基于改进信赖域算法的三维不规则缺陷重构

漏磁检测广泛应用于铁磁性材料设备的在线检测当中,是一种有效的缺陷检测方法。如何利用缺陷漏磁信号进行三维不规则缺陷轮廓重构是漏磁检测中的关键问题。然而,三维不规则缺陷漏磁检测的有限元模型计算量大,因此难以快速获得精确的漏磁信号,并且由于缺陷重构的不适定性,研究中不容易获得不规则缺陷的精确轮廓。本文提出了一种用于计算三维不规则缺陷漏磁信号的单元磁偶极带叠加模型,并验证了使用该正演模型进行漏磁计算的有效性,针对三维缺陷轮廓重构的高维优化问题,提出了一种带边界约束的基于信赖域的投影Levenberg-Marquart算法,实现了三维不规则缺陷轮廓的重构。实验结果表明:该三维不规则缺陷重构方法不仅不需要大量的漏磁检测数据,并且相对于群智能算法,重构误差降低了90.1%,最大深度误差降低了53.9%,耗费时间减少了96.1%,实现了高精度的缺陷重构。     

基于漏磁检测数据的缺陷三维重构技术

针对漏磁检测数据可视化研究中存在的技术难点,提出了一套有效的缺陷三维重构方法。首先基于三维有限元神经网络建立漏磁迭代反演模型,构建出与传感器多通道检测数据相对应的缺陷二维断层轮廓序列;然后根据铁磁构件表面腐蚀缺陷断层轮廓的形状特征建立匹配点对,采用线性插值方法实现缺陷相邻断层轮廓间的插值,以克服因传感器数量少对缺陷外形重构精度的影响;最后运用三角形面片将相邻的轮廓线两两连接起来,重构出断层轮廓序列所代表的缺陷三维表面模型。     

基于多级磁化的高速漏磁检测技术研究

高速漏磁检测过程中,有效磁化时间非常短,磁后效影响不可忽略,导致被测构件无法实现磁饱和,漏磁信号无法产生。提出一种基于多级磁化的高速漏磁检测技术,使得高速下被测构件建立饱和磁场,抑制磁后效影响。首先建立多级磁化理论模型,采用Biot-Savart定律分析了多级磁化技术机理,通过涡流效应分析了多级磁化技术对磁后效的抑制作用,利用有限元方法计算分析不同磁化结构作用下钢管内涡流分布状态及缺陷漏磁场分布情况。最后设计高速漏磁检测平台,对不同运行速度下钢管内部缺陷检测进行实验研究。结果表明,多级磁化技术可有效实现磁场叠加,提高磁场均匀性,抑制磁后效对高速磁化过程的影响,提高漏磁检测方法的检测速度,实验结果和理论分析具有很好的一致性。     

漏磁传感器励磁结构影响因素分析及优化设计

漏磁检测中励磁结构的磁化能力是影响漏磁传感器缺陷检测能力的一个重要因素。根据交流漏磁检测原理,建立二维漏磁检测参数化有限元仿真模型,研究磁心的形状和尺寸、励磁线圈的位置和绕组长度、磁屏蔽层厚度等励磁结构参数对漏磁检测信号的影响。同时,将参数化有限元分析与遗传优化算法相结合,发展一种励磁结构尺寸参数的有限元模拟遗传优化设计方法,实现了漏磁传感器中磁极间距与磁极宽度等关键尺寸的优化。仿真及检测试验结果表明,传感器的励磁结构参数对漏磁检测结果具有很大影响,优化后的励磁结构可有效提高漏磁传感器的缺陷检测性能。提出的基于参数化有限元的遗传优化方法为漏磁检测中其余影响参数的优化提供了可行的参考方法。     

焊接缺陷磁光成像三维轮廓重构识别

对焊件表面及亚表面缺陷进行无损检测是保证焊接产品质量的关键。提出了一种基于法拉第磁致旋光效应的磁光成像焊接缺陷三维重构方法,实现焊接缺陷形状和大小的识别。基于磁光成像原理分析漏磁场磁感应强度与磁光成像的对应关系,以脉冲激光焊接凹坑(3 mm×0.3 mm×0.25 mm)为研究对象,建立焊接凹坑缺陷三维有限元磁场仿真模型,探索漏磁场磁感应强度分布规律。通过图像数字化技术及磁光成像像素值的分布规律,提取缺陷的二维轮廓信息,并设计梯度-偏差算法构建深度信息,最终获得焊接缺陷的三维轮廓。实验结果表明:缺陷处距离中心点越远磁场应强度越大,场强变化梯度越大处越接近Y轴方向中心点。与共聚焦显微镜获取的缺陷轮廓信息对比,凹坑最大深度均在150~200μm之间,平均深度及深度中位数相差较小,分别为0.1,2μm。磁光成像检测技术具有较高的识别精度,可实现对焊接缺陷的三维轮廓重构。     

