基于低频电磁波的管道机器人定位技术

针对浅海海底泥面下管道维护要求及管道对普通电磁波的屏蔽特点，给出了基于磁偶极子模型的超低频电磁波磁场分布、提出了基于超低频电磁波的多传感器管道机器人示踪定位模型。根据超低频电磁波磁场对称分布的特点，给出了求解低频电磁波发射源位置参数的DLM离散非线性最小二乘迭代算法，及迭代算法的初值计算方法。实验表明，用该迭代初值进行DLM迭代，能够收敛到期望的局部最小值，能够计算超低频波发射源的位置，实现管道机器人的示踪定位问题。     

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。     

基于容积卡尔曼平滑滤波的管道缺陷定位技术

针对管道测量系统MEMS惯性元件的漂移,且难于获得GPS信息进行有效误差累积抑制的问题,创建了管道测量系统9维系统状态误差方程和基于速度差和基准点位置差的观测方程,提出采用容积卡尔曼平滑滤波算法。该算法由以里程轮速度为观测量的正向容积卡尔曼滤波算法和以基准点位置为起点的反向平滑两级滤波组成,实现管道缺陷地理坐标的最优估计。管道缺陷定位实验结果表明,该算法能有效补偿长航时导航参数误差,10 km测量精度可以达到10-3数量级,能够满足管道内检测定位精度要求。     

基于模糊免疫算法的管道缺陷磁记忆识别

在金属管道的磁记忆检测中,管道缺陷状态的识别普遍是基于单个检测信号特征值来进行分析的。这种方法存在误检率高、可靠性低等问题。为此,构建了一个基于模糊免疫算法的智能识别模型,将磁记忆检测信号多个特征值组合为一个向量,作为识别模型的输入向量,以分析识别管道缺陷的状况。实验表明,该方法能够对管道缺陷进行准确、有效的识别。     

基于电磁法对金属管道缺陷检测的仿真与试验研究

建立传感器扫描管道缺陷的动态模型，传感器扫描过程中遇到缺陷，磁感应强度会迅速减小，利用三维云图测量可计算缺陷的大小。搭建试验台验证仿真模型的正确性，采用数据剖分的处理方法，选取测点4为标准数据，时间为t=4.0813 s,U=1.89 mV作为标准信号值。试验结果表明，在管道缺陷处信号值低于无缺陷处，且缺陷量越大信号值越低，利用信号值的大小和衰减位置可以确定金属管道破损点。研究表明，电磁法可以有效地对金属管道缺陷进行评价，为后续管道完整性评估提供试验支撑。     

计算机图像分析技术在天然气管道腐蚀检测中的应用

将计算机图像分析技术应用于天然气管道腐蚀检测之中，解决了传统检测方法不能直接反映天然气管道内壁情况的缺陷。本文介绍了这种方法的硬件组成，为了提高管道内壁图像的质量，增加图像的可观观，本文还提出了一种新型的图像模糊增强算法。     

基于边缘轮廓的管道裂纹缺陷检测算法研究

为了提高管道内部缺陷检测的效率,论文提出一种基于边缘轮廓的管道缺陷检测算法。利用管道机器人搭载视觉传感器获取图像,先对图像进行预处理,用最大类间方差法进行图像分割,并对形态学运算后的二值图像提取其边缘,然后基于边缘轮廓对缺陷进行特征提取,计算缺陷的周长,长轴和短轴等特征参数,并提出长短轴的改进算法,最后完成识别。实验结果表明论文所用算法速度较快且正确率高,能够满足管道缺陷检测的要求。     

基于低频电磁波的管道机器人定位技术

针对浅海海底泥面下管道维护要求及管道对普通电磁波的屏蔽特点,给出了基于磁偶极子模型的超低频电磁波磁场分布,提出了基于超低频电磁波的多传感器管道机器人示踪定位模型.根据超低频电磁波磁场对称分布的特点,给出了求解低频电磁波发射源位置参数的DLM离散非线性最小二乘迭代算法,及迭代算法的初值计算方法.实验表明,用该迭代初值进行DLM迭代,能够收敛到期望的局部最小值,能够计算超低频波发射源的位置,实现管道机器人的示踪定位问题.     

管道裂纹远场涡流检测正演模型设计

管道远场涡流裂纹缺陷检测的本质是电磁场反演问题,由于先验约束条件的不足,缺陷尺寸的定量检测成为一个无定解的不适定问题。提出了一种基于BP神经网络学习算法的管道远场涡流检测正演模型的设计方法,通过对轴对称缺陷管道模型的仿真研究,提取出与缺陷尺寸显著相关的关键磁场特征量,实现了从管道裂纹缺陷尺寸空间到磁场信号特征空间的非线性定量映射。经测试,正演模型对远场涡流特征信号具有良好的逼近精度和推广能力,可为管道轴对称裂纹缺陷的定量反演评估提供有效的先验知识和约束条件。     

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。     

采油用钢管的检测与缺陷识别

采油用钢管的检测关系采油井的安全和生产效率.目前国内、外采用水压法对新、旧采油用管检测,但只能检出通孔和丝扣损伤少数缺陷.本文用漏磁方法结合磁通量高速检测法可检出管体内、外壁及内部各种缺陷.通过长期检测的积累,并将检测图形曲线与有缺陷的采油用管解剖对比资料输入计算机作为模板.检测中,由计算机根据检测结果与模板比较,分析、识别缺陷类型,分选出含对油井有危害缺陷的和无危害损伤的采油用管.     

