Система обнаружения усталостных повреждений рефлектометрическим анализом в металлических конструкциях движущихся транспортных объектов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Система обнаружения усталостных повреждений рефлектометрическим анализом в металлических конструкциях движущихся транспортных объектов

Ю.В. Алеветдинова

(Российский университет транспорта, Москва)

Для обеспечения безопасности при эксплуатации устройств подвижных объектов необходимо вовремя проводить диагностику состояния этих объектов, а также мониторинг металлоконструкций. Диагностика проводится с использованием различных методов, однако наиболее популярными из них являются методы диагностики неразрушающего контроля, так как впоследствии, после проведения всех подходящих способов диагностики, устройство все еще может эксплуатироваться.

Ключевые слова: шум, коррекция, 3D-модель, индикатриса рассеяния, дефекты, оптический метод контроля.

Введение

С возникновением необходимости преобразовывать аналоговый сигнал в цифровой появились способ для выполнения этой процедуры и соответствующие устройства. В процессе преобразования аналогового сигнала в цифровой существует высокая вероятность появления шума, что негативно сказывается на исследовании металлических конструкций. Некоторые типы отношений сигнал/шум могут использоваться при выборе метода диагностики, который более подробно обсуждается в статье.

Цель исследования - создать систему технической диагностики, наиболее подходящую для обнаружения поверхностных дефектов структуры металла с применением рефлектометрического метода, подробно изучить существующий комплексный подход к диагностике изделия из металла, а также описать используемые в мониторинге системы технической диагностики для анализа и сравнения. Одной из основных задач является повышение точности диагностики, поскольку одновременное использование различных методов может снизить качество исследований, что недопустимо при контроле поверхности.

Необходимо детально изучить существующие методы контроля поверхности металлоконструкций. Адекватно выбрать диагностическую систему, которая оптимально подходит для исследования продукта. При исследовании металла в динамике отметить проявление его критического состояния. Более того, следует отметить, что каждому этапу износа соответствуют свои изменения рельефа поверхности.

Основой различных систем диагностики металла на наличие дефектов являются методы неразрушающего контроля. Такие дефекты как разрывы являются следствием несовершенства структуры материалов, они возникают на разных этапах технологического процесса и при эксплуатации.

Физические процессы взаимодействия различных полей, излучения или химических веществ с объектами контроля осуществляет сам метод диагностики. В соответствии с различиями выделяют девять основных типов диагностики: магнитный, электрический, вихретоковый, радиоволновой, термический, оптический, радиационный, акустический, проникающие вещества.

Для реализации этих типов диагностики используются различные методы управления, которые классифицируются в соответствии с характером взаимодействия физических полей с контролируемым объектом, а также с основным информативным параметром и способом получения информации.

Для изделий машиностроения с большим разнообразием используемых в них материалов с разными физико-механическими свойствами, методами и технологическими процессами их изготовления необходима совокупность дополнительных методов и средств неразрушающего контроля металлических конструкций. Решение проблемы автоматизации важно для того, чтобы получать информацию о качестве контролируемых объектов в электронном виде. В автоматизированных инструментах ЧПУ все процессы выполняются автоматически, без участия оператора.

Особую сложность представляют сканирующие системы, которые используются в машиностроении, где разборка конструкций невозможна, а подход к контролируемым поверхностям сложной конфигурации затруднен. Процесс сканирования должен поддерживать постоянный зазор между датчиком, источником поля и контролируемым элементом. Движение преобразователя и контролируемого продукта относительно друг друга может быть поступательным, вращательным, сложным возвратно-поступательным и т. д. Сканирующие системы требуют высокой точности изготовления. Массовое производство промышленных роботов и манипуляторов позволило создать на этой основе различные технологические комплексы НК. Основой их с является комбинация коммерчески доступных устройств ЧПУ, имеющих доступ к компьютеру. Промышленные роботы должны выполнять функции перемещения датчика устройства относительно объекта.

Существует несколько систем обнаружения дефектов, принцип действия которых основан на рефлектометрическом методе контроля состояния поверхности металла. Системы позволяют упростить процесс автоматизации мониторинга, что дает возможность сократить время, затрачиваемое на диагностику, и повысить объективность оценки остаточного ресурса структуры металла.

Технологии диагностических систем обеспечивают электронное представление всех данных и документов, используемых для описания продукта или того, как он производится и применяется, для информационной поддержки различных процедур, используемых на протяжении всего жизненного цикла продукта.

