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漏磁检测中缺陷参数预测与定量分析 摘要 工业无损检测的方法有许多，如涡流检测、磁粉检测、漏磁检测、超声检测等。 其中i 漏磁检测具有检测速度快、检出率高、灵敏度高、操作简单等优点，可在多种 复杂的环境中进行检测，且有易于实现缺陷参数的定量检测的特点。随着现代工业的发 展，人们对管道的检测质量有了更高的要求。在对管道进行检测时，不单要发现缺陷， 更重要的是要对缺陷进行定量分析。要实现缺陷参数的准确预测和定量分析，不仅要 了解缺陷参数与漏磁场之间的关系，即漏磁检测中的前向问题，还要研究由缺陷漏磁 信号反演缺陷参数的问题，即漏磁信号的逆向求解的问题。 本文首先采用磁偶极子法对缺陷与漏磁场的关系进行研究，利用一种圆柱体磁偶 极子模型，通过改变圆柱体的长轴，短轴，以及圆柱的高度，来描述腐蚀坑、裂纹、 孔洞、沟槽等常见缺陷类型，得出了缺陷和漏磁场的变化规律，也实现了一种磁荷模 型对多种缺陷的描述。 然后，研究了一种漏磁检测的系统分析模型，对漏磁检测中的前向问题( 从给定 的激励源和已知参数的缺陷来计算所对应的漏磁场) 和逆向问题( 从给定的缺陷漏磁 场来估计对应的缺陷的参数或轮廓) 进行了分析，从理论上研究了缺陷参数预测的问 题；研究了几种常见的缺陷参数预测的方法，并对这几种缺陷参数预测方法的特点进 行了分析。 在此基础上，提出了一种基于小波神经网络的迭代逆向求解算法，来解决漏磁检 测中的缺陷定量检测问题，其中以小波神经网络作为求解的前向过程，使用检测试件 得到的漏磁信号，作为训练样本，对小波神经网络进行训练，使其形成由缺陷参数到 试验样本信号的映射；求解优化过程采用遗传模拟退火算法。 最后，通过实验验证了缺陷定量预测的结果，证明了此方法的准确性、可靠性。 关键字：漏磁场；磁荷模型；定量检测；小波神经网络；迭代逆算法 t h ed e f e c tp a r a m e t e rp r e d i c t e da n dq u a n t i t a t i v ea n a l y s i si n m f li n s p e c t i o n a b s t r a c t t h e r ea r em a n yw a y si ni n d u s t r yn od a m a g ei n s p e c t i o n ，s u c ha se d d yi n s p e c t i o n ， m a g n e t i cp o w d e ri n s p e c t i o n ，m a g n e t i cf l u xl e a k a g e ( m f l ) i n s p e c t i o n , u l t r a s o n i ci n s p e c t i o n a n ds oo n a m o n gt h e m ，m f li n s p e c t i o nh a sm a n ya d v a n t a g e s ，s u c ha sq u i c k l ys p e e d ，h i g h d e t e c t i o nr a t e ，h i g hs e n s i t i v i t y , o p e r a t i o ne a s i l ya n ds oo n m f li n s p e c t i o nc a nt e s t i n v a r i e t i e sc o m p l e xe n v i r o n m e n t ，a n dh a sac h a r a c t e r i s t i co fr e a l i z i n gq u a n t i t a t i v ei n s p e c t i o n o ft h ed e f e c tp a r a m e t e re a s i l y w i t ht h ed e v e l o p m e n to fm o d e mi n d u s t r y , p e o p l eh a v e h i g h e rq u a l i t yr