基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

缺陷参数与漏磁信号相互关系的实验研究

为了评价无缝钢管表面缺陷的严重程度,必须估测出缺陷的深度、宽度等参数。文章阐述了漏磁探伤中缺陷参数和漏磁信号的相互关系。通过对实验结果的分析表明：缺陷的深度、宽度及倾角分别与漏磁信号的幅值成一定的函数关系,根据信号的特征可反演出缺陷的大小。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中，信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致，对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输人信号，与之相邻的传感器输出信号作为参考信号，采用归一化自适应滤波对主输人信号进行处理。结果表明，采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

ANSYS在管道漏磁检测中的应用

通过对管道漏磁检测技术和有限元分析软件ANSYS的介绍，得到了有限元分析软件ANSYS在管道漏磁检测中应用的具体事例，通过计算分析得出一系列管道缺陷的漏磁信号曲线，为实现管道缺陷的智能诊断打下了基础。     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

输油管道漏磁检测信号自适应滤波的研究

在采用漏磁法对输油管道进行无损检测过程中,信号会受到各种噪声的干扰。介绍了输油管道漏磁检测方法及归一化最小均方自适应滤波方法。通过实验装置采集了含有噪声的漏磁信号。由于各传感器提离值不能保证一致,对信号进行了补偿调整。将一路的传感器输出信号作为主输入信号,与之相邻的传感器输出信号作为参考信号,采用归一化自适应滤波对主输入信号进行处理。结果表明,采用归一化最小均方自适应滤波方法可使缺陷漏磁信号的信噪比得到显著的提高。     

一种新的漏磁无损检测特征量提取方法

介绍了漏磁检测的基本原理,针对已有的局限性提出了一种新特征量提取方法;该特征量在评判缺陷深度时,不受缺陷宽度的影响,通过有限元仿真对比分析了缺陷深度和宽度的变化对特征量的影响,并进行了缺陷检测实验;实验结果与有限元仿真结果证明了所提出的特征量可用于评判缺陷深度。     

管道缺陷漏磁检测中巨磁阻传感器应用研究

磁性传感器在无损检测中已经有了很大的应用，与传统的磁性传感器相比，巨磁阻传感器有着灵敏度高、可靠性好、测量范围宽、体积小，价格低等优点．本介绍了漏磁检测及巨磁阻传感器的原理，设计了巨磁阻传感器阵列，以及基于PC104的数据采集装置，实验结果表明，系统可以检测到管道壁上的微小缺陷。     

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。     

Research on Magnetic Flux Leakage Detection Method for Subsea Pipeline

The intelligent pig based on the (MFL) is frequently used for in-line inspection of transportation pipelines. The article discusses the key technology of an MFL tool that includes the sensor‘s structure, the constitution of tool hardware, software and the analysis method of MFL signal.     

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.     

漏磁法测量导磁材料的厚度及缺陷

阐述了电磁式漏磁通法检测导磁材料厚度及缺陷的原理，推导了厚度测量的理论依据．基于该原理设计了传感器，建立了试验平台，并对影响传感器特性的单一因素进行了试验与分析．结果表明：采用聚磁件。减小提高距离，增加线圈匝数和励磁电流，减小传感器列间隙，减少磁化时间均可提高传感器分辨率；环境温度对测量结果影响可以忽略；对缺陷只能作定性检测；被测对象的材质对测量结果影响较大，检测不同材质对象时应分别标定．     

缺陷长度对漏磁场的影响

漏磁检测的量化问题是漏磁检测应用推广需要解决的关健问题,对缺陷漏磁场特征与缺陷长度的关系进行了研究,表明缺陷长度是影响漏磁检测缺陷量化的重要参数。     

大电流变流变压器漏磁发热的研究

大中型变流变压器漏磁发热问题是变压器运行中一个突出问题．通过分析局部发热的部位及原因，提出抗漏磁发热的途径及方法．     

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。     

基于霍尔元件阵列的缺陷漏磁检测技术研究

利用高灵敏度霍尔器件,设计研制了多通道阵列式漏磁检测传感器及信号处理电路.对不同几何参数的铁磁性试件缺陷进行了检测实验研究,该漏磁检测系统可实现地磁场激励和人工弱磁激励下的缺陷信号图像显示.探讨了基于多通道漏磁信号的缺陷表示方法,并利用人工神经网络技术对基于多通道传感器漏磁信号的缺陷反演问题进行了初步研究,表明利用霍尔元件阵列检测装置和人工智能信息处理方法,可以实现多通道漏磁信号与缺陷参数的非线性拟合,进而实现漏磁检测中的缺陷定量化分析.     

基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别技术

针对疲劳裂纹难以定量识别的问题,提出一种将主成分分析（PCA）和粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）相结合的建模方法,通过建立漏磁信号与疲劳裂纹宽度、深度之间的非线性映射关系,对疲劳裂纹宽度、深度进行定量识别.搭建漏磁检测系统,采用疲劳拉伸试验制备一系列疲劳裂纹样本,通过疲劳裂纹漏磁定量识别实验,建立漏磁缺陷样本库,对基于PSO-LSSVM的疲劳裂纹漏磁定量识别方法的可行性进行验证.结果表明,该方法能够有效定量识别尺寸小于1 mm;疲劳裂纹的宽度、深度,误差在0.1 mm左右.