针对现有缺陷管道的磁记忆信号降噪效果不佳及信号完整性鲜有考虑等问题,提出了基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和分层阈值的磁记忆信号降噪方法.首先,设计了以STM32F407为控制核心的金属磁记忆检测系统,用于采集缺陷管道的磁信号;然后,对磁信号进行EEMD预处理,得到其本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,并根据频谱分析和相似度计算选择最佳分解层数;最后,利用分层阈值降噪算法重构在最佳分解层数下的IMF分量,得到降噪后的信号.通过仿真分析和实验测试,对EEMD分层阈值降噪方法进行定量评价.结果 表明:该方法适用于信噪比较小的含噪信号;与小波阈值降噪方法相比,其降噪后信号的信噪比和平滑度较高,均方根误差较小,缺陷特征信号完整,可更直观地显示缺陷位置.研究结果为金属管道磁信号降噪提供了一种切实可行的方法,为管道缺陷的在线检测奠定了基础.

针对传统百叶片手工生产过程中存在的作业效率低、成本高、产品质量不稳定等缺陷以及高自动化、高加工精度的加工需求,研发了一套百叶片定长切料-自动排片控制系统.首先,根据百叶片定长切料-自动排片系统的工作原理和功能要求,以ARM+DSP为核心对其硬件和软件进行模块化设计;其次,为提高送料机构的控制精度,以送料机构的位置偏差及偏差变化率为模糊输入,PID(proportion integration differentiation,比例积分微分)参数的修正量为模糊输出,设计了模糊增益自调整PID控制器,实现定长切料的高精度控制.最后,通过实验验证了该系统的有效性.系统已投入实际生产应用,运行结果表明:百叶片定长切料-自动排片系统性能稳定,运行周期为4 s,切片精度小于0.2 mm;采用模糊增益自调整PID控制器可明显提高送料系统的动态响应性能及定长切料的精度,提高百叶片的加工质量和生产效率,满足企业生产要求,对百叶片成型机控制系统的研发具有指导意义.