e q u i r e m e n t sf o rp i p e l i n ei n s p e c t i o n w h e ni n s p e c t ，n o to n l yf i n dt h ed e f e c t ， b u ta l s oq u a n t i t a t i v ea n a l y s i st ot h ed e f e c te s p e c i a l l y t or e a l i z et h ed e f e c tp a r a m e t e r a c c u r a t e l yp r e d i c t i o na n dq u a n t i t a t i v ea n a l y s i s ，n o to n l yu n d e r s t a n dt h er e l a t i o nb e t w e e n d e f e c tp a r a m e t e ra n dm f lf i e l d ，b u ta l s os t u d yt h ep r o b l e ma n t i p u s hd e f e c tp a r a m e t e r f r o mm f l s i g n a l i nt h i sp a p e r i tf i r s t l yu s em a g n e t i cd i p o l et os t u d yt h er e l a t i o nb e t w e e nd e f e c ta n d m f lf i e l dw i t ho n ek i n do fc y l i n d e rm a g n e t i cd i p o l em o d e lt od e s c r i b et h ec o r r o s i o np i t s ， c r a c k s ，h o l e s ，g r o o v e sa n do t h e rt y p e so fc o m m o nd e f e c tb yc h a n g i n gt h el o n g 。a x i s ， b r a n c h y a x i sa n dh e i g h to fc y l i n d e r n o to n l yg e tt h ec h a n g er u l eo f d e f e c ta n dm f lf i e l d ， b u ta l s oa c h i e v eak i n do fm a g n e t i cc h a r g em o d e lt od e s c r i b eaw i d er a n g eo f d e f e c t s s e c o n d l y , m e n t i o no n ek i n do ft h es y s t e ma n a l y s i sm o d e lo fm f li n s p e c t i o nt o a n a l y z et h ef o r w a r dp r o b l e m ( c a l c u l a t em f lf i e l df r o mg i v e ni m p e ls o u r c ea n dd e f e c t w h i c hi sk n o w np a r a m e t e r ) a n da n r e v e r s ep r o b l e m ( e s t i m a t ed e f e c tp a r a m e t e ro rc o n t o u r f r o mg i v e nm f lf i e l d ) i nm f li n s p e c t i o n f u r t h e r m o r e ，s t u d ys e v e r a lk i n d so fc o m m o n m e t h o d sa n da n a l y z ei t sc h a r a c t e r i s t i ca b o u td e f