Преимуществами комплексного подхода являются комплексные исследования, которые могут быть проведены в более короткие сроки. При этом диагностическая система использует сразу несколько методов неразрушающего контроля, которые проверяются с разных точек зрения. Существует также возможность привлечения интеллектуальной диагностической системы. Эта система самостоятельно принимает решение об использовании конкретного диагностического инструмента. К недостаткам комплексного управления относятся сложность реализации данной системы, к тому же необходима высокая точность, которой должен следовать оператор. Кроме человеческого фактора, нужно также исключить фактор отказа системы. Таким образом, только всесторонний анализ может дать адекватную оценку стадии повреждения металлической конструкции.

При проведении другого вида диагностики металлоконструкций используются уже существующие системы мониторинга технического состояния. Такие системы применимы строго к конкретному типу металлоконструкций и выполняют строго обозначенные контрольные функции. В отличие от существующих комплексов систем управления предлагаемый тип системы диагностики технического состояния является универсальным. Система применима для контроля различных типов состояния металлических конструкций, используемых в машиностроении.

1. Основное назначение многофункционального оборудования комплекса КТСМ-02 - контроль параметров подвижного состава, привязанных к конкретным осям, а также координация работы подсистем, связанных с ним, обеспечение информационного взаимодействия через систему централизации с управлением верхнего уровня.

2. Интегрированная система управления техническим состоянием подвижного состава на ходу поезда, подсистема ДИСК-2 - обнаружение перегретых мостов, тормозных колес, качение деталей, неровностей колеса в процессе прокатки, отклонение верхнего размера подвижного состава, перегрузка или неравномерная нагрузка.

3. Автоматизированный бесконтактный комплекс контроля колесных пар подвижного состава предназначен для бесконтактного контроля и анализа параметров колесных пар подвижного состава.

4. Автоматизированная система управления механизма автосцепки САКМА используется для контроля наличия неисправностей в автосцепных устройствах, из-за которых может произойти автоматическое разъединение соединенных грузовых вагонов при движении поезда.

5. Детектор дефектных колес DDC относится к средствам автоматической диагностики технического состояния вагонов во время движения поезда и предназначен для выявления колесных пар с дефектами на поверхности качения колес, вызывающих недопустимые динамические перегрузки не- подрессоренных элементов колеи.

6. Автоматизированная диагностическая система измерения колесных пар вагонов на подъездах к станции предназначена для измерения геометрических параметров поверхности качения, а также выявления износа и дефектов сплошных колес в поезде, неисправностей колесных пар и оперативной передачи полученной информации на ближайшей станции 1,2].

Постановка задачи

транспортный диагностика неразрушающий контроль

В данной работе ставится задача - разработать математический аппарат, подходящий для создания системы обнаружения усталостных повреждений. Система даст возможность с высокой точностью и скоростью предупреждать потенциально опасные состояния металлоконструкций с помощью диагностики изделий.

При этом при диагностике используются методы неразрушающего контроля, что предполагает в то же время и эксплуатацию изделия, так как более точное исследование объекта происходит во время работы.

Аналоговая обработка сигналов

В современном мире благодаря значительному развитию компьютерных технологий обработка сигнала с их помощью стала намного более продуктивной. Перед использованием компьютера для обработки сигнала его необходимо оцифровать. Обычно исходный сигнал принимается в аналоговой форме. Процесс перехода сигнала от аналогового к цифровому называется аналого-цифровым преобразованием, а устройство для этой процедуры называется аналого-цифровым преобразователем (АЦП). При цифровой обработке сигналов используется принцип разложения на составляющие. Можно реализовать разложение сигнала на линейную комбинацию сигналов, а также на сложные формы - такие как набор синусоид с дискретным преобразованием Фурье.

Обратный процесс называется сверткой сигнала. В нем можно выделить два компонента: шум (помехи) и информационную значимость. Помехи могут появиться в сигнале при различных условиях. Шумы квантования очень распространены. Этот тип помех вызван ошибкой при измерении уровня непрерывного сигнала с его дискретным значением. Другой причиной появления шума может быть искажение аппаратных средств (датчиков), с которыми был установлен сигнал. Помехи отрицательны, поскольку они искажают необходимую информацию, снижая качество диагностики. Если рассматривать сигнал приборного анализа металлоконструкций крана, то заметно, что при отсутствии нарушения сигнал от приборов имеет небольшую амплитуду. Это отражает наличие шума. Если значение шума далеко от средних значений, это искажает изображение измерения, поэтому дисперсия помех является его характеристикой.

