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时间:2018-03-19
《硕士论文-裂纹涡流检测数据采集系统的设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、目录目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1课题研究的背景和意义11.2涡流检测技术及其新进展21.3脉冲涡流国内外研究现状41.4脉冲涡流裂纹检测的优势及发展方向51.5论文体系结构及创新点61.6本章小结7第2章裂纹脉冲涡流检测理论82.1裂纹涡流检测基本原理82.2涡流检测等效电路分析92.3脉冲涡流裂纹检测分析102.3.1模拟脉冲磁场的产生112.3.2被测导体的涡流强度计算112.3.3线圈中的感应电压122.4影响检测精度因素分析132.4.1激励线圈相关参数的影响132.4
2、.2被测导体的影响132.4.3提离效应的减少142.4.4噪声对检测信号干扰142.5本章小结14第3章数据采集系统硬件设计153.1设计数据采集系统的目的153.2总体方案设计153.3传感器模拟信号调理电路的设计163.3.1前置放大电路模块163.3.2带通滤波模块173.3.3程控放大电路模块193.4A/D转换模块的设计203.5控制模块的设计213.5.1CPLD控制电路设计213.5.2单片机控制模块223.6系统原理图及PCB图23III目录3.6.1原理图的设计243.6.2P
3、CB的布局和布线243.6.3抗干扰性分析263.7本章小结26第4章采集系统软件设计274.1单片机程序设计274.1.1主程序模块设计274.1.2串行通信中断子程序设计284.1.3程序调试294.2CPLD功能设计304.2.1时钟产生模块304.2.2增益控制模块304.2.3数据串并转换模块314.3PC机通信程序设计324.3.1串口通信控制模块334.3.2数据处理模块344.3.3串口通信界面设计354.4数字滤波器的设计354.4.1FIR窗函数设计原理364.4.2设计步骤3
4、84.5本章小结39第5章涡流传感器静态模型的建立405.1传感器非线性特性及温度补偿分析405.1.1传感器非线性特性及分析405.1.2温度补偿的重要性分析415.2函数链神经网络建模425.2.1函数链神经网络建模原理425.2.2神经网络拟合算法的推导435.2.3函数链神经网络各影响因素的探讨445.3基于函数链神经网络的传感器非线性校正及温度补偿455.3.1非线性反函数补偿原理455.3.2基于函数链神经网络的非线性校正模型455.3.3基于函数链神经网络的温度补偿模型475.4本章
5、小结48第6章实验调试及分析496.1调试仪器及采集结果496.2硬件电路的调试516.2.1激励信号的产生516.2.2前置放大和PGA放大的调试526.2.3带通滤波526.3系统联调与实验536.3.1A/D转换及PC通信536.3.2数字滤波54III目录6.4误差分析546.4.1测量数据精度评价546.4.2误差分析556.5本章小结58第7章检测系统实验方案的设计597.1脉冲涡流检测实验系统构成597.2实验方案设计597.2.1机械运动方案设计597.2.2控制方式的设计617.
6、3传感器的设计617.4标准试件的设计637.5实验内容及注意事项637.6本章小节64结论65参考文献67攻读硕士学位期间所发表的论文70致谢71IIIContentsContentsAbstractIICHAPTER1Introduction11.1TheBackgroundandSignificanceofResearch11.2TheNewTechnicalDevelopmentofEddyCurrentTesting21.3ResearchStatusathomeandAbroadofP
7、ulsedEddyCurrentTesting41.4AdvantagesandDevelopmentdirectionofPulsedEddyCurrentTesting51.5ArchitectureandInnovationPointofThisPaper61.6ChapterSummary7CHAPTER2DetectionTheoryofPulsedEddyCurrentTesting82.2EquivalentCircuitAnalysisofEddyCurrentTesting92.
8、3CrackDetectionandAnalysisofPulsedEddyCurrentTesting102.3.1SimulationofPulsedMagneticFieldsGeneration112.3.2TheCalculationofEddyCurrentStrengthofConductor112.3.3TheInductionVoltageofCoil122.4Thefactorsthatinfluencethedetectionaccuracy132.4.1In
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