基于矩形线圈水平分量磁场分析的脉冲漏磁检测研究

针对铁磁性材料金属的缺陷检测,提出了一种基于矩形线圈水平分量磁场分析的检测方法.在涡流和漏磁理论基础上,建立了矩形激励线圈检测仿真模型.仿真表明:矩形线圈的下方水平磁场平整,当线圈轴线与缺陷方向垂直时,线圈底部水平分量的磁场与缺陷形成90°夹角.在铁磁性金属材料中,铁和空气介质处相对磁导率不一致导致磁场的偏转,产生了较强的漏磁场.在非铁磁性金属中,磁感线在缺陷处分布较为平滑,并不存在漏磁现象.搭建了检测平台,并分别在缺陷边缘和上部放置了Hall和GMR巨磁阻传感器进行检测.实验结果表明:在铁板表面,z分量磁场是涡流场和漏磁场的矢量叠加,磁场强,但与缺陷深度并没有线性关系;x分量磁场是单一的漏磁场,与缺陷深度存在线性关系,可以对缺陷进行定量分析.     

管道内壁缺陷漏磁信号的ANSYS仿真与分析

漏磁探伤法所检测到的缺陷除了可能是内表面或外表面、纵向或横向这些属性之外,它还有分等级的问题,即可能是一个导致管道报废的缺陷,也可能是一个不影响使用的”合格”缺陷,这要求检测系统有自动识别的功能。以管道内表面缺陷作为研究对象,利用有限元分析软件作为仿真分析工具,对不同内表面缺陷所产生的漏磁信号进行仿真分析,仿真结果表明,不同缺陷所产生的漏磁信号不同,缺陷的参数与其所产生的漏磁信号的参数之间有一定的对应关系,通过大量的模拟仿真数据和实测数据可找出这种对应关系,从而为缺陷的鉴别和管道使用寿命的评价提供依据。     

基于蚁群神经网络的油气套管裂缝缺陷检测

提出一种基于蚁群神经网络的漏磁信号定量分析方法.首先,通过有限元仿真,分析和确定了漏磁信号中能够反映裂缝缺陷参数的各个特征量;其次,通过对蚁群算法原理的研究,建立了以漏磁信号为对象的神经网络模型;最后,模拟实际检测中不同缺陷信号的特征量作为网络输入,并对网络性能进行测试.实验结果验证了蚁群神经网络的可行性,并且能明显改...     

螺纹缺陷识别的ANSYS仿真研究

针对钢管螺纹缺陷的识别,提出了采用交变漏磁法进行判别。应用有限元法对钢管螺纹缺陷的漏磁场进行仿真,使带偶极子模型的近似解析解得到弥补。根据有限元建模理论建立了模型,仿真得到有无缺陷两种情况下的螺纹结构的磁场分布,提出了螺纹缺陷的识别方法:对漏磁场分析主要采用的是漏磁场的水平分量Bx,整个无缺陷螺纹结构整体为一宽裂纹,伴有一系列表征螺纹结构的有规律的小脉冲,当有缺陷出现时,有规律分布的小脉冲就会被破坏掉,对比有无缺陷仿真结果可完成对缺陷的识别,仿真结果与实际情况相符。本研究结果为实验设计提供了有力依据。     

一种新型磁阻式传感器在漏磁检测中的应用

与传统的磁性传感器相比,巨磁阻传感器具有灵敏度高、可靠性好、测量范围宽、体积小、价格低等优点。随着纳米技术的发展,巨磁阻传感器必将成为这些传统磁性传感器的替代品。介绍了巨磁阻传感器的原理及其在缺陷漏磁信号检测中的应用,表明采用巨磁阻传感器的检测系统可以检测到管道壁上的微小缺陷。     

钻杆漏磁检测探头的设计

钻杆经常在加厚过渡区与杆体交界处发生穿刺或断裂失效,利用有限元分析软件模拟仿真,通过电磁场数值计算,对钻杆漏磁检测探头进行了磁路分析、结构优化及量化设计。给出了钻杆漏磁检测探头总体结构设计。提出并探讨了探头芯最佳检测姿态及其必要性。设计出了探头芯多个浮动自由度的实现方案。阐述了减少检测盲区的途径及检测探头的模块化设计。实验测试表明:该漏磁检测探头具有检测盲区小、探头芯柔性化、模块化的特征和良好的试用效果。     

脉冲漏磁检测技术中新型传感器设计及实验验证

漏磁检测法广泛应用于铁磁性材料的缺陷检测.应用有限元法对一新型脉冲漏磁传感装置下钢管缺陷产生的漏磁场进行了仿真分析,仿真结果表明提取缺陷漏磁场三维分量进行缺陷识别,相比较传统的提取一维或二维缺陷漏磁场分量而言,可获取更多有关缺陷尺寸、位置等信息,提高对缺陷的识别能力.采用所设计的新型脉冲漏磁传感器,对脉冲漏磁三维检测分量信号进行了分析,由三维检测信号峰值扫描波形可有效识别缺陷,并评估缺陷长度、深度等信息;实验结果与仿真分析有较好的一致性.     

温度对漏磁信号影响的研究

针对传统的漏磁检测方法,分析了温度对漏磁信号的影响,对不同温度下试件的漏磁信号特点进行了研究。建立了铁磁材料磁导率随温度变化的对应关系,进行了热磁耦合仿真和试验,仿真结果和试验结果具有较高的一致性,表明随着铁磁材料温度的升高,磁导率下降,漏磁场的磁场强度增强,分布范围扩大。