Speaker
Description
Развитие технологии современного производства приводят к необходимости создания простых, но достаточно эффективных методов неразрушающего контроля и непрерывного мониторинга состояния объекта, не наносящих при этом ему ущерба. Широкое распространение получили системы, основанные на низкочастотных или ультразвуковых воздействиях [1]. По реакции конструкции на эти воздействия судят о ее состоянии, наличии дефектов в форме трещин, пустот или инородных заполнений. Успешное применение таких подходов напрямую связано с используемыми математическими методами обработки регистрируемых ответных механических колебаний – реакции объекта на воздействие. Широкое распространение имеют ряд методов: традиционный спектральный подход, корреляционная обработка сигналов, подход, основанный на использовании искусственных нейронных сетей, вейвлет-преобразование сигналов и т.д. Альтернативой указанным методам обработки сигнала является метод оптимального ортогонального разложения сигналов по адаптивно-настраиваемому искусственному базису [2, 3]. Преимущество такого подхода является преобразование графиков регистрируемого сигнала в двумерные образы. Прямое преобразование без предварительной обработки сигнала применяется в случае, когда графики имеют явно детерминированный характер с малой шумовой составляющей. В случае, когда имеют место помехи, для повышения эффективности применяется биспектральный подход. С этой целью осуществляется предварительная обработка волнового процесса в форме вычисления амплитудного спектра с использованием алгоритма дискретного преобразования Фурье. Использование этой процедуры в каждом конкретном случае позволяет провести своего рода адаптивную фильтрацию и уменьшить влияние малоинформативных шумовых составляющих на распределение двумерных образов в пространстве распознавания. Представлены результаты комплекса экспериментальных исследований эффективности предложенного подхода по распознаванию напряженного состояния и наличия дефектов в различных образцах.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Южного федерального университета, грант № VnGr-07/2020-04-IM (Минобрнауки РФ). Отдельные фрагменты работы выполнены при финансовой поддержке РФФИ и администрации Краснодарского края (проект 19-48-230042).
