一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與耐磨鋼板相連的無損檢測裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分比為：C：0.29?0.35％、Si：0.21?0.27％、Mn：0.82?0.88％、P：0.005?0.010％、S：0.001?0.0015％、Cr：0.95?1.05％、Mo：0.12?0.18％、Ni：0.50％、Al：0.05％、Cu≤0.05％、Nb：≤0.005％、Ti：≤0.005％、V≤0.02％、B：0.0015％，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。本發(fā)明化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了有效載荷應(yīng)用等。與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高約3至8倍。
【專利說明】
一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及鋼板領(lǐng)域，具體涉及一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板。
【背景技術(shù)】
[0002] 無損檢測是以不破壞被測對象內(nèi)部結(jié)構(gòu)和實用性能為前提，對被測對象內(nèi)部或表 面的物理性能、狀態(tài)特性進行檢測。電磁無損檢測以材料電磁性能變化為判斷依據(jù)，來對材 料及構(gòu)件實施缺陷檢測和性能測試。相關(guān)技術(shù)中，盡管脈沖渦流檢測技術(shù)得到了深入的研 究和快速的發(fā)展，但是仍存在檢測結(jié)果不夠準(zhǔn)確、信息挖掘不夠深入、對檢測結(jié)果未進行有 效分類等問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對上述問題，本發(fā)明提供一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板。
[0004] 本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：
[0005] -種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與耐磨鋼板相連的無損檢測 裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分KS :C:0.29-0.35%、Si:0.21-0.27% ^Mn :0.82-0.88% ^P： 0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^Cr :0.95-1.05% ^Mo： 0· 12-0.18%、Ni:0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、Ti:彡0.005%、V彡 0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。
[0006] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百分比為<:0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27% ^Mn:0.82-0.88% ^P：0.005-0.010% ^S：0.001-0.0015% ^Cr： 0.95-1.05%、Mo:0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、TK 0.005%、V<0.02%、Β:0.0015%成分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯；
[0007] (2)加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時 間5_15min;
[0008] (3)淬火工藝:用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50-150 °C。
[0009] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備還包括以下步驟：
[0010] (1)回火工藝：550-650°C低溫回火，回火時間5-10min;
[0011] (2)切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
[0012] 本發(fā)明的有益效果為:化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了 有效載荷應(yīng)用等。與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高約3至 8倍。
【附圖說明】
[0013] 利用附圖對本發(fā)明作進一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限 制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得 其它的附圖。
[0014] 圖1是本發(fā)明耐磨鋼板的示意圖。
[0015] 圖2是本發(fā)明無損檢測裝置的示意圖。
[0016] 附圖標(biāo)記：
[0017] 基于時域特征檢測模塊1、基于頻域特征檢測模塊2、綜合檢測模塊3、時域特征提 取子模塊11、基于時域的缺陷檢測子模塊12、預(yù)處理子模塊21、歸一化處理子模塊22、頻域 優(yōu)化子模塊23、頻域特征提取子模塊24、基于頻域的缺陷檢測子模塊25。
【具體實施方式】
[0018] 結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進一步描述。
[0019] 應(yīng)用場景1
[0020] 參見圖1，圖2,本實施例的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與 耐磨鋼板相連的無損檢測裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分比為:C: 0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27 % ^Mn :0.82-0.88% :0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^ Cr :0.95-1.05%、Mo :0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、Ti: 彡0.005%、V彡0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。
[0021] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百分比為<:0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27% ^Mn:0.82-0.88% ^P：0.005-0.010% ^S：0.001-0.0015% ^Cr： 0.95-1.05%、Mo:0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、TK 0.005%、V<0.02%、Β:0.0015%成分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯；
[0022] (2)加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時 間5_15min;
[0023] (3)淬火工藝:用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50-150°C。
[0024] 本優(yōu)選實施例化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了有效載荷 應(yīng)用等。
