在役桥梁预应力管道压浆密实度的多源超声反射信号特征提取与识别

作者

唐文田

文章摘要

预应力管道压浆密实度是保障在役桥梁长期耐久性与安全性的关键指标，其隐蔽性和复杂性给无损检测带 来了巨大挑战。本文聚焦于基于超声反射法的在役桥梁预应力管道压浆密实度检测，系统探讨了多源超声反射信号的特征 提取与智能识别方法。首先，阐述了压浆缺陷的类型及其对结构安全的危害，并分析了现有检测方法的局限性。其次，详 细论述了多源超声反射信号的采集机理，包括相控阵超声、压电陶瓷传感器等激励方式在不同工况下的波场响应。在信号 特征提取方面，重点介绍了时域、频域及时频域（如小波包变换）特征参数的构建方法，并探讨了主成分分析等降维技术。 在缺陷识别方面，综述了基于传统模式识别（如贝叶斯分类器）和深度学习模型（如卷积神经网络）的分类策略，分析了 其优缺点与适用性。最后，总结了当前技术面临的挑战，并对未来发展方向进行了展望，旨在为桥梁预应力管道压浆质量 的高效、精准、智能化无损检测提供理论依据和技术参考

关键词

预应力管道；压浆密实度；超声反射；特征提取；信号识别；无损检测

参考文献

[1] 严来章 . 基于深度学习的预应力管道灌浆密实度检测 [J]. 合肥工业大学学报（自然科学版）,2023,46(9):1210-1216.

[2] 关宏波 , 杨霞 . 预应力管道压浆密实度无损检测仿真研究 [J]. 计算机仿真 ,2021,38(6):325-329. 
[3] 孙祥涛 . 基于压电陶瓷超声波的预应力管道灌浆密实度检测 [D]. 安徽 : 合肥工业大学 ,2020.
[4] 中铁五局集团第二工程有限责任公司 , 中铁五局集团有限公司 . 一种桥梁预应力管道压浆密实度智能检测系统及方法 :CN202511704795.9[P]. 2026-02-27. 
[5] 万陶磊， 常俊杰， 曾雪峰， 等 . 一种基于小波包和 PCA 的超声缺陷识别方法 [J]. 失效分析与预防， 2019，14(3): 145-150.

Full Text:

在役桥梁预应力管道压浆密实度的多源超声反射信号特征提取与识别.pdf点击下载

DOI