【摘 要】
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随着工业生产智能化需求的不断发展,陶瓷成品数字化无损检测技术研究将成为一个重要的应用实践方向。在目前的生产实践中,陶瓷成品无损检测常用的是人工敲击法,然而该方法存在客观一致性差的问题,因此陶瓷成品数字化敲击无损检测的实现对陶瓷产业高质量发展具有重要意义。近年来,信号处理技术的发展为实现数字化敲击无损检测提供了关键技术支撑。该研究首先采用树脂锤和木锤敲击陶瓷成品采集两组敲击声波信号样本,然后采用基于
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随着工业生产智能化需求的不断发展,陶瓷成品数字化无损检测技术研究将成为一个重要的应用实践方向。在目前的生产实践中,陶瓷成品无损检测常用的是人工敲击法,然而该方法存在客观一致性差的问题,因此陶瓷成品数字化敲击无损检测的实现对陶瓷产业高质量发展具有重要意义。近年来,信号处理技术的发展为实现数字化敲击无损检测提供了关键技术支撑。该研究首先采用树脂锤和木锤敲击陶瓷成品采集两组敲击声波信号样本,然后采用基于改进最大重叠离散小波包变换（Maximum Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT）的时频分帧能量熵特征提取方法,对上述两组预处理后敲击声波信号样本的特征提取进行研究,主要研究内容如下:1)针对MODWPT的分解层数需要手动选取的问题,提出了改进MODWPT技术。该技术将敲击声波信号样本采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）进行分解,根据每组敲击声波信号样本的平均本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）的数量确定MODWPT的分解层数。以范数熵和MODWPT分解时间为指标验证该方法的有效性,结果表明,改进MODWPT在上述两组敲击声波信号样本上均能自适应确定选择层数。2)针对时频分段能量熵在陶瓷成品敲击声波信号特征识别中存在的特征代表性下降的问题,提出了时频分帧能量熵特征提取方法。该方法首先采用信号分帧将不同长度信号样本的分段长度统一,然后提取时频分帧能量熵特征。在随机森林上的实验结果表明,对于采用树脂锤敲击的信号样本集,基于改进MODWPT的时频分帧能量熵输入随机森林后的F1值相比改进MODWPT的时频分段能量熵、归一化能量输入随机森林后的F1值分别提升了1.86%、3.22%;在采用木锤敲击的信号样本集,基于改进MODWPT的时频分帧能量熵输入随机森林后的F1值相比改进MODWPT的时频分段能量熵、归一化能量输入随机森林后的F1值分别提升1.17%、2.54%。图23幅;表6个;参63篇。
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