Abstract

Purpose. Analyze the effectiveness of using wavelet analysis to assess the quality of metal surfaces. Investigate the possibility of using wavelet analysis in ultrasonic flaw detection. Determine the optimal wavelet families and their criteria for assessing the quality of metal surface processing.
 Research methods. Orthogonal wavelets are considered: Daubechies wavelet, Simlet wavelet and Coiflet wavelet, which provide the possibility of performing a discrete wavelet transform procedure. The criteria influencing the effectiveness of ultrasonic signal filtering by methods using wavelet analysis are considered. Ultrasonic signals were filtered using wavelet functions.
 Results. It has been determined that for successful signal filtering, the selected wavelet method must provide a discrete wavelet transformation and have a similarity in the wavelet function shape in the local features of the ultrasonic signals flaw detector. During the work, a rigid threshold for limiting the detail coefficients of wavelet analysis was chosen, as it is the best for filtering tasks. The filtering efficiency is confirmed by the relatively high signal to noise ratio, as well as by the fact that the shape of the pulse extracted from the defect remained almost unchanged.
 Scientific novelty. When using the Daubechies and Coiflet wavelets as basic functions, as a result of wavelet filtering, it was possible to increase the signal to noise ratio by 20 dB and confidently isolate the useful signal against the background noise, which indicates the prospects of using this kind of transformations in filtering problems.
 Practical value. The obtained solutions can be used for implementation in signal filtering algorithms in digital processing units of automated non-destructive ultrasonic control systems.

Highlights

  • МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ В МЕТАЛУРГІЇ ТА МАШИНОБУДУВАННІПроаналізувати ефективність використання вейвлет-аналізу для оцінки якості поверхонь металів

  • which provide the possibility of performing a discrete wavelet transform procedure

  • The criteria influencing the effectiveness of ultrasonic signal filtering by methods using wavelet analysis are considered

Read more

Summary

МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ В МЕТАЛУРГІЇ ТА МАШИНОБУДУВАННІ

Проаналізувати ефективність використання вейвлет-аналізу для оцінки якості поверхонь металів. Визначити оптимальні вейвлет-сімейства та їх критерії для оцінки якості обробки металевих поверхонь. Розглянуто критерії, які впливають на результативність фільтрації ультразвукового сигналу методами з використанням вейвлет-аналізу. При проведенні роботи обрано жорсткий поріг обмеження коефіцієнтів деталізації вейвлет аналізу, оскільки він є найкращім для задач фільтрації. При використанні в якості базисних функцій вейвлетів Добеші і Койфлета в результаті вейвлет-фільтрації вдалося збільшити відношення сигналу до перешкоди на 20 дБ і впевнено виділити корисний сигнал на тлі перешкод, що свідчить про перспективність використання подібного роду перетворень в завданнях фільтрації. Отримані рішення можна використовувати для впровадження в алгоритми фільтрації сигналів у блоках цифрової обробки автоматизованих систем неруйнівного ультразвукового контролю. Під час ультразвукового аналізу крім сигналів, що несуть корисну інформацію, таких як імпульси хвиль, які відбиті від дефектів і поверхні, на екрані УЗ комплексів (дефектоскопів) або у будь-якому іншому форматі виводу результатів, нерідко присутні шуми і перешкоди. А, відповідно, підвищити якість ультразвукового аналізу можна покращенням алгоритмів фільтрації, серед яких одним з найперспективніших є метод вейвлет-аналізу

Аналіз досліджень і публікацій
Мета роботи
Основний матеріал та аналіз отриманих результатів
Aс Аш
Cписок литературы
Results

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.