Цинь И., Ян Ч., Кан Ц., Ву Ц., Ван Ю., Юй А., Лю Х., Ло Ю. «Исследование метода мониторинга и распознавания утечек в водородных клапанах высокого давления» Дефектоскопия, № 2, с. 3-16 (2025)

Водородные клапаны высокого давления подвергаются мгновенному воздействию потока водорода и многократному действию старт-стоп во время эксплуатации, и существует потенциальный риск утечки. В работе исследуются вопросы мониторинга и идентификации утечек в водородных клапанах для обеспечения их эксплуатационной надежности. Во-первых, система мониторинга акустических сигналов была построена на основе платформы для испытания газовой герметичности водородных клапанов высокого давления, и проведен анализ характеристик клапанов во временной области при различных условиях утечки. Во-вторых, характеристики частотной области извлекаются с помощью комбинации вариационного модального разложения и вейвлетного разложения пакетов. В конечном итоге для распознавания паттернов акустических сигналов используются сеть обратного распространения (BP) и сверточная нейронная сеть (CNN), причем параметры временной и частотной областей подаются на вход независимо. Результаты показывают, что точность сетей BP и CNN, основанных на признаках частотной области, значительно повысилась до 93,33 и 91,67% соответственно. В работе получен метод выделения признаков и распознавания образов для водородных клапанов, который служит основой для точного и эффективного распознавания состояния утечки водородных клапанов высокого давления в процессе эксплуатации.

Чэнь Ч., Хоу Х., Чжан Ш., Су М., Чжао Ч., Цзяо Ч. «Улучшение видимости глубоких дефектов при ультразвуковом контроле толстостенных полиэтиленовых труб с помощью частотно-временной концентрации энергии» Дефектоскопия, № 2, с. 17-27 (2025)

Ультразвуковой контроль толстостенных полиэтиленовых труб сопряжен с проблемой потери энергии, что приводит к появлению слабых эхосигналов от глубоких дефектов. Чтобы улучшить обнаружение этих слабых сигналов, представлен метод концентрации энергии во времени и частоте. Дробное адаптивное суперлетное преобразование объединяет результаты нескольких вейвлет-преобразований с различными полосами пропускания путем геометрического усреднения, обеспечивая более широкие возможности анализа временных частот по сравнению с одиночными вейвлет-преобразованиями. Однако его представление временных частот имеет проблему мгновенного отклонения частоты. Предлагаемый метод решает эту проблему путем вложения мгновенной частоты, что приводит к повышению точности оценки мгновенной частоты. Численный анализ сигналов показывает более высокую точность оценки мгновенной частоты с помощью этого метода по сравнению с другими методами обработки временных частот. Применительно к обнаружению глубоких дефектов в толстостенных полиэтиленовых трубах метод показывает увеличение способности усиления слабого сигнала на 18,9% по сравнению с непрерывным вейвлет-преобразованием. Наконец, результаты демонстрируют точность метода в определении мгновенных изменений частоты и усилении мгновенных амплитуд слабых сигналов, предлагая перспективный подход для обнаружения глубоких дефектов в толстостенных полиэтиленовых трубах.