Алгоритм пространственно-временной обработки эхо-сигналов при скоростной дефектоскопии рельсов железнодорожного пути тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Угольков, Андрей Викторович

• Угольков, Андрей Викторович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Угольков, Андрей Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 Системы неразрушающего контроля на железной дороге и оборудование, используемое в существующих вагонах-дефектоскопах

1.1 Назначение и принципы обработки эхо-сигналов ультразвукового вагона-дефектоскопа

1.2 Дефекты рельсов, эхо-сигналы от которых обнаруживаются ультразвуковыми методами

1.3 Способы представления эхо-сигналов

1.4 Приборы и средства, используемые в ультразвуковых вагонах-дефектоскопах

1.5 Методы и алгоритмы обнаружения дефектов с использованием одноэлементных и многоэлементных датчиков

1.6 Постановка и структура решения задачи получения дополнительных параметров дефекта в рельсе

1.7 Выводы

ГЛАВА 2 Модель распространения и отражения ультразвуковых сигналов от различных дефектов в рельсе для многоэлементных пьезоэлектрических преобразователей

2.1 Пространственно-временная модель распространения и отражения сигналов в рельсе

2.2 Алгоритмы расчета пространственно-временной модели распространения ультразвуковых сигналов

2.3 Модель датчика ультразвуковых колебаний

2.4 Алгоритм расчета эхо-сигналов в призме и рельсе для точечного дефекта

2.5 Алгоритм расчета эхо-сигналов в рельсе для плоских дефектов с различной ориентацией в пространстве

2.6 Результаты моделирования алгоритма расчета эхо-сигналов в призме и рельсе для точечного дефекта

2.7 Выводы

ГЛАВА 3 Алгоритм определения пространственных координат дефекта в рельсе с использованием многоэлементных пьезопреобразователей

3.1 Алгоритм оценки местоположения дефекта в плоскости поперечного сечения рельса

3.2 Результаты компьютерного моделирования адаптивного алгоритма определения местоположения дефекта

3.3 Алгоритм оценки угла ориентации плоского дефекта в плоскости продольного сечения рельса

3.4 Результаты компьютерного моделирования адаптивного алгоритма определения угла ориентации плоского дефекта

3.5 Выводы

ГЛАВА 4 Экспериментальное исследование алгоритма оценки параметров дефекта в рельсе с использованием многоэлементных датчиков

4.1 Разработка и изготовление экспериментальной установки

4.2 Разработка и изготовление многоэлементных датчиков

4.3 Экспериментальное исследование алгоритма оценки местоположения дефекта в плоскости поперечного сечения рельса

4.4 Экспериментальное исследование алгоритма оценки дополнительных угловых координат дефекта в плоскости продольного сечения рельса

4.5 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Лицевая панель программы для моделирования эхо-сигналов от МПЭП, на языке МаЫаЬ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Программа расчета эхо-сигналов для МПЭП, на языке МаЫаЬ

ПРИЛОЖЕНИЕ В Программа расчета импульсных характеристик канала распространения сигналов в призме и рельсе для точечного дефекта, на языке С

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Программа расчета импульсных характеристик канала распространения сигналов в призме и рельсе для плоского дефекта, на языке С

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Программа расчета матрицы весовых коэффициентов, на языке МаЫаЬ

ПРИЛОЖЕНИЕ Е Программа отображения дефекто-грамм, на языке МаЫаЬ

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Блок-диаграмма формирования и генерирования зондирующего сигнала, на языке ЬаЬУ1Е\¥

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Блок-диаграмма записи и отображения эхо-сигналов от МПЭП, на языке ЬаЪУ1Е\\г

ПРИЛОЖЕНИЕ И Блок-диаграмма обработки эхо-сигналов от МПЭП, на языке ЬаЪУТЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ К Блок-диаграмма весовой обработки эхо-сигналов от МПЭП, на языке Lab VIEW

DSP FDTD

FMC NDT SAFT

TMF

АЦП

ВРЧ

ДН

KPBO

МПЭП

HK

ОЗУ

ПК

плис

ПФ

пэп

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ

Digital Signal Processor (Цифровой сигнальный процессор)

Finite Différence Time Domain (Конечные разности во временной области)

Full Matrix Capture (Сбор полной матрицы)

Non-Destructive Testing (Неразрушающий контроль)

Synthetic Aperture Focusing Technique (Метод фокусировки синтезированной апертуры)

Total Focusing Method (Метод общей фокусировки) Аналого-цифровой преобразователь Временная регулировка чувствительности Диаграмма направленности Конечные разности во временной области Многоэлементный пьезоэлектрический преобразователь Неразрушающий контроль Оперативное запоминающее устройство Персональный компьютер

Программируемая логическая интегральная схема Полосовой фильтр

Пьезоэлектрический преобразователь

• -» Л т-г Л -I-T- т- тт /~ч /"-» /Л ГЧ 1 ГЛТТТЛТТТТТ ТТТ

СО Стандартный образец

УЗК Ультразвуковое колебание

ФАР Фазовая антенная решетка

ЦАП Цифро-аналоговый преобразователь

ЦФА Цифровая фокусировка антенной решетки

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритм пространственно-временной обработки эхо-сигналов при скоростной дефектоскопии рельсов железнодорожного пути»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Неразрушающий контроль обеспечивает безопасность движения поездов, эксплуатацию различных железнодорожных систем и своевременное обнаружение дефектов рельсов, состояние которых характеризуется их физико-механическими параметрами, условиями эксплуатации, состоянием проезжающего по ним транспорта и др. Поэтому своевременное диагностирование рельсового пути определяет надежность и безаварийность работы железнодорожного транспорта. Применение пространственно-временных алгоритмов обработки сигналов позволяет существенным образом расширить возможности дефектоскопных систем, повысить надежность контроля рельсов, а также увеличить вероятность обнаружения и количество признаков для классификации дефектов рельсов.

Теория пространственно-временной обработки сигналов находит применение во многих областях науки: радиолокации, радиосвязи, гидролокации, радионавигации, радиоастрономии и других [1, 2]. Кроме того, пространственно-временная обработка сигналов применяется для обнаружения и классификации дефектов рельсов железнодорожного пути, использующих магнитных методы дефектоскопии [3, 4].

Поскольку дефекты не точечные, а протяженные, возникает большая трудность разделения обработки эхо-сигналов на пространственную и временную. Она может быть разделена только для точечного объекта, но в дефектоскопии рельсов объект (дефект) таковым не является, поэтому пространственно-временная обработка сигналов, в общем виде, часто практически не реализуема.

Кроме того, каждый протяженный дефект обладает своей обратной диаграммой рассеяния, то есть дефект превращается в «антенну». Объект (дефект) возбуждается зондирующим сигналом, а потом превращается в излучатель со своей диаграммой направленности и значит максимум эффективной поверхности рассеяния имеет какую-то направленность. Это является естественным, если посмотреть с точки зрения антенной техники, протяженный объект имеет направленность поля, максимальную при от-

ражении перпендикулярно наибольшей плоскости. Поэтому возникает проблема установки облучающего и приемного датчика так, чтобы максимум отражения был направлен от дефекта на датчик.

Еще одной проблемой в дефектоскопии рельсового пути является возможность установки датчиков только на поверхности катания рельса. А в связи со сложной формой железнодорожного рельса области сканирования ограничиваются. Например, участок под болтовым отверстием и перья рельса не подвергаются контролю при скоростной дефектоскопии.

Неравномерный износ поверхности катания рельса также способствует образованию и развитию трещин со стороны рабочей грани рельса, то есть у реборды колеса. Вследствие чего становится актуальной задача определения местоположения дефекта в головке рельса железнодорожного пути.

Распространенной проблемой в дефектоскопии рельсового пути является влияние температуры на параметры ультразвуковых датчиков. Изменение температурного режима от —50°С до +50°С существенным образом сказывается на скорости распространения упругих колебаний в отклоняющей призме датчика. Откуда возникает необходимость в изменении угла наклона призмы, чтобы использовать датчики с требуемыми углами ввода ультразвуковых колебаний в рельс.

