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作者：张江涛;曹源;王峰;孙永奎;宿帅;安运通;
单位：北京交通大学自动化与智能学院;兰州交通大学自动化与电气工程学院;北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心;
摘要：重载铁路小半径曲线段的复杂环境会将大量噪声引入超声探伤A显波形中，导致B显成像点密集，进而引发伤损误判。为有效去除噪声，提出一种基于掩码的小波阈值算法。首先，以小半径曲线钢轨轨头核伤检测为例，采用小波层相关算法对多时频尺度波形进行特征提取，并记录特征点坐标；其次，对时频图应用K均值聚类算法，确定具有多时频尺度特征的簇中心坐标；然后，通过关联计算将小波层相关结果与时频图聚类结果进行比较，保留坐标一致的点作为特征提取结果，并据此采用基于掩码的小波阈值算法对A显波形进行滤波处理，通过伤损成像评价滤波效果。结果表明：该算法在保证伤损检出率的前提下，较原始成像算法和低通滤波器，B显成像点数量分别降低了69.91%和39.15%，有效减少了噪声对A显波形的干扰，并保持了较高的检出率，为小半径曲线B显图像伤损辨识问题提供了有效的解决方案。
关键词：重载铁路;;超声探伤;;小半径曲线;;小波分析;;滤波
基金资助：国家重点研发计划项目（2021YFF0501102）;; 国家自然科学基金资助项目（U2368202,52372308,52202392,52022010,U22A2046,52172322）;; 北京交通大学基本科研业务费资助项目（2024JBMC038）