Если детально рассмотреть сигнал от прибора анализа металлоконструкций крана на наличие повреждений, то наличие дефектов можно определить по резким скачкам сигнала. Понятно, что максимальный экстремум амплитуды сигнала характеризует его информационно значимую часть. Отношение сигнал/шум -абстракция величины, которая характеризует качество сигнала (без шума). При увеличении этого значения интенсивность сигнала при уровне шума увеличивается пропорционально, и наоборот. В большинстве случаев это значение измеряется в белах (в логарифмическом масштабе). Данный параметр является показателем качества сигнала от устройства, исследует состояние металлоконструкций и характеризует его качественный коэффициент. В целом, с учетом критериев, которые также имеют отношение к исследованию, эта мера может быть основой для выбора наилучшего метода диагностики металлических конструкций [3].

Существует также другая статистическая модель системы предотвращения критического состояния металлоконструкций. Она реализована в системе информационной поддержки для оптимизации периодичности контроля состояния металлоконструкций подъемных машин. Система включает четыре варианта работы: расчет системы профилактики показателей металлоконструкций; оптимизация периода восстановления превентивных металлоконструкций; оптимизация критического уровня линейного размера платформы управления; оптимизация параметров соединения в режиме профилактики. Задавая начальные параметры, необходимые для работы системы, пользователь сможет отметить необходимость регистрации при разработке режима превентивного восстановления по календарю. Результатом работы системы является возможность видеть на экране компьютера и, при необходимости, сохранять указанный пользователем файл [4].

Системы обнаружения дефекта

Исследуя работу металлических конструкций с переменной нагрузкой по времени, следует отметить, что их критическим состоянием является истощение трещиностойкости и усталость металла. Повреждения, вызванные усталостью металла, проявляются в поверхностных и приповерхностных слоях загрузки металла. На первых этапах их можно обнаружить и получить количественную оценку с помощью специального оборудования. В последующих шагах (французская линия) это может быть реализовано только с помощью увеличительных устройств. Каждая стадия усталости соответствует определенным изменениям гладкости поверхности. Проявление линий скольжения является первой стадией. Формирование макротрещин критических размеров - окончательной. Исходя из этого, можно отметить, что количественная и качественная оценка изменений гладкости поверхности может дать необходимые данные о степени усталостного повреждения исследуемого изделия и, конечно, определить его срок службы до разрушения. Определить степень изменения рельефа поверхности можно как прямым измерением, так и изменением оптических свойств. Это производится сканирующими инструментами с помощью рефлектометрических методов диагностики состояния структуры металла [5]. Использование рефлектометрического метода диагностики позволяет снизить влияние человеческого фактора на процедуру диагностики и, как следствие, повысить объективность оценки. Кроме того, использование рефлектометрического метода позволяет автоматизировать процесс мониторинга с наименьшими затратами, а в результате - сократить время, затрачиваемое на диагностику, и повысить объективность оценки остаточного ресурса металлоконструкций.

Использование параметров формы индикатрисы поверхностного рассеяния является одним из реализованных вариантов в системе обнаружения усталостных повреждений с линейной коррекцией (рис. 1).

Рис. 1. Система обнаружения усталостных повреждений с линейной коррекцией усиления зеркальной составляющей

Принцип системы заключается в управлении коэффициентом преобразования канала обработки в области компонентов, которая является каналом управления в виде рассеянной поверхности. Канал обработки является каналом коррекции. Излучатель 1 и щелевая диафрагма 2 направляют на поверхность контрольной площадки 8 световой пучок и формируют на ней световую марку. В процессе сканирования фотоприемниками 3 и 4 анализируется зеркальная и диффузная составляющие рассеянного поверхностью света. Канал зеркальной составляющей является контрольным, а канал диффузной - корректирующим. Канал диффузной составляющей осуществляет линейную коррекцию функции преобразования контрольного канала в зависимости от яркости в этом канале.

Если дефекты поверхности отклонения яркости зеркального канала АД не были выявлены, то они, вызванные шумами от цветовой неоднородности участков поверхности, посторонними засветками, флуктуациями степени прозрачности среды, компенсируются коррекцией коэффициента усиления усилителя 7 канала контроля, изменением величины сопротивления резистора 6 в его цепи обратной связи, управляемого синфазными флуктуациями диффузной яркости АД/ по каналу коррекции выходным сигналом усилителя 5. Если наличествует механический дефект, то вследствие перераспределения энергии внутри индикатрисы рассеяния яркость зеркальной составляющей снижается, а диффузной растет. В то же время коэффициент усиления канала контроля также снижается. Снижение коэффициента усиления канала контроля, вызванного повышением диффузной составляющей, становится причиной дополнительного снижения сигнала, что повышает разрешающую способность контроля, при этом снижая влияние шумов [ 6].