Узкий диапазон частот зондирующего сигнала также накладывает дополнительные ограничения. Применение более высокочастотных сигналов позволяет повысить разрешающую способность. Но из-за физических свойств материала рельса увеличение частоты зондирующего сигнала приводит к его сильному затуханию и появлению структурного шума, связанного с многочисленными переотражениями сигнала от неоднородно-стей (зернистости) материала рельса. Это приводит к тому, что простейшие алгоритмы пространственно-временной обработки сигналов не всегда позволяют решить проблему контроля изделий сложной формы [5, 6].

Уменьшение частоты приводит к уменьшению затухания, но одновременно с этим увеличивается мертвая зона датчика и повышаются размеры обнаруживаемых дефектов.

Также недостатками традиционных методов ультразвуковой дефек-

тоскопии является низкая точность определения параметров дефектов и проблема их классификации. В результате чего повышаются требования к нормам контроля, действующим в различных областях. Между тем именно правильно выявленный тип дефекта, его пространственное положение и ориентация позволяет судить о возможной его опасности и определении возможности дальнейшей эксплуатации контролируемого объекта [7-9].

В ультразвуковой дефектоскопии рельсов пространственно-временная обработка сигналов нашла применение в портативных многоканальных системах [10-12]. В них широко применяется массивы разнесенных в пространстве преобразователей акустических сигналов в электрические и последующая обработка этих сигналов, обеспечивающая высокую разрешающую способность. Исследованиями в этой области занимаются специалисты НПО «ЦНИИТМАШ», «ЭХО+», фирм «АКС», «Olympus NDT», а также МЭИ, ИТА ЮФУ и другие.

Характерной особенностью таких систем является использование множества излучателей и приемников на основе пьезоэлектрических преобразователей (ПЭП) с широкими диаграммами направленности и, как правило, они отделены от блока формирования и обработки сигналов. Такая архитектура обладает универсальностью и позволяет применять системы преобразователей с различными конфигурациями и параметрами, используя одно и тоже вычислительное устройство, но с разными настройками.

Система разнесенных в пространстве преобразователей является фазовой антенной решеткой (ФАР) и представляет собой массив слабонаправленных датчиков (элементов), разнесенных в пространстве.

Применение ФАР по сравнению с другими антеннами (одноэлементными датчиками) дает следующие преимущества:

- формировать необходимую диаграмму направленности (ДН) антенны;

- изменять направление сканирования основного лепестка ДН без перемещения антенны и практически без инерции;

- управлять формой ДН (изменять ширину, уровень боковых лепестков).

К недостаткам следует отнести:

- дополнительные технические трудности, связанные с обработкой множества сигналов и учетом пространственного расположения элементов ФАР;

- увеличение стоимости датчика;

Однако все эти недостатки не являются ограничивающими факторами при использовании современных высокопроизводительных цифровых устройств обработки сигналов.

Основой существующих алгоритмов формирования и обработки сигналов для массива преобразователей в ультразвуковой дефектоскопии является формирование диаграмм направленности, ориентированных в определенную зону пространства, за счет чего достигается высокая пространственная разрешающая способность [13-19]. Чаще всего эти методы применяются для реконструкции изображения внутренней структуры исследуемого образца (рельса). В их основе лежит последовательное излучение зондирующих и сбор эхо-сигналов с различных элементов фазовой решетки. Далее выполняется процесс реконструкции путем когерентной обработки полученных эхо-сигналов.

Преимуществом излучения и приема сигналов со всевозможных позиций является сбор полной информации о дефекте(ах) и дальнейший ее анализ. Однако, эти методы обладают низкой скоростью сканирования, что препятствует непосредственному их использованию в скоростной дефектоскопии рельсов.

Особенностью скоростной дефектоскопии рельсов железнодорожного пути является достаточно быстрое перемещение датчиков вдоль поверхности рельса, что сопровождает взаимное изменение пространственного положения и ориентации датчика относительно дефекта в рельсе. Тогда основная задача скоростной дефектоскопии рельсов сводится к формированию и обработке сигналов, чтобы ориентировать диаграммы направленности на дефект и получить его пространственные координаты, за короткий промежуток времени. Такая задача может быть решена путем применения алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов, которые представлены в работах А.И. Леонова, К.И. Фомичева, И.Я. Кремера, В.Г. Кар-

и

ташева, B.K. Качанова, A.A. Самокрутова, В.Г. Шевалдыкина и других.

Таким образом, актуальным является развитие алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов от многоэлементных пьезоэлектрических преобразователей (МПЭП) применительно к скоростной дефектоскопии рельсов железнодорожного пути.

Целью диссертационной работы является повышение надежности контроля рельсов железнодорожного пути на основе пространственно-временной обработки эхо-сигналов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) Разработать пространственно-временную модель распространения и отражения сигналов в дефектоскопном тракте (ПЭП —» призма —> рельс —>■ дефект —» рельс -» призма —ПЭП).

2) Выполнить расчет эхо-сигналов с помощью разработанной модели методом компьютерного моделирования при различных дефектах рельса железнодорожного пути.

3) Разработать адаптивные алгоритмы, позволяющие определить пространственные параметры дефекта на основе анализа эхо-сигналов на выходах многоэлементного датчика.

4) Провести обработку эхо-сигналов по разработанным адаптивным алгоритмам при различных типах и положениях дефектов.

5) Разработать и изготовить экспериментальную установку для проведения натурных экспериментов.

6) Проверить работоспособность разработанных алгоритмов с помощью натурных экспериментов, сравнить результаты моделирования и натурных экспериментов.

Объектом, исследования являются алгоритмы и цифровые устройства обработки эхо-сигналов для обнаружения и определения пространственных координат дефектов в рельсах железнодорожного пути.

Методы исследования основаны на использовании теории сигналов, линейной и матричной алгебры, методов статистического анализа, упругих колебаний и волн, а также теории электроакустических систем. Численные расчеты и компьютерное моделирование выполнено с и с-

пользованием численным методов прикладной математики и имитационного моделирования на языках Matlab и С. Экспериментальные исследования проводились с использованием установки на основе N1 РХ1-платфор-мы (аппаратно-программная установка корпорации National Instruments для формирования и сбора сигналов) и в среде графического программирования LabVIEW.

Научная новизна. В диссертационной работе получен ряд новых результатов, основные из которых сводятся к следующему:

1) Предложен метод расчета эхо-сигналов с помощью импульсных характеристик тракта «ПЭП —> призма —»■ рельс —» дефект —> рельс —> призма —» ПЭП» с учетом их взаимного расположения в 3-мерном пространстве.

2) Получены аналитические выражения для расчета эхо-сигналов при различных дефектах в рельсе.

3) Разработаны адаптивные алгоритмы оценки зоны расположения дефекта в горизонтальной плоскости и угла ориентации плоского дефекта при скоростной дефектоскопии рельсов железнодорожного пути.

Практическая значимость.

1) Предложен метод численного моделирования импульсных характеристик дефектоскопного тракта, позволяющий рассчитать эхо-сигналы для МПЭП от точечного дефекта. Модель допускает обобщение для плоских дефектов состоящих из К точек, причем время расчета эхо-сигналов увеличивается в (0,8 ... 1,0)К раз.

2) Разработан адаптивный алгоритм обработки эхо-сигналов, определяющий местоположение дефекта в головке рельса при скоростной дефектоскопии рельсов, что позволяет в 3 раза уменьшить зону поиска при вторичном контроле участка рельса.

3) Разработан адаптивный алгоритм обработки эхо-сигналов, позволяющий оценить угол ориентации плоского дефекта, расширить диапазон применения датчика и надежность контроля рельсов железнодорожного пути, путем обнаружения дефектов развивающихся под углами от 35и до 90° относительно нормали к поверхности катания рельса.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Разработан метод численного моделирования импульсных характеристик тракта «ПЭП —> призма —> рельс —>• дефект —> рельс —у призма —)• ПЭП», позволяющий рассчитать эхо-сигналы на выходе элементов МПЭП с учетом свойств всех компонентов тракта.

2) Разработаны адаптивные алгоритмы, позволяющие определить местоположение дефекта в головке рельса и угол ориентации плоского дефекта в шейке рельса.

