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金属磁记忆信号特征量提取中的Lipschitz指数法
          
The Method of Lipschitz Index in Picking-up Characteristic Quantity of Metal Magnetic Memory Detection Signal

摘    要
磁记忆信号处理和特征量提取是金属磁记忆检测的核心。传统方法采用寻找磁记忆信号法向分量过零点区域,并且用梯度值大小衡量应力集中程度。对带有焊接缺陷的10号钢管件进行了磁记忆检测试验,对Lipschitz指数的机理进行了分析,并利用该方法对磁记忆检测信号进行了特征分析。结果表明,单纯用过零点和梯度值不能完全反映磁记忆信号特征。在局部区域,凡是小于设定的奇异性指数,均可判断存在故障;根据信号的奇异性与模极大值存在的关系,通过对小波变换系数模极大值的判断,就可以找到信号突变位置。
标    签 金属磁记忆检测   信号处理   奇异性   奇异性指数   Metal magnetic memory testing   Signal processing   Singularity   Singularity index  
 
Abstract
Signal processing and characteristic quantity picking-up are the kernel of the Metal Magnetic Memory Technology. Traditional method of measuring the degree of stress concentration is finding areas where vertical quantity of detection signal of the metal magnetic memory goes through zeros and measuring the degree of stress concentration with gradient of vertical quantity of detection signal. Magnetic memory testing on the steel tube with weld faults was carried out, and the mechanism of Lipschitz was analyzed. Results indicated that areas where vertical quantity passed through zeros and gradient of detection signal of the metal magnetic memory could not reflect the entirety of detection signal. In local areas, all areas whose singularity index was smaller than singularity index were indications of faults. It was concluded that one could find positions of signal singularity through judging module maximum of wavelet transform coefficients in view of the relation between singularity and module maximum.<收到修改稿日期2008-04-28>

中图分类号 TN911.71 TG115.28

 
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备注王继革(1970-),男,讲师,硕士研究生,主要从事小波分析与信号处理研究工作。

引用该论文: WANG Ji-Ge,WANG Wen-Jiang,GUO Shuang. The Method of Lipschitz Index in Picking-up Characteristic Quantity of Metal Magnetic Memory Detection Signal[J]. Nondestructive Testing, 2008, 30(8): 494~497
王继革,王文江,郭爽. 金属磁记忆信号特征量提取中的Lipschitz指数法[J]. 无损检测, 2008, 30(8): 494~497


被引情况:


【1】任吉林,林俊明,任文坚,宋凯, "金属磁记忆检测技术研究现状与发展前景",无损检测 34, 3-10(2012)



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参考文献
【1】林京,刘红星,沈玉娣,等.小波奇异性检测及其在故障诊断中的应用\[J\].信号处理,1997,13(2):182-187.
 
【2】申弢,黄树红,张燕平,等.振动故障信号奇异性指数的统计特征研究\[J\].振动工程学报,2003,16(4):476.
 
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