e c tp a r a m e t e r sp r e d i c t i o n a n dt h e n ，p r o s p e r si t e r a t i v er e v e r s es o l u t i o na l g o r i t h mb a s e do nt h ew a v e l e tn e u r a l n e t w o r kt os o l v et h ep r o b l e mo fd e f e c tq u a n t i t a t i v ed e t e c t i o ni nt h em f li n s p e c t i o n ， a m o n gt h e m ，t r e a tw a v e l e tn e u r a ln e t w o r k sa ss o l u t i o nf o r w a r dp r o c e s s ，u s i n gm f l s i g n a l w h i c ho b t a i n e db yt e s tp i e c ea st r a i n i n gs a m p l e st ot r a i nw a v e l e tn e u r a ln e t w o r k ，t ot a k e f o r m a t i o nt h er e f l e c t i o nf r o md e f e c tp a r a m e t e r st ot h et e s ts a m p l es i g n a l ；u s eg e n e t i c s i m u l a t e da n n e a l e da l g o r i t h mt os o l v eo p t i m i z i n gt h ep r o c e s s f i n a l l y , i tc a nv e r i f yt h er e s u l to fd e f e c tq u a n t i t a t i v ep r e d i c t i o na n dp r o v et h a tt h e a c c u r a c ya n dr e l i a b i l i t yo fm e t h o db yt h ee x p e r i m e n t k e yw o r d s ：l e a k a g em a g n e t i cf i e l d ；m a g n e t i cc h a r g em o d e l ；q u a n t i t a t i v ed e t e c t i o n ； w a v e l e tn e u r a ln e t w o r k ；i t e r a t i v ei n v e r s ea l g o r i t h m 插图目录 图2 1 管道无缺陷时的磁路分布6 图2 2 管道有缺陷时的磁路分布6 图2 3 等效点偶极子模型7 图2 4 等效线偶极子模型7 图2 5 等效面偶极子模型8 图2 6 漏磁检测过程框图1 0 图2 7 在役管线检测设备的结构图1 l 图2 8 霍尔元件检测漏磁信号方法1 2 图2 9 磁敏二极管对缺陷漏磁信号检测方法1 3 图2 1 0 磁敏二极管的特性曲线1 3 图3 1 缺陷模型1 5 图3 2 几种常见的缺陷俯视图1 6 图3 3 三种缺陷模型的仿真结果1 7 图3 4 实验系统框图17 图3 5 不同深度缺陷对应的h z 曲线1 8 图3 6 峰峰值h p p 与深度d 的拟合曲线1 9 图3 7 不同宽度缺陷对应的h z 曲线1 9 图3 8 峰谷跨度w p 与宽度b 的拟合曲线2 0 图3 9 提离值仿真结果2 1 图3 1 0 提离值实验和仿真结果的拟合曲线2 2 图4 1 系统结构模型2 3 图4 2 迭代逆算法模型图2 8 图曩1 神经元模型3 1 图5 2 前向神经网络模型3 2 图5 3 反馈神经网络模型3 2 图5 4 小波神经网络模型3 4 图5 5 常见的小波函数3 5 图5 6 小波神经网络拓扑结构图3 5 图5 7 两组样本产生的预测信号3 