[0025] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備還包括以下步驟：
[0026] (1)回火工藝：550-650°C低溫回火，回火時間5-10min;
[0027] (2)切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
[0028] 本優(yōu)選實施例與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高 約3至8倍。
[0029] 優(yōu)選地，無損檢測裝置包括基于時域特征檢測模塊1、基于頻域特征檢測模塊2和 綜合檢測模塊3,具體為：
[0030] (1)基于時域特征檢測模塊1，其包括時域特征提取子模塊11、基于時域的缺陷檢 測子模塊12;所述時域特征提取子模塊11用于采用改進的時域特征提取方法提取時域特征 值;所述基于時域的缺陷檢測子模塊12用于采用改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷 進行檢測識別，以得到基于時域的檢測結(jié)果S 1;
[0031] (2)基于頻域特征檢測模塊2,其包括預(yù)處理子模塊21、歸一化處理子模塊22、頻域 優(yōu)化子模塊23、頻域特征提取子模塊24和基于頻域的缺陷檢測子模塊25;所述預(yù)處理子模 塊21用于對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)和參考區(qū)域時域響應(yīng)進行快速傅里葉變換，得到缺陷區(qū)域頻 域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)，并對缺陷區(qū)域頻域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)分別進行歸一化 處理后再進行差分處理，計算出差分頻域響應(yīng);所述歸一化處理子模塊22用于對差分頻域 響應(yīng)進行歸一化處理，進而得到差分歸一化頻域響應(yīng);所述頻域優(yōu)化子模塊23用于按照集 膚效應(yīng)選取出適于對耐磨鋼板缺陷進行檢測的頻率，并基于選取的頻率對差分歸一化頻域 響應(yīng)進行優(yōu)化處理;所述頻域特征提取子模塊24用于提取優(yōu)化后的差分歸一化頻域響應(yīng)的 差分峰值譜、特定頻率差分幅值譜和差分過零頻率作為可用于表征耐磨鋼板材料物理屬性 的頻域特征值;所述基于頻域的缺陷檢測子模塊25用于采用改進的自動分類識別方法對耐 磨鋼板缺陷進行檢測識別，以得到基于頻域的檢測結(jié)果&;
[0032] (3)綜合檢測模塊3,用于根據(jù)基于時域的檢測結(jié)果SjP基于頻域的檢測結(jié)果&，采 用預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則進行確定被測耐磨鋼板的缺陷類型。
[0033] 本優(yōu)選實施例通過時域特征檢測和頻域特征檢測相結(jié)合的方式，有效抑制了提離 干擾，實現(xiàn)了耐磨鋼板缺陷的準(zhǔn)確檢測。
[0034] 優(yōu)選地，所述基于改進的時域特征提取方法提取時域特征值，包括：
[0035] (1)采用脈沖渦流傳感器對耐磨鋼板缺陷進行檢測，調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測 耐磨鋼板表面之間的提離距離，獲得缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)，選取被測耐磨鋼板無缺陷部 位的時域響應(yīng)作為參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t);
[0036] (2)對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)和參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t)進行差分和歸一化處理， 得到差分歸一化時域響應(yīng)S(t)，定義處理公式為：
[0037]
[0038] 式中，I1J2為設(shè)定的系數(shù)調(diào)整因子，I1J2的取值范圍為[0.9,1.1];
[0039] (3)提取差分歸一化時域響應(yīng)S(t)的差分峰值時間和差分過零時間作為可用于表 征耐磨鋼板材料物理屬性的時域特征值。
[0040] 所述改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷進行檢測識別，包括：
[0041] (1)選用高斯徑向基核函數(shù)(RBF)作為Kernel函數(shù)，所述高斯徑向基核函數(shù)的表達 式為K(x，y)=exp{-y I |x-y| |2}，采用粒子群優(yōu)化算法對RBF函數(shù)的參數(shù)γ進行優(yōu)化；
[0042] (2)執(zhí)行訓(xùn)練算法，采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得支持向量機分類模型；
[0043] (3)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行測試，對未知的耐磨鋼板缺陷進行預(yù)測。
[0044] 所述預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則為:采用加權(quán)平均法對基于時域的檢測結(jié)果51和基于 頻域的檢測結(jié)果32進行處理，獲取最終檢測結(jié)果，將最終檢測結(jié)果與數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于不同 損傷情況的標(biāo)定結(jié)果進行比較，選擇與最終檢測結(jié)果對應(yīng)的標(biāo)定結(jié)果，根據(jù)預(yù)先建立的損 傷情況與標(biāo)定結(jié)果之間的映射關(guān)系，獲取與所述標(biāo)定結(jié)果對應(yīng)的損傷情況，進而確定被測 耐磨鋼板的缺陷類型。
[0045] 所述損傷情況包括當(dāng)量尺寸、缺陷深度。
[0046] 所述基于選取的頻率對差分歸一化頻域響應(yīng)進行優(yōu)化處理，包括：
[0047] (1)根據(jù)多個耐磨鋼板缺陷的脈沖渦流響應(yīng)信號數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣D:
[0048]
[0049] 式中，dij表示第i個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)信號值，i = l， 2，."，P，j = l，2，."，q;
[0050] (2)對數(shù)據(jù)矩陣D中的各脈沖渦流響應(yīng)信號值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，定義標(biāo)準(zhǔn)化后的脈 沖渦流響應(yīng)信號值cU/的計算公式為：
[0051]
[0052]
[0053] 則p個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量為：
[0054] dj^cb/，d2/，···，(1Ρ/)τ
[0055] (3)計算各脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量di，d2，···，dq在選取的q個頻率處的相關(guān)系數(shù)矩
陣C:
[0056]
[0057] 式中，cmn(m=l，2,…，q，n=l，2，···，q)為dm和dn的相關(guān)系數(shù)；
[0058] (4)確定k個優(yōu)化頻率Nr來反映選取的q個頻率的綜合效果，r = 1，2，…，k，k < q，優(yōu) 化頻率矩陣可表示為：
[0059:
[0060] 式中，hri表示選取的q個頻率在優(yōu)化頻率上的加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)矩陣H表示為：
[0061]
[0062]加權(quán)系數(shù)hrj的計算方式為：