3) Результаты модельных и экспериментальных исследований показали возможность использования информации о местоположении и угле ориентации дефектов в качестве дополнительных параметров для классификации и автоматического распознавания дефектов. Внедрение результатов работы. Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной работы № 301*38-11/2013-3 и мероприятия 2.1 программы развития Южного федерального университета на 2011 г. (грант № 7-К-11-4). Результаты диссертационной работы внедрены на предприятии ООО «НПСП ИнТехно» г. Таганрога при разработке перспективного дефектоскопного комплекса для скоростных средств дефектоскопии рельсов железнодорожного пути. Полученные в работе результаты используются также в учебном процессе на кафедре теоретических основ радиотехники «Южного федерального университета» для дисциплин: «Современные алгоритмы обработки сигналов», «Математические модели сигналов и помех» подготовки магистров по направлению «Радиотехника», магистерская программа «Системы и устройства передачи, приема и обработки сигналов». Внедрение и использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, которые приведены в приложении.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Международная научная конференция «Современные исследовательские и образовательные технологии», Таганрог, 2010 г.; Международная научная конференция «Информационное общество: идеи, технологии, системы», Таганрог, 2010 г.; Всероссийская научная конференция «Молодежь XXI века - будущее российской

науки», Ростов-на-Дону, 2010 г.; Всероссийская научная конференция «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», Таганрог, 2010 г.; Международная научная конференция «Актуальные вопросы исследования общественных систем», Таганрог, 2011 г.; Международная научная конференция «Ультразвуковая дефектоскопия металлоконструкций», Санкт-Петербург, 2013 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 статей и тезисов докладов в трудах Международных и Всероссийских научных и научно-технических конференций (2 статьи в журналах из списка ВАК).

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа написана на русском языке, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Изложена на 175 страницах, из которых 134 машинописных страниц, 68 рисунков, 2 таблицы и список литературы из 102 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приведены основные квалификационные характеристики работы: обоснована актуальность проблемы, сформулированы цели и задачи исследования; представлены объект и методы исследования; указаны научная новизна и практическая значимость; приведены результаты, выносимые на защиту, апробация и структура диссертационной работы.

В первой главе рассмотрены процессы формирования и распространения сигналов в ультразвуковых дефектоскопах. Описаны типы и группы дефектов рельсов, а также способы их выявления. Приведены способы представления эхо-сигналов. Выполнен анализ алгоритмов и методов обнаружения дефектов с помощью одноэлементных и многоэлементных преобразователей. Обоснована цель и задачи исследований.

Во второй главе проведен анализ алгоритмов расчета сигналов в пространственно-временной области и разработана модель распространения сигналов в МПЭП, призме и рельсе. Предложен алгоритм расчета импульсных характеристик сред распространения зондирующего сигнала на основе принципа Гюйгенса-Френеля. Разработан алгоритм расчета эхо-сигналов от точечного и плоского отражателя в рельсе при помощи им-

пульсных характеристик.

В третьей главе разработаны адаптивные алгоритмы обнаружения дефектов с использованием многоэлементных датчиков. Предложена схема разбиения головки рельса на зоны для получения информации о местоположении дефекта. Также предложен алгоритм определения угла ориентации плоского дефекта в шейке рельса. Проведены модельные эксперименты для определения параметров дефекта с использованием разработанных алгоритмов.

В четвертой главе проведены экспериментальные исследования разработанных адаптивных алгоритмов определения местоположения дефекта в головке рельса и угла ориентации плоского дефекта в шейке рельса. Выполнен сравнительный анализ результатов компьютерного моделирования и натурного эксперимента.

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты диссертационной работы.

В приложениях приведены программы для модельных и экспериментальных исследований эхо-сигналов от многоэлементных датчиков, написанные на языках Ма"ЫаЬ, С и ЬаЬУ1ЕУ.

ГЛАВА 1 Системы неразрушающего контроля на

железной дороге и оборудование, используемое в существующих вагонах-дефектоскопах

Обеспечение надежности транспортных средств - одна из важнейших задач, решаемых при их эксплуатации. На железной дороге надежность пути обуславливается фактическим состоянием элементов пути и рельсовой колеи в целом. В свою очередь надежность рельсового пути, искусственных сооружений (мостов, тоннелей) и составных частей подвижного состава определяет пропускную способность и безаварийность работы железнодорожного транспорта [20].

Для обеспечения надежности необходим контроль за состоянием рельсового пути и своевременное выявление каких-либо структурных аномалий вещества, то есть трещин, сколов и тому подобное. Наиболее простой и естественный способ выявления неоднородностей материала - это механический метод. Например, чтобы выявить трещину в рельсе, можно нагружать его на растяжение или изгиб до тех пор, пока трещина не вызовет разрушения. Однако, это будет разрушающим способом испытания [21].

Другой способ выявления структурных неоднородностей материала -это применение средств неразрушающего контроля (НК). Неразрушающий контроль основан на применении таких воздействий, которые не вызывают необратимого разрушающего действия на исследуемый материал (образец). Примерами таких воздействий являются упругие волны или электромагнитное поле.

Такие воздействия создаются с помощью излучения зондирующих сигналов в контролируемый образец. Результаты отражения этих сигналов от дефектов - эхо-сигналы, регистрируемые на приемниках и подвергаемые дальнейшим исследованиям. Анализ и расшифровка эхо-сигналов играет важнейшую роль в дефектоскопии, потому что только на основе информации, содержащейся в принятых сигналах, принимается решение о наличии или отсутствии дефекта. Под дефектом понимается структурная неоднородность материала, не предусмотренная технической документацией, то есть трещины, сколы, выбоины и тому подобное [22]. Отсюда следует,

что алгоритмы и методы обработки сигналов имеют большое значение для дефектоскопии рельсов железнодорожного пути.

1.1 Назначение и принципы обработки эхо-сигналов ультразвукового вагона-дефектоскопа

В настоящее время в дефектоскопии рельсов в основном используются совмещенные вагоны-дефектоскопы, применяющие для обнаружения дефектов два метода - ультразвуковой и магнитодинамический. Оба метода дефектоскопии дополняют друг друга, обладая при этом своими достоинствами и недостатками.

Магнитодинамический метод основан на намагничивании участка железнодорожного рельса и оценке изменения магнитного потока над рельсом. Магнитное поле над рельсом изменяется при нарушении целостности структуры рельса, то есть при наличии дефекта [4, 23]. Большим недостатком магнитодинамического метода является обнаружение только поверхностных или залегающих на небольшую глубину дефектов.

В основе ультразвукового метода лежит локация внутренней структуры рельса ультразвуковыми сигналами. Этот метод позволяет обнаружить дефекты почти по всему объему рельса (исключение составляют подошва рельса вне проекции шейки рельса). Существенным недостатком ультразвукового метода является невысокая вероятность обнаружения дефектов, у которых обратная диаграмма рассеяния пространственно не ориентирована на приемный датчик. Однако, не смотря на этот недостаток, ультразвуковой метод получил наибольшее распространение в дефектоскопии рельсов железнодорожного пути [24].

Дальнейший анализ ультразвукового метода требует рассмотрения процессов формирования и распространения ультразвуковых колебаний (УЗК).

Распространение упругих волн или УЗК в трехмерном пространстве описывается волновым уравнением [25, 26]

с2 сК2 дх2' "''

где £ - тензор деформаций (смещений), с - фазовая скорость волны, £ -время, х = {х; у\ г] - декартовы координаты.

В частном случае, для одного направления х распространения волны, решение (1.1) приводит к двум уравнениям [26]:

дх2 с2 дР ' дх2 с2удь2' { ' }

Таким образом, упругая волна представляет собой две независимо распространяющиеся волны со скоростями сх и су. Смещение частиц в одной из них направлено вдоль распространения х самой волны. Такая волна называется продольной. Другая волна - поперечная, и смещение частиц = в ней направлено поперек распространения х волны. Скорости продольной С1 = сх и поперечной с^ = су волн определяются следующими выражениями:

. Е{1-1л) _ / Е

С1-ир(1 + М1-2ру С1~\1шТ7У ( }

где Е - модуль упругости, ¡1 - коэффициент Пуассона, р - плотность материала.

