基于导波理论的管道缺陷成像研究

在导波传播理论和频散波形预测理论的基础上，研究了超声导波在检测管道时，如何利用时域波形重构缺陷图像的问题。由于根据导波检测理论可以获得在任意时间管道表面任意位置的波形信息，而且管道上缺陷的存在直接影响导波信号的幅值，并被包含在回波信号中为传感器接收，所以通过对接收信号进行相应的处理便可预测缺陷处的波形用以成像。针对管道中的单通孔人工缺陷和轴向位置不同的双槽形人工缺陷，利用非轴对称端面加载的传感器激励L（0，2）模态导波进行检测，通过改变传感器周向位置获得一组检测信号以实现缺陷形状的成像。成像结果不仅能反映缺陷的类型，还能实现缺陷在轴向和周向的二维定位，对轴向双缺陷的定位取决于时间参数的选择。     

基于远场涡流的碳钢管道缺陷外检测方法

远场涡流技术广泛应用于铁磁性管道缺陷检测,但探头放入管内时通常需要设备停机。为满足压力管道的在役检测需求,传感器被置放于管外。本文对管道弯头处内外壁缺陷深度和外管壁缺陷走向检测信号的幅值和相位进行研究。结果表明：弯头处传感器电压信号的相位随缺陷深度的增加而近似线性减小,可用于缺陷深度的定量。管壁处传感器电压信号的幅值随外管壁缺陷走向由周向往轴向逐渐增大,可用于同深度缺陷走向的判断。综合运用上述特征信息,可在实际检测中补偿由缺陷走向给深度定量带来的误差。     

基于三轴漏磁与电涡流检测的管道内外壁缺陷识别方法

提出一种用于管道检测中内外缺陷识别装置方案及识别方法,分别通过三轴正交霍尔传感器和电涡流传感器对管道进行检测,将采集的电压信号经由放大滤波、A/D转换进行信号处理后,将漏磁数据存储下来,将存储数据导入上位机软件,训练出SVM分类机后对这些数据进行分类,甄别出缺陷信号,剔除由于管道自身结构影响所产生的干扰信号。再判断漏磁检测出现缺陷异常时,电涡流是否同样检测到缺陷异常,若电涡流的检测未出现异常,则证明管道有外部缺陷;若电涡流的检测出现异常,则证明管道有内部缺陷。利用本方法进行管道缺陷内检测时,可以更准确地识别内外缺陷。     

管道缺陷多超声传感器检测数据的神经网络融合

针对管道缺陷检测的现状,设计了超声传感器阵列检测系统,将神经网络技术应用于数据融合领域,采用改进的BP-LM算法对多个超声传感器测得的管道缺陷数据进行了融合处理.实验室检验结果表明,基于神经网络的数据融合大大提高了信号的质量,改进的BP-LM算法比标准BP算法融合效果更好,收敛速度更快.     

基于磁探针检测的压力管道内壁缺陷评估研究

压力管道由于长期工作于高温、高压等恶劣工作环境下，其内壁容易产生腐蚀、开裂、凹坑等类型缺陷，因此对压力管道内壁实施无损检测非常重要。为了提升检测效率和便捷性，本文采用磁探针法从压力管道外部对内壁缺陷实施评估研究；首先通过仿真分析，探究了管道内壁缺陷处与无缺陷处的理论感应电压信号差异，发现缺陷处的感应电压信号幅值较低；然后通过实验检测评估了预制不同长度内壁缺陷的压力管道感应电压信号分布规律；结果表明，感应电压信号幅值在缺陷位置会突然降低形成波谷特征，并且.波谷宽度与实际的内壁缺陷尺寸具有良好的一致性；将波谷的半峰宽高度H_FWHM作为判断管道内壁有无缺陷的特征阈值，其准确性达到8852%，对于压力管道内壁缺陷的定量化评估具有重要意义。     