[0063] 1)對特征方程I λΕ-C I = 0進行求解，求取各特征值A(chǔ)j(j = 1，2，…，q)，將各特征值A(chǔ)j (j = 1，2，…，q)按照從大到小順序進行排列，A1 >λ2>…>λ<5，并求取特征值λ」(j = 1，2，…， q)對應(yīng)特征向量ej，要求I |ej| I = M
[0064] 2)定義第r個優(yōu)化頻率Nr對綜合效果的貢獻率Gr:
[0065]
[0066] 3)計算k個優(yōu)化頻率Nr的累計貢獻率L:
[0067]
[0068] k為滿足L_90%>0的最小值；
[0069] 4)計算加權(quán)系數(shù)
[0070] 本優(yōu)選實施例對檢測數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，方便不同特征值進行線性組合，提高 計算速度;通過頻域優(yōu)化，提高檢測效率;設(shè)置綜合檢測模塊3，能夠最大程度的減少檢測誤 差，并提高了對耐磨鋼板缺陷的分類識別率，便于后續(xù)研究和解決問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
[0071] 本應(yīng)用場景調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測耐磨鋼板表面之間的提離距離為0.4mm， 設(shè)定系數(shù)調(diào)整因子L = 〇.9、ξ2 = 0.9,對耐磨鋼板缺陷的分類識別率提高了 5%。
[0072]應(yīng)用場景2
[0073] 參見圖1，圖2,本實施例的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與 耐磨鋼板相連的無損檢測裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分比為:C: 0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27 % ^Mn :0.82-0.88% :0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^ Cr :0.95-1.05%、Mo :0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、Ti: 彡0.005%、V彡0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。
[0074] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百分比為<:0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27% ^Mn:0.82-0.88% ^P：0.005-0.010% ^S：0.001-0.0015% ^Cr： 0.95-1.05%、Mo:0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、TK 0.005%、V<0.02%、Β:0.0015%成分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯；
[0075] (2)加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時 間5_15min;
[0076] (3)淬火工藝:用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50-150°C。
[0077] 本優(yōu)選實施例化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了有效載荷 應(yīng)用等。
[0078] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備還包括以下步驟：
[0079] (1)回火工藝：550-650°C低溫回火，回火時間5-10min;
[0080] (2)切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
[0081] 本優(yōu)選實施例與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高 約3至8倍。
[0082] 優(yōu)選地，無損檢測裝置包括基于時域特征檢測模塊1、基于頻域特征檢測模塊2和 綜合檢測模塊3,具體為：
[0083] (1)基于時域特征檢測模塊1，其包括時域特征提取子模塊11、基于時域的缺陷檢 測子模塊12;所述時域特征提取子模塊11用于采用改進的時域特征提取方法提取時域特征 值;所述基于時域的缺陷檢測子模塊12用于采用改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷 進行檢測識別，以得到基于時域的檢測結(jié)果S 1;
[0084] (2)基于頻域特征檢測模塊2,其包括預(yù)處理子模塊21、歸一化處理子模塊22、頻域 優(yōu)化子模塊23、頻域特征提取子模塊24和基于頻域的缺陷檢測子模塊25;所述預(yù)處理子模 塊21用于對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)和參考區(qū)域時域響應(yīng)進行快速傅里葉變換，得到缺陷區(qū)域頻 域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)，并對缺陷區(qū)域頻域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)分別進行歸一化 處理后再進行差分處理，計算出差分頻域響應(yīng);所述歸一化處理子模塊22用于對差分頻域 響應(yīng)進行歸一化處理，進而得到差分歸一化頻域響應(yīng);所述頻域優(yōu)化子模塊23用于按照集 膚效應(yīng)選取出適于對耐磨鋼板缺陷進行檢測的頻率，并基于選取的頻率對差分歸一化頻域 響應(yīng)進行優(yōu)化處理;所述頻域特征提取子模塊24用于提取優(yōu)化后的差分歸一化頻域響應(yīng)的 差分峰值譜、特定頻率差分幅值譜和差分過零頻率作為可用于表征耐磨鋼板材料物理屬性 的頻域特征值;所述基于頻域的缺陷檢測子模塊25用于采用改進的自動分類識別方法對耐 磨鋼板缺陷進行檢測識別，以得到基于頻域的檢測結(jié)果&;
[0085] (3)綜合檢測模塊3,用于根據(jù)基于時域的檢測結(jié)果SjP基于頻域的檢測結(jié)果&，采 用預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則進行確定被測耐磨鋼板的缺陷類型。
[0086] 本優(yōu)選實施例通過時域特征檢測和頻域特征檢測相結(jié)合的方式，有效抑制了提離 干擾，實現(xiàn)了耐磨鋼板缺陷的準(zhǔn)確檢測。
[0087] 優(yōu)選地，所述基于改進的時域特征提取方法提取時域特征值，包括：
[0088] (1)采用脈沖渦流傳感器對耐磨鋼板缺陷進行檢測，調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測 耐磨鋼板表面之間的提離距離，獲得缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)，選取被測耐磨鋼板無缺陷部 位的時域響應(yīng)作為參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t);
[0089] (2)對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q (t)和參考區(qū)域時域響應(yīng)c (t)進行差分和歸一化處理， 得到差分歸一化時域響應(yīng)S(t)，定義處理公式為：
[0090]
[0091] 式中，I1J2為設(shè)定的系數(shù)調(diào)整因子，I1J2的取值范圍為[0.9,1.1];
[0092] (3)提取差分歸一化時域響應(yīng)S(t)的差分峰值時間和差分過零時間作為可用于表 征耐磨鋼板材料物理屬性的時域特征值。
[0093] 所述改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷進行檢測識別，包括：