Таким же образом работает система распознавания дефектов (рис. 2), в которой канал диффузной составляющей рассеянного света - это канал контроля, а канал зеркальной составляющей - канал коррекции.

Рис. 2. Система обнаружения усталостных повреждений с линейной коррекцией усиления диффузного канала

Проявление дефекта в данном случае становится причиной повышения коэффициента усиления усилителя канала контроля, а также увеличения его выходного сигнала, что более удобно для регистрации, чем при снижении сигнала.

По причине того, что коэффициент усиления канала коррекции - это функция яркости диффузной составляющей рассеянного поверхностью светового потока, значение информационного сигнала будет зависеть от наличия механических дефектов на контролируемой поверхности, а также ее микрогеометрии.

В системе, показанной на рис. 3, в усилитель 7 цепи обратной связи канала коррекции вводится дополнительный резистор 10, сопротивление которого изменяется при том же управлении выходным сигналом усилителя [7, 8].

В областях предельно возможного разрушения в зоне предполагаемого развития и прохождения трещины готовят контрольные площадки. Контрольная площадка - это область поверхности, которую обработали с высокой чистотой.

Чистота обработки поверхности контрольной площадки зависит от разрешающей способности средств, используемых для сканирования. Сканирование поверхности контрольных площадок проводится оптическими ре- флектометрическими датчиками, которые реализуют принципы фиксации параметров рассеянного контролируемой поверхностью оптического излучения. Это также позволяет проявить существующие изменения оптических свойств поверхности.

Рис. 3. Инвариантная система обнаружения усталостных повреждений
с коррекцией усиления канала управления.

Во время процесса сканирования контрольных площадок датчики равномерно поступательно двигаются в направлении, которое перпендикулярно предполагаемому росту макротрещины, - таким образом, чтобы в процессе пересечь предполагаемую трещину. После процесса сканирования выполняется реверсивное движение к начальной точке нахождения датчика. Объем контрольной площадки выбирается так, чтобы в процессе исследования световая марка оптического датчика гарантировала выход за размеры максимального развития предполагаемой трещины.

Такие повреждения проявляют себя в отражении на поверхностных или приповерхностных слоях металла, при этом изменяя его рельеф и структуру. Изменение микрорельефа и рельефа, оказывает влияние на изменение оптических свойств поверхности, что в свою очередь фиксируется с помощью оптического рефлектометрического датчика [9].

Разработанная автоматизированная система контроля состояния металлической конструкции содержит две части - привод и оптический датчик.

Представлена 3d модель рефлектометрического датчика, который отличается от уже имеющихся меньшими габаритными размерами и высокой точностью измерений. Это было достигнуто за счет разработанной оптической системы и печатных плат, использования новейших оптоэлектронных и полупроводниковых элементов. Разработка проводилась в САПР Autodesk Inventor-- системе трехмерного твердотельного и поверхностного проектирования компании Autodesk, предназначена для создания цифровых прототипов промышленных изделий [10, 11].

Источник излучения - поверхностно-излучающий лазер с вертикальным резонатором (VCSEL), с встроенной в корпус микролинзой. Среди основных положительных свойств VCSEL при сравнении с традиционными лазерами - малая угловая расходимость и симметричная диаграмма направленности выходного оптического излучения, температурная и радиационная стабильность, групповая технология изготовления и возможность тестирования приборов непосредственно на пластине. Микроконтроллер, который обеспечивает снятие сигнала с фотоприемников, управляет шаговым двигателем. На печатной плате, где он находится, осуществляется его перевод в цифровую форму и передача сформированных массивов данных на промышленный компьютер для следующего анализа. Передача осуществляется через интерфейс RS-232.

Для сканирования поверхности металлоконструкции датчик перемещается вдоль контролируемой поверхности. Управление датчиком и приводом, а также передача полученных данных на ПЭВМ происходят с помощью микроконтроллера, установленного в датчике [12].