管道三维漏磁检测的有限元仿真应用

介绍了漏磁检测技术的原理;设计了前端三维数据采集系统,实现了对漏磁缺陷信号的获取,并对信号特征进行分析与识别;采用有限元分析法对管道漏磁场理论进行了研究,建立三维漏磁检测模型,得到与实际获得的漏磁缺陷信号基本一致的仿真信号;通过有限元分析研究了提离值对荻取漏磁缺陷信号的影响.通过验证表明有限元分析法仿真漏磁缺陷信号的可靠性.     

基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演方法研究

在管道漏磁检测中,缺陷反演是管道故障诊断的核心部分。 考虑漏磁信号的复杂性以及管道环境的多变性,常用的缺 陷反演方法多采用传感器单轴信息,从而导致缺陷反演面临缺陷估计尺寸精度低、模型通用性差的问题,难以满足实际应用需 求。 本文提出基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演算法,显著提高漏磁缺陷反演精度。 该方法主要由两部分组成,首先, 利用提出的加权随机森林算法分别实现单轴信号的缺陷反演;其次,通过本文设计的模糊推理系统实现三轴反演结果决策融 合,进而得到精确的缺陷估计尺寸。 最后,通过仿真数据与实际管道数据实现该方法的评估。 实验结果表明,该方法缺陷反演 的长度精度提升 23% ,宽度精度提升 13% ,深度精度提升 14. 7% ,具有较好的实验效果。     

基于二维DFT的钢丝绳局部缺陷检测方法

漏磁检测方法广泛应用于钢丝绳无损检测场景中,但受检测环境和绳股结构影响,往往难以直接从漏磁信号中提取缺陷特征。文中提出一种基于二维离散傅里叶变换的局部缺陷检测方法,利用环形霍尔传感器阵列采集钢丝绳的径向漏磁场,采用通道均衡及通道插值方法将漏磁信号转换为二维漏磁图像进行处理。对漏磁图像进行二维离散傅里叶变换（Two-dimensional Discrete Fourier Transform, 2D-DFT）,并采用2D-DFT分析其频域特征,通过设置滤波器抑制漏磁图像中的股波及其他低频噪声信号。最后设置阈值获取二值化图像,提升局部缺陷的对比度,提取损伤特征并定位损伤位置。与基于一维离散傅里叶变换及基于斜向重采样的处理方法的对比结果表明,该方法更能有效抑制漏磁图像中的股波噪声,提升处理速度,识别钢丝绳局部损伤位置,为钢丝绳的局部缺陷检测提供了一种新的解决途径。     

磁光成像漏磁特征在焊接缺陷轮廓重构中的应用

为了实现焊接缺陷的检测与评估,提出将交变磁场激励下磁光成像的漏磁特征应用于焊接缺陷的轮廓重构当中,建立漏磁重构模型,研究焊接缺陷的二维轮廓特征。首先根据交变磁场下的漏磁场的形成机理,讨论漏磁场分量By,Bz两种漏磁信号与缺陷轮廓存在的关系。再利用数值模拟方法获取数据,训练其广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)来确定该模型并说明漏磁场信号可以实现缺陷轮廓重构。最后,将磁光成像漏磁特征的数据应用于模型训练,确定重构的可行性。试验结果表明,应用磁光成像漏磁特征的图像数据与仿真获得的轮廓重构规律一致,能够实现焊接缺陷二维轮廓重构。在一定范围内,缺陷深度越大(不小于0.45mm),重构效果越好。     