Из (1.3) следует, что продольная волна всегда распространяется с большей скоростью, чем поперечная, причем:

Для стали коэффициент Пуассона /л = 0,28, поэтому с* = 0,55 с/. Одновременное распространение в материале двух типов волн с разными скоростями сильно затрудняет анализ и расшифровку эхо-сигналов, поэтому на практике применяют методы, которые не позволяют распространяться двум типам волн одновременно (см. стр. 24).

В основе ультразвукового метода неразрушающего контроля лежит изменение направления распространения УЗК при столкновении волны с днородностями в исследуемом образце. Неоднородностями в материале

ЧО/Л .

могут служить как небольшие трещины (дефекты), так и стенки исследуемого образца.

В современных дефектоскопах, в основном, используется импульсный режим излучения ультразвуковых колебаний [27], который имеет существенное преимущество перед режимом непрерывного1 излучения, поскольку очевидно, что по времени задержки распространения ультразвукового импульса можно определить его путь (например, расстояние до дефекта) [21]. Излучаемый радиоимпульс часто называют зондирующим сигналом, а отраженный радиоимпульс - эхо-сигналом. Форма и параметры зондирующего сигнала приведены на рис. 1.1.

1

Т - период следования радиоимпульсов; То - период высокочастотного заполнения радиоимпульса; ¿3 - длительность радиоимпульса; 2Ао - размах зондирующего сигнала.

Рис. 1.1. Форма и параметры зондирующего сигнала

Частота высокочастотного заполнения (несущего колебания) зондирующего сигнала То = ^ определяет размеры выявляемых дефектов. При более высокой частоте То (меньшей длине волны Л = -щ) зондирующего сигнала возможно обнаружить более мелкие дефекты. Но с увеличением частоты Т0 увеличивается и затухание сигналов. Поэтому, на основе исследований, описанных в [28], частота То зондирующего сигнала должна лежать в диапазоне от 0,2 МГц до 30,0 МГц (см. также [29]). Номинальная частота То зондирующего сигнала для конкретного ультразвукового дефек-тоскопного устройства определяется только техническими требованиями, но, как правило, в российских дефектоскопах, для проверки, настройки и

1 Непрерывное излучение УЗК использовалось в исторически первых ря/ютях пп выявлении лесЪек-тов материала [28].

контроля оборудования используется частота То = 2,5 МГц (То = 0,4 мкс), длительность радиоимпульса £3 = (5... 10)То = (2,0 ... 4,0) мкс, а размах зондирующего сигнала 2Ао ~ 150 ... 300 В |10, 29-35].

Период следования радиоимпульсов Т определяет максимальную скорость передвижения вагона-дефектоскопа и предельную производительность дефектоскопного оборудования [36]. Чем меньше период следования радиоимпульсов, тем быстрее может передвигаться вагон-дефектоскоп. Время, необходимое для распространения УЗК в рельсе от датчика до донной поверхности и обратно, является ограничивающим фактором, влияющим на выбор периода следования радиоимпульсов, минимальное значение которого Т = Ттт = 200 мкс (см. стр. 29).

На рис. 1.2 показана упрощенная структурная схема ультразвуковой дефектоскопной системы [37, 38].

Дефектоскоп

Генератор

Синхронизация

Приемник

±_^Датчик ПЭП

Индикатор

Рис. 1.2. Упрощенная структурная схема ультразвуковой дефектоскопной

системы

Генератор формирует радиосигнал с заданными параметрами, который с помощью пьезоэлектрического преобразователя излучается в рельс в виде упругих волн (при частоте То = 2,5 МГц упругие волны являются ультразвуковыми). Наталкиваясь в рельсе на дефект, зондирующий сигнал отражается от него и часть этой волны попадает обратно на ПЭП (при совмещении передающего и приемного преобразователя), который принимает УЗК. Также часть энергии зондирующего сигнала отражается и от у част-

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Угольков, Андрей Викторович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кремер И.Я., Кремер А.И., Петров В.М. Пространственно-временная обработка сигналов / Под ред. И. Я. Кремера. М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

2. Леонов А.И., Фомичев К.И. Моноимпульсная радиолокация. - 2-е изд. Перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1984. - 312 с.

3. Максимов М.Н. Алгоритмы обнаружения нерегулярных фрагментов сигналов от датчиков магнитного вагона-дефектоскопа. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: Таганрогский государственный радиотехнический университет. 2000. - 169 с.

4. Матюнин А.Ю. Алгоритмы и радиоэлектронное устройство обработки сигналов для обнаружения, классификации и отображения информации в дефектоскопии железнодорожных путей. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: Южный федеральный университет. 2011. - 275 с.

5. Карташев В.Г., Качанов В.К., Шалимова Е.В. Основные положения теориии пространственно-временной обработки сигналов применительно к задачам ультразвуковой дефектоскопии изделий из слож-ноструктурных материалов // Дефектоскопия. 2010. № 04. С. 19-29.

6. Качанов В.К., Соколов И.В. Проблемы ультразвукового контроля протяженных сложноструктурных изделий с большим затуханием сигналов // Дефектоскопия. 2007. № 8. С. 74-93.

7. Базулин Е.Г. Применение методов сверхразрешения при экспертном контроле цилиндрических объектов // Дефектоскопия. 2005. № 6.

Ca г-! п л

. ¿Н-04.

8. Бадалян В.Г. Погрешность измерения дефектов с использованием систем с когерентной обработкой данных // Дефектоскопия. 2003. № 3. С. 12-23.

9. Базулин Е.Г., Коколев С.А., Голубев A.C. Применение ультразвуковой антенной решетки для регистрации эхосигналов методом двойного сканирования для получения изображений дефектов // Дефектоскопия. 2009. № 2. С. 18-32.

10. ООО «Акустические Контрольные Системы». Высокочастотный ультразвуковой томограф А1550 IntroVisor. [Электронный ресурс]. URL: http://acsys.ru/production/detail/al550-introvisor/ (дата обращения: 24.09.2013).

11. Olympus, Corp. Ultrasonic Flaw Detector «OmniScan МХ2». [Электронный ресурс]. URL: http://www.olympus-ims.com/en/omniscan-mx2/ (дата обращения: 24.09.2013).

12. Многоканальная мобильная установка типа «ЛИСТ-4» / В.Г. Щер-бинский, С.А. Артемьев, К.В. Панферов и др. // Арматуростроение. 2011. Т. 1. С. 66-68.

13. Olympus, Corp. Advances in Phased Array Ultrasonic Technology Applications. Advanced Practical NDT Series / Ed. by N. Dube. Olympus NDT, 2007. 494 p.

14. Schubert F. Basic Principles of Acoustic Emission Tomography // Journal of Acoustic Emission. 2004. no. 22. P. 147-158.

15. Thompson R. Transverse and Longitudinal Resolution of the Synthetic Aperture Focusing Technique // Ultrasonics. 1984. Vol. 22, no. 1. P. 915.

16. Самокрутов А.А., Шевалдыкин В.Г. Оценка несплошностей металла ультразвуковым дефектоскопом с цифровой фокусировкой антенной решетки. // Ежеквартальный журнал «В мире неразрушающего контроля». 2013. июнь. Т. 2 (60). С. 8-13.

17. Pitkanen J., Оу P., Olkiluoto F. SAFT - Is it a Tool for Improved Sizing in Ultrasonic Testing? // European Conference on NDT. Vol. Poster 211. 2006. 13 p.

18. Modeling the Pattern of Acoustic Array for Pulse Mode / I. Bolotina, K. Kvashikov, M. Kroening et al. // Defektoskopie. 2012. Vol. NDE for Safety. P. 13-19.

19. Sampling phased array a new technique for ultrasonic signal processing and Ultrasonic Imaging / L. v. Bernus, A. Boulavinov, D. Joneit et al. // European Conference on NDT. 2006. Vol. We.3.1.2.

20. Технические средства диагностирования: Справочник / В.В. Клюев, П.П. Пархоменко, В.Е. Абрамчук и др.; Под ред. В.В. Клюева. М.:

Машиностроение, 1989. - 672 с.

21. Крауткремер Г., Крауткремер Й. Ультразвуковой контроль материалов: Справ, изд. / Под ред. В.В. Клюева. Пер. с нем. - М.: Металлургия, 1991. - 752 с.

22. ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. - Введ. 01.07.1979. М.: ИПК Издательство стандартов, 2002. - 23 с.