Если равнозначная переменная состояния функционирования Нэ не постоянна, ее функционирование выражено в непостоянстве шумов на входе рефлектометрического датчика. Они вызваны наличием на исследуемой поверхности некоторых областей с несколькими различающимися классами чистоты обработки поверхности. Границы каждой из этих поверхностей окружают неровности, имеющие один масштаб. Контроль потока деталей с различным масштабом неровностей задает проблему выбора подходящего алгоритма контроля для условий, определяемых текущим значением Нэ.

Такая задача могла бы быть решена способом выявления дефектов на поверхности изделия, который реализует идею корректируемой стратегии контроля (рис. 4). На поверхность контролируемого изделия 8, которую вращают, направляют от излучателя 1 световой пучок, формируемый диафрагмой 9. Фотоприемники 2 и 3 фиксируют соответственно зеркально и диффузно отраженные световые потоки в точках, находящихся на равном удалении, для исключения влияния на отношение их амплитуд потерь в области распространения и точной аппроксимации формы индикатрисы рассеяния, от точки падения светового потока на изделие и между собой.

Амплитуды отраженных световых потоков в каждой точке регистрации, преобразованные в электрические сигналы фотоприемниками, равняют во времени и сравнивают с амплитудами сигналов от световых потоков в остальных точках в преобразователе - компараторе 4.

По результатам сравнения амплитуд вычислительный блок 5 выбирает из блока 6 постоянной памяти программу, по которой определяют дефекты на поверхности изделия [13, 14].

Рис. 4. Система обнаружения поверхностных дефектов с алгоритмами переключения.

Условия определения дефектов на поверхности изделия

Сценарий, представляющий алгоритм обнаружения дефектов из хранилища алгоритмов обнаружения дефектов, является наиболее подходящим решением для работы и определения значения h3. Степенью оценивания ее настоящего значения, которая определяется чистотой обработки поверхности, служит параметр формы индикатрисы рассеяния поверхности. Он определяется отношением амплитуд, отраженных от поверхности световых потоков. Итоги контроля поверхности отображаются в блоке регистрации 7. Способ определения нарушений на поверхности детали находится из условий.

Сопоставление амплитуд отраженных световых потоков в каждой точке записи с амплитудами световых потоков других точек дает возможность определить нарушения поверхности по наиболее подходящему для определенной детали или участка детали алгоритму, который снижает влияние на результаты контроля чистоты обработки и оптических свойств поверхности изделия

где N - номер алгоритма обнаружения дефекта; 1S - интенсивность зеркальной составляющей отраженного светового потока; 1d1,1di, 1dN - интенсивности диффузных составляющих отраженного светового потока в различных точках регистрации [12, 15].

Процесс получения навыка, т.е. установление соразмерности номера оптимального алгоритма обнаружения дефектов каждой величине оценки равнозначной переменной состояния функционирования на неопределенном дискретном интервале, проводится на ступени исследования эффективности алгоритмов для опознавания дефектов, представленных на контроль.

Например, при исследовании эффективности контроля поверхности изделий АРЛ с целью обнаружения группы дефектов, на множестве поверхностей со стандартной шероховатостью и величиной корреляционного интервала а = 36 мкм для каждого стандартного значения параметра шероховатости Ra = (0.32 - 20) мкм определен оптимальный алгоритм обнаружения дефектов [10].

Для каждого значения параметра шероховатости Ra, получена величина параметра формы индикатрисы рассеяния

которая вычисляется в процессе контроля и служит мерой оценки условий функционирования; Яs - это угол зеркальной составляющей отраженного сигнала; Яd - угол диффузной составляющей отраженного сигнала, так что в качестве параметра шероховатости R можно принять интенсивность I зеркальной и диффузной составляющей. В результате обучения каждому значению параметра формы индикатрисы, соответствующему стандартной величине шероховатости, в библиотеке алгоритмов системы контроля будет поставлен в соответствие оптимальный алгоритм обнаружения дефекта

В процессе контроля по вычисленному значению параметра формы индикатрисы поверхность относят к ближайшему стандартному классу шероховатости и производят переключение на оптимальный алгоритм

где N - номер оптимального алгоритма обнаружения дефектов.

Заключение

В статье рассмотрено несколько систем, опирающихся на три вида об-работки отраженного от поверхности изделия сигнала, так как процесс работы некоторых методов диагностики сопровождается соблюдением определенных условий, - таких как чистота поверхности, температурный режим, степень освещенности.

Всевозможные шумы, которые искажают результат, могут кардинально изменить результат исследований. Однако не все шумы в достаточной степени отрицательно влияют на измерения. Существует некоторые виды соотношений сигнал/шум, которые, наоборот, являются параметрами, по которым подбирается наиболее подходящий метод диагностирования [16].

