摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-13页 |
第1章 绪论 | 第13-32页 |
·课题目的及意义 | 第13-15页 |
·钢丝绳无损检测技术国内外现状分析 | 第15-23页 |
·钢丝绳无损检测的内容及检测手段 | 第15-16页 |
·钢丝绳无损检测技术的重要发展阶段 | 第16-18页 |
·目前主要的钢丝绳无损检测方法及其现状分析 | 第18-22页 |
·现有的钢丝绳无损检测技术存在的共性问题 | 第22-23页 |
·漏磁检测及缺陷反演技术的国内外现状 | 第23-30页 |
·漏磁检测技术研究现状分析 | 第24-28页 |
·基于漏磁检测的缺陷反演技术研究现状分析 | 第28-30页 |
·本文研究内容 | 第30-32页 |
第2章 钢丝绳局部缺陷漏磁检测理论及方法 | 第32-61页 |
·引言 | 第32页 |
·钢丝绳局部缺陷漏磁检测的原理 | 第32-34页 |
·钢丝绳典型缺陷漏磁场的建模及仿真 | 第34-40页 |
·基于磁偶极子模型的钢丝绳断丝漏磁场模型 | 第34-36页 |
·基于磁偶极子模型的钢丝绳断丝漏磁场的仿真 | 第36-40页 |
·基于PCB线圈的漏磁检测法实验研究 | 第40-45页 |
·PCB分体式差动线圈的实验研究 | 第40-43页 |
·PCB Rogowski线圈的实验研究 | 第43-45页 |
·基于漏磁成像检测方法的研究及检测平台的建立 | 第45-60页 |
·励磁方法的研究及永磁励磁机构的设计 | 第46-49页 |
·二维漏磁信号检测传感器的研究及设计 | 第49-53页 |
·二维漏磁信号采集处理系统的设计与等空间采样的实现 | 第53-58页 |
·钢丝绳表面二维漏磁信号的表达 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第3章 二维钢丝绳漏磁信号消噪方法 | 第61-81页 |
·引言 | 第61页 |
·二维钢丝绳漏磁信号的特征 | 第61-63页 |
·参数自适应的股波抑制算法 | 第63-70页 |
·滤波器的设计及仿真 | 第63-65页 |
·参数自适应的陷波滤波算法 | 第65-67页 |
·二维钢丝绳信号股波噪声的抑制 | 第67-68页 |
·滤波算法效果分析 | 第68-70页 |
·基于小波包分析的钢丝绳信号消噪方法 | 第70-80页 |
·钢丝绳信号的时频分析 | 第70-72页 |
·离散小波变换与小波包分析的比较 | 第72-76页 |
·钢丝绳信号的小波包分解 | 第76-77页 |
·基于小波包分析的钢丝绳信号消噪处理 | 第77-80页 |
·本章小结 | 第80-81页 |
第4章 基于漏磁成像的缺陷信号特征提取 | 第81-95页 |
·引言 | 第81页 |
·钢丝绳缺陷二维漏磁信号的平滑处理 | 第81-83页 |
·钢丝绳缺陷二维漏磁信号的图像表达 | 第83-84页 |
·基于分段线性变换的缺陷灰度信息增强算法 | 第84-86页 |
·分段线性变换函数的确定 | 第84-85页 |
·钢丝绳缺陷灰度信息的增强效果 | 第85-86页 |
·缺陷漏磁图像的归一化处理 | 第86-90页 |
·尺度归一化处理 | 第86-87页 |
·灰度归一化处理 | 第87-88页 |
·钢丝绳典型缺陷漏磁图像的归一化结果 | 第88-90页 |
·基于K-L变换的缺陷漏磁图像特征提取 | 第90-93页 |
·基于K-L变换特征提取的原理 | 第90-91页 |
·截断误差分析及特征向量的提取 | 第91-92页 |
·缺陷标准漏磁图像的K-L变换及特征量的提取 | 第92-93页 |
·本章小结 | 第93-95页 |
第5章 基于神经网络的局部缺陷定量识别 | 第95-105页 |
·引言 | 第95页 |
·基于神经网络的缺陷定量识别方案 | 第95-96页 |
·局部缺陷的BP 网络识别方法 | 第96-101页 |
·BP 网络的设计 | 第96-98页 |
·特征值的预处理及样本训练策略 | 第98-100页 |
·BP 网络训练需注意的问题 | 第100-101页 |
·局部缺陷的LVQ 网络识别方法 | 第101-103页 |
·LVQ 网络的设计 | 第101-102页 |
·LVQ 网络训练需注意的问题 | 第102-103页 |
·网络性能及实验结果分析 | 第103-104页 |
·本章小结 | 第104-105页 |
结论 | 第105-107页 |
参考文献 | 第107-116页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第116页 |
攻读学位期间申请专利情况 | 第116-118页 |
致谢 | 第118-119页 |
个人简历 | 第119页 |