WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Болтовые

отверстия

,,,,,,

0,94

0,07

0,93

Зона подошвы

Торец

,,,,,,

0,82

0,11

0,89

В таблице применены следующие обозначения: вероятность правильного обнаружения полезных сигналов; вероятность правильного необнаружения (обнаружены сигналы помех); вероятность перебраковки, когда сигнал помехи принимается за полезный сигнал.

В качестве признаков для проведения классификации при контроле бандажей эмпирическим путем были выбраны,,,,,. Признаки, используются для оценки глубины расположения и условных размеров дефекта. Наибольшим разделяющим свойством сигналов при контроле бандажей обладает группа информативных характеристик в последовательности:,,,,,.

При контроле бандажей получены следующие значения вероятностей при распознавании сигналов от дефектов: ; ;. Значения останавливающих порогов во всех случаях были приняты как: уровень значимости и.

В пятом разделе приведены результаты практического применения систем АСППР, разработанных автором. Обоснованные в диссертационной работе принципы и алгоритмы распознавания сигналов были реализованы в установке приемочного контроля бандажей УКБ-1Д на Нижнетагильском металлургическом комбинате. Структурная схема аппаратно-программного комплекса состоит из дефектоскопа и автоматизированного рабочего места дефектоскописта (АРМ УЗК), выполненных на базе двух промышленных ПЭВМ.

Трехэтапная процедура обработки реализована следующим образом: сбор и предварительная фильтрация сигналов выполняется на дефектоскопе. Сформированный протокол контроля передается на АРМ УЗК, где в автоматическом режиме на основе определенных правил и информации из баз знаний реализуются второй и третий этапы классификации сигналов. Результат машинной обработки совместно с сигналами контроля предоставляются оператору, который и принимает окончательное решение о годности бандажа. Принятое решение автоматически отправляется в АСУ линии, где формируется общий протокол результатов контроля.

За период опытной эксплуатации системы было проконтролировано более 100 000 бандажей. При этом в автоматическом режиме выявлено более 100 дефектных бандажей. Часть забракованных по результатам УЗ контроля бандажей была отправлена на ручной контроль, который подтвердил наличие дефектов.

При реализации системы обработки сигналов в программном обеспечении регистратора УР-3Р дефектоскопов РДМ2 для механизированного контроля рельсов удалось от 2 до 4 раз повысить производительность расшифровки сигналов контроля.

Кроме того, была решена задача долгосрочного хранения результатов контроля за счет разработки специализированного алгоритма сжатия и восстановления сигналов. В основу алгоритма был положен математический аппарат разложения в дискретный ряд огибающей амплитуд сигналов и дальнейшее хранение только коэффициентов разложения. Экспериментально подтверждена эффективность применения дискретного преобразования Фурье в алгоритме сжатия сигналов УЗ контроля.

Установлено, что несмотря на большую вычислительную сложность алгоритм на основе ДПФ позволяет получить коэффициент сжатия протокола не менее 50-70, тогда как более простой алгоритм на основе вейвлет-преобразования лишь порядка 20-30. Реализация данного алгоритма в системе обработки сигналов установки УКБ-1Д позволила обеспечить долгосрочное хранение для каждого бандажа полной информации о сигналах, полученных в процессе УЗ контроля.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

