由铁磁性材料如碳钢制造的化工储罐、能源输送管道、大型机械设备等在长期运行过程中会产生腐蚀等缺陷,缺陷损伤的累积可能导致设备的失效和意外停机,甚至引发经济财产损失、人身伤亡等重大事故。因此,定期对这些设备的关键部位进行无损检测十分重要。脉冲涡流检测技术因大提离、非接触、信号解释容易等特点,被广泛应用于金属构件深层缺陷的检测。实际应用时,常采用降低脉冲激励频率的方式以提高检测深度,但随之而来的是中后期微弱信号难以采集和处理的问题。本文针对铁磁性材料脉冲涡流检测中后期信号微弱、背景噪声大的特点,围绕检测系统设计、信号降噪方法和特征量提取等开展了如下研究工作:(1)脉冲涡流检测系统的设计。构建了基于虚拟仪器的脉冲涡流检测平台,设计了基于NI数据采集卡的硬件系统和基于LabVIEW的上位机软件系统。硬件部分重点设计了探头模块和信号前置放大模块,以提高微弱信号的拾取与抗干扰能力。软件系统的设计实现了激励发生、数据采集与控制、信号显示与记录等功能。系统将激励发生与采集控制一体化设计,有效地满足了大动态范围下脉冲涡流信号的高效采集。(2)脉冲涡流检测信号降噪方法的研究。对强噪声背景下脉冲涡流检测信号特征量难以准确提取的问题,提出了基于维纳滤波和主成分分析的降噪方法。该方法结合维纳滤波和主成分分析对信号降噪的特点,首先将采集的强噪声下微弱信号选取合适模板窗进行维纳滤波预处理,在提高信噪比的同时保证其失真度小。再将预处理后信号与参考信号进行差分以消除系统噪声。最后利用主成分分析法提取差分信号的主成分特征,通过设定阈值选取合适数目的主成分量进行重构,得到了高信噪比的时域差分信号。运用该方法对Q235阶梯板检测信号进行处理,结果表明所提方法能有效消除强噪声对检测信号的干扰,极大的改善了信噪比,改善值达95.5dB。(3)缺陷信号特征量的提取及定量评估。应用设计的脉冲涡流检测系统,在加工有不同深度方形槽、不同直径圆形孔和不同厚度阶梯的三种试件上进行了检测,从时域和时频域两种角度对检测信号进行处理和分析,提取了检测信号不同分析域下的特征量。时域下,检测信号的差分峰值可用于三类缺陷的尺寸定量评估;时频域下,信号经平滑的伪Wigner-Ville分布处理后,低频分量沿时间轴的扩散程度与缺陷尺寸相关。实际检测中,特别是在强噪声背景时,综合应用时域和时频域特征量,可有效提高缺陷评估的准确性。