[0094] (1)選用高斯徑向基核函數(shù)(RBF)作為Kernel函數(shù)，所述高斯徑向基核函數(shù)的表達 式為K(x，y)=exp{-y I |x-y| |2}，采用粒子群優(yōu)化算法對RBF函數(shù)的參數(shù)γ進行優(yōu)化；
[0095] (2)執(zhí)行訓(xùn)練算法，采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得支持向量機分類模型；
[0096] (3)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行測試，對未知的耐磨鋼板缺陷進行預(yù)測。
[0097] 所述預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則為:采用加權(quán)平均法對基于時域的檢測結(jié)果51和基于 頻域的檢測結(jié)果32進行處理，獲取最終檢測結(jié)果，將最終檢測結(jié)果與數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于不同 損傷情況的標(biāo)定結(jié)果進行比較，選擇與最終檢測結(jié)果對應(yīng)的標(biāo)定結(jié)果，根據(jù)預(yù)先建立的損 傷情況與標(biāo)定結(jié)果之間的映射關(guān)系，獲取與所述標(biāo)定結(jié)果對應(yīng)的損傷情況，進而確定被測 耐磨鋼板的缺陷類型。
[0098] 所述損傷情況包括當(dāng)量尺寸、缺陷深度。
[0099]所述基于選取的頻率對差分歸一化頻域響應(yīng)進行優(yōu)化處理，包括：
[0100] (1)根據(jù)多個耐磨鋼板缺陷的脈沖渦流響應(yīng)信號數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣D:
[0101]
[0102] 式中，dij表示第i個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)信號值，i = l， 2，···，P，j = l，2，···，q;
[0103] (2)對數(shù)據(jù)矩陣D中的各脈沖渦流響應(yīng)信號值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，定義標(biāo)準(zhǔn)化后的脈 沖渦流響應(yīng)信號值Cl1/的計算公式為：
[0104]
[0105]
[0106] 則p個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量為：
[0107] dj^cb/，d2/，···，(1Ρ/)τ
[0108] (3)計算各脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量cU，d2，…，dq在選取的q個頻率處的相關(guān)系數(shù)矩 陣C:
[0109]
[0110] 式中，Cmn(m=l，2,…，q，n=l，2，···，q)為dm和dn的相關(guān)系數(shù)；
[0111] (4)確定k個優(yōu)化頻率Nr來反映選取的q個頻率的綜合效果，r = 1，2，…，k，k < q，優(yōu) 化頻率矩陣可表示為：
[0112]
[0113] 式中，hrj表示選取的q個頻率在優(yōu)化頻率上的加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)矩陣H表示為：
[0114]
[0115]加權(quán)系數(shù)hrj的計算方式為：
[0116] 1)對特征方程I λΕ-C I = 0進行求解，求取各特征值A(chǔ)j(j = 1，2，…，q)，將各特征值A(chǔ)j (j = 1，2，…，q)按照從大到小順序進行排列，A1 >λ2>…>λ<5，并求取特征值λ」(j = 1，2，…， q)對應(yīng)特征向量ej，要求I |ej| I =1，！

[0119] 3)計算k個優(yōu)化頻率Nr的累計貢獻率L:
[0117] 々笛末 1??空合效果的貢獻率Gr:
[0118]
[0120]
[0121] k為滿足L_90%>0的最小值；
[0122] 4)計算加權(quán)系婁
[0123] 本優(yōu)選實施例對檢測數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，方便不同特征值進行線性組合，提高 計算速度;通過頻域優(yōu)化，提高檢測效率;設(shè)置綜合檢測模塊3，能夠最大程度的減少檢測誤 差，并提高了對耐磨鋼板缺陷的分類識別率，便于后續(xù)研究和解決問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
[0124] 本應(yīng)用場景調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測耐磨鋼板表面之間的提離距離為0.6mm， 設(shè)定系數(shù)調(diào)整因子L= 1.1、ξ2 = 1.1，對耐磨鋼板缺陷的分類識別率提高了4%。
[0125] 應(yīng)用場景3
[0126] 參見圖1，圖2,本實施例的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與 耐磨鋼板相連的無損檢測裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分比為:C: 0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27 % ^Mn :0.82-0.88% :0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^ Cr :0.95-1.05%、Mo :0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、Ti: 彡0.005%、V彡0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。
[0127] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百分比為<:0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27% ^Mn:0.82-0.88% ^P：0.005-0.010% ^S：0.001-0.0015% ^Cr： 0.95-1.05%、Mo:0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、TK 0.005%、V<0.02%、Β:0.0015%成分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯；
[0128] (2)加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時 間5_15min;
[0129] (3)淬火工藝:用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50-150°C。
[0130] 本優(yōu)選實施例化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了有效載荷 應(yīng)用等。
[0131 ]優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備還包括以下步驟：
[0132] (1)回火工藝:550-650°C低溫回火，回火時間5-10min;
[0133] (2)切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
[0134] 本優(yōu)選實施例與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高 約3至8倍。
[0135] 優(yōu)選地，無損檢測裝置包括基于時域特征檢測模塊1、基于頻域特征檢測模塊2和 綜合檢測模塊3,具體為：
[0136] (1)基于時域特征檢測模塊1，其包括時域特征提取子模塊11、基于時域的缺陷檢 測子模塊12;所述時域特征提取子模塊11用于采用改進的時域特征提取方法提取時域特征 值;所述基于時域的缺陷檢測子模塊12用于采用改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷 進行檢測識別，以得到基于時域的檢測結(jié)果S 1;
