[发明专利]一种基于变分模态分解的轨道车辆车窗脱粘超声定量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于变分模态分解的轨道车辆车窗脱粘超声定量检测方法，所述方法包括：利用超声B型扫查系统采集车窗待检测位置处缺陷的反射波信号，利用采集得到的超声信号进行原始分解，获得最佳模态分量值K；根据得到的K值对采集得到的反射波信号进行VMD分解，选取最优IMF分量；提取最优IMF分量中不同位置声程特性和幅值特性进行成像分析，判断缺陷大小。

技术领域

本发明涉及一种基于变分模态分解的轨道车辆车窗脱粘超声定量检测方法，属于胶粘无损检测技术领域。

背景技术

随着轨道交通运输业的蓬勃发展，我国的高铁和动车组有了很大的发展空间和潜力，而列车在运行中的安全性也成为了日益关注的焦点问题。车窗是动车的重要组成部分，其通过粘接与车体保持齐平，来减小列车运行过程中的阻力，因而动车车窗的粘接质量直接关系到了运行中的安全性，粘接强度不够会直接导致车窗开胶甚至脱落，对行车安全构成极大的威胁。动车车窗的胶接接头主要由玻璃、聚氨酯粘接剂以及铝合金车体构成的胶接结构，受环境和工艺因素的影响，其在生产过程中易出现缺胶、不完全固化和部分粘接等缺陷；在服役过程中会出现老化、裂纹和内聚破坏等问题，由此破坏粘接结构的完整性能。如果不能及时发现这些缺陷和准确判断缺陷的危害性，将会导致巨大的损失。因此，如何在无损情况下快速定量检测车窗胶接部位的缺陷尤为重要。

目前传统的超声检测定量方法如当量法，缺陷比较接近其真实尺寸，但不同检测目标需要选择相应的标准试块进行对比，以底波为基准的定量只能得到缺陷的相对大小，结果误差很大；以传统的-6dB定量方法得到的缺陷大小误差也往往较大。这些方法都是通过A扫信号来对缺陷进行定量，而扫描超声纵波的方法可采集不同位置处的超声信号，将携带缺陷的信号提取，通过分析声程、幅值变化与缺陷类型之间的对应关系，实现定量识别。因此B扫描检测被用于检测不同长度的缺陷。成像式超声检测缺陷类型识别是在线超声检测定量分析的重要基础，研究具有高可靠性的成像超声检测缺陷类型识别方法，对于实现在线的自动超声检测与评价、提高超声无损检测的效率和质量都具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于变分模态分解的轨道车辆车窗脱粘超声定量检测方法，以解决传统定量方法得到的缺陷大小误差较大的缺陷。

一种基于变分模态分解的轨道车辆车窗脱粘超声定量检测方法，所述方法包括：

利用超声B型扫查系统采集车窗待检测位置处缺陷的反射波信号；

利用采集得到的超声信号进行原始分解，获得最佳模态分量值K；

根据得到的K值对采集得到的反射波信号进行VMD分解，选取最优IMF分量；

提取最优IMF分量中不同位置声程特性和幅值特性进行成像分析，判断缺陷大小。

进一步地，其特征在于，所述超声B型扫查系统包括：

超声脉冲发射/接收器产生激励电压，激励电压加载到纵波直探头，在压电效应的作用下产生纵波信号，纵波信号在样品内部传播，通过自发自收的方式接收振动信号，回波信号经过超声脉冲/接收器内置调理电路后由A/D采集卡采集存储于计算机中，通过上位机软件得到纵波回波数据。

进一步地，获得最佳模态分量值K的方法包括：

(1)设置初始分解个数K＝k1；

(2)将原始信号进行VMD分解；

(3)获得分解后通过FFT变换后的频域特性，观察各IMF分量主要频域是否有相同的部分；

(4)若各IMF分量中的主要频段有混叠的部分，则令K＝k1-1，重复(2)(3)，直到各IMF分量中的主要频段没有混叠成分的时候，采用此时的分解个数K；

若各IMF分量中的频段没有混叠的部分，则令K＝k1+1继续进行分解，直到主要频段出现混叠成分，采用分解个数K-1。