| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-27页 |
| 1.1 研究背景及研究目的与意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-23页 |
| 1.2.1 钢丝绳NDT主要内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 钢丝绳NDT及缺陷识别技术研究现状 | 第13-23页 |
| 1.3 钢丝绳电磁检测方法的问题和发展方向 | 第23-24页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第24-27页 |
| 第2章 铁磁性构件表面弱磁分布建模 | 第27-45页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 磁偶极子理论 | 第27-29页 |
| 2.3 棒状弱磁模型 | 第29-43页 |
| 2.3.1 剩余磁场模型 | 第29-32页 |
| 2.3.2 UME断丝模型 | 第32-35页 |
| 2.3.3 小缺口模型仿真 | 第35-40页 |
| 2.3.4 外部漏磁场 | 第40-43页 |
| 2.4 模型对比 | 第43-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于弱磁理论的钢丝绳检测平台设计 | 第45-69页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 钢丝绳弱磁采集系统结构 | 第46-51页 |
| 3.2.1 检测装置磁化结构设计 | 第46-48页 |
| 3.2.2 检测装置整体结构设计 | 第48-50页 |
| 3.2.3 钢丝绳实验平台 | 第50-51页 |
| 3.3 采集系统硬件系统设计 | 第51-61页 |
| 3.3.1 HMS传感器阵列设计 | 第52-54页 |
| 3.3.2 系统电源模块 | 第54-58页 |
| 3.3.3 编码器模块 | 第58-59页 |
| 3.3.4 信号调理模块 | 第59-61页 |
| 3.3.5 数据存储模块 | 第61页 |
| 3.4 采集系统软件系统 | 第61-64页 |
| 3.4.1 系统主程序设计 | 第62-63页 |
| 3.4.2 中断模块设计内容 | 第63-64页 |
| 3.4.3 AD转换程序设计 | 第64页 |
| 3.5 实验系统原型机 | 第64-67页 |
| 3.5.1 剩磁检测原型机 | 第64-66页 |
| 3.5.2 UME检测原型机 | 第66-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 钢丝绳弱磁信号分析与处理技术 | 第69-91页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 信号预处理 | 第70-83页 |
| 4.2.1 分段均值基线估计 | 第71-73页 |
| 4.2.2 小波多分辨分析 | 第73-80页 |
| 4.2.3 弱磁信号中HHT应用 | 第80-83页 |
| 4.3 压缩感知降噪研究 | 第83-85页 |
| 4.3.1 压缩感知理论 | 第83-84页 |
| 4.3.2 基于压缩感知小波滤波法的钢丝绳剩磁降噪 | 第84-85页 |
| 4.4 仿真模型与实验对比验证 | 第85-89页 |
| 4.4.1 仿真模型与实验对比 | 第85-87页 |
| 4.4.2 剩磁法与UME信号对比 | 第87-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 第5章 钢丝绳弱磁图像处理与断丝缺陷特征提取 | 第91-105页 |
| 5.1 引言 | 第91页 |
| 5.2 基于剩磁检测法的钢丝绳缺陷图像处理算法研究 | 第91-95页 |
| 5.2.1 阵列数据的图像转换 | 第91-92页 |
| 5.2.2 钢丝绳剩磁缺陷图像形态学处理与缺陷定位 | 第92-93页 |
| 5.2.3 缺陷图像的归一化与分辨率提升 | 第93-95页 |
| 5.3 基于非饱和激励下的钢丝绳断丝缺陷图像处理研究 | 第95-100页 |
| 5.3.1 钢丝绳多帧UME图像的获取 | 第95-97页 |
| 5.3.2 钢丝绳缺陷UME图像分割与归一化 | 第97-98页 |
| 5.3.3 基于多帧图像的UME缺陷图像超分辨率重建 | 第98-100页 |
| 5.4 基于弱磁成像的钢丝绳断丝缺陷特征提取研究 | 第100-103页 |
| 5.4.1 图像区域特征 | 第100-101页 |
| 5.4.2 图像纹理特征 | 第101-102页 |
| 5.4.3 图像不变矩特征 | 第102-103页 |
| 5.5 本章小结 | 第103-105页 |
| 第6章 钢丝绳断丝缺陷的定量识别技术研究 | 第105-115页 |
| 6.1 引言 | 第105页 |
| 6.2 基于BP神经网络剩磁识别技术研究 | 第105-109页 |
| 6.2.1 断丝剩磁图像识别BP网络设计 | 第106-108页 |
| 6.2.2 BP网络剩磁识别结果 | 第108-109页 |
| 6.3 基于RBF神经网络弱磁断丝图像识别技术研究 | 第109-114页 |
| 6.3.1 剩磁场的RBF识别应用研究 | 第110-111页 |
| 6.3.2 非饱和磁场的RBF识别研究应用 | 第111-114页 |
| 6.4 本章小结 | 第114-115页 |
| 第7章 结论 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-125页 |
| 致谢 | 第125-127页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第127页 |