[0137] (2)基于頻域特征檢測模塊2,其包括預(yù)處理子模塊21、歸一化處理子模塊22、頻域 優(yōu)化子模塊23、頻域特征提取子模塊24和基于頻域的缺陷檢測子模塊25;所述預(yù)處理子模 塊21用于對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)和參考區(qū)域時域響應(yīng)進行快速傅里葉變換，得到缺陷區(qū)域頻 域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)，并對缺陷區(qū)域頻域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)分別進行歸一化 處理后再進行差分處理，計算出差分頻域響應(yīng);所述歸一化處理子模塊22用于對差分頻域 響應(yīng)進行歸一化處理，進而得到差分歸一化頻域響應(yīng);所述頻域優(yōu)化子模塊23用于按照集 膚效應(yīng)選取出適于對耐磨鋼板缺陷進行檢測的頻率，并基于選取的頻率對差分歸一化頻域 響應(yīng)進行優(yōu)化處理;所述頻域特征提取子模塊24用于提取優(yōu)化后的差分歸一化頻域響應(yīng)的 差分峰值譜、特定頻率差分幅值譜和差分過零頻率作為可用于表征耐磨鋼板材料物理屬性 的頻域特征值;所述基于頻域的缺陷檢測子模塊25用于采用改進的自動分類識別方法對耐 磨鋼板缺陷進行檢測識別，以得到基于頻域的檢測結(jié)果&;
[0138] (3)綜合檢測模塊3,用于根據(jù)基于時域的檢測結(jié)果SjP基于頻域的檢測結(jié)果&，采 用預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則進行確定被測耐磨鋼板的缺陷類型。
[0139] 本優(yōu)選實施例通過時域特征檢測和頻域特征檢測相結(jié)合的方式，有效抑制了提離 干擾，實現(xiàn)了耐磨鋼板缺陷的準(zhǔn)確檢測。
[0140] 優(yōu)選地，所述基于改進的時域特征提取方法提取時域特征值，包括：
[0141] (1)采用脈沖渦流傳感器對耐磨鋼板缺陷進行檢測，調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測 耐磨鋼板表面之間的提離距離，獲得缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)，選取被測耐磨鋼板無缺陷部 位的時域響應(yīng)作為參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t);
[0142] (2)對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)和參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t)進行差分和歸一化處理， 得到差分歸一化時域響應(yīng)S(t)，定義處理公式為：
[0143]
[0144] 式中，I1J2為設(shè)定的系數(shù)調(diào)整因子，I1J2的取值范圍為[0.9,1.1];
[0145] (3)提取差分歸一化時域響應(yīng)S(t)的差分峰值時間和差分過零時間作為可用于表 征耐磨鋼板材料物理屬性的時域特征值。
[0146] 所述改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷進行檢測識別，包括：
[0147] (1)選用高斯徑向基核函數(shù)(RBF)作為Kernel函數(shù)，所述高斯徑向基核函數(shù)的表達 式為K(x，y)=exp{-y I |x-y| |2}，采用粒子群優(yōu)化算法對RBF函數(shù)的參數(shù)γ進行優(yōu)化；
[0148] (2)執(zhí)行訓(xùn)練算法，采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得支持向量機分類模型；
[0149] (3)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行測試，對未知的耐磨鋼板缺陷進行預(yù)測。
[0150] 所述預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則為:采用加權(quán)平均法對基于時域的檢測結(jié)果51和基于 頻域的檢測結(jié)果32進行處理，獲取最終檢測結(jié)果，將最終檢測結(jié)果與數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于不同 損傷情況的標(biāo)定結(jié)果進行比較，選擇與最終檢測結(jié)果對應(yīng)的標(biāo)定結(jié)果，根據(jù)預(yù)先建立的損 傷情況與標(biāo)定結(jié)果之間的映射關(guān)系，獲取與所述標(biāo)定結(jié)果對應(yīng)的損傷情況，進而確定被測 耐磨鋼板的缺陷類型。
[0151] 所述損傷情況包括當(dāng)量尺寸、缺陷深度。
[0152] 所述基于選取的頻率對差分歸一化頻域響應(yīng)進行優(yōu)化處理，包括：
[0153] (1)根據(jù)多個耐磨鋼板缺陷的脈沖渦流響應(yīng)信號數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣D:
[0154]
[0155] 式中，dij表示第i個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)信號值，i = l， 2，···，P，j = l，2，···，q;
[0156] (2)對數(shù)據(jù)矩陣D中的各脈沖渦流響應(yīng)信號值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，定義標(biāo)準(zhǔn)化后的脈 沖渦流響應(yīng)信號值Cl1/的計算公式為：
[0157]
[0158]
[0159] 則p個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量為：
[0160] dj^cb/，d2/，···，(1Ρ/)Τ
[0161 ] (3)計算各脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量di，d2，…，dq在選取的q個頻率處的相關(guān)系數(shù)矩
陣C:
[0162]
[0163] 式中，cmn(m=l，2,…，q，n=l，2,…，q)為dm和dn的相關(guān)系數(shù)；
[0164] (4)確定k個優(yōu)化頻率Nr來反映選取的q個頻率的綜合效果，r = 1，2，…，k，k<q，優(yōu) 化頻率矩陣可表示為：
[0165]
[0166] 式中，hrj表示選取的q個頻率在優(yōu)化頻率上的加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)矩陣H表示為：
[0167]
[0168] 加權(quán)系數(shù)hrj的計算方式為：
[0169] 1)對特征方程I λΕ-C I = 0進行求解，求取各特征值A(chǔ)j(j = 1，2，…，q)，將各特征值A(chǔ)j (j = 1，2，…，q)按照從大到小順序進行排列，A1 >λ2>…>λ<5，并求取特征值λ」(j = 1，2，…， q)對應(yīng)特征向量ej，要求I |ej| I =1，B[
[0170] 2)定義第r個優(yōu)化頻率Nr對綜合效果的貢獻率Gr:
[0171]
[0172] 3)計算k個優(yōu)化頻率Nr的累計貢獻率L:
[0173]
[0174] k為滿足L_90%>0的最小值：
[0175] 4)計算加權(quán)系數(shù)
