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超声波钢轨探伤仪数据处理的方法

发布时间:2020-10-15 14:15:06   浏览次数:

超声波钢轨探伤仪的数据处理

探伤人员在进行钢轨探伤作业时,推动探伤仪在钢轨上行进。此时,探头发射超声波,并将接收到的回波信号提供给钢轨探伤仪,判断是否出现伤损并且计算伤损的位置,同时将数据提供给软件系统绘图。探伤仪的重复频率最高可达到 2500Hz,而探伤仪能够处理的重复频率为1000Hz,也就是每秒要处理 1000 个探伤数据。因此,如何快速有效地处理如此大量的探伤数据就成为设计探伤仪时要考虑的重要问题。


超声钢轨探伤仪每一次采样512个点,所得到的探伤数据由两部分组成:所有采样点的回波波高和回波波高所对应的声程地址。其中主要涉及以下几个方面:


1、硬件根据闸门的判伤逻辑判定是否有伤,软件从硬件读取报警信号,并根据探伤波形数据计算缺陷的相关参数;

2、软件根据检测方式(峰值或者前沿)的选择,根据实时探伤数据自动计算测量点的相关数据,方便探伤人员实时查看。

3、用于保存某一时刻的探伤波形,实现软件截图功能;用于保存一段时间的探伤波形,用软件实现回放功能;

4、用于 B 模式图像的绘制。


每一时刻的探伤数据都对应着探伤仪的状态参数,如探测轨型、报警方式、通道增益等。这些数据是在探伤仪特定状态下得到的,因此表示的意义也和这些状态参数有关。另外,当重新调出某一时刻的探伤数据时,也必须恢复当时探伤仪的状态才有意义。所以,保存数据时当前时刻的探伤仪参数也要适当的保存下来,以保证保存的是全部的完整数据。


选取适当的结构存储探伤数据

对数据进行采集和处理首先需要确定数据的存储方式,即存储的数据结构。数据结构是计算机存储、组织数据的方式,是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率的算法。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关;在许多应用程序的设计中,数据结构的选择是设计的一个基本的考虑因素。许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。


前端的探伤数据是源源不断的,而且信息量很庞大。如果只存储最新一次采集的数据,由于数据采集和更新的速度非常快,软件还没来得及处理就会被新数据刷掉。如果将全部探伤数据都存储下来,那必将占据很大一部分内存空间,这在嵌入式开发有限的资源条件下也是不能允许的。所以,我们考虑能否存储一段时间内的探伤数据,当规定的存储空间存满后,新到来的数据直接替换掉最旧的数据,这样内存空间可以充分利用,也不会因为存储的数据量过少而来不及处理就被新数据刷掉。


通过分析各种常见数据结构我们知道,典型数据结构中循环链表符合要求,能重复利用同一块内存数据区域,提供各种数据操作,处理不断地被更新的探伤数据。


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