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材料工程  2008, Vol. 0 Issue (1): 34-37    
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基于小波分析的焊接裂纹金属磁记忆信号特征提取
严春妍1, 李午申1, 邸新杰1, 薛振奎2, 白世武2, 刘方明2
1. 天津大学, 材料科学与工程学院, 天津, 300072;
2. 中国石油天然气管道科学研究院, 河北, 廊坊, 065000
Feature Extraction of Metal Magnetic Memory Signals for Welding Cracks Based on Wavelet Analysis
YAN Chun-yan1, LI Wu-shen1, DI Xin-jie1, XUE Zhen-kui2, BAI Shi-wu2, LIU Fang-ming2
1. School of Material Science and Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China;
2. Pipeline Research Institute of CNPC, Langfang 065000, Hebei, China
全文: PDF(782 KB)   HTML()
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 采用小波多分辨分析和快速傅里叶变换,对焊接裂纹金属磁记忆信号进行了处理,找出了焊接裂纹存在的磁记忆信号的判据特征,并建立了该特征的阈值.现场检测结果表明:采用小波多分辨分析和快速傅里叶变换得出的特征,可以准确判断出裂纹等缺陷是否存在.
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严春妍
李午申
邸新杰
薛振奎
白世武
刘方明
关键词 金属磁记忆小波分析多尺度特征提取    
Abstract:Based on multiscale wavelet analysis and fast Fourier transform,metal magnetic memory signals were processed for welding cracks.A criterion feature to identify the existence of welding cracks was found out.Corresponding threshold value of the feature was established.Field inspection indicated that welding cracks could be accurately identified with the criterion feature.
Key wordsmetal magnetic memory    wavelet analysis    multiscale    feature extraction
收稿日期: 2007-03-14      出版日期: 2008-01-20
中图分类号:  TG115.28  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(50475113);高等学校博士学科点专项基金资助项目(20030056002)
作者简介: 严春妍(1982- ),女,博士研究生,从事金属磁记忆检测和金属焊接性的研究,联系地址:天津大学材料学院材料加工工程7号信箱(300072).E-mail:yanchunyan1982@126.com
引用本文:   
严春妍, 李午申, 邸新杰, 薛振奎, 白世武, 刘方明. 基于小波分析的焊接裂纹金属磁记忆信号特征提取[J]. 材料工程, 2008, 0(1): 34-37.
YAN Chun-yan, LI Wu-shen, DI Xin-jie, XUE Zhen-kui, BAI Shi-wu, LIU Fang-ming. Feature Extraction of Metal Magnetic Memory Signals for Welding Cracks Based on Wavelet Analysis. Journal of Materials Engineering, 2008, 0(1): 34-37.
链接本文:  
http://jme.biam.ac.cn/CN/      或      http://jme.biam.ac.cn/CN/Y2008/V0/I1/34
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