8 图5 8 遗传模拟退火进化算法流程4 1 图5 9 四种试样的预测信号和检测信号4 2 插表目录 表3 1a = b = 5 m m 时仿真、实验结果1 8 表3 2d = 4 m m 时仿真、实验结果2 0 表3 3a = b = 5 m m ，d = 6 m m 时仿真、实验结果2 1 表5 1 样本参数，单位为( m m ) 3 8 表5 22 0 组样本参数预测结果4 3 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰 写过的研究成果，也不包含为获得 金胆王些太堂 或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示谢意。 学位论文作者签字：错、碑字日期：岬年争月膨日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解金月巴王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人 授权 金胆王些太堂 可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检 索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文者签名：能爻嵋 签字日期扣尹午月f g 日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 导师签名： 多 乡 签字眺7 年吒耀 电话： 邮编： 致谢 硕士研究生两年多的美好时光即将过去，在我人生的这一重要阶段中，得 到了许多老师和同学的热情帮助和关怀，一直心存感激，在此表示由衷的感谢。 首先向我的导师何辅云教授表示深深的感激。在硕士的学习过程中，何老师 从各个方面给予了我极大的关怀和耐心的指导，我取得的每一点进步都离不开何老师 的悉心指导与教诲。何老师渊博的专业知识、严谨的治学作风、言传身教的学者风范、 平易近人的工作作风和忘我工作的奉献精神都是我学习的榜样。何老师对我在学习、 做事和为人等方面的熏陶将使我受益终身。在此，对导师何辅云教授再次表示最衷心 的感谢和崇高的敬意。 在课题的研究过程中我还得到了张海燕老师、夏玉宝、李锐、葛飞、杨良 军、陈琨、范伟等同学的热情帮助，在此致以真诚的感谢! 感谢他们无私的帮 助使我能够顺利完成课题研究。 最后感谢我的家人在生活上对我的关心和照顾，在学习上给我的鼓励和支 持。是他们多年的养育、爱护和支持使我完成了学业，向他们表示深切的感激。 作者：陈文明 2 0 0 9 年0 3 月 第一章绪论 1 1 课题的来源及研究意义概述 i 1 1 课题的来源 本课题来源于国家科技部基金项目：在线工业管道非接触检测设备与安全评估系 统( 0 7 c 2 6 2 1 3 4 0 0 5 2 5 ) 。 1 1 2 课题的研究意义 埋藏于地下的石油、天然气运输管线多数由于恶劣环境影响和长时间使用等原 因，导致油气输送管线中经常会产生各种各样的缺陷，致使管线运行出现各种故障， 严重时甚至会导致油气泄露事故发生。为了保证油气运输管线的安全运行，降低事故 发生的几率，减少经济损失以及对生态环境的保护，需要对油气运输管线的检测理论、 方法和检测系统进行研究。对油气运输管线缺陷的常规检测方法较多，如涡流检测、 磁粉检测、漏磁检测、超声检测等。其中大部分方法因受工作原理和检测过程限制， 一般只能用于定性检测，几乎无法实现缺陷参数的量化。然而，漏磁检测具有检测速 度快、检出率高、灵敏度高、操作简单等特点，可在多种复杂的环境中进行检测，因 而可以在钢铁管道的无损检测领域得到应用【l 翻。 缺陷参数的定量检测属于现在流行的无损检测的无损评估的一类( n d e ) ，它是无 损检测发展的高级阶段。对于油气管线而言，缺陷的无损评估不单要检测出管线中是 否有缺陷，还要确定缺陷的位置以及缺陷的参数( 长、宽、高等参数) 。利用这些结 果，对管线的检测周期和使用安全做出评估。这就对管线缺陷检测装置、信号处理、 缺陷评估等方面提出了较高的要求。同时也对检测人员的知识水平和结构，和理论结 合实际的能力有了更高的要求1 3 。 