矩形脉冲涡流传感器的缺陷定量检测仿真研究

传统的脉冲涡流传感器由于其结构特点,在实际检测中存在自身激励干扰,使得其对缺陷的检测灵敏度不高。为了提高传感器对缺陷的检测能力,采用矩形传感器对铝板上缺陷进行检测。在分析矩形脉冲涡流传感器检测原理的基础上,采用ANSYS仿真软件建立了矩形脉冲涡流传感器检测模型,对矩形激励下方铝板表面涡流分布进行了仿真计算,研究了缺陷对空间三维磁场的扰动规律。仿真结果表明:矩形传感器能够在铝板表面激励出均匀的感应涡流;当有缺陷存在时,提取三维响应信号的幅值为特征量,分析传感器在扫描路径上不同位置检测幅值的变化特征发现,通过3个信号幅值变化的位置和幅值变化的程度可以实现对缺陷长度,宽度和深度进行定量检测。     

远场涡流检测传感器速度效应仿真分析

为了分析远场涡流检测中传感器运行速度对缺陷响应信号的影响,采用多场有限元方法对远场涡流(RFEC)管道检测技术进行仿真研究.首先使用COMSOL有限元软件建立远场涡流管道检测频域与瞬态仿真分析模型,而后利用该模型对远场涡流检测原理以及传感器运行速度与缺陷响应信号的关系进行研究.结果表明:在采用远场涡流传感器检测管道缺陷时,传感器运行速度和行进方向对检测结果的稳定性有较大影响.当传感器运行速度过大时,缺陷检测信号与激励信号的相位差会出现较大变化;当传感器运行速度在2 m/s以下,且沿着激励线圈指向检测线圈的方向运动,检测效果较理想.     

漏磁检测传感器提离值的一种快速估计方法

在漏磁无损检测中,传感器的提离值是影响检测信号大小的一项重要因素.文章在使用ANSYS软件仿真得到漏磁场数据的基础上,结合磁偶极子模型和粒子群优化算法提出一种对霍尔传感器提离值的快速估计方法,并研究了磁化条件及缺陷大小对估计精度的影响.仿真结果表明:提离值的估计误差能达到5%,仿真时间仅2秒,为漏磁检测的实际应用提供了有效的分析方法.     

基于FPGA的管道缺陷检测系统设计

针对长输管道在长时间使用过程中为保证安全，需定期进行管道检测的问题，该文设计了一种基于FPGA的管道缺陷检测系统，该系统通过对多路漏磁传感器的信号经过放大、滤波后采集并经过FPGA控制数据存储到Nand Flash中，完成管道内缺陷信息采集与存储。当完成检测后通过上位机读取检测的数据并进行分析处理，判断管道是否存在缺陷以及缺陷的位置。经实验测试表明，该系统能够准确地定位管道缺陷的位置，位置误差在0.1 m之内，且系统可靠性高、体积小，具有一定的工程应用价值。     

面向曳引钢带缺陷检测的径向磁化电磁传感器仿真研究

针对曳引钢带缺陷检测提出了一种径向磁化电磁传感器,实现曳引钢带缺陷的精准检测.基于电磁耦合和高导磁材料的聚磁特性,采用有限元分析方法建立起径向磁化电磁传感器的等效模型,分析了聚磁铁芯宽度和线圈安匝数对径向磁化电磁传感器测量处磁感应强度大小的影响规律.结果表明,宽度为1 mm的聚磁铁芯具有最佳的聚磁效果,测量处磁感应强度随着安匝数增加而增大并趋于饱和;接着,选取曳引钢带断丝和磨损两类典型缺陷,进一步仿真分析了其缺陷程度与测量点处磁感应强度的映射关系,结果表明,测量点处磁感应强度随着缺陷程度增加而减小;最后,对研制的径向磁化电磁传感器进行性能测试,并将其应用于曳引钢带缺陷检测实验中,测量值与仿真值的最大相对误差为7.8％.     

