Методы и аппаратно-программные средства систем принятия решений при ультразвуковом контроле транспортного металлопроката

• Автор: Кособоков, Дмитрий Вячеславович
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 171 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ И СРЕДСТВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ПРИ УЛЬТРАЗВУКОВОМ КОНТРОЛЕ

1.1 Особенности конструкции и дефектность элементов пути и деталей

подвижного состава

1.2 Методы и автоматизированные средства ультразвукового контроля объектов железнодорожного транспорта

1.2.1 Методики ультразвукового контроля

1.2.2 Средства автоматизированного ультразвукового контроля

1.3 Методы и общие алгоритмы распознавания образов

1.3.1 Обзор методов распознавания

1.3.2 Основные задачи построения систем распознавания

1.4 Анализ опыта реализации систем распознавания в области неразрушающего контроля
1.5 Постановка задач исследований
2. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОСТИ ПРИ УЛЬТРАЗВУКОВОМ КОНТРОЛЕ ТРАНСПОРТНОГО
МЕТАЛЛОПРОКАТА
2.1 Исследование и математическое описание сигналов помех
2.2 Выбор методов предварительной фильтрации сигналов помех
2.3 Исследование методов линейной фильтрации
2.4 Исследование методов нелинейной фильтрации
2.5 Обоснование рациональных процедур фильтрации
2.6 Основные результаты и выводы
3. ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ РАСЧЕТА ИНФОРМАТИВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИГНАЛОВ ПРИ УЛЬТРАЗВУКОВОМ КОНТРОЛЕ ТРАНСПОРТНОГО
МЕТАЛЛОПРОКАТА
3.1 Математическое моделирование параметров эхосигналов от внутренних
дефектов при ультразвуковом контроле
3.2 Исследование информативных характеристик огибающей последовательности эхосигналов
3.3 Идентификация сигналов от конструктивных отражателей при контроле
бандажей и рельсов и выявление дефектов на их фоне
3.3.1 Классификация сигналов при контроле бандажей

3.3.2 Классификация сигналов при контроле рельсов
3.4 Методы расчета информативных характеристик эхосигналов
3.4.1 Оценка корреляционной зависимости между положением преобразователя и временем задержки эхосигнала
3.3.2 Оценка формы огибающей сигналов в двумерном пространстве
3.5 Выводы по главе
4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УЛЬТРАЗВУКОВОМ КОНТРОЛЕ
4.1 Общие требования к системе автоматизированной поддержки принятия решения
4.2 Обоснование структуры системы распознавания при ультразвуковом контроле протяженных объектов
4.2.1 Выбор процедуры классификации
4.2.2 Оценка функций распределения вероятностей информативных признаков при контроле рельсов
4.2.3 Оценка функций распределения вероятностей информативных признаков при контроле бандажей
4.3 Оценка достоверности процедуры распознавания
4.4 Основные результаты и выводы
5. РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ В СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ УЛЬТРАЗВУКОВОГО КОНТРОЛЯ
5.1 Аппаратно-программный комплекс обработки сигналов линии приемочного контроля бандажей
5.2 Обработка сигналов при контроле рельсов в пути съемными средствами дефектоскопии
5.3 Совершенствование принципов сжатия данных ультразвукового контроля длинномерных изделий металлопроката
5.4 Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Приложение А Экспериментальное исследование алгоритма цифровой фильтрации при обработке радиосигналов
Приложение Б Акт внедрения результатов работы в установке ультразвукового контроля бандажей на Нижнетагильском металлургическом комбинате

Приложение В Акт внедрения результатов работы в программном обеспечении обработки сигналов ультразвукового контроля рельсов серийного регистратора УР-ЗР к дефектоскопу РДМ
Приложение Г Акт опытного внедрения результатов работы в ОПЧЮ
Октябрьской железной дороги
Приложение Д Акт внедрения результатов работы в учебном процессе Петербургского государственного университета путей сообщения

Расстояние Минковского (обобщенное расстояние) между объектами хч и хЁ, характеризующимися к признаками хЧ5 и хЁ5, 5=1,2
где V - целое число.
1.3.2 Основные задачи построения систем распознавания
При создании и эксплуатации автоматизированной системы распознавания образов решается ряд задач. Рассмотрим кратко эти задачи [34]. Отметим, что у различных авторов формулировки этих задач не всегда совпадают, так как их перечень в определенной степени зависит от конкретной математической модели, на которой основана та или иная система распознавания.
Основные задачи построения систем распознавания:
1. Определить полный перечень признаков, характеризующих объекты распознавания.
2. Составить априорный алфавит классов, к которым возможно отнесение объектов.
3. Разработать априорный словарь признаков распознавания.
4. Описать классы априорного алфавита на языке априорного словаря признаков.
5. Выбрать алгоритм классификации.
6. Определить рабочий алфавит классов и рабочий словарь признаков системы распознавания.
7. Выбрать показатели эффективности системы распознавания и оценить их значения.
Задача определения полного перечня признаков (1)
Цель решения этой задачи — поиск всех признаков, которые могут характеризовать существо распознаваемых объектов. Любые ограничения, любая неполнота может привести к ошибкам или полной невозможности правиль-