随着现代工业生产的发展，人们对无损检测结果的要求不断提高，检测到的缺陷 已经不满足于定性的分析，丽是要对其进行定量分析，得出缺陷的精确的参数。随着 漏磁检测技术在工业无损检测中的广泛应用，漏磁检测中的缺陷定量检测也越来越受 到关注，这方面的研究也在逐年增多。因为，在漏磁检测中，缺陷参数是对缺陷类型 的判别以及进行使用状况的评估的判定依据“1 。缺陷参数的定量检测也就成为了漏磁 检测的热点；同时，由于缺陷和对应的漏磁场关系的复杂性，使得缺陷定量检测也一 直是漏磁检测和评估的另一个难点。所以，通过漏磁场实现缺陷定量检测的研究具有 很大的理论和现实意义1 。 1 2 国内外研究现状 无损检测技术是保证产品质量和设备安全运行的一门技术，已被广泛应用于现代 工业的各个领域。它是在当前物理学、电子学、电子计算机技术、信息处理技术、材 料科学等学科成果基础上发展起来的一门综合性技术，是现代工业质量保证体系中的 主要技术之一。并且无损检测技术水平已经成为一个国家或地区工业发展水平的重要 1 衡量标志【6 。7 j 。从无损检测的发展过程来看，大致可以分为三个发展阶段：无损探伤 ( n o n d e s t r u c t i v ei n s p e c t i o nn d i ) 阶段，是在不破坏试件的前提下，使用人眼观 察，耳听等人工方式，检出试件中的缺陷，主要是检测试件表面易于发现的缺陷；无 损检测( n o n d e s t r u c t i v et e s t i n gn d t ) 阶段，主要是检出试件中的缺陷，还要对试 件的各种工艺参数进行测量，如温度、压力、密度、组织结构等的测量；无损评估 ( n o n d e s t r u c t i v ee v a l u a t i o nn d e ) 阶段，在要满足前面两种检测的要求以外，还 要对没有检测到致命伤的缺陷进行分析，主要分析，材料中的缺陷分散度，材料结构 性能等。现代的无损检测技术已经实现了自动检测，逐渐减少人的主观因素对无损检 测结果的影响瞵1 。 漏磁检测是无损检测方法中的一种，它也正由定性检测逐步向定量检测发展。在 检测初期，人们仅仅期望在不损伤工件的前提下，通过一定的检测装置，发现那些肉 眼不能观察到的缺陷，来完成工件使用状态的判断。这种方法存在的问题是检测精度 低、速度慢和可靠性差。随着现代工业的发展，人们对工件的质量有了越来越高的要 求。在对工件进行检测时，不但要求发现缺陷，更重要的是对缺陷进行定量分析【9 】。 随着检测仪器性能的提高和计算手段的发展，现己具备对工件定量检测的技术条件。 缺陷的定量检测主要是要分析、求解缺陷漏磁场的前向问题( 缺陷产生的漏磁 场) ，以及其的逆向问题( 由检测到的漏磁场判定缺陷) 。对于前向问题，有基于磁偶 极子法和基于有限元法的方法【l0 。因为磁偶极子理论对解决磁性无损检测中的诸多理 论问题具有极其方便和独特的效果，这里仅对磁偶极子法进行介绍。漏磁场与缺陷参 数的关系，是缺陷漏磁定量检测的基础，国内外许多学者都在从事这一方面的工作。 为了实现缺陷参数的定量识别，就要弄清楚缺陷与磁场之间的关系，以及影响漏磁场 的因素，这是进行定量测量的第一步。 磁偶极子法，主要是根据不同的缺陷建立不同的磁荷模型，得到漏磁场与缺陷参 数的关系式，通过数学方法得到漏磁场的解析解。从前苏联学者z a t s e p i n 和 s h c h e r b i n i n 发表第一篇定量分析缺陷漏磁场的文章开始，磁偶极子被用来分析缺陷 漏磁场。文章中提出了点荷极子、无限长磁荷极线、和无限长磁荷极带来模拟工件表 面的点状缺陷、浅裂纹和深裂纹。之后，s h c h e r b i n i n 和p a s h a g i n 扩展了此类模型到 有限尺寸缺陷模型【l 卜1 2 j 。f o r s t e r 在分析这些类型的缺陷时，考虑了样品的磁性能和 磁场的强度。e d w a r d s 和p a l m e r 分析了半椭圆槽的漏磁场解析解，并用公式将漏磁场 表示为磁场强度，缺陷尺寸和导磁率的函数。m i n k o v 将磁偶极子模型应用于不规则横 切面的单个缺陷i l 3 l 。 在实际应用中，最常用的磁荷模型有：描述点状缺陷的点偶极子模型；描述裂纹 的线偶极子；以及描述沟槽等类矩形缺陷的面偶极子等。