  1. На основании проведенного анализа общих закономерностей формирования огибающей сигнала на выходе первичных преобразователей, используемых в средствах НК изделий металлопроката, и экспериментальных исследований вероятностных характеристик огибающей эхосигналов установлено, что динамика изменения огибающей в момент начала или окончания озвучивания дефекта определяется скоростью сканирования, частотой следования зондирующих импульсов, размерами приемно-излучающей системы и она в 3-4 раза ниже, чем скорость изменения огибающих, вызванных помехами различного вида.
  2. Для повышения помехозащищенности многоканальных автоматизированных систем УЗ контроля металлопроката обоснована эффективность применения метода двумерной медианной фильтрации. Количественная оценка качества процедуры фильтрации сигналов УЗ контроля подтвердила целесообразность использования данного алгоритма на стадии предварительной обработки сигналов.
  3. Создана система распознавания, в которой на основании аналитического моделирования огибающей эхосигналов предложена система информативных признаков, включающих: условные геометрические размеры, характеристики огибающей (скорость изменения, пространственная огибающая), оценку корреляционной зависимости между временем задержки прихода эхосигнала и положения ПЭП. Показано, что использование подобной системы признаков позволяет решать задачу автоматизации процесса принятия решения о годности проконтролированного объекта.
  4. Разработана общая структура АСППР при автоматизированном ультразвуковом контроле. Проведено обоснование требований к системе распознавания как части АСППР. Предложена трехэтапная система распознавания сигналов НК. В основе алгоритма распознавания применен последовательный критерий отношения вероятностей. На основе функций плотностей распределения вероятностей получено описание информативных характеристик сигналов от дефектов и сигналов помех.
  5. Проведена экспериментальная оценка достоверности предложенных алгоритмов распознавания. При классификации сигналов контроля бандажей вероятность правильного обнаружения находится в диапазоне от 0,8 до 0,94.
  6. Предложена общая функциональная и структурная схема программного обеспечения для реализации автоматизированной системы поддержки принятия решения при дефектоскопии длинномерных изделий транспортного металлопроката.
  7. На основе дискретных преобразований разработан проблемно-ориентированный метод снижения избыточности информации в сигналах УЗ контроля. Реализация данного метода позволяет получить коэффициент сжатия порядка 20 - 70.
  8. При участии автора разработана и введена на Нижнетагильском металлургическом комбинате в эксплуатацию автоматизированная система обработки сигналов УЗ контроля установки приемочного НК бандажей УКБ-1Д. Экономический эффект от внедрения составил 1,86 млн. рублей в год. Также разработанные в диссертационной работе алгоритмы обработки и классификации сигналов дефектов внедрены на сети железных дорог при эксплуатационном контроле рельсов в пути в программном обеспечении серийного регистратора УР-3Р к дефектоскопу РДМ-2. Использование системы позволяет сократить в два и более раза объем вторичного контроля без снижения достоверности результатов.

Список публикаций по теме диссертационной работы

  1. Кособоков, Д.В. Линейные и нелинейные методы двумерной обработки сигналов при автоматизированном ультразвуковом контроле /Д.В. Кособоков, Г.Я. Дымкин// Дефектоскопия. 2008. №1. С. 3242.
  1. Кособоков, Д.В. Применение нейронных сетей Хемминга для распознавания сигналов ультразвукового контроля / Д.В. Кособоков // Железнодорожный транспорт: проблемы и решения / ПГУПС. 2004. Вып. 7. С. 67–70.
  2. Кособоков, Д.В. Детерминированный метод предварительной обработки сигналов ультразвукового контроля / Д.В. Кособоков // Проблемы машиноведения и машиностроения: Мезвуз. сб. / СЗТУ. 2003. Вып. 30. С.198–203.
  3. Кособоков, Д.В. Применение регрессионного анализа сигналов при эхо-импульсном методе контроля / Д.В. Кособоков // Проблемы машиноведения и машиностроения: Мезвуз. сб. / СЗТУ. 2003. Вып. 30. С.195–198.
  4. Кособоков, Д.В. Способы обнаружения огибающих эхосигналов на фоне помех при ультразвуковом контроле рельсов в пути / Д.В. Кособоков // Современные технологии – железнодорожному транспорту и промышленности: Труды 43-й Всероссийской научно-практической конференции / ДВГУПС. 2003. Т.2. С. 109–111.
  5. Кособоков, Д.В. Применение алгоритма медианной фильтрации в задачах обработки сигналов при автоматизированном ультразвуковом контроле / Д.В. Кособоков // Сборник докладов 19-ой Петербургской конференции «Ультразвуковая дефектоскопия металлоконструкций» / СПб. 2007. С.59-63.
  6. Кособоков, Д.В. Автоматизация ультразвукового контроля бандажей на Нижнетагильском металлургическом комбинате / Д.В. Кособоков, Г.Я. Дымкин, А.В. Шевелев, А.А. Шелухин // Сб. докл. 7-ой международной конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности» / М., 2008.
  7. Кособоков, Д.В. Алгоритм сжатия сигналов ультразвукового контроля на основе дискретных преобразований / Д.В. Кособоков, А.Г. Демков // Тезисы докл. XVIII Всероссийской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика» / НГТУ. 2008. С. 156–157.
  8. Кособоков, Д.В. Автоматизированный приемочный ультразвуковой контроль бандажей на Нижнетагильском металлургическом комбинате / Д.В. Кособоков, Г.Я. Дымкин, А.В. Шевелев и др. // «В мире НК». 2009. №1(43). С.72–75.
Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»