退化情况。最后结合序贯概率比检验和均方根误差算法对齿轮箱振动信号进行三层序贯率比检验。解决了故障检测多故障识别时，识别速度慢，目标识别不准确和识别效率低的问题。
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公开(公告)号：CN110159554A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910441787.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: F04D15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于主元分析和序贯概率比检验的离心泵故障诊断方法，该方法使用普通叶轮和故障叶轮建立模型，采用离心泵振动信号采集系统获取原始振动信号；然后运用小波包变换对信号进行降噪，利用时域分析法提取信号的特征参数；再采用主元分析法对所提取的特征参数进行降维处理，选取贡献率最大的主元作为检验序列；最后利用序贯概率比检验算法来分析离心泵的运行状态并结合均方根算法对故障进行分类。本发明主要是利用主元分析和序贯概率比检验进行故障状态诊断的方法，创建了分类的准则，该方法在离心泵故障诊断及识别方面具有更高的有效性和准确性。
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