漏磁檢測中缺陷參數(shù)預測與定量分析.pdf

1、工業(yè)無損檢測的方法有許多，如渦流檢測、磁粉檢測、漏磁檢測、超聲檢測等。其中，漏磁檢測具有檢測速度快、檢出率高、靈敏度高、操作簡單等優(yōu)點，可在多種復雜的環(huán)境中進行檢測，且有易于實現(xiàn)缺陷參數(shù)的定量檢測的特點。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，人們對管道的檢測質量有了更高的要求。在對管道進行檢測時，不單要發(fā)現(xiàn)缺陷，更重要的是要對缺陷進行定量分析。要實現(xiàn)缺陷參數(shù)的準確預測和定量分析，不僅要了解缺陷參數(shù)與漏磁場之間的關系，即漏磁檢測中的前向問題，還要研究由缺陷

2、漏磁信號反演缺陷參數(shù)的問題，即漏磁信號的逆向求解的問題。 本文首先采用磁偶極子法對缺陷與漏磁場的關系進行研究，利用一種圓柱體磁偶極子模型，通過改變圓柱體的長軸，短軸，以及圓柱的高度，來描述腐蝕坑、裂紋、孔洞、溝槽等常見缺陷類型，得出了缺陷和漏磁場的變化規(guī)律，也實現(xiàn)了一種磁荷模型對多種缺陷的描述。 然后，研究了一種漏磁檢測的系統(tǒng)分析模型，對漏磁檢測中的前向問題(從給定的激勵源和已知參數(shù)的缺陷來計算所對應的漏磁場)和逆向問題

3、(從給定的缺陷漏磁場來估計對應的缺陷的參數(shù)或輪廓)進行了分析，從理論上研究了缺陷參數(shù)預測的問題；研究了幾種常見的缺陷參數(shù)預測的方法，并對這幾種缺陷參數(shù)預測方法的特點進行了分析。 在此基礎上，提出了一種基于小波神經網(wǎng)絡的迭代逆向求解算法，來解決漏磁檢測中的缺陷定量檢測問題，其中以小波神經網(wǎng)絡作為求解的前向過程，使用檢測試件得到的漏磁信號，作為訓練樣本，對小波神經網(wǎng)絡進行訓練，使其形成由缺陷參數(shù)到試驗樣本信號的映射；求解優(yōu)化過程采用