基于漏磁檢測機理的鋼管小缺陷精確量化識別理論及系統(tǒng)研究.pdf

1、采用漏磁檢測方法檢測鋼管缺陷時,缺陷信息的傳輸與采集可能在多個環(huán)節(jié)上受到干擾和影響.在分析這些干擾源對缺陷漏磁場信號影響的基礎上,精心設計了根據(jù)相對速度調(diào)整截止頻率的程控高通和抗頻率混疊濾波器.當放大電路的放大倍數(shù)取70倍時,信號的信噪比(SNR)在30dB以上,達到或接近測量儀器的水平.設計了獨特的單通道雙放大倍數(shù)電路,分別為70倍和30倍放大,不同尺寸的缺陷可以使用不同放大倍數(shù)的信號進行分析. 從數(shù)字信號處理的角度對磁電信號

2、的相位和時延誤差進行了校正,消除了信號中的趨勢項,并進行了平滑和濾波處理,消除了信號中的奇異點和偶然干擾因素；對缺陷信號沿鋼管軸向逐個斷面進行擬合,得到缺陷漏磁場的一系列"切片"信號,由這些"切片"信號完成了缺陷漏磁場的空間重構(gòu).對重構(gòu)的缺陷漏磁場信號進行離散采樣,提取出虛擬的最佳位置傳感器信號,用于對缺陷的定量分析與計算. 使用雙正交樣條小波方法提取、計算了包括峰-峰值U<,p-p>、谷-谷值D<,v-v>、面積S<,α>、能

3、量E等在內(nèi)的缺陷信號的15個主要特征量.對不同尺寸的相同類型缺陷信號特征量和不同類型缺陷信號特征量進行了對比分析,為缺陷的分類和定量計算提供了充分和有效的信息. 建立了缺陷模式識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,為每類缺陷設計了專門的識別網(wǎng)絡,每個識別網(wǎng)絡采用單輸出方式,提高了分類識別的準確性.網(wǎng)絡訓練時采用附加動量因子的梯度下降算法,加快了網(wǎng)絡的收斂速度.分類識別結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的缺陷分類器具有較高的正確性. 建立了缺陷