高速漏磁检测饱和场建立过程及影响因素研究

在高速漏磁检测过程中,随着检测速度增加,有效磁化时间减少,导致被测构件饱和场无法建立,影响磁化效果。采用方波激励模拟外磁场瞬变情况,建立瞬磁场作用下钢管内部磁场响应模型,对钢管内部饱和场建立过程及影响因素进行研究;分析高速漏磁检测时缺陷漏磁场特征,利用有限元方法计算磁场强度和钢管材质对磁化滞后时间及缺陷检测的影响;设计高速漏磁检测实验平台,对不同运行速度和不同外磁场强度下钢管缺陷进行实验研究。结果表明,外磁场瞬变时,钢管内壁中心磁场明显滞后于外磁场,钢管内部饱和场建立时间与磁场强度和材料电导率有关,提高外磁场强度,可快速建立饱和场,减弱磁化滞后时间和涡流效应影响,提升缺陷检测效果和漏磁检测速度,实验结果和理论分析具有很好的一致性。     

基于漏磁检测的缺陷信号分析

为了应用漏磁检测技术检测管道缺陷,需要对缺陷信号进行分析。在漏磁检测原理的基础上,运用三种磁偶极子模型来描述各种表面缺陷。分析了缺陷参数对漏磁信号的影响。     

交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征分析

研究焊接缺陷磁光成像检测方法,基于法拉第旋转效应,分析交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征与漏磁场之间的关系。建立焊接缺陷的三维有限元模型,对不同类型和宽度的焊接缺陷漏磁场分布进行模拟,并在交变磁场激励下对不同焊接缺陷进行磁光成像无损检测试验,通过试验验证了焊接缺陷检测模型的有效性。研究结果表明,漏磁场分布与缺陷的类型和宽度密切相关,随着宽度增大,缺陷漏磁场的磁感应强度垂直分量亦增大;在相同宽度下,未熔合、表面裂纹、亚表面裂纹和无缺陷磁光图像灰度峰谷差值呈递减趋势,磁光图像灰度值可与漏磁场强度相匹配;所建焊接缺陷模型和磁光成像试验能有效地描述不同焊接缺陷对漏磁信号和图像灰度值分布的影响,有助于提高焊接缺陷检测和质量评估。     

基于联合对抗训练的深度学习表面缺陷检测方法

表面缺陷检测是确保产品质量的重要途径。深度学习在表面缺陷检测中已经得到了大量应用,并为实现自动化的表面缺陷检测提供有效的技术途径。然而,深度学习模型容易受到对抗攻击的威胁,进而严重影响其准确性,甚至造成模型失效。为提升深度学习模型对对抗攻击算法的防御能力,基于对抗训练提出新的基于联合对抗训练的深度学习模型。对抗攻击算法包括单步攻击算法和迭代攻击算法,为提升所提联合对抗深度学习模型的防御能力,在对深度学习模型训练时即同时添加不同对抗攻击算法生成的对抗样本,同时增强模型对单步对抗攻击算法和迭代对抗攻击算法的防御能力。为验证所提算法的有效性,所提算法以CIFAR10和磁瓦表面缺陷数据集为基础进行验证。试验结果表明,所提的联合对抗训练深度学习模型能显著提升对单步对抗攻击与迭代对抗攻击的鲁棒性,并优于传统方法。     

高速漏磁检测过程中管道内外壁缺陷定位方法研究

管道内外壁缺陷的有效区分是对缺陷进行有效量化的前提,提出一种基于动生涡流的高速漏磁检测过程中管道内外壁缺陷的定位区分方法,利用涡流磁场与外磁场的耦合作用时内外壁磁场信号的变化差异特征区分缺陷位置。首先建立高速漏磁检测数学模型,分析了涡流分布特点以及涡流磁场与外磁场耦合作用规律,利用有限元方法计算分析不同位置时,耦合作用规律对管道内外壁磁化状态影响及内外壁缺陷漏磁场信号差异特征;设计高速漏磁检测实验平台,对不同运行速度、不同检测位置处钢管内外壁缺陷区分效果进行实验研究。结果表明,接近磁化线圈位置时,管壁内产生的涡流磁场方向与管道外壁磁场方向相同、与管道内壁磁场方向相反,在离开磁化线圈位置时,涡流磁场方向与管道外壁磁场方向相反、与管道内壁磁场方向相同;不同检测位置处,管壁磁场变化规律相反,且速度越快,磁化状态影响受影响程度越大,内外壁漏磁场信号差异特征越明显,高速检测时可有效对管道内外壁缺陷进行定位区分,实验结果和理论分析具有很好的一致性。     

管道缺陷漏磁检测智能识别技术

针对当前油气管道检测的现状,本文构建了管道漏磁检测系统、设计工程数据库,方便漏磁检测数据的管理和管道缺陷的检测和定位,分析了管道缺陷智能识别的整个过程,借助缺陷漏磁场图像有效地提取缺陷漏磁场特征和评价缺陷外形尺寸,利用插值函数重构缺陷的外形轮廓.     

