被动空气合超声波声学传感器的实用应用,用于车轮裂纹检测

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 机械工程 机械工程
• 声学 声学 声学 声学

背景情况:

• 由于安全和经济原因,铁路轮的完整性至关重要.
• 目前用于检查轮损坏的检查方法面临成本,覆盖范围和联系要求的限制.
• 未被检测到的裂对铁路运营构成重大风险.

研究的目的:

• 调查被动,空气合超声波声学 (UA) 传感器用于检测铁路车轮损坏的有效性.
• 开发和验证一个自动化系统,用于识别使用声辐射 (AE) 技术的轮子缺陷.
• 为路边检测系统建立可靠的"地面真相"签名.

主要方法:

• 使用模拟和服务诱导缺陷的车轮组的受控数据集.
• 使用子冲击产生声学排放.
• 开发了一种自动化系统来检测高能爆发,并提取时间和频率域特征 (例如衰变速率,光谱中心体,).
• 应用内核密度估计 (KDE),假设测试和接收器操作特征 (ROC) 分析进行验证.

主要成果:

• 腐烂率被证明是区分受损和未受损轮子的最有效特征,实现了对严重损坏的近乎完美的分类.
• 超声波频率 (20-80 kHz) 提供了比声波频率 (1-20 kHz) 更高的光谱保真度.
• 光谱特征提供了补充信息,但不如衰变速率那么具有决定性.
• 声波发射技术在轴向和辐射传感器方向上都表现出有效性.

结论:

• 被动空气合超声波声波发射 (UAE) 技术对于检测铁路车轮损坏是有效的.
• 衰变率是一个强大的指标,用于识别早期和严重的轮子缺陷.
• 这些发现支持开发实用的,非接触式路边检测系统,用于移动监控.