23. Матюнин А.Ю., Мережин Н.И. Многоканальный магнитный дефектоскоп рельсов // Методы и алгоритмы принятия эффективных решений: материалы межд. науч. конф. ч. 4. Таганрог, 2009. С. 47-52.

24. Гурвич А.К., Ермолов И.Н., Сажин С.Г. Неразрушающий контроль. Кн. I. Общие вопросы. Контроль проникающими веществами. Высшая школа, 1992. - 178 с.

25. Feynman R., Leighton R. В., Sands М. The Feynman Lectures on Physics. Redwood City, California: Addison-Wesley, 1964. Vol. 1. P. 454-461.

26. Ландау JI.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: Учеб. пособие для вузов. Теория упругости. - 5-ое изд. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. Т. VII из 10. - 260 с.

27. Марков A.A., Шпагин Д.А. Ультразвуковая дефектоскопия рельсов. СПб: «Образование - Культура», 1999. - 230 с.

28. Соколов С.Я. Ультразвук и его применение // Журнал технической физики. 1951. Т. 21, № 8. С. 9-27.

29. ГОСТ 23667-85. Контроль неразрушающий. Дефектоскопы ультразвуковые. Методы измерения основных параметров. - Введ. 25.09.1985. М.: Издательство стандартов, 1988. - 21 с.

30. ГОСТ 18576-96. Контроль неразрушающий. Рельсы железнодорожные. Методы ультразвуковые. - Введ. 01.01.2002. Минск: Издательство стандартов, 2001. - 31 с.

31. Регистратор бортовой автоматизированной системы для ультразвуковых и совмещенных вагонов-дефектоскопов и дефектоскопных автомотрис «РАДУМ-1». Руководство по эксплуатации. Таганрог: ТРТУ. 2006. - 16 с.

32. Группа компаний «Твема». Дефектоскопные ав-

томотрисы «АДЭ». [Электронный ресурс]. URL: http://tvema.ru/ru/productList_3792.html (дата обращения: 24.09.2013).

33. Группа компаний «Твема». Многофункциональные автомотрисы «СЕВЕР». [Электронный ресурс]. URL: http://tvema.ru/ru/productList_3790.html (дата обращения: 24.09.2013).

34. Группа компаний «Твема». Вагоны-дефектоскопы «ВД-1МТ5К». [Электронный ресурс]. URL: http://tvema.ru/ru/productList_3795.html (дата обращения: 24.09.2013).

35. ОАО «Радиоавионика». Совмещенный вагон-дефектоскоп АВИКОН-ОЗМ. [Электронный ресурс]. URL: http: //www.radioavionica.ru/activities/sistemy-nerazrushayushchego-kontrolya/mobilnye-sredstva-kontrolya/164/ (дата обращения: 24.09.2013).

36. Троицкий В.А. Ультразвуковой контроль: дефектоскопы, нормативные документы, стандарты по УЗК. К.: Феникс, 2006. - 224 с.

37. Ensminger D., Bond L. J. Ultrasonics: Fundamentals, Technologies, and Applications / Ed. by L. L. Faulkner. Third edition. CRC Press, Taylor & Francis Group, 2012. 728 p.

38. Алешин H.П., Лупачев В.Г. Ультразвуковая дефектоскопия: Справ, пособие. Мн.: Выш. шк., 1987. - 271 с.

39. ГОСТ 23829-85. Контроль неразрушающий акустический. Термины и определения. - Введ. 20.12.1985. М.: Издательство стандартов, 1986. - 18 с.

40. Berke M. Nondestructive Material Testing with Ultrasonics. Introduction to the Basic Principles / Krautkrämer GmbH к Co. 2002. 41 p.

41. Дымкин Г.Я., Цомук С.P. Физические основы ультразвуковой дефектоскопии: Учебное пособие. СПб: Петербургский государственный университет путей сообщения, 1997. - 102 с.

42. Ланге Ю.В., Воронков В.А. Контроль неразрушающий акустический. Термины и определения. Справочник. - 2-е изд. Исправленное - М..

Радио и связь, 2003. - 120 с.

43. Балдев Радж, Раджендран В., Паланичами П. Применения ультразвука. М.: Пер. с англ. А. Ширшова - Техносфера, 2006. - 576 с.

44. Нормативно-техническая документация. Классификация дефектов рельсов. Каталог дефектов рельсов. Признаки дефектных и осторо-дефектных рельсов / МПС РФ. М.: Транспорт, 1993. - 64 с.

45. ГОСТ 8161-75. Рельсы железнодорожные типа Р65. Конструкция и размеры. - Введ. 01.01.1977. М.: Издательство стандартов, 1975. -10 с.

46. Грицык В.И. Дефекты рельсов железнодорожного пути. М.: Маршрут, 2005. - 80 с.

47. Марков А.А., Козьяков А.Б., Кузнецова Е.А. Расшифровка дефекто-грамм ультразвукового контроля рельсов. СПб: «Образование - Культура», 2006. - 206 с.

48. Application and simulation of advanced ultrasonic array techniques / L. Le Ber, O. Roy, F. Reverdy et al. // European Conference on NDT / 10th European Conference on NDT 2010. Session: Ultrasonic Testing. Moscow: 2010. June. 6 p.

49. Phased Array Probes. [Электронный ресурс]. Corporation «Olympus». URL: http://www.olympus-ims.com/en/probes/pa/ (дата обращения: 12.06.2013).

50. Максимов M.H, Максимова Т.И. Автоматизированный комплекс КАДМ для магнитодинамического метода контроля рельсов железнодорожного полотна // Инновации в обществе, технике и культуре: материалы межд. науч. конф. / ТТИ ЮФУ. Т. 2. Таганрог: 2008. С. 47-50.

51. Матюнин А.Ю. Многоканальный автоматизированный магнитный дефектоскоп рельсов // Сборник конкурсных научно-исследовательских работ аспирантов и молодых ученых в области стратегического партнерства вузов и предприятий радиоэлектронной промышленности. Санкт-Петербург, 2010. С. 123-129.

52. Olympus, Corp. Introdaction to Phased Array Ultrasonic Technology Applications. Advanced Practical NDT Series / Ed. by N. Dube. Third

edition. Olympus NDT, 2007. 356 p.

53. Федосов В.П. Пространственно-временная корреляционная функция отражений от поверхностей раздела сред при их наклонном облучении тональными импульсными зондирующими сигналами / Под ред. В.И. Марчука. Шахты: ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2009. С. 267-276.

54. Черниховская Г.Л., Федосов В.П., Покровский Ю.О. Методы измерения координат объектов малых размеров, погружённых в морские осадки с использованием двух и трёх антенн // Материалы международной научной конференции «Information technologies in modern world» ч. 4. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. С. 92-97.

55. Мокрецов А.В. Погрешность определения угла местоположения источника звука микрофонной системой алгоритмом пространственно-временной обработки сигнала // Инженерный вестник Дона. 2012. № 3. URL: http://ivdon.ru/magazine/archive/n3y2012/895 (дата обращения: 12.06.2013).

56. Измерение фазочастотной характеристики приемной антенны многолучевого эхолота в условиях гидроакустического бассейна / С.П. Тарасов, В.И. Тимошенко, В.А. Воронин и др. // Инженерный вестник Дона. 2012. № 4. URL: http://ivdon.ru/magazine/archive/n4ply2012/1227 (дата обращения: 12.06.2013).

57. Матюнин А.Ю. Программно-аппаратный комплекс для неразрутающего контроля рельсов магнитодинамическим методом // Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления: сборник материалов 10-й всерос. науч. конф. / ТТИ ЮФУ. Т. 1. Таганрог: 2010. С. 9-10.

58. Матюнин А. Ю., Мережин Н.И., Федосов В.П. Алгоритмы определения местоположения дефекта в плоскости поперечного сечения рельса // Радиоэлектронные средства передачи и приема сигналов и визуализации информации: материалы 1-й всерос. конф. Москва: РН-ТОРЭС им. А.С. Попова, 2011. С. 10Ы03.

59. Федосов В.П. Глава 13. Радиотехника // Морская, авиационная и ракетно-космическая техника, радиотехника, автоматика и уиравле-

ние: состояние и перспективы развития в Южном федеральном университете: монография / Под ред. И.И. Марковича. Ростов-на-Дону: изд-во Южного федерального университета, 2011. С. 299-326.