ANSYS在管道漏磁检测中的应用

在介绍漏磁检测原理的基础上,详细论述了利用有限元法分析缺陷信号的方法以及利用ANSYS对漏磁信号的仿真过程和仿真结果,并对结果进行分析.仿真结果表明,这种方法不仅可以检测到缺陷的存在,而且还能根据缺陷产生的漏磁信号来鉴别缺陷大小形状,判断管道受损程度,对工件的科学合理利用有重要意义.     

基于改进经验小波变换模型的供能管道移动GIS综合智慧巡检策略

当前供能管道巡检策略由于对管道的缺陷特征提取不够纯净,导致缺陷定位准确度差,因此,提出了基于改进经验小波变换模型的供能管道移动GIS综合智慧巡检策略。利用移动GIS技术采集管道数据,根据管道数据采用改进经验小波变换模型对管道缺陷特征进行提取,其树状结构的子频带自分解能够准确分辨出缺陷源信号与其他干扰信号,提取到更加纯净的缺陷特征,并对缺陷特征向量特征集进行滤波,从而计算出管道缺陷的具体位置。在实验论证中,对提出的策略的定位准确性进行了验证,结果表明,提出的策略应用于供能管道巡检中,对管道缺陷定位的准确性较高。     

基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别

为车辆管理人员及时制定维修策略提供依据，该文设计了基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别方法。依据霍尔速度传感器在地铁车辆制动系统运行时的输出波形，构建故障状态时速度传感器的线性时不变系统。利用迭代学习算法的迭代过程，依据线性时不变系统的理论输出值与速度传感器的实时采集值，利用跟踪器迭代运算传感器残差值，获取传感器故障信号；将传感器故障信号输入学习过程的决策逻辑识别模型，决策逻辑识别模型利用加权KNN分类器，输出地铁车辆速度传感器故障类型，实现地铁车辆速度传感器故障识别。实验结果表明，该方法可以精准识别地铁车辆速度传感器的虚接故障、断线故障等不同类型故障，故障识别准确率高。     

压力管道缺陷电磁超声/脉冲涡流复合检测方法研究

针对压力管道内、外壁缺陷快速检测的需求，根据电磁超声/脉冲涡流复合检测原理，研究压力管道深层和表层缺陷同步检测方法。首先，利用有限元仿真软件建立电磁超声/脉冲涡流复合检测模型，研究复合式探头的检测原理；接着，研究深层及表层缺陷对电磁超声/脉冲涡流复合信号的影响规律和信号分离方法；最后，制作电磁超声/脉冲涡流复合式探头实物，并对带有深层和表层缺陷的压力管道试件进行试验测试。试验结果表明：论文研究的复合检测方法能够从管道外部有效检出压力管道外表面宽1 mm、深2 mm裂纹和管道内壁2 mm厚度减薄缺陷，弥补了两种检测技术单独使用时存在缺陷检测盲区的不足，且具有较高的检测精度。该检测方法经过进一步优化有望用于压力管道表层和深层缺陷同步快速检测。     

漏磁信号的有限元分析与仿真

在无损检测中,仅仅发现缺陷的存在是不够的,如果能从检测到的缺陷信号中,提取被检件上缺陷的参数,从而了解被检件受损程度,这对被检件合理使用具有重要意义。该文叙述了漏磁检测的原理,介绍了有限元分析方法在管道缺陷漏磁检测中的应用,利用ANSYS软件对不同大小形状的管道缺陷产生的漏磁信号进行仿真分析,并给出了二维仿真结果,由此推导出漏磁信号的参数与缺陷形状大小的对应关系,进而由所检测到的信号反推出被检件损伤情况,为缺陷鉴别及管道寿命评价提供依据。     

