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| 編輯推薦： |
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本书以超声信号为主线，从超声声场激发，回波建模入手，详细介绍超声信号去噪方法，超声信号特征提取方法和超声缺陷智能分类方法，并对典型关键零部件的超声信号为例进行实例说明。
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| 內容簡介： |
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本书介绍了现代超声检测信号处理技术的基本原理及工程实用技术，阐述了超声检测技术的前沿，总结了超声声场仿真理论和超声信号处理理论的发展现状。介绍了基于空间脉冲响应的超声声场和回波模型，超声信号去噪方法，超声信号特征提取方法和超声缺陷智能分类方法等。列举了所介绍方法和技术在典型关键零部件无损检测中的应用实例。
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| 關於作者： |
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马宏伟，工学博士，二级教授，博士生导师，现任西安科技大学副校长，兼任陕西省研究生教育学会副会长、中国工程机械学会矿山机械分会副理事长、中国煤炭工业机电专家委员会委员等。 主要研究方向为智能检测与控制、机器人技术、无损检测与评价、煤矿机电设备及其智能化等。近年来，先后主持以“煤矿救援机器人自主导航与智能控制基础研究”、“机械关键零部件缺陷超声信号提取与智能识别研究”、“矿用强力输送带缺陷弱磁特性与智能识别研究”等国家自然科学基金为代表的国家级、省部级科研项目10余项，主持和参加的企业委托项目多项。获省部级科技进步奖6项，获陕西省优秀教学成果奖、精品课程以及优秀教材奖5项，获国家专利40余项，在国内外学术期刊上发表学术论文150余篇，其中被SCI、EI、ISTP等收录70余篇，培养博硕士研究生120余名。
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| 目錄：
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1超声检测技术研究1
1.1超声检测技术的研究进展1
1.1.1超声检测技术的发展1
1.1.2中国制造2025与超声智能检测的发展2
1.2超声声场仿真理论和发展现状3
1.2.1超声声场仿真的理论和现状3
1.2.2超声场与缺陷耦合仿真技术研究进展4
1.3超声信号处理理论和发展现状5
1.3.1信号处理技术的理论和发展5
1.3.2信号特征提取技术8
1.3.3信号分类技术8
2基于空间脉冲响应的超声声场仿真研究10
2.1引言10
2.2脉冲波声场模型10
2.3脉冲响应函数计算模型12
2.3.1圆形换能器的声场13
2.3.2矩形换能器的声场15
2.3.3斜楔块下的声场22
2.4空间脉冲响应的快速计算25
2.5实验验证28
2.6本章小结33
3超声波与典型缺陷耦合的回波特性研究34
3.1引言34
3.2缺陷回波模型34
3.3探头振动特性35
3.4缺陷和超声波的耦合效应36
3.5探头振动特性的测量38
3.6缺陷回波实验40
3.7本章小结45
4超声信号去噪技术研究47
4.1基于小波分析的焊接缺陷超声检测信号去噪研究47
4.1.1引言47
4.1.2小波阈值去噪法的原理和实验分析47
4.1.3基于改进阈值函数的提升小波变换去噪算法56
4.1.4小结61
4.2轴类零件缺陷超声信号去噪算法研究62
4.2.1引言62
4.2.2基于EMD的超声信号去噪62
4.2.3基于EEMD的超声信号去噪67
4.3自适应稀疏分解铸钢缺陷超声信号提取研究72
4.3.1引言72
4.3.2信号的稀疏逼近73
4.3.3缺陷超声信号的稀疏分解74
4.3.4人工鱼群算法78
4.3.5基于改进人工鱼群优化的弱缺陷超声信号提取研究81
4.3.6数据采集系统的建立84
4.3.7实验研究与算法评估85
4.3.8小结91
5超声信号提取与识别技术93
5.1铸钢缺陷超声信号特征提取研究93
5.1.1引言93
5.1.2采煤机铸钢件缺陷样本库的建立93
5.1.3缺陷超声信号的WPT能量特征提取98
5.1.4基于WPTKPCA的缺陷超声信号特征选择105
5.1.5小结112
5.2基于SV的RBF网络铸钢缺陷智能分类研究113
5.2.1引言113
5.2.2RBF神经网络114
5.2.3支持向量机116
5.2.4基于SV的RBF网络缺陷分类算法研究120
5.2.5SVRBF算法分类实验研究123
5.2.6小结129
5.3基于多分类支持向量机的铸钢缺陷智能分类研究130
5.3.1引言130
5.3.2机器学习与统计学习理论130
5.3.3支持向量机用于超声缺陷识别的可行性分析134
5.3.4基于多类支持向量机的分类算法135
