首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化系统论文--数据处理、数据处理系统论文

转辙机动作杆缺陷超声检测信号特征提取与检测系统开发

目录第1-8页
摘要第8-9页
Abstract第9-11页
插图索引第11-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-21页
   ·选题背景及意义第14页
   ·超声无损检测技术概述第14-16页
   ·超声检测信号特征分析及提取方法概述第16-17页
   ·小波包变换与经验模态分解方法的国内外研究现状第17-19页
   ·主成分分析方法的国内外研究现状第19-20页
   ·研究内容与安排第20-21页
第2章 超声缺陷信号数据的获取与分析第21-29页
   ·引言第21页
   ·人工试件的结构第21页
   ·超声检测原理及缺陷回波获取实验第21-27页
     ·超声波传播原理第21-22页
     ·液浸法简析第22-23页
     ·缺陷判断及评定准则第23-24页
     ·超声信号采集原理第24-25页
     ·缺陷回波数据采集实验第25-27页
   ·小波包分析和经验模态分析方法简析第27-28页
     ·小波包分析第27页
     ·经验模态分析第27-28页
   ·主成分分析方法简析第28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 WPT和EMD的基本理论和方法研究第29-42页
   ·引言第29页
   ·小波变换第29-33页
     ·小波变换的基本概念第29-30页
     ·离散二进小波变换—Mallat塔式算法第30-31页
     ·应用连续小波变换判断超声检测信号缺陷的存在第31-33页
   ·小波包变换(WPT)第33-35页
     ·小波包的基本概念第33-34页
     ·小波包变换第34页
     ·小波包逆变换第34-35页
     ·小波包变换和小波变换的能力比较第35页
   ·经验模式分解(EMD)法第35-37页
     ·固有模式函数第35-36页
     ·经验模式分解法基本原理第36-37页
   ·WPT和EMD应用于超声检测信号分解的特点及其对比分析第37-39页
     ·小波包技术(WPT)应用于超声检测信号的特点分析第37-38页
     ·经验模态分解(EMD)应用于超声检测信号的特点分析第38页
     ·经验模态分解(EMD)和小波包变换(WPT)的能力比较第38-39页
   ·常用超声检测信号特征分析第39-41页
     ·超声信号的幅值域特征第39页
     ·超声信号的几何特征与统计特征第39-40页
     ·本实验中选用的特征第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 超声检测信号的特征提取与特征选择第42-58页
   ·引言第42页
   ·原始回波信号的预处理第42-43页
     ·零均值化第42-43页
     ·趋势项消除第43页
   ·基于EMD的超声检测信号特征提取第43-46页
     ·IMF分量的获取第44页
     ·IMF分量的选择第44-45页
     ·EMD方法超声检测信号特征提取结果第45-46页
   ·基于WPT的超声检测信号特征提取第46-49页
     ·小波函数的选择第46页
     ·分解尺度的选择第46-47页
     ·基于WPT的超声检测信号特征提取结果第47-49页
   ·基于原始超声检测信号及其包络谱的特征提取第49-51页
     ·基于原始超声检测信号的特征提取第49页
     ·基于原始超声检测信号包络谱特征提取第49-51页
   ·缺陷超声回波特征选择方法研究第51-57页
     ·缺陷信号特征数据集的构建第51-52页
     ·特征选择的基本框架和搜索策略第52-53页
     ·基于主成分分析(PCA)方法的数据集降维研究第53-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 转辙机动作杆超声自动检测系统开发第58-67页
   ·引言第58页
   ·转辙机动作杆超声自动检测系统的总体方案设计第58-61页
     ·自动检测系统的功能和性能要求第58-59页
     ·自动检测系统总体方案设计第59-61页
   ·超声换能器参数和机构运行参数的确定第61-63页
   ·基于模块化的上位机软件系统设计第63-66页
     ·数据采集模块的设计第64-65页
     ·离线数据处理模块设计第65-66页
   ·本章小结第66-67页
结论与展望第67-69页
 结论第67页
 展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
附录A 攻读学位期间发表的科研项目成果第74页

论文共74页,点击 下载论文
上一篇:铜物料采样机控制系统优化研究
下一篇:基于智能优化的软测量建模方法研究及应用