[0176] 本優(yōu)選實施例對粒測數(shù)據(jù)進仃稱準(zhǔn)化處埋，萬使小冋特祉值進仃線性組合，提高 計算速度;通過頻域優(yōu)化，提高檢測效率;設(shè)置綜合檢測模塊3，能夠最大程度的減少檢測誤 差，并提高了對耐磨鋼板缺陷的分類識別率，便于后續(xù)研究和解決問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 [0177]本應(yīng)用場景調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測耐磨鋼板表面之間的提離距離為0.8mm， 設(shè)定系數(shù)調(diào)整因子L = 〇.9、ξ2 = 1.1，對耐磨鋼板缺陷的分類識別率提高了 4.5%。
[0178]應(yīng)用場景4
[0179] 參見圖I，圖2，本實施例的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與 耐磨鋼板相連的無損檢測裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分比為:C: 0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27 % ^Mn :0.82-0.88% :0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^ Cr :0.95-1.05%、Mo :0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、Ti: 彡0.005%、V彡0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。
[0180] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百分比為<:0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27% ^Mn:0.82-0.88% ^P：0.005-0.010% ^S：0.001-0.0015% ^Cr： 0.95-1.05%、Mo:0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、TK 0.005%、V<0.02%、Β:0.0015%成分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯；
[0181] (2)加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時 間5_15min;
[0182] (3)淬火工藝:用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50-150°C。
[0183] 本優(yōu)選實施例化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了有效載荷 應(yīng)用等。
[0184] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備還包括以下步驟：
[0185] (1)回火工藝：550-650°C低溫回火，回火時間5-10min;
[0186] (2)切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
[0187] 本優(yōu)選實施例與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高 約3至8倍。
[0188] 優(yōu)選地，無損檢測裝置包括基于時域特征檢測模塊1、基于頻域特征檢測模塊2和 綜合檢測模塊3,具體為：
[0189] (1)基于時域特征檢測模塊1，其包括時域特征提取子模塊11、基于時域的缺陷檢 測子模塊12;所述時域特征提取子模塊11用于采用改進的時域特征提取方法提取時域特征 值;所述基于時域的缺陷檢測子模塊12用于采用改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷 進行檢測識別，以得到基于時域的檢測結(jié)果S 1;
[0190] (2)基于頻域特征檢測模塊2,其包括預(yù)處理子模塊21、歸一化處理子模塊22、頻域 優(yōu)化子模塊23、頻域特征提取子模塊24和基于頻域的缺陷檢測子模塊25;所述預(yù)處理子模 塊21用于對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)和參考區(qū)域時域響應(yīng)進行快速傅里葉變換，得到缺陷區(qū)域頻 域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)，并對缺陷區(qū)域頻域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)分別進行歸一化 處理后再進行差分處理，計算出差分頻域響應(yīng);所述歸一化處理子模塊22用于對差分頻域 響應(yīng)進行歸一化處理，進而得到差分歸一化頻域響應(yīng);所述頻域優(yōu)化子模塊23用于按照集 膚效應(yīng)選取出適于對耐磨鋼板缺陷進行檢測的頻率，并基于選取的頻率對差分歸一化頻域 響應(yīng)進行優(yōu)化處理;所述頻域特征提取子模塊24用于提取優(yōu)化后的差分歸一化頻域響應(yīng)的 差分峰值譜、特定頻率差分幅值譜和差分過零頻率作為可用于表征耐磨鋼板材料物理屬性 的頻域特征值;所述基于頻域的缺陷檢測子模塊25用于采用改進的自動分類識別方法對耐 磨鋼板缺陷進行檢測識別，以得到基于頻域的檢測結(jié)果&;
[0191] (3)綜合檢測模塊3,用于根據(jù)基于時域的檢測結(jié)果SjP基于頻域的檢測結(jié)果&，采 用預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則進行確定被測耐磨鋼板的缺陷類型。
[0192]本優(yōu)選實施例通過時域特征檢測和頻域特征檢測相結(jié)合的方式，有效抑制了提離 干擾，實現(xiàn)了耐磨鋼板缺陷的準(zhǔn)確檢測。
[0193] 優(yōu)選地，所述基于改進的時域特征提取方法提取時域特征值，包括：
[0194] (1)采用脈沖渦流傳感器對耐磨鋼板缺陷進行檢測，調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測 耐磨鋼板表面之間的提離距離，獲得缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)，選取被測耐磨鋼板無缺陷部 位的時域響應(yīng)作為參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t);
[0195] (2)對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)和參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t)進行差分和歸一化處理， 得到差分歸一化時域響應(yīng)S(t)，定義處理公式為：
[0196]
[0197] ZtviT，Μ、?2Α?χ疋mj爾雙_26四丁，?ι、?2Η勺取值范圍為[0.9,1 · 1];
[0198] (3)提取差分歸一化時域響應(yīng)S(t)的差分峰值時間和差分過零時間作為可用于表 征耐磨鋼板材料物理屬性的時域特征值。
[0199] 所述改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷進行檢測識別，包括：
[0200] (1)選用高斯徑向基核函數(shù)(RBF)作為Kernel函數(shù)，所述高斯徑向基核函數(shù)的表達 式為K( X，y)=eXp{-Y I |x-y| |2}，采用粒子群優(yōu)化算法對RBF函數(shù)的參數(shù)γ進行優(yōu)化；
[0201] (2)執(zhí)行訓(xùn)練算法，采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得支持向量機分類模型；
[0202] (3)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行測試，對未知的耐磨鋼板缺陷進行預(yù)測。
