基于灰关联分析的焊缝超声检测缺陷类型识别

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1、第27卷第10期仪器仪表学报Vol127No1102006年10月ChineseJournalofScientificInstrumentOct120063基于灰关联分析的焊缝超声检测缺陷类型识别于润桥党蕾卢超徐炼新(南昌航空工业学院无损检测技术教育部重点实验室南昌330034)摘要本文提出了一种以灰关联度为测度识别焊缝缺陷类型的方法,并以夹渣、气孔、未焊透、未熔合4种焊缝常见缺陷为对象,对20个实际焊缝样本进行识别计算,并与射线检测结果对比。结果表明,该方法正确识别率达93.7%,具有较好的识别效果。关键词超声检测焊缝缺陷灰关联分析模式识别中图分类号TG441.7TP274+.3文献

2、标识码A国家标准学科分类代码460.4030WeldingdefectrecognitionbasedongraycorrelationanalysisinultrasonictestingYuRunqiaoDangLeiLuChaoXuLianxin(KeyLaboratoryofNondestructiveTest(MinistryofEducation),NanchangInstituteofAeronauticalTechnology,Nanchang330034,China)AbstractBasedongraycorrelationanalysis,thispaperpre

3、sentsamethodtorecognizeweldingdefectpat2tern.Usingthismethod,20weldingsampleswith4typesofweldingflawswerecalculatedandidentified.TheresultswerecomparedwiththoseofX2raytesting.Experimentresultsshowthatthemethodisfeasibleandeffectiveandthedefectrecognitionaccuracyreachesto93.7%.Keywordsultrasonict

4、estingweldingdefectgraycorrelationanalysispatternrecognition[3]1引言2灰关联分析现代工业的发展,使得各类设备的安全运行对无损2.1灰关联分析的基本思想检测的可靠性提出了更高的要求,作为决定缺陷危害程灰色系统理论提出了灰关联度分析的概念,其基本度的重要因素———缺陷性质的判定,更加成为需要迫切思想是基于行为因子序列的微观和宏观几何接近,以分解决的问题。然而,常规超声检测使用的A型超声波探析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献测伤仪只能提供回波信号时域方面的信息,对于缺陷性质度,即通过关联度的方法来表征各因素间的相互关系

5、,找的评定更多地依赖于检测人员的技术和经验,致使缺陷出影响最大的因素,把握矛盾的主要方面。定性的可靠性受到限制。关于缺陷的机器识别,现有缺2.2计算方法陷评价方法有:神经网络、模糊数学、谱分析、多元统计分假设存在一序列:[122]析等。由于超声检测缺陷识别的复杂性,这些方法或Xi(K)=(Xi(1),Xi(2),⋯,Xi(k))计算过于复杂或有效识别率低而未得到广泛应用。本文式中:i=1,2,⋯,n;每个样本有K个属性。其灰关联度将灰关联分析理论引入焊缝超声探伤缺陷评价中,旨在的计算步骤如下:探索一种新的思路和方法。(1)原始数据变换原始数据变换即通过采用初值化变换、均值化变换3本文于

6、2005年7月收到。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第10期于润桥等:基于灰关联分析的焊缝超声检测缺陷类型识别1359n或标准化变换等方法,把由于系统中各因素的量纲造成[A(i)+A(i+1)]·iS=∑(4)的不一致的数据序列,转换为可比较的数据序列。本文i=12频谱峰值:在对缺陷时域波形进行快速傅里叶变换采用归一化方法,即:上升时间/100,下降时间/100,上升(FFT)后得频谱图,找出最大幅值,即为频谱峰值。角度/10,波宽/

7、10,峰度系数/100,频谱峰值/1000,波形5下面积/10。(2)计算关联系数经数据变换后的参考序列记为{X0(k)},比较序列记为{Xi(k)},则参考序列{X0(k)}与比较序列{Xi(k)}的关联系数为:Δmin+ζ·Δmaxγ(x0(k),xi(k))=(1)Δ0i(k)+ζ·Δmax式中:Δ0i=‖x0(k)-xi(k)‖为x0(k)与xi(k)两比较序列的绝对差;Δmax和Δmax分别表示比较序列各个时刻绝对差的最大值和最小值;