管道超声导波检测用磁致伸缩涂层传感器研究

为克服磁致伸缩带材导波检测技术对耦合剂的依赖,又能满足对异形部件的检测需求,本文提出了一种磁致伸缩涂层导波检测的新方法。结合Fe-Ga磁致伸缩合金具有高的磁机械耦合系数,通过热喷涂技术制备Fe-Ga合金涂层,磁致伸缩为32 ppm。在1m长预置人工缺陷的316L不锈钢管道一端喷涂Fe-Ga涂层,设计磁致伸缩涂层传感器的结构和参数,得到产生偏置磁场与通入直流电的关系为17.05I Oe。通过频散曲线确定管道纵向导波的激励频率为180kHz,当偏置磁场为273 Oe时,得到缺陷处L(0, 1)、L(0, 2)和端面处L(0, 2)的回波信号幅值分别为0.24 V、0.20 V和1.44 V,说明磁致伸缩涂层传感器不仅能检测出缺陷,还能有效克服带材传感器需要耦合剂和适用对象有限的问题,可应用于管道在线监测,具有重要应用前景。     

小波分析在管道缺陷超声检测中的应用

在管道缺陷超声无损检测中，作为检测基本数据的脉冲反射回波信号受到电子噪声(包括热噪声和量化噪声)和结构噪声的干扰，使材料的缺陷信号变得难以识别。小波变换借助于时．频局部分析特性，已成为现代信号处理中的一种重要方法。在阐述小波变换基本原理的基础上，研究了管道超声缺陷信号的小波分解与重构。利用此方法对超声信号进行分析，可方便地识别是否存在缺陷以及缺陷的位置。     

基于改进YOLOv5算法的管道漏磁信号识别方法

长输油气管道作为能源运输的主要方式,安全问题至关重要;管道漏磁内检测技术作为管道缺陷检测的重要方法之一,在管道安全保障中发挥着重要作用;人工智能技术可实现管道内检测数据的自动识别,对于减少人力工作量,减少人为误差,提升数据判读准确性具有重要意义;通过引入损失函数Distance-IoU对目标检测算法YOLOv5进行改进,利用改进YOLOv5算法对管道漏磁数据进行训练,使之具有对漏磁缺陷信号自动识别的能力;通过实验,对实际漏磁内检测数据进行识别;结果表明,改进的YOLOv5算法实现了管道缺陷漏磁信号的自动检测识别;并且在相同的训练条件下,改进的YOLOv5算法相较于原始算法准确率有明显的提升,在识别缺陷数量上其精度达到92.8%,比原算法提升了3.22%,改进后的模型损失函数平均损失率为3.6%,比原始YOLOv5模型降低了2.2%,表明该方法在管道缺陷漏磁数据自动识别检测方面具有较好的可行性。     

利用正交型锁相放大器实现三维磁场微弱信号检测

变磁场测量(ACFM)是近年兴起的可以定量的无损检测技术,为实现该检测方法,设计了由矩形激励线圈和正方体检测线圈构成的三维ACFM传感器激励和感应空间磁场的变化,提出了利用正交型锁相放大器(LIA)的信号检测方法实现传感器的每个方向毫伏级变化的微弱感应电压信号的精确测量。并在此基础上建立了基于频率扫描技术的缺陷识别模型,结果表明:该检测方法达到了对三维磁场微弱感应信号测量和对任意走向裂纹识别的目的。     

脉冲涡流矩形传感器的多维信号特征分析与缺陷识别

脉冲涡流是一种可以对飞机结构中缺陷进行有效检测的电磁无损检测技术.本文设计了三维检测传感器,并对矩形激励传感器中的多维检测信号进行了研究.分别在传感器不同扫描方向下,对三维检测传感器的Bx、By与Bz曲线进行了特征分析.实验证明取其中任意两路信号都可构成蝶形图,可以有效地实现缺陷的判别.对检测信号进行特征分析后,不仅可以判断缺陷的有无,还可以评估缺陷的长度,深度等信息,为进一步实现飞机机身缺陷的定量检测提供了有价值的参考.脉冲涡流技术将会在航空无损检测领域发挥重大的作用.