本发明公开了一种基于光栅激光超声声谱的薄膜涂层脱粘缺陷的无损检测方法,强脉冲激光束经过光学掩模板或微阵列透镜照射到被测薄膜涂层结构表面形成周期分布的微小栅状激光光斑,在被测区域激发固定波长的超声波,当被测区域无脱粘缺陷时,激发的超声波为瑞利波,而当被测区域存在脱粘缺陷时,则会产生兰姆波；在波长一定的情况下,由于两种波的波速不同,其对应的频率也会不同,采用激光超声检测单元在被测区域附近接收所产生的超声波信号,获取其中心频率,根据被测信号中心频率值即可判断是否存在脱粘缺陷,还可以通过扫描检测判断脱粘缺陷的大小并对其进行成像。

本公开揭示了一种基于方向小波曲率模态的铝板损伤识别方法,包括如下步骤：采集待测铝板的高阶ODSs振型信号；对所述待测铝板的高阶ODSs振型信号作多角度小波变换,以得到不同方向的小波曲率模态；将所述不同方向的小波曲率模态进行叠加,以获得新的小波曲率模态；根据新的小波曲率模态峰值的位置识别铝板是否存在损伤,并确定损伤方向。

本发明公开了一种智能压实评价指标及其现场测量方法。智能压实评价指标是在现有CMV和CCV指标基础上的改进,相对于CMV指标具有更高的准确性和敏感性,相对于CCV指标有更高的稳定性和合理性。现场测量方法对加速度传感器以及信号降噪方法进行了规定,并提供了新的傅里叶变换信号段长度的确定方法,同时引入RMV指标与改进压实质量评价指标协同使用以规避跳振,保证了改进指标的有效性和现场的施工质量,最后提供了一种新的压实均匀性评价方法,提高了施工效率。

公开了一种通过超声波换能器(100)确定多层结构(200)中测量中间层(220)特性的方法,其中,多层结构(200)包括依次抵接的第一层(210)、测量中间层(220)以及第三层(230)。该方法包括：朝所述测量中间层(220)的方向,向所述第一层(210)内发射测量超声波信号；对从多层结构(200)返回的所述测量超声波信号的测量反射信号进行测量；利用所述测量反射信号,确定测量中间层(220)的实测频率响应；确定测量中间层(220)的多个模型化频率响应；将所述实测频率响应与所述多个模型化频率响应相比较；以及根据所述实测频率响应与所述多个模型化频率响应的比较结果,确定测量中间层(220)的特性。

本发明公开了一种融合超声线性和非线性特征的锂电池内部缺陷检测方法及装置,包括RITEC SNAP-500,其特征在于,所述RITEC SNAP-500电性连接有示波器和计算机,所述RITEC SNAP-500电性连接有衰减器,所述衰减器电性连接有低通滤波器,所述低通滤波器电性连接有锂电池包,所述锂电池包一端电性连接有激励传感器,所述锂电池另一端电性连接有接收传感器,所述锂电池包电性连接有前置放大器,所述前置放大器和RITEC SNAP-500电性连接。本发明利用RITEC SNAP-500、示波器、计算机、衰减器、低通滤波器、和锂电池包两端的激励传感器和接收传感器,并且锂电池包和RITEC SNAP-500之间的前置放大器实现了对锂电池中宏观缺陷和微观缺陷的检测与评价。

本发明实施例公开了一种钢轨疲劳微裂纹识别方法及装置,首先,向待测钢轨内施加高频兰姆波信号,以及高频兰姆波信号和低频振动信号的混合信号；然后,获取两种信号的接收信号,并对两种接收信号进行模式分解和希尔伯特变换,获得两种接收信号的时频谱；最后,通过时频谱完成对待测钢轨上疲劳微裂纹的检测、定量和定位。本发明实施例中采用的激励信号,能够检测出待测钢轨上微小的疲劳微裂纹,不易发生漏检现象,且不受钢轨结构形状限制,适用范围较大。另外,采用变分模式分解算法不仅有效解决了其他算法模式混淆、虚假分量等问题,而且该算法将信号分解为多个具有特定稀疏属性的模态并同时再现输入,其计算速度也有了大幅提升。

本发明公开一种环境变化场合下的高可靠性超声导波损伤因子计算方法,包括：在待监测结构表面布置压电片组成压电阵列；采集某一环境下无损伤结构中各压电片对的超声导波参考信号；采集另一环境下当前结构中各压电片对的超声导波当前信号；对各压电片对的超声导波当前信号进行时域重构处理；对各压电片对的超声导波参考信号和时域重构处理后的超声导波当前信号进行频域重构处理；对各压电片对的时域重构和频域重构处理后的超声导波当前信号和频域重构处理后的超声导波参考信号进行阵列信号增强处理；提取高可靠性超声导波压电阵列损伤因子。本发明解决了因未考虑频散补偿和阵列信号增强处理而无法有效消除环境变化对损伤因子计算结果影响的问题。

本发明的超声波检查装置(1)是以封装化了的半导体器件(D)为检查对象的超声波检查装置,其具备：超声波振子(2),其与半导体器件(D)相对地配置；脉冲产生器(4),其产生自超声波振子(2)输出的超声波(W)的产生所使用的驱动信号；及解析部(22),其解析与由超声波振子(2)输出的超声波(W)的照射相应地自所述半导体器件输出的输出信号；且脉冲产生器(4)以超声波(W)在半导体器件(D)内的吸收成为最大的方式设定驱动信号的最佳频率。

本发明涉及一种基于车载声学传感的无砟轨道病害检测方法,具体包括以下步骤：S1、采集列车运行过程中的原始声音信号；S2、根据原始声音信号,增强其中的无砟轨道结构声辐射信号；S3、根据增强后的无砟轨道结构声辐射信号,识别对应的轨道病害,得到无砟轨道的病害识别结果；S4、根据无砟轨道的病害识别结果,判断需要维修的线路区段。与现有技术相比,本发明具有节省人工、设备和时间成本、提高无砟轨道的检测效率等优点。

本发明提供本发明提供一种在役风力机叶片结构损伤等级评估装置、系统及方法,包括以下步骤：步骤1,分别采集无损伤缺陷状态以及五级损伤等级状态下的声压时域信号,得到六个声压时域信号；步骤2,对步骤1中得到的六个声压时域信号进行处理,得到六个声压功率谱密度；步骤3,将步骤2中得到的六个声压功率谱密度分别划分为若干个频带,并计算各个损伤等级对应的平均功率；步骤4,根据步骤3中得到的各个损伤等级对应的平均功率,分别计算各个损伤等级对应的判定区间；步骤5,根据步骤4中得到的各个损伤等级对应的判定区间,确定实测的风力机叶片结构对应的叶片损伤等级；本发明实现叶片损伤的检测与损伤分级识别。本发明避免了传统监测方法需要在每台机组的每只叶片上都安装大量的传感器,简化了损伤检测和分级评估过程,降低了运维难度和成本,提高了风力机的可靠性和经济性。