60. Особенности применения метода «Фокусировка в точку» при ультразвуковой томографии изделий из сложноструктурных материалов / В.К. Качанов, И.В. Соколов, М.В. Туркин и др. // Дефектоскопия. 2010. № 4. С. 30-44.

61. Benesty J., Chen J., Huang Y. Microphone Array Signal Processing. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2008. 245 p.

62. Пасси Г. Излучение и прием ультразвуковых сигналов с применением фазированных решеток // Территория NDT. 2012. № 1. С. 50-55.

63. Boehm R., Erhard A. Modelling of Reflectivity Patterns from Artificial Defects // European Conference on NDT. 2006. Vol. 4.3.1. 10 p.

64. Bishko A. V., Samokrutov A. A., Shevaldykin V. G. Ultrasonic echo-pulse tomography of concrete using shear waves low-frequency phased antenna arrays // 7th World Conference on Nondestructive Testing. 2008. 9 p.

65. Базулин A.E., Базулин Е.Г., Коваль Д.А. Использование схемы тандем для восстановления изображений дефектов методом SAFT // Дефектоскопия. 2009. № 7. С. 13-26.

66. Данилов В.Н. О некоторых особенностях сигнала прямого линейного преобразователя с фазированной решеткой в режиме излучения // Дефектоскопия. 2010. № 10. С. 59-74.

67. Tremblay P., Richard D. Development and Validation of a Full Matrix Capture Solution // JRC-NDT. 2012. Vol. Developments in Volumetric Examination. P. 457-466.

68. Jobst M., Conolly G. Demonstration of the Application of the Total Focusing Method to the Inspection of Steel Welds // European Conference on NDT / Session: Ultrasonic Testing. No. 10. Moscow: 2010. June. 11 p.

69. Braconnier D. Synthetic Focusing Aperture Techniques for NonDestructive Testing of Materials // JRC-NDE. 2012. Vol. Developments in Volumetric Examination. P. 405-410.

70. Угольков А.В. Применение многоэлементных пьезопреобразовате-лей при скоростной ультразвуковой дефектоскопии рельсов желез-

нодорожного пути // Электронный научный журнал «Инженерный вестник Дона». Ростов-на-Дону, 2013. № 1. URL: http://ivdon.ru/ magazine/archive/nly2013/1579 (дата обращения: 12.06.2013).

71. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. - 4-е изд. Перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986. - 512 с.

72. Угольков A.B. Расчет эхо-сигнала ультразвукового дефектоскопа от плоского дефекта при малых расстояниях до излучателя импульсного зондирующего сигнала // Материалы международной научной конференции «Актуальные вопросы исследования общественных систем» ч. 3. Таганрог, 2011. С. 57-60.

73. Угольков A.B., Цветков Ф.А. Расчет эхо-сигнала ультразвукового дефектоскопа от точечного дефекта при малых расстояниях до излучателя импульсного зондирующего сигнала // Материалы международной научной конференции «Совреременные исследовательские и образовательные технологии», ч. 3. Таганрог, 2010. С. 66-72.

74. Бархатов В.А. Решение волновых уравнений методом конечных разностей во временной области. Двумерная задача. Основные соотношения // Дефектоскопия. 2007. № 9. С. 54-70.

75. Бархатов В.А. Расчет ультразвукового поля преобразователя в импульсном режиме // Дефектоскопия. 2005. № 7. С. 3-12.

76. Марков A.A., Мосягин В.В., Кескинов М.В. Программа трехмерного моделирования сигналов ультразвукового контроля изделий // Дефектоскопия. 2005. № 12. С. 7-24.

77. Schneider J. В. Understanding the Finite-Difference Time-Domain Method. 2011. January 2. 395 p.

78. Угольков A.B. Расчет импульсных характеристик пьезопреобразова-телей для различных дефектов при ультразвуковой дефектоскопии // «Известия ЮФУ. Технические науки». Таганрог, 2013. № 1. С. 26-32.

79. Ландсберг Г.С. Оптика. Учеб. пособие для вузов. - 6-е изд. М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2003. - 848 с.

80. Kino G. S. Acoustic waves: devices, imaging, and analog signal processing. NJ: Prentice-Hall: Englewood Cliffs, 1987. 625 p.

81. Федосов В.П., Марчук В.И. Сигналы, помехи и устройства фильтра-

ции: монография. Шахты: ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», 2009. - 142 с.

82. Угольков A.B., Цветков Ф.А. Моделирование поля пьезоэлектрических излучателей на языке программирования LabVIEW // Материалы международной научной конференции «Информационное общество: идеи, технологии, системы», ч. 3. Таганрог, 2010. С. 83-86.

83. Угольков A.B., Цветков Ф.А. Моделирование отраженного ультразвукового сигнала от плоского дефекта в рельсе // Материалы международной научной конференции «Информационное общество: идеи, технологии, системы», ч. 2. Таганрог, 2010. С. 68-75.

84. Угольков A.B. Расчет амплитуды эхо-сигнала на пьезоэлектрическом преобразователе от цилиндрического отверстия // X Всероссийская научная конференция «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления». Таганрог, 2010. Т. 1. С. 16.

85. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. - 4-е изд. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 552 с.

86. Федосов В.П. Технологии National Instruments в науке, технике и образовании: монография / Под ред. В.П. Федосова, Ф.А. Цветкова. Таганрог: ТРТУ, 2006. - 116 с.

87. National Instruments, Corp. Что такое PXI? [Электронный ресурс]. URL: http://www.labview.ru/products/articles/308/1697/ (дата обращения: 24.09.2013).

88. National Instruments, Corp. NI PXI-5412. [Электронный ресурс]. URL: http://sine.ni.cOm/nips/cds/view/p/lang/ru/nid/14837 (дата обращения: 24.09.2013).

89. National Instruments, Corp. NI PXI-5122. [Электронный ресурс]. URL: http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/ru/nid/12615 (дата обращения: 24.09.2013).

90. Федосов В.П., Нестеренко А.К. Цифровая обработка сигналов в LabVIEW / Под ред. В.П. Федосова. М.: ДМК Пресс, 2007. - 472 с.

91. Тревис Джеффри. LabVIEW для всех. Пер. с англ. Клушин H.A. -М.: ДМК Пресс, 2005. - 544 с.

92. ГОСТ 26266-90. Контроль неразрушающий. Преобразователи ультра----------- г\/£------ —..................D„„ „ ni ni mm л/Г .

¿вулиьые. иищие 1слничс1кие хреииаагтл. — д_шед. их.их.хуух. ívx..

Издательство стандартов, 1990. - 20 с.

93. Титце Ульрих, Шенк Кристоф. Полупроводниковая схемотехника. 12-е изд. Том И: Пер. с нем. - М: ДМК Пресс, 2007. - 942 с.

94. Федосов В.П. Цифровая обработка звуковых и вибросигналов в LabVIEW. Справочник функций системы N1 Sound and vibration Lab VIEW. M.: ДМК Пресс, 2010. - 1296 с.

95. The MathWorks, Inc. Начало работы с MATLAB. Перевод с англ. Ко-нюшенко В.В., 1998. - 74 с.

96. Сергиенко A.B. Цифровая обработка сигналов. СПб.: ПИТЕР, 2002. - 608 с.

97. Лайонс Ричард. Цифровая обработка сигналов. - 2-ое изд. Пер. с англ. М.: ООО «Бином-Пресс», 2006. - 656 с.

98. The MathWorks, Inc. MATLAB® C/C++ and Fortran API Reference. Natick, MA, 2013. March. 271 p.

99. Kopecky K. A. Calling С and Fortran Programs from MATLAB. [Электронный ресурс]. 2004. 35 p. URL: http://www.karenkopecky.net/Teaching/Cclass/MatlabCallsC.pdf (дата обращения: 12.06.2013).

100. Kernighan В. W., Ritchie D. M. The С programming Language. Prentice-Hall, 1988. 295 p.

101. Угольков A.B. Исследование поля пьезоэлектрических излучателей в ближней зоне // Сборник тезисов конференции «Молодежь XXI века - будущее российской науки», г. Ростов-на-Дону: 2010.

