基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射

由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系，由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点．本采用小波基函数神经网络的方法，建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射．算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理，经过多层分辨率的训练．网络输出表明，该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征，为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法。     

基于LS-SVM的管道二维漏磁缺陷重构

针对铁磁材料的无损评估中,漏磁信号描述缺陷的几何特征难点,提出了应用支持向量机对二维缺陷重构的新方法,支持向量机输入是漏磁信号,输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。网络学习采用最小二乘算法,训练样本由实验数据与仿真数据组成,测试样本为人工裂纹缺陷。该方法实现了人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,并与径向基神经网络重构结果进行了比较。试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

金属磁记忆漏磁信号检测钢绞线拉索锈蚀模型和试验

为检测斜拉桥重要承载构件——钢绞线拉索锈蚀状况,引入金属磁记忆技术,结合缺陷漏磁信号检测磁偶极子模型,建立了钢绞线锈蚀缺陷漏磁模型,并开展钢绞线试件锈蚀缺陷漏磁信号有限元数值仿真模拟和试验验证.通过理论研究、仿真分析和试验验证,剖析了钢绞线锈蚀缺陷漏磁信号分布变化特征,构建了漏磁信号检测钢绞线锈蚀的判别准则.研究结果表...     

管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

管道检测是石油天然气工业的一个重要课题.在管道缺陷检测中,利用缺陷的漏磁通从而设计有效的漏磁检测装置来检测缺陷是目前研究的热点,而如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.本文在分析漏磁检测原理和漏磁检测数据特征的基础上,根据对重要数据采用无损压缩、对非重要数据采用有损压缩的原则,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合Huffman算法以及小波有损压缩的优点,设计了大容量高保真管道漏磁检测数据压缩算法,并利用FPGA设计了相关的数据采集压缩电路来验证和实现该算法.实验表明该算法具有较高的压缩比并能很好的再现管道检测原始数据.     

基于区域生长规则的多传感器漏磁检测信号分割方法

通过对多传感器所采集的管道部件和缺陷的漏磁信号的特征分析,提出了采用图像分割技术中的区域生长规则分割多传感器漏磁检测信号的算法,为漏磁检测信号的分析与识别奠定了基础。     

基于布谷鸟搜索算法的漏磁反演方法研究

针对漏磁检测中的缺陷反演重构问题,引入了一种新型启发式优化算法—布谷鸟搜索算法,提出了以径向基函数神经网络为前向模型,布谷鸟搜索算法用作迭代算法的漏磁反演方法.为验证该反演方法的有效性,分别使用了不含噪声和含噪声的漏磁仿真信号以及实测漏磁信号.实验结果表明,与粒子群优化算法和差分进化算法相比,布谷鸟搜索算法的处理误差最小,而且对含噪声仿真漏磁信号和实测漏磁信号的重构结果依然能够较好地逼近真实缺陷.因此,基于布谷鸟搜索算法的反演方法对噪声具有一定的鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演方法.     

管道缺陷定量识别技术的研究

对管道漏磁在线检测仪的总体设计和各部分的工作过程进行了简要介绍，对硬件设计进行分析，采用工程数据库技术对检测数据管理，采用滤波和数字平滑方法消除干扰影响的方法，选取了缺陷漏磁场特征量，并提出了缺陷外形参数的评价方法，利用非线函数插值方法对漏磁信号补偿和凹坑缺陷轮廓的局部逼近，使缺陷检测达到定量化，整套方案实验 证有效，可行。     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

油气管道缺陷漏磁检测试验

在油气管道检测中,缺陷的定量分析一直是个难题.通过试验研制了管道漏磁腐蚀检测器,在钢管(273mm,壁厚为14.3mm)上设计了系列缺陷,并采集了缺陷漏磁的相关信号.研究了管道缺陷漏磁信号的分布规律和缺陷的几何尺寸大小之间的关系,结果表明,缺陷漏磁场检测信号的两波谷间距、检测到信号的传感器数和信号峰谷值分别是缺陷长度、宽度和深度量化分析的重要特征量,并由此得出缺陷长、宽、高的计算方法.通过该方法对缺陷的漏磁信号进行量化分析,表明缺陷长度、宽度和深度的平均绝对误差分别为2.4mm、8.3mm和0.8mm.