Предложенные конструкции системы обнаружения дефектов подходят для точного и быстрого поиска и диагностирования дефекта на небольших поверхностях, так как одиночно установленный рефлектометрический датчик может обработать не более трех своих площадей. В связи с таким объемом охватываемой площади следует заранее рассчитать критические точки изделий и в их центре располагать датчик. Правильно расположенный датчик максимально точно и быстро сможет диагностировать дефекты поверхности металлоконструкций.

Литература

1. Massaro A., Spano F., Cazzato P., Cingolani R., Athanassiou A. Innovative Optical Tactile Sensor for Robotic System by Gold Nanocomposite Material // Progress In Electromagnet-ics Research (PIERM) Journal. - 2011. - Vol. 16. - Р. 145-158.

2. Двоеглазов А.В., Хоперский В.И. Наглядно о структуре КТСМ-02 // Автоматика, теле-механика и связь. - 2010. - № 11. - С. 31-34.

3. Gholizadeh S. A review of non-destructive testing methods of composite materials // Procedia Structural Integrity. - 2016. - Vol. 1. - Р. 50-57.

4. Triska V., Flasar O. Non-destructive inspection of composite specimen with integrated lightning protection using pulsed thermography // 2017 International Conference on Mili-tary Technologies (ICMT), Brno, Czech Republic, 31 May-2 June 2017. DOI: 10.1109/ MILTECHS.2017.7988817.

5. Inoue F., Doi S., Ohta Y. Development of automated inspection robot and diagnosis method for tile wall separation by wavelet analysis // 26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction ISARC 2009e, 2009.

6. Kim H.M., Park G.S. A New Sensitive Excitation Technique in Nondestructive Inspection for Underground Pipelines by Using Differential Coils // IEEE Transactions on Magnetics, Volume 53, Issue 11, Nov. 2017, Article Sequence Number 6202604.

7. Gotoh Y., Tohara M., Nakamura R. Electromagnetic Inspection for Detecting Defect of Un-derground Part of Road Sign Pillar // IEEE Transactions on Magnetics, Volume 54, Issue 11, Nov. 2018, Article Sequence Number 6202304.

8. HeslehurstR.B. Defects and Damage in composite materials and structures, CRC Press (Boca Raton, FL), 2014.

9. Zheng K., Li J., Chun L.T., Wang X.S. Two opposite sides synchronous tracking X-ray based robotic system for welding inspection // 2016 23rd International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP) Nanjing, China, 28-30 Nov. 2016. DOI:10.1109/M2VIP.2016.7827334.

10. Shu-juan Wang, Xiao-yang Chen, Tao Jiang, Lei Kang. Electromagnetic ultrasonic guided waves inspection of rail base // 2014 IEEE Far East Forum on Nondestructive Evaluation / Testing Chengdu, China, 20-23 June 2014. DOI:10.1109/FENDT.2014.6928248.

11. Kim H.M., Yoo H.R., Park G.S. Analysis of magnetic characteristics in MFL type NDT sys-tem for inspecting gas pipelines // Proc. Int. Conf. Adv. Eng.-Theory Appl. (AETA). - 2016. - Р. 319-324.

12. Giannoccaro N.I., Spedicato L., Lay-Ekuakille A., Massaro A. Automatic diagnostic by using a new optical sensor // 2015 IEEE Metrology for Aerospace (MetroAeroSpace) Bene- vento, Italy, 4-5 June 2015. DOI:10.1109/MetroAeroSpace. 2015.7180665.

13. Jolly M.R., Prabakhar A., Sturzu B., Hollstein K. Review of Nondestructive Testing (NDT) Techniques and their Applicability to Thick Walled Composites // Procedia CIRP. - 2015. - Vol. 38. - H. 129-136.

14. Pei C., Xiao P., Zhao S., Chen Z., Takagi T. A flexible film type EMAT for inspection of small diameter pipe // J. Mech. Sci. Technol. - 2017. - Vol. 31, No. 8. - Р. 3641-3645.

15. Su L., Shi T., Liu Z., Zhou H., Du L., Liao G. Nondestructive diagnosis of flip chips based on vibration analysis using PCA-RBF // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2017. - Vol. 85. - Р. 849-856.

16. Ефанов Д.В. Функциональный контроль и мониторинг устройств железнодорожной автоматики и телемеханики: монография. - СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2016.

Размещено на Allbest.ru