102. Угольков A.B. Скоростная ультразвуковая дефектоскопия рельсов с использованием многоэлементных пьезоэлектрических преобразователей // Сборник тезисов конференции «Ультразвуковая дефектоскопия металлоконструкций» / НИИ мостов и дефектоскопии // Федеральное агентство железнодорожного транспорта // Петербургский государственный университет путей сообщения. СПб.: 2013.

ЛИЦЕВАЯ ПАНЕЛЬ ПРОГРАММЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭХО-СИГНАЛОВ ОТ МПЭП, НА

ЯЗЫКЕ Matlab

Интерфейс программы позволяет задавать параметры сигнала Signal, многоэлементного датчика Sensor, дефекта Defect, смещения Shift датчика вдоль рельса, выбирать виды отображения эхо-сигналов í), а также отображает время вычислений эхо-сигналов.

ПРОГРАММА РАСЧЕТА ЭХО-СИГНАЛОВ ДЛЯ МПЭП, НА

ЯЗЫКЕ Matlab

Программа выполнена в виде функции calc_signals входным аргументом, которой является структура данных handles .par, состоящая из параметров сигнала sig, датчика sens, дефекта def, частоты дискретизации и времени реализации virt, а также смещений loc, shift датчика. Выходными аргументами являются структура sig_out массивов времени t, импульсных характеристик hi, he, hr и эхо-сигналов uL, uC, uR.

function sig_out = calc_signals(handles)

7c load pararaeters par = guidata(handles.win_USV);

[sig, sens, def, virt, loc, shift] = par{l:6};

c/c filter fpass = 1e6 ; fl = sig.fO - fpass/2; fh = sig.fO + fpass/2;

[B, A] = butteril, 2*[f1 fh]/virt.Fd, 'bandpass'); % time domain

sig_out.t = 0 : 1/virt.Fd : virt.Td - 1/virt.Fd; N = round (virt . Td*virt . Fd) ; % -- length(sig_out . t)

7» Muir.ber of e 1 emntary zones

Lwl = sens.LPeT_widthN * sens.LPeT_lengthN Cwl = sens.CPeT_widthN * sens.CPeT_lengthN Rwl = sens.RPeT_widthN * sens.RPeT_lengthN Pwl = sens.prism_widthN * sens.prism_lengthN ; Dwl = def.plane_lengthN * def.plane_widthN ;

% signal oveisampling to virtual fiequency signal = interp(sig.sig, virt.Fd/sig.Fd);

% frequency response of probe signal

Signal = fft( [signal , zeros(1, N-length(signal))]) ;

7c sensor coordinates

[L, C, R, P] = sensor_coordinates(sens);

7« memory allotment for impulse responses sig_out.hl = zeros(loc.shift_lev, N) sig_out.hc = zeros(loc.shift_lev, N) sig_out.hr = zeros(loc.shift_lev, N) 7c memory allotment for signals sig_out.def = zeros(loc.shift_lev, N); sig_out.uL = zeros(loc.shift_lev, N); sig_out.uC = zeros(loc.shift_lev, N); sig_out.uR = zeros(loc.shift_lev, N);

% impulse responses calculation

\ 1 % % 7, 7. % 7c 7» % % 7, 7. % 7 % % % 7. I 't t % t % 7. 7. 7 7= 7. 7, 7, 7. 7. % 7t point defect

if def.num == 1

set(handles.btn_calc , 'string', 'Calculating.. '); drawnow update;

% impulse lesponses calculate. 4 thieads

[HI, He, Hr] = calc_signal_point_3D (L, C, R, P, sens, def.pos,

virt , shift) ; % redefined impulse responses

sig_out.hi = HI ( : ,1:N) + HI(: ,N + l:2*N) + Hl(: ,2*N + 1:3*N) + r—'

HI(: ,3*N +1:4*N) ; sig_out . he = He ( : , 1 : N) + He ( : , N + l : 2*N) + He ( : , 2*N + 1 : 3*N) +

He ( : , 3*N + 1:4*N) ; sig_out.hr = Hr(: , 1:N) + Hr ( : , N + l:2*N) + Hr ( : , 2*N + 1:3*N) +

Hr(: ,3*N+1:4*N) ; set(handles.btn_calc, 'string', 'Calc');

% plane defect elseif def.num == 2

°L Create local cluster object LocalCluster = parcluster;

if mod(length(shift.pos), LocalCluster.NumWorkers) ~= 0

errordlg('Total number points of shift must be a multiple ■<—> of NumWorkers. ' , ... 'Error','modal ') ;

else

7e Ran inatlabpooi if the worker pool is currently close isOpen = matlabpool('size') > 0; if ~isOpen

matlabpool(LocalCluster);

end

% prism positions pvaluaticn for mitlab pools Q = loe.shift_lev / LocalCluster.NumWorkers; Shift = cell(l, LocalCluster.NumWorkers); for i=l:LocalCluster.NumWorkers Shift{i> = shift;

Shift {i X pos = shift .pos((i-l)*Q + l: i * Q ) ;

end

'/, defined impulse responses for each matlab pod Z = zeros(Q, N, LocalCluster.NumWorkers);

HI = reshape(num2cell(Z , [1 2]), 1, LocalCluster.NumWorkers) ; He = reshape(num2cell(Z, [1 2]), 1, LocalCluster.NumWorkers); Hr = reshape(num2cell(Z, [1 2]), 1, LocalCluster.NumWorkers); clear Z isOpen;

V, impulse responsos calcúlalo

set(handles.btn_calc, 'string', 'Calculating. '); drawnow update;

parfor i=l:LocalCluster.NumWorkers % Parallel for loop [HI{i} , He{i} , Hr{i}] = ...

c al c _ s ignal _pl ane _ 3D ( L , C, R, r, sens, def, virt, 4—= Shift{i});

end

clear Shift;

set(handles.btn_calc, 'string', 'Cale'); % i ir pul se responses reassign for q=l:LocalCluster.NumWorkers;

S = (q-1)*LocalCluster.NumWorkers; for i=l:Q;

98 991

sig_out.hi(S+i, sig_out.he(S+i, sig.out.hr(S+i,

) = HliqXi, ) = HciqXi , ) = HriqXi ,

) / Dwl ; ) /Dwl; ) /Dwl;

100 end

101 end

102 else

103 return;

104 end

105 clear HI He Hr Q S q LocalCluster;

106

107 7 echo-signals calculato

108 for i = 1 :loc.shift_lev

109 % signal on a defect

110 Sig.def = Signal .* fft(sig.out.he(i , :)) / Cwl / Pwl ;

111 sig_out.def(i, :) = real(ifft(Sig_def));

112

113 % signal on a left sensoi

114 s = real(ifft(Sig_def .* fft(sig_out.hi(i, :))));

115 sig_out.uL(i, :) = filter(B, A, s) / Pwl / Lwl;

116

117 % signal on a central sensor

118 s = real(ifft(Sig.def .* fft(sig_out.he(i, :))));

119 sig_out.uC(i, :) = filter (B, A, s) / Pwl / Cwl;

120

121 "/, signal on a right sensor

122 s = real(ifft(Sig_def .* fft(sig.out.hr(i, :))));

123 sig_out.uR(i, :) = filter(B, A, s) / Pwl / Rwl;

124 end

125 clear hi he hr Lwl Cwl Rwl Pwl Sig_def;

126

127 end

ПРОГРАММА РАСЧЕТА ИМПУЛЬСНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК КАНАЛА РАСПРОСТРАНЕНИЯ СИГНАЛОВ В ПРИЗМЕ И РЕЛЬСЕ ДЛЯ ТОЧЕЧНОГО

ДЕФЕКТА, НА ЯЗЫКЕ С

Программа выполнена в виде двух функций. mexFunction - функция преобразования данных с языка Mat lab для языка С и запуск многопоточного вычисления импульсных характеристик на центральном процессоре ПК. impulse - функция расчета импульсных характеристик.

