长跨度热力管道的裂纹识别

为了实现管道运行状态和表面裂纹的定期监测,确保长跨度热力管道设施的安全性能和使用性能,对长跨度热力管道的裂纹识别进行连续小波变换研究;推导大跨度热力管道的运动微分方程并建立有限元模型,计算系统位移响应和角度响应,通过连续小波变换分析系统的响应信息研究裂纹识别。结果表明:连续小波变换裂纹识别能力较强,可以精准定位裂纹位置和判断裂纹大小,利用角度响应识别裂纹比利用位移响应识别更有效;管道中流体流速越大,裂纹识别效果越好。     

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。     

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。     

基于小波变换的圆柱壳损伤识别方法研究

将连续小波变换识别裂纹的基本原理运用于圆柱壳的损伤识别研究,利用sym4小波对含裂纹圆柱壳的前四阶振型信息进行多分辨率分析以及连续小波变换,能够准确地识别出裂纹的位置;考虑到实测信号往往是含噪声信号,进一步研究了噪声对识别结果的影响。通过数值算例验证了其可靠性,表明此方法在圆柱壳结构损伤诊断中具有一定的应用价值。     

超声检测中裂纹型缺陷深度的智能识别

为了实现对裂纹型缺陷深度的定量识别,提高超声检测精度,引入小波分析和人工神经网络技术进行缺陷深度的智能识别,从超声检测的基本原理、缺陷深度表征量的确定、超声回波信号缺陷特征量的小波提取、神经网络的结构参数及训练和测试网络等方面,详细探讨了对裂纹型缺陷进行智能识别的方法,论证了运用神经网络进行缺陷智能定量识别的可行性,构造了智能识别实验系统,并利用该系统对所加工的含缺陷试样进行了定量识别试验与分析,结果表明,小波分析和人工神经网络技术的引入能够为超声检测缺陷的定量识别提供行之有效的途径。     

基于小波神经网络的抽油杆缺陷识别

为了正确识别深井泵抽油系统中抽油杆杆体的缺陷以减少油杆井下断裂等事故的发生,讨论了应用小波变换和神经网络技术进行缺陷识别的方法.使用小波与神经网络松散型结合的方法,基于小波包原理,将抽油杆的时域检测信号分解到独立的频带内,应用自适应学习速率梯度下降动量法的BP网络,将提取的频带能量作为神经网络输入,抽油杆的裂纹、腐蚀坑、偏磨、损伤及无缺陷作为神经网络待识别输出.经过实验室大量的实验数据训练和验证,结果表明,此种方法既可以正确识别抽油杆的单一缺陷,也可以识别混合缺陷.     

形态小波在中厚板表面裂纹缺陷检测中的应用

中厚板表面裂纹缺陷在图像中容易受背景噪声和氧化铁皮的影响,传统的图像处理方法很难将裂纹缺陷从图像中检测出来.提出了将形态小波变换应用于中厚板表面裂纹缺陷检测的方法.该方法利用小波分解对突变信号的检测能力,结合裂纹缺陷在形态上近似于直线的性质,将裂纹缺陷从图像中准确提取出来.实验证明形态小波用来检测中厚板表面裂纹缺陷比用其他方法更有效.     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7％.结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7%.结果表明:基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

超声回波法海底管道外涂层检测技术

外防腐层失效是管道腐蚀的重要诱因,对管道外防腐层进行有效检测至关重要,而常见的埋地管道外检测技术很难应用到海底管道。采用数值模拟与试验相结合的方式对管道外涂层超声波检测技术进行研究,建立超声波在管道结构中传播的有限元模型,验证超声波应用于管道涂层检测的可行性;进行超声波涂层检测静态试验,提取超声回波的响应特性并采用小波分析法对回波信号进行降噪;搭建管道外涂层缺陷连续检测室内试验平台,实现管道外涂层缺陷的准确识别。结果表明：超声回波幅值差异能够作为涂层缺陷的判别标准,该检测技术可有效地识别管道的外涂层缺陷,具有较高的检测灵敏度。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波分析与人工神经网络结合对混凝土缺陷超声信号识别的应用

混凝土缺陷的无损检测的准确率和可靠性一直不太理想.本文根据混凝土缺陷超声检测信号非稳态的特点,利用小波包变换提取反映缺陷性质的特征值,并运用神经网络模式识别技术对特征值进行缺陷识别.预制了一组具有裂缝缺陷的混凝土试件,并对其进行了检测,检测结果表明利用小波包变换与人工神经网络相结合的方法进行缺陷识别,可使缺陷位置和范围的判别获得较高的准确率.     