[0203] 所述預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則為:采用加權(quán)平均法對基于時域的檢測結(jié)果51和基于 頻域的檢測結(jié)果32進行處理，獲取最終檢測結(jié)果，將最終檢測結(jié)果與數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于不同 損傷情況的標(biāo)定結(jié)果進行比較，選擇與最終檢測結(jié)果對應(yīng)的標(biāo)定結(jié)果，根據(jù)預(yù)先建立的損 傷情況與標(biāo)定結(jié)果之間的映射關(guān)系，獲取與所述標(biāo)定結(jié)果對應(yīng)的損傷情況，進而確定被測 耐磨鋼板的缺陷類型。
[0204] 所述損傷情況包括當(dāng)量尺寸、缺陷深度。
[0205]所述基于選取的頻率對差分歸一化頻域響應(yīng)進行優(yōu)化處理，包括：
[0206] (1)枏據(jù)多個耐磨鋼板缺陷的脈沖渦流響應(yīng)信號數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣D:
[0207]
123456

式中，dij表示第i個缺陷在第j個選取的頻率處的脈沖渦流響應(yīng)信號值，i = l， 2，···，ρ，j = l，2，."，q; 2 (2)對數(shù)據(jù)矩陣D中的各脈沖渦流響應(yīng)信號值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，定義標(biāo)準(zhǔn)化后的脈 沖渦流響應(yīng)信號值Cl 1/的計算公式為： 3 4 5 木姑隱龍笛?木地*的輔率處的脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量為： 6
[0214] (3)計算各脈沖渦流響應(yīng)構(gòu)成向量di，d2，…，dq在選取的q個頻率處的相關(guān)系數(shù)矩
陣C:
[0215]
[0216] 式中，cmn(m=l，2,…，q，n=l，2，···，q)為dm和dn的相關(guān)系數(shù)；
[0217] (4)確定k個優(yōu)化頻率Nr來反映選取的q個頻率的綜合效果，r = l，2,…，k，k<q，優(yōu) 化頻率矩陣可表示為：
[0218]
[0219] 式中，hrj表示選取的q個頻率在優(yōu)化頻率上的加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)矩陣H表示為：
[0220]
[0221]加權(quán)系數(shù)hrj的計算方式為：
[0222] 1)對特征方程I λΕ-C I = 0進行求解，求取各特征值A(chǔ)j(j = 1，2，…，q)，將各特征值A(chǔ)j (j = 1，2，…，q)按照從大到小順序進行排列，A1 >λ2>…>λ<5，并求取特征值λ」(j = 1，2，…， q)對應(yīng)特征向量ej，要求I
一
[0223] 2)定義第r個優(yōu)化頻率Nr對綜合效果的貢獻率Gr:
[0224]
1234567
[0225] 3)計算k個優(yōu)化頻率Nr的累計貢獻率L:
2 3 4 本優(yōu)選實施例對檢測數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，方便不同特征值進行線性組合，提高 計算速度;通過頻域優(yōu)化，提高檢測效率;設(shè)置綜合檢測模塊3，能夠最大程度的減少檢測誤 差，并提高了對耐磨鋼板缺陷的分類識別率，便于后續(xù)研究和解決問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 5 本應(yīng)用場景調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測耐磨鋼板表面之間的提離距離為1.0mm， 設(shè)定系數(shù)調(diào)整因子1=1.1、ξ2 = 〇.9,對耐磨鋼板缺陷的分類識別率提高了 5.6%。 6 應(yīng)用場景5 7 參見圖1，圖2,本實施例的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與 耐磨鋼板相連的無損檢測裝置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分比為:C: 0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27 % ^Mn :0.82-0.88% :0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^ Cr：0.95-1.05% ^Mo：0.12-0.18% ^Ni ：0.50% ^Al ：0.05% ^Cu^O.05% ^Nb：^0.005% ^Ti： 彡0.005%、V彡0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。
[0233] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百分比為<:0.29-0.35% ^Si :0.21-0.27% ^Mn:0.82-0.88% ^P：0.005-0.010% ^S：0.001-0.0015% ^Cr： 0.95-1.05%、Mo:0.12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、TK 0.005%、V<0.02%、Β:0.0015%成分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯；
[0234] (2)加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時 間5_15min;
[0235] (3)淬火工藝:用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50_150°C。
[0236] 本優(yōu)選實施例化學(xué)成分設(shè)計合理，降低制造成本，減少重量應(yīng)用，增加了有效載荷 應(yīng)用等。
[0237] 優(yōu)選地，所述耐磨鋼板制備還包括以下步驟：
[0238] (1)回火工藝:550-650°C低溫回火，回火時間5-10min;
[0239] (2)切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
[0240] 本優(yōu)選實施例與傳統(tǒng)的鋼相比，在硬度方面提高了3倍以上，在耐磨壽命方面提高 約3至8倍。
[0241] 優(yōu)選地，無損檢測裝置包括基于時域特征檢測模塊1、基于頻域特征檢測模塊2和 綜合檢測模塊3,具體為：
[0242] (1)基于時域特征檢測模塊1，其包括時域特征提取子模塊11、基于時域的缺陷檢 測子模塊12;所述時域特征提取子模塊11用于采用改進的時域特征提取方法提取時域特征 值;所述基于時域的缺陷檢測子模塊12用于采用改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷 進行檢測識別，以得到基于時域的檢測結(jié)果S 1;
[0243] (2)基于頻域特征檢測模塊2,其包括預(yù)處理子模塊21、歸一化處理子模塊22、頻域 優(yōu)化子模塊23、頻域特征提取子模塊24和基于頻域的缺陷檢測子模塊25;所述預(yù)處理子模 塊21用于對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)和參考區(qū)域時域響應(yīng)進行快速傅里葉變換，得到缺陷區(qū)域頻 域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)，并對缺陷區(qū)域頻域響應(yīng)和參考區(qū)域頻域響應(yīng)分別進行歸一化 處理后再進行差分處理，計算出差分頻域響應(yīng);所述歸一化處理子模塊22用于對差分頻域 響應(yīng)進行歸一化處理，進而得到差分歸一化頻域響應(yīng);所述頻域優(yōu)化子模塊23用于按照集 膚效應(yīng)選取出適于對耐磨鋼板缺陷進行檢測的頻率，并基于選取的頻率對差分歸一化頻域 響應(yīng)進行優(yōu)化處理;所述頻域特征提取子模塊24用于提取優(yōu)化后的差分歸一化頻域響應(yīng)的 差分峰值譜、特定頻率差分幅值譜和差分過零頻率作為可用于表征耐磨鋼板材料物理屬性 的頻域特征值;所述基于頻域的缺陷檢測子模塊25用于采用改進的自動分類識別方法對耐 磨鋼板缺陷進行檢測識別，以得到基于頻域的檢測結(jié)果&;