5.3.5基于多分类器的缺陷分类算法研究139
5.3.6基于并行优化层次SVM缺陷分类研究145
5.3.7小结148
5.4焊接缺陷超声信号特征提取研究148
5.4.1引言148
5.4.2超声信号的小波包能量特征提取149
5.4.3焊接缺陷超声回波信号的能量特征提取实验150
5.4.4基于距离的类别可分性判据对特征提取进行评价151
5.4.5小结154
5.5焊接缺陷超声检测智能识别研究154
5.5.1引言154
5.5.2人工神经网络在焊接缺陷智能识别中的应用154
5.5.3基于支持向量机的焊接缺陷智能识别研究159
5.5.4基于ν；SVMLMC的RBF神经网络焊接缺陷识别方法研究167
5.5.5小结170
5.6基于群体智能优化SVM的焊接缺陷识别方法研究171
5.6.1基于粒子群优化SVM的焊接缺陷分类研究171
5.6.2基于蜜蜂算法优化SVM的焊接缺陷分类研究174
5.6.3人工蜂群优化SVMRBF神经网络的焊接缺陷识别180
参考文献183
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| 內容試閱：
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随着《中国制造2025》的深入实施，“智能制造”和“绿色制造”加快推进，尤其是高质量发展对制造质量提出了越来越高的要求，不仅要不断提高产品制造过程中的质量，而且还要有效提升设备运行过程中的安全性和可靠性，无损检测与评价技术任务艰巨，使命光荣，实现智能化、绿色化迫在眉睫。超声无损检测技术以其检测灵敏度高、操作灵活方便、对材料无污染、对人体无伤害等显著特点，倍受人们青睐，在无损检测中占据极其重要的地位，在机械制造、冶金、电子、航空、航天、航海、石化、铁路、交通、建筑等工业领域中得到广泛应用。长期的无损检测与评价研究，使我们深刻认识到，大型装备关键零部件在制造中产生的固有缺陷，以及服役后的疲劳损伤都将成为其失效甚至发生重大事故的根源。因此，在制造过程中，控制关键零部件的内部缺陷，在运行过程中，检测关键零部件的内部缺陷和疲劳损伤，对其缺陷进行定位、定量和定性分析以及安全性评价，保证装备安全可靠运行具有极其重要的意义。随着计算机技术、信号分析处理技术、微电子技术、人工智能技术等的飞速发展，科研工作者将这些新技术与超声无损检测技术深度融合，诞生了超声无损检测新的研究方向，已经成为无损检测领域研究的热点。近年来，超声无损检测信号分析处理的新成果，使得超声无损检测如虎添翼，有效克服了传统超声检测的不足，大大提高了检测精度、可靠性和自动化程度，不仅在制造过程中保证了产品质量，而且在设备安全可靠运行监测方面发挥了非常重要的作用，同时，对提高检测效率、解放生产力产生了重要影响。多年来，本书作者团队立足超声无损检测领域前沿，先后承担了多项国家自然科学基金项目、省部级重点科研项目以及企业委托的重点科研项目。以大型装备中的轴类、焊接类和铸造类零件内部缺陷为研究对象，基于声学、超声信号处理、人工智能等理论和方法，深入研究了超声仿真、缺陷信号降噪、特征提取与缺陷识别等关键技术问题，揭示了超声波在关键零部件中的传播特性和回波特性，解决了强噪声背景下缺陷超声信号的提取和识别难题。本书第1章综述了超声检测前沿技术，归纳了超声仿真、超声信号去噪、特征提取和缺陷分类等相关技术的研究进展，提出了中国制造2025给超声无损检测领域带来的挑战。第2章研究了基于空间脉冲响应的超声声场仿真方法，计算了不同形状超声换能器的声场，提出了一种计算脉冲响应的快速算法，并且开发了声场仿真软件。第3章研究了超声波与典型缺陷耦合的回波特性，揭示了超声波在介质中的传播机制。第4章研究了超声信号去噪技术，提出了基于小波分析的焊接缺陷超声信号去噪方法、基于EEMD的轴类零件超声信号去噪方法和基于自适应稀疏分解的铸钢超声信号去噪方法。第5章研究了超声信号的提取与识别技术，提出了基于WPT-KPCA的铸钢缺陷超声信号特征选择和基于SV的RBF网络铸钢缺陷智能分类算法、基于小波包变换的多尺度空间能量特征的焊接缺陷特征提取和基于群体智能优化SVM的焊接缺陷识别方法。本书由马宏伟、董明、齐爱玲、陈渊共同完成。第1.1节由马宏伟、陈渊撰写，第1.2节由董明撰写，第1.3节由马宏伟、陈渊、齐爱玲撰写，第2、3章由董明撰写，第4.1节由陈渊撰写，第4.2节由董明撰写，第4.3节由齐爱玲撰写，第5.1、5.2、5.3节由齐爱玲撰写，第5.4、5.5、5.6节由陈渊撰写。限于作者水平有限，加之超声无损检测技术的快速发展，书中错误与不足在所难免，敬请广大读者和同行批评指正。
超声检测是国内外应用最广泛、使用频率最高且发展较快的一种无损检测技术。由于具有检测灵敏度高、检测速度快、检测费用低、对人体无害、对材料无污染、适应性强等优点，在机械制造、冶金、电子、航空、航天、航海、石油化工、铁路、交通、建筑等工业领域中获得了广泛的应用，在物理学、电学、生物科学、医学等领域中也占据了重要的地位。
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