基于混沌動力學特征的微小金屬缺陷辨識.pdf

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學技術的高速發(fā)展，金屬零件應用的領域越來越廣泛。在大型的工業(yè)設備和飛機、兵器等重要的現(xiàn)代機械和國防軍工產(chǎn)品中，金屬零件的質量和使用狀態(tài)備受關注。在制造金屬零件時，由于工業(yè)設備、生產(chǎn)狀態(tài)、工業(yè)材料等因素的影響會造成產(chǎn)品表面或近表面產(chǎn)生微小缺陷。且當工作環(huán)境長期處于高溫、高壓和容易遭到腐蝕的情況下，具有金屬零件的工業(yè)設備容易產(chǎn)生疲勞損傷。因此對于金屬零件的表面、近表面的缺陷檢測和預防十分重要，是防止工業(yè)損傷和人員傷亡的有效措

2、施。因此，本文在對比幾種無損檢測技術的優(yōu)缺點和適用范圍之后，選擇了適合金屬零件的渦流陣列無損檢測技術，并對檢測技術的關鍵問題進行了研究。主要研究如下:
　　1.由于傳統(tǒng)渦流無損檢測傳感器的檢測速度和檢測精度有限，本文基于金屬零件設計了一種相鄰雙線圈激勵模式的六線圈渦流陣列無損檢測系統(tǒng)，從多個角度檢測微小缺陷對電磁場的影響。采用COMSOL Multiphysics軟件仿真電磁場的分布情況，通過靈敏度系數(shù)和空間分辨率指標分析傳感器尺

3、寸對傳感器的影響程度，從而設計一種針對被測試件高靈敏度檢測的渦流陣列傳感器。
　　2.由于一維渦流信號只具有渦流系統(tǒng)部分的、粗略的特征，直接對渦流信號進行分析并不能對缺陷進行準確辨識，本文提出使用混沌動力學方法對渦流信號進行分析。通過相空間重構將一維的渦流信號恢復成多維的渦流信號，以恢復出渦流系統(tǒng)蘊藏的信息。再通過最大李雅普諾夫指數(shù)、K熵和關聯(lián)維數(shù)揭示渦流信號具有混沌動力學特性。
　　3.本文提出了一種熵檢測算法對渦流信號的