这些模型只能描述一种缺陷， 对其他类型的缺陷就要重新建立模型，这样不利于各类缺陷的描述，以及磁偶极子的 分析是基于磁化强度在同一试件中是均匀分布的，且不受其他外界因素的影响，这是 磁荷模型的缺点所在【1 4 1 。 2 近年来国内外在漏磁领域的前向问题研究方面取得了长足进展，但仍面临着一系 列尚待解决的其它问题和更加困难的逆向问题。只有攻克这些难关，才能实现漏磁检 测技术真正意义上的定量化和自动化。漏磁检测信号的量化过程，即根据漏磁检测信 号确定出对应缺陷的长、宽、深等参数的过程，称为对漏磁检测信号的反演过程。在 该过程中，仅漏磁场已知，而需要确定的缺陷参数有多个；并且对于不同几何形状、 不同尺寸的缺陷，还可能产生相似的磁场分布。因此。漏磁检测信号的反演结果并不 唯一。国内外的学者和专家们在这方面也有大量的研究。 a f z a lm 对直流磁化下的表面裂纹的轮廓的计算进行了研究，并进行了大量的实 验。美国i o w as t a t eu n i v e r s i t y 的s u n h oy 等通过对漏磁场的形成因素的研究，得 出了漏磁场的矢量偏微分方程。a m e e tj o s h i 等人提出使用小波变换和径向基函数神 经网络迭代的方法量化缺陷参数。他们国内的杨理践等采用有限元法对管道缺陷进行 分析，得出了矩形，圆形等缺陷的磁力线分布情况，对缺陷与漏磁场之间的关系进行 了研究，并得出有效的结果。仲维畅在漏磁检测的磁偶极子的分析方面作出了重要的 研究。杨涛等人提出基于多传感器信息融合的输油管道缺陷定量分析方法，他们对不 同缺陷采用了不同的特征和相应的融合算法。合肥工业大学的何辅云教授等通过实验 得出缺陷的深度、宽度等因素与漏磁信号峰峰值与峰峰间距之间的关系，并在此基础 上，研制了高速钢管二维漏磁检测系统，实现了钢管检测的可视化等技术难题，为漏 磁检测理论和装置设计的发展作出了重大贡献。 在缺陷定量检测的实现过程中，主要使用的方法有：通过大量试验分析漏磁信号 与缺陷参数之间的关系，得出缺陷参数与漏磁信号特征之间的大致关系，并给出粗糙 的函数来反映两者之间的对应关系；通过模板匹配，将得到的漏磁信号与缺陷模板库 中的模板比较，把两者最相近的缺陷参数，作为此漏磁信号对应的缺陷参数；通过实 验和仿真的方法建立了缺陷特征样本库，再利用神经网络进行缺陷的定量识别。这些 方法在工程中得到了一定的应用，但也各自存在着一些问题。近年来的研究趋势是应 用有限元和神经网络的结合，形成有限元神经网络，以此来预测缺陷的精确参数| 1 5 1 。 小波神经网络是近几年发展起来的一种神经网络，它利用小波多分辨率逐层逼近 的特点，把信号分解成相互独立的频带，作为神经网络的输入特征向量。利用小波多尺 度，多分辨率的特点，基于正交小波建立的小波神经网络具有全局逼近，收敛速度快的 特点。由于小波神经网络的优势，将其与迭代优化算法相结合，形成一种新的预测缺陷 参数的方法。这已成为目前漏磁检测缺陷定量检测研究的热点n 引。 1 3 本论文的研究内容、拟解决的关键问题及创新之处 1 3 1 研究内容 本文研究了漏磁检测中的缺陷的参数预测与定量检测的问题，主要包括：采用圆 柱体磁荷模型描述缺陷与对应的漏磁场间关系的问题；对漏磁检测中的缺陷参数预测 方法进行了分析与研究；以及采用基于小波神经网络的迭代逆算法，来实现缺陷参数 3 的定量检测。重点研究了缺陷参数预测问题和定量检测问题。 ( 1 ) 根据漏磁检测的原理，研究了在役管道漏磁检测系统的检测过程和整个系统 的构成。 ( 2 ) 利用圆柱体磁偶极子模型，通过改变圆柱体的长轴，短轴，以及圆柱的高度， 来描述腐蚀坑，裂纹，孔洞，沟槽等常见缺陷类型。实现了一种模型对多种缺陷的描 述问题，并通过仿真和实验两种方法验证了漏磁场与缺陷变化的对应关系。 ( 3 ) 研究了漏磁检测中的缺陷参数的预测问题，使用系统模型的方法对漏磁检测 前向问题和逆向问题进行了解释。并对常见的缺陷参数预测方法进行了分析。 ( 4 ) 研究了一种基于迭代逆算法的缺陷参数的定量分析的方法。迭代逆算法是求 解逆问题的一种普遍的方法，也可以用于漏磁场的逆向求解问题。