火车轮裂纹自动在线无损检测系统研究
姓名：李耀东 申请学位级别：硕士 专业：机械制造及其自动化 指导教师：黄成祥
火车轮是火车的关键部件，对火车轮内部的裂纹进行检测并准确地判断其位置一直是铁道运输部门非常重视的问题。目前国内外火车轮的检测基本上还是采用的静态的无损检测方法，如涡流、磁粉、超声波等，而国外已倾向于开发在线、在役的火车轮无损检测方法。本文根据火车轮裂纹在线无损检测的特点和要求，对检测系统各部分的功能要素做了深入的分析研究。
本文首先分析了火车轮内部的微观和宏观损伤对裂纹形成过程的影响，并根据断裂力学理论阐述了裂纹扩展过程所遵循的规律。在此基础上，根据损伤容限设计的思想，提出了根据火车轮的运行状态确定检测间隔的方法。对塑性变形过程、裂纹的萌生和扩展过程以及冲击过程的声发射特点及其内部成因也做了深入的分析。然后从弹性力学理论的应力、应变关系出发，导出了纵波、横波和瑞利表面波的波动方程，并且讨论了兰姆波的构成及其不同模式的传播特点，分析了频散效应形成的原因和特点。这些特点是检测系统进行波形识别的依据。
在硬件系统设计方面，考虑到瞬态声发射信号中包含着丰富的超声波模式，在到达AE换能器之前不仅要经过介质的传输，而且在传输过程中还要发生波的反射、衰减和色散，因此在信号的传感部分采用了宽带声发射换能器捕捉瞬态声发射信号，整个前向通道具有较宽的通频带和较高的信噪比，并且设计了DSP信号处理系统进行声发射信号的高速实时处理。
另外，由于声发射换能器的输出信号经过硬件滤波后还可能含有大量的噪声信号，而目，其频谱可能和噪声信号的频谱重叠，为了提高检测系统的信噪比，设计厂白适应噪声对消器，以消除环境噪声的干扰，再通过数字带通滤波以进步抑制不需要的信号。存声发射信号的处理中使用了时频分析工具-小波包，将信号在不同尺度上分解，以便确定信号在奇异点处的时频特征信息。
各个信号处理单元的处理结果(信号奇异点处的时频特征和信号波形的各个特征参数)都要通过CAN现场总线进行传送，最后到达上位机的接收缓冲区，由上位机进行接收。这些数据将作为BP神经网络的输入，由神经网络进行非线性映射，以确定声发射信号所反应的断裂力学特征量一应力强度因予幅度△K，最后根据Paris公式确定裂纹的的扩展速度及其尺寸。在整个数据处理过程中，所有数据，包括上位机接收的数据、神经网络的计算结果、火车轮的转速以及根据断裂力学理论确定的裂纹扩展速度和裂纹尺寸都存储在数据库中，以便分析和查询。
关键词：火车轮 裂纹 声发射 小波包 现场总线 神经网络
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