混凝土缺陷智能化快速检测与定量识别技术研究

针对目前混凝土缺陷无损检测技术的不足及相关模型实验研究十分缺乏的现状,结合实际工程中混凝土结构常见的质量缺陷,制作了一系列含有不同类型、性质缺陷及无缺陷的混凝土模型试件,开展了基于先进的信号处理技术和人工智能技术的混凝土缺陷无损检测的模型实验研究。针对冲击回波测试信号非稳态的复杂特性,应用小波变换技术有效地提取了缺陷信号的特征值;并应用极限学习机(ELM)作为分类模型,由此在理论分析和模型试验的基础上,建立了基于小波分析和极限学习机的混凝土缺陷智能化快速检测与定量分类识别系统。结果表明:该系统具有较好的分类识别性能,初步实现了对混凝土缺陷类型、性质和范围的智能化快速定量识别与评价,极大地提高了混凝土缺陷检测与评估的速度及精度。     

采用复连续小波变换的桩基损伤位置识别方法

提出基于复连续小波变换(CCWT)的桩基损伤位置识别方法.首先,对响应信号进行复连续小波变换,得到小波系数矩阵;然后,分析不同频段的相位角,确定桩身损伤位置;最后,通过桩基三维有限元模型数值算例和桥梁桩基实例,对基于复连续小波变换的桩基损伤位置识别方法进行验证.结果表明:复连续小波变换不但能够准确估计桩长,而且能够捕捉相位图上的交叉点,实现桩身损伤位置识别;与传统损伤检测方法相比,复连续小波变换可凸显响应信号的相位信息,成功识别桩身微小损伤的位置;但该方法在识别过程中出现较多的干扰点,需要借助其他桩身损伤检测方法进行判定和排除.     

改进BP神经网络在管道泄漏检测中的应用

管道泄漏检测和定位在管道的安全生产中占有重要的位置.本文将用小波包分解技术提取的管道泄漏检测系统特征信号作为神经网络的输入,建立管道运行状态的神经网络分类器,根据输出对管道的运行状态进行识别.利用小波变换特性提取压力传感器的信号奇异点,根据负压力波定位法对管道泄漏点定位,仿真结果验证了该方法的有效性.     

粗糙表面铁磁性棒材微裂纹检测与信号处理技术研究

为了克服微裂纹检测信号的重复性不能满足准确标定裂纹尺寸要求的缺陷,将测量所得微裂纹信号峰值视为带有噪声的连续峰值信号的采样值,利用小波变换在信号滤波上的优势对微裂纹峰值信号进行滤波后处理,由此确定被测裂纹的标准尺寸及其置信区间,从而使铁磁材料微裂纹检测技术从光洁表面向粗糙表面迈进了一步。     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

基于小波变换的桥梁动态称重系统车轴高精度识别研究

首先利用小波变换对一不能明显识别车轴信息的数值仿真信号进行处理,证明小波变换能够高效放大车轴经过传感器时产生的不连续变化斜率,从而识别出车轴信息.然后基于实桥测试,对那些不能直接识别出车辆信息的FAD信号,通过联合控制最小Shannon熵值和最大相关系数选取最适变换尺度和最适变换小波函数进行小波变换.分析结果表明:对于不能直接识别出车辆信息的FAD信号,小波变换也能准确地识别车辆行驶速度、车轴数目以及车轴间距.小波变换可提高桥梁动态称重(BWIM)系统车轴识别的效率及精度,为将BWIM系统发展为超载车辆控制的有效工具提供技术支撑.     

基于IMU数据的应变解析技术及其应用

长输埋地油气管线在严重的地灾作用下会引发管道变形,如果变形的管段存在缺陷,将极易导致管道失效,造成严重的环境污染和经济损失。准确地获取管道的变形情况并进行安全评价能够为保障管道安全稳定运行发挥重要的作用。基于IMU检测数据,通过小波变换降噪和油气管道设计规范进行特征识别的应变解析算法,能够有效地识别管线上的热偎弯管、冷弯管、弹性敷设段和重点关注段。该算法计算的管段弯曲拉伸应变值将结合ExxonMobil提出的拉伸应变容量预测模型对环焊缝进行基于应变的安全评价。在基于应变设计的高钢级油气管道已在国内油气运输行业得到广泛应用的背景下,可以参考该评价方法开展高钢级管道环焊缝的安全评价。