基于漏磁内检测的缺陷识别方法

基于漏磁原理的管道内检测信号和管壁缺陷之间存在强非线性关系,导致缺陷(特别是小缺陷)识别和分析困难。针对内检测器漏磁信号中的缺陷识别问题,设计一种新的缺陷识别方法,可以在漏磁内检测数据中精确识别缺陷。该方法包括3个部分:针对普通基值校准算法在多通道数据对齐中精度低的问题,提出一种基值二次校准算法,为后续数据分析提供精确数据源;区别于常规方法中用到的峰谷值等显性特征,提出6种更能反映缺陷信号的本质特征,并设计了相应的特征提取方法,为缺陷识别提供精确的分类依据;设计了基于随机森林的缺陷识别算法,可以在漏磁内检测数据中精确识别各种缺陷。最后,对所提出的方法进行了性能对比分析和试验验证。结果表明:所设计的缺陷识别方法准确率为99.59%,其中对小缺陷的识别灵敏度为98.66%,证明所提出的缺陷识别方法可有效地完成目标缺陷的识别。     

载荷作用下管道漏磁内检测信号定量化研究

管道漏磁内检测技术是国际公认的长输油气管道安全维护的最有效方法。为解决载荷作用下长输油气管道漏磁内检测信号定量化问题,本文基于J-A理论建立了改进的三维磁荷数学模型,分析了管道缺陷在内压作用下的磁力学效应对漏磁信号的影响规律,研究了外部载荷作用下缺陷尺寸对漏磁信号影响规律,并通过系统的实验验证了理论模型的正确性。研究结果表明：管道内压增加,材料磁化强度减小,漏磁信号径向分量和轴向分量呈指数函数下降规律;漏磁信号径向分量峰值和轴向分量极大值随着缺陷深度增加而增加,增长率逐渐降低,特征值分别变化6.5%和14.7%;径向分量峰值增长率随长度增加而逐渐降低,轴向极大值线性减小,特征值分别变化21.0%和36.8%,轴向分量对缺陷深度和长度变化更敏感。     

基于卷积神经网络的管道缺陷量化识别方法北大核心CSCD

针对长输油气管道缺陷尺寸的智能识别、有效评估管道损伤程度的问题,提出了一种基于卷积神经网络的漏磁数据智能识别处理方法。该方法将漏磁检测信号的结构化数据作为模型量化分析输入源,可有效减小检测干扰的影响。利用卷积核提取管道缺陷处的漏磁检测数据特征,改进输出层激活函数,线性输出结果,实现对管道缺陷尺寸的智能识别。实验结果表明:该方法对管道缺陷具有良好的量化能力,量化误差为2~4 mm,满足工程需求,同时可快速对工程数据进行批量识别,在管道漏磁内检测数据处理领域具有很好的应用前景。     

基于漏磁成像的焊缝缺陷检测可视化方法研究

针对传统的基于漏磁信号识别方法的局限性,以焊缝缺陷的漏磁图像为研究对象,提出了一种新的基于数学形态学的焊缝缺陷的边缘提取方法,对焊缝与缺陷的识别、缺陷定位等方面进行了深入研究,实现了对焊缝缺陷的可视化图像显示。首先利用所设计的新型磁化系统,对实验板上焊缝不同区域分布的矩形槽缺陷进行了连续非接触漏磁扫描,获取了其三维漏磁信号分布图。然后将其转化为二维灰度图形,利用构造的一种数学形态学优化边缘提取算法对灰度图形进行边缘检测。结果表明,根据边缘检测结果的轮廓图,可直观化缺陷形态、位置等信息,定位精度达到96.67%。该方法能较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现二者的有效分离,具有良好的适应性和实用性。     

基于三维有限元的换热管缺陷漏磁场数值模拟

目前,漏磁内检测技术对换热管检测鲜有应用,阐述了换热管漏磁检测原理,以有限元数值模拟为手段,建立换热管漏磁检测三维有限元模型。通过仿真分析,得出了缺陷尺寸（深度和直径等）、被测管壁厚度及支撑板等参数对漏磁场分布的影响规律,并给出漏磁场随以上参数变化的关系曲线。数值计算结果为漏磁内检测技术应用于铁磁性换热管检测提供理论依据,对缺陷后续的量化分析具有重要意义。