9

ю il 12

13

14

15

16

17

18

19

20 21 22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

*

* calc_s^gndl_poir.t_3D.c

* Calcula l. non impulse response within the matter

*

* The calling syntax is :

*

* [hi, he, hr] -- calc_signa] _pomt_3D (L, C, R, P, sens, dnf.pos, virt ,

shift) ;

*

#mclude <stdio.h> #mclude <stdlib.h> #include <math.h> #include <pthread.h> #include "aex.h" #mclude "matrix.h"

typedef struct {

/* output vaxiables */ mxArray *hl4 , *hc4, *hr4;

/* local vaxiables */ mt CORE;

double vFd , prate, rrate , pdecay, rdecay, defx, defz; const mxArray *LP, *CP, *RP , *PP;

size.t LwN, LIN, CwN, C1N, RwN, R1N, PIN, PwN , ^

shiftN, N;

double *Lx, *Ly, *Lz, *Cx, *Cy, *Cz, *Rx , *Ry, *Rz, *Px, *Py , *shift; > Arg;

void »impulse (void *par);

/* The gateway function */

void mexFunction( mt nlhs , mxArray *plhs[],

int nrhs , const mxArray *prhs []) {

/* check for proper number of arguments »/ if(nrhs ! =8)

mexErrMsgldAndTxt("MyToolbox : arrayProduct:nrhs" ,

"Eight inputs required.");

if(nlhs ! =3)

mexErrMsgIdAndTxt("MyToolbox:axrayProduct .nlhs" ,

"Three output required.");

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

/* local variables */ int ldx , i ;

double d, ang , step, vTd; double *1, * 14 , *c, * c4, *r , *r4;

/* pthreads */

pthread_t th [4] ; /* ID'S for thread? */ Arg arg [4] ;

/* input parame-e^s is reading */

/* left senior points x /

ldx = mxGetFieldNumber(prhs[0] , "Pa");

if (ldx != -1) arg [0].LP = mxGetFieldByNumber(prhs[0] , 0, ldx);

else mexErrMsgTxt("Carn't find 'L Pa' field");

/* Central sensor points */

ldx = mxGetFieldNumber(prhs[1], "Pa");

if (ldx != -1) arg [0].CP = mxGetFieldByNumber(prhs[1] , 0, ldx);

else mexErrMsgTxt ('' Cam ' t find 'C Pa' field'1);

/* R-. gh~ sensor points " /

ldx = mxGetFieldNumber(prhs [2] , "Pa");

if (ldx != -1) arg [0] .RP = mxGetFieldByNumber(prhs[2] , 0, ldx); else mexErrMsgTxt("Cann't fLnd 'R.Pa' field");

/* Prism points * / arg [0] . PP = prhs [3] ;

/* prism paxameters */

ldx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , "prlsm_..engthN " ) ; if (ldx ! = -1) arg [0] . PIN = ^

(size_t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs[4], 0, ldx)); else mexErrMsgTxt("Cann ' t find 'sens.LPeT_lengthN' field");

ldx = mxGetFieldNumber(prhs[4] , "prism_widthN") ; if (ldx ! = -1) arg [0] . PwN = ^

(size_t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs[4], 0, idx)); else mexErrMsgTxt("Cann't find 'sens piism_VxdthN' field");

idx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , "piisn_angle") ;

if (idx != -1) d = mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs [4] , 0, idx)); else mexErrMsgTxt("Cann't find 'sens.prism_angle' field");

idx = mxGetFieldNumber (prhs [4] , "prism_d'');

if (idx != -1) ang = mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs [4] , 0, <-> idx)) ;

else mexErrMsgTxt("Cann't find 'sens prisn.a ' field");

/* sensor parameters */

idx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , "LPeT_lengthN ") ; if (idx ! = -1) arg [0] . LIN =

(size.t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs [4] , 0, idx)); else mexErrMsgTxt (" Cann ' t find 'sens LPeT_lengthN ' field");

idx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , "LPeT_> idthN") ; if (idx != -1) arg [0] .LwN = ^

(size.t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs[4], 0, idx)); else mexErrMsgTxt (" Car.n ' t; find ' sens . LPeT_widthN ' field");

idx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , "CPeT_lengthN") ; if (idx ! = -1) arg [0] . CIN =

(size.t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs[4], 0, idx)) ; else mexErrMsgTxt (,' Cann ' t find -sens CPeT_leiigtiiIi ' field"),

98

99

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

idx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , " CPeT_w id iluC") ; if (idx ! = -1) arg [0] . CwN =

(size_t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs[4] , 0, idx)); else mexErrMsgTxt("Cann't find 'sens.CPeT_widthN' field");

idx = mxGetFieldNumber(prhs[4], "RPeT_IengthN"); if (idx ! = -1) arg [0] . R1N = i-^

(size.t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs[4], 0, idx)); else mexErrMsgTxt ("Cann't find ' sens . RPeT_.~ ongthN ' field");

idx = mxGetFieldNumber(prhs [4] , "RPeT.widthN"); if (idx ! = -1) arg [0] . RwN = ^

(size_t)mxGetScalar(mxGetFieldByNumber(prhs [4] , 0, idx)); else mexErrMsgTxt("Cann't find 'sens.RPeT_widthK' field");

/* LPeT -- Left Piezoelectric Tiansaucer */ arg [0] .Lx = mxCalloc(arg[0] .LwN, sizeof(double)) arg [0] .Ly = mxCalloc(arg[0] .LIN, sizeof(double)) arg [0] .Lz = mxCalloc(arg[0] .LIN, sizeof(double))

step = (*(mxGetPr(arg [0] .LP)+1) - *(mxGetPr(arg [0] .LP)+0)) / ^

arg [0] .LwN; for (i =0; i<arg [0] .LwN; i+ + ) {

arg [0] .Lx[i] = *(mxGetPr(arg[0] .LP)+0) + step*i + step/2;

/-mexPrintf ("Lx : 7,3 . 8f\n" , aig [0] . Lx [i] ) ; */

>

step = (* (mxGetPr (arg [0] . LP) +8+1) - *(mxGetPr(arg [0] .LP)+8 + 2)) / -f-^

arg [0] .LIN; for (i =0; i<arg [0] .LIN; i+ + ) {

arg [0] .Ly [i] = *(mxGetPr(arg[0] .LP)+8 + 2) + step*i + step/2; /»ccxP r i r, t, f ( " r.y : 7.3 . a f \n " , a r g [0] . I y [ l ] ) ; * /

}

step = (»(mxGetPr(arg [0] .LP)+16+1) - *(mxGetPr(arg [0] .LP)+16 + 2)) / ^

arg [0] .LIN ; for (i = 0; i<arg [0] .LIN; i+ + ) {

arg[0] .Lz[i] = *(mxGetPr(arg[0] .LP)+16+2) + step*i + step/2;

/*mexPrintf("Lz: %3.8f\n" , arg [0] .Lz [i]) ; */

>

/* CPeT -- Central Piezoelectric Transducer */' arg[0] . Cx = mxCalloc(arg[0] .CwN, sizeof(double)) arg [0] .Cy = mxCalloc(arg[0] .C1N, sizeof(double)) arg[0] .Cz = mxCalloc(arg[0] .C1N, sizeof(double))

step = (*(mxGetPr(arg[0] .CP)+1) - *(mxGetPr(arg [0] .CP)+0)) / ^

arg [0] .CwN ; for (i =0; i<arg [0] .CwN; i+ + ) {

arg[0].Cx[i] = *( mxGet Pr ( arg [u] . CP) +0) +■ step*i + step/2, /»cexPrintf ("Cx: 7,3.8f\n", arg [0] . Cx [i] ) ; */

>

step = (*(mxGetPr(arg[0].CP)+8+1) - *( mxGet Pr ( arg [0] . CP ) +8 + 2) ) / -¡-^

arg[0] . C1N ; for (i =0; i < arg [0] .C1N; i+ + ) {

arg [0] .Cy [i] = *(mxGetPr(arg[0] .CP)+8 + 2) + step*i + step/2; /«cexPrmtiC'Cy: %3.8f\n", arg [0] Cv[i]);*/

>

step = (*(mxGetPr (arg [0] . CP)+16 + 1) - *( mxGetPr ( arg [0] . CP)+16 + 2) ) /

arg [0] .C1N ; for (i =0; i<arg [0] .C1N; i + + ) {

arg [0] .CzLi] = *(mxGetPr(arg [o] .CP)+16 + 2) + step*i + step/2;

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159