[0244] (3)綜合檢測模塊3,用于根據(jù)基于時域的檢測結(jié)果SjP基于頻域的檢測結(jié)果&，采 用預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則進行確定被測耐磨鋼板的缺陷類型。
[0245] 本優(yōu)選實施例通過時域特征檢測和頻域特征檢測相結(jié)合的方式，有效抑制了提離 干擾，實現(xiàn)了耐磨鋼板缺陷的準(zhǔn)確檢測。
[0246] 優(yōu)選地，所述基于改進的時域特征提取方法提取時域特征值，包括：
[0247] (1)采用脈沖渦流傳感器對耐磨鋼板缺陷進行檢測，調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測 耐磨鋼板表面之間的提離距離，獲得缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q(t)，選取被測耐磨鋼板無缺陷部 位的時域響應(yīng)作為參考區(qū)域時域響應(yīng)c(t);
[0248] (2)對缺陷區(qū)域時域響應(yīng)q (t)和參考區(qū)域時域響應(yīng)c (t)進行差分和歸一化處理， 得到差分歸一化時域響應(yīng)S(t)，定義處理公式為：
[0249]
[0250] 式中，I1J2為設(shè)定的系數(shù)調(diào)整因子，I1J2的取值范圍為[0.9,1.1];
[0251] (3)提取差分歸一化時域響應(yīng)S(t)的差分峰值時間和差分過零時間作為可用于表 征耐磨鋼板材料物理屬性的時域特征值。
[0252] 所述改進的自動分類識別方法對耐磨鋼板缺陷進行檢測識別，包括：
[0253] (1)選用高斯徑向基核函數(shù)(RBF)作為Kernel函數(shù)，所述高斯徑向基核函數(shù)的表達 式為K(x，y)=exp{-y I |x-y| |2}，采用粒子群優(yōu)化算法對RBF函數(shù)的參數(shù)γ進行優(yōu)化；
[0254] (2)執(zhí)行訓(xùn)練算法，采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得支持向量機分類模型；
[0255] (3)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行測試，對未知的耐磨鋼板缺陷進行預(yù)測。
[0256] 所述預(yù)定缺陷分類識別規(guī)則為:采用加權(quán)平均法對基于時域的檢測結(jié)果51和基于 頻域的檢測結(jié)果32進行處理，獲取最終檢測結(jié)果，將最終檢測結(jié)果與數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于不同 損傷情況的標(biāo)定結(jié)果進行比較，選擇與最終檢測結(jié)果對應(yīng)的標(biāo)定結(jié)果，根據(jù)預(yù)先建立的損 傷情況與標(biāo)定結(jié)果之間的映射關(guān)系，獲取與所述標(biāo)定結(jié)果對應(yīng)的損傷情況，進而確定被測 耐磨鋼板的缺陷類型。
[0257] 所述損傷情況包括當(dāng)量尺寸、缺陷深度。
[0258] 所述基于選取的頻率對差分歸一化頻域響應(yīng)進行優(yōu)化處理，包括：
[0259] (1)根據(jù)多個耐磨鋼板缺陷的脈沖渦流響應(yīng)信號數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣D:
[0260]

[0268]
[0269] 式中，cmn(m=l，2,…，q，n=l，2，···，q)為dm和dn的相關(guān)系數(shù)；
[0270] (4)確定k個優(yōu)化頻率Nr來反映選取的q個頻率的綜合效果，r = 1，2，…，k，k < q，優(yōu) 化頻率矩陣可表示為：
[0271]

[0272] 才由豐5索龍?；l率上的加權(quán)系數(shù)，加權(quán)系數(shù)矩陣H表示為：
[0273]
[0274] 加權(quán)系數(shù)hrj的計算方式為：
[0275] 1)對特征方程I λΕ-C I = 0進行求解，求取各特征值\ (j = 1，2，…，q)，將各特征值\ (j = 1，2，…，q)按照從大到小順序進行排列，A1 >λ2>…>λ(5，并求取特征值λ」(j = 1，2，…， q)對應(yīng)特征向量ej，要求I |ej| I =1，即
[0276] 2)定義第r個優(yōu)化頻率Nr對綜合效果的貢獻率Gr:
[0277]
[0278]
[0279]
[0280]
[0281]
[0282] 本優(yōu)選實施例對檢測數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，方便不同特征值進行線性組合，提高 計算速度;通過頻域優(yōu)化，提高檢測效率;設(shè)置綜合檢測模塊3，能夠最大程度的減少檢測誤 差，并提高了對耐磨鋼板缺陷的分類識別率，便于后續(xù)研究和解決問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
[0283] 本應(yīng)用場景調(diào)整脈沖渦流傳感器與被測耐磨鋼板表面之間的提離距離為1.2mm， 設(shè)定系數(shù)調(diào)整因子L=1、U = 1，對耐磨鋼板缺陷的分類識別率提高了 4%。
[0284] 最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保 護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng) 當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實 質(zhì)和范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，包括耐磨鋼板和與耐磨鋼板相連的無損檢測裝 置，其特征是，所述的耐磨鋼板的化學(xué)成分和重量百分KS:C :0.29-0.35%、Si:0.21- 0.27% ^Mn :0.82-0.88% ^P： 0.005-0.010% ^S： 0.001-0.0015% ^Cr :0.95-1.05% ^Mo： 0· 12-0.18%、Ni :0.50%、A1:0.05%、Cu彡0.05%、Nb:彡0.005%、Ti:彡0· 005%、V彡 0.02%、B:0.0015%，余量Fe和其他不可避免的雜質(zhì)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，其特征是，所述耐磨鋼板 制備包括以下步驟：（1)將含有質(zhì)量百*KS :C:0.29-0.35%、Si:0.21-0.27%、Mn:0.82-0.88%、P:0.005-0 · 010%、S:0.0(n-0 · 0015%、Cr :0.95-1.05%、Μ〇:0· 12-0 · 18%、Ni: 0.50%、八1:0.05%、〇1彡0.05%、恥：彡0.005%、1^:彡0.005%、￥彡0.02%、8:0.0015%成 分的鋼水經(jīng)冶煉，澆筑成板坯； (2) 加熱工藝:在奧氏體爐中進行加熱，加熱溫度控制在890°C-950°C，控制加熱時間5-15min； (3) 淬火工藝：用高壓水快速冷卻，降溫速率控制在50-150°C。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種帶有無損檢測功能的耐磨鋼板，其特征是，所述耐磨鋼板 制備還包括以下步驟： (1) 回火工藝:550-650 °C低溫回火，回火時間5-10min; (2) 切割工藝:等離子切割鋼板，既得成品鋼板。
【文檔編號】C22C38/14GK106086629SQ201610607552
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年7月28日 公開號201610607552.8, CN 106086629 A, CN 106086629A, CN 201610607552, CN-A-106086629, CN106086629 A, CN106086629A, CN201610607552, CN201610607552.8
【發(fā)明人】不公告發(fā)明人
【申請人】董超超