迭代逆算法的前向 模型由小波神经网络充当，能避免因采用数值模型( 如有限元模型) 的运算量大的问 题；求解优化问题采用遗传模拟退火算法，避免了遗传算法( g a ) 求解逆问题中的优化 问题时存在“过早收敛”现象的不足之处。 ( 5 ) 通过实验验证预测的缺陷参数的可靠性与准确性。 1 3 2 本论文拟解决的关键问题 ( 1 ) 基于磁偶极子法，使用一种圆柱体模型对多种类型的缺陷的漏磁场进行分析， 得出缺陷参数对漏磁场的影响。 ( 2 ) 建立小波神经网络模型，利用其良好的函数逼近功能，对其进行训练，以实现 给定缺陷参数得到对应的漏磁信号的功能，解决缺陷漏磁检测中的前向模型问题。 ( 3 ) 采用基于遗传模拟退火算法，解决了迭代逆算法中的优化算法不能得到全局 最优解的问题。 ( 4 ) 采用迭代逆算法，实现了由缺陷漏磁场准确预测缺陷参数的问题。 1 3 3 本论文的创新之处 ( 1 ) 利用椭圆柱磁荷模型分析漏磁场，同时实现一种模型模拟多种类型缺 陷的目的； ( 2 ) 利用小波神经网络作为漏磁检测的前向模型，减少了因使用物理模型 而引起的计算量的大问题，提高了系统可靠性； ( 3 ) 采用遗传模拟退火算法作为求解漏磁场逆问题的优化算法，避免了遗传算 法过早收敛的问题。比使用遗传算法得到更精确的解，并且对噪声更具鲁棒性。 1 4 本文的内容安排 本文的各章节安排如下： 第一章绪论，提出了课题的来源以及课题的研究背景、意义和国内外研 究现状，以及本文的研究内容和研究问题。 第二章介绍了漏磁检测的理论研究，主要介绍了漏磁检测的原理和检测 4 方法。并介绍了漏磁场的两种分析方法：磁偶极子模型法；有限元模型法。最 后介绍了在役管道漏磁检测系统的组成和检测过程。这一章为后面的研究提供 了理论和实验基础。 第三章研究了缺陷参数对缺陷漏磁场的影响。使用了一种椭圆柱磁荷模 型对多种缺陷进行仿真，根据仿真和实验得到缺陷的长度、宽度，以及传感器 的提离值与对应的漏磁场的关系。这一章主要是分析漏磁检测的前向问题，是 后续研究的立足点。 第四章重点研究了漏磁检测中的缺陷参数的预测问题，这一章中采用系 统模型的方法对漏磁检测过程进行分析。研究了漏磁检测的前向问题，这是对 前面内容的总结；而介绍的漏磁检测逆问题，是这一章的重点，引出对缺陷参 数预测的研究。最后，介绍了几种常见的用于缺陷参数预测的方法，并对各自 的特点进行了分析。 第五章重点研究了一种基于小波神经网络和优化算法的缺陷定量检测方法。 首先对人工神经网络作了概括性的介绍，介绍了神经网络理论原理以及其发展历史和 应用领域。介绍了小波神经网络的基本原理和结构，并根据漏磁检测的要求设计一种 小波神经网络。并使用实验样本对小波神经网络进行训练。训练完成的网络作为求解 逆问题的前向模型。在介绍了遗传算法，和模拟退火算法的基础上，结合两者的优点 研究了一种遗传模拟退火算法。并把这种算法应用到缺陷参数预测的迭代逆算法中的 优化算法。在构建起的，以小波神经网络作为前向过程，结合以遗传模拟退火算法为 优化算法的漏磁信号的逆向求解系统之上，预测实验漏磁检测信号对应的缺陷的参 数。 第六章总结与展望，对本文的研究内容进行了总结，并对后续研究提出 了建议和想法。 5 第二章漏磁检测的理论研究 2 1 漏磁检测原理 漏磁检测是无损检测技术中的一种，被用于检测高磁导率的铁磁性材料。 在实际工业生产中被用来检测钢管，钢棒，钢胚等。漏磁检测也是用于检测油 气管道的有效方法之一。 漏磁检测的原理是：铁磁性试件在磁化源的作用下被磁化，若试件是完好的， 则试件中的磁力线将被约束在试件中，呈均匀分布并与试件表面平行，几乎没有 磁感应线从试件表面溢出，如图2 1 所示。若试件内存在缺陷，会使磁导率发生 变化，由于缺陷的磁导率很小，磁阻很大，使磁路中的磁通发生畸变，使磁力 线改变途径，其中，一部分磁通直接通过缺陷或在试件内部从缺陷的周围绕过， 还有一部分磁通会泄露出试件表面，通过空气绕过缺陷后再重新进入试件，泄 露出的磁通在材料表面缺陷处形成漏磁场，如图2 2 所示。通过传感器可以检 测到缺陷产生的漏磁通【1 7 艺0 1 ，将其转化为电信号。电信号进过模数转化后，输 入计算机进行进一步的处理。 、：， 图2 1无缺陷时的磁路分布图2 2 有缺陷时的磁路分布 2 2 缺陷漏磁场分析方法 漏磁场的分布情况很复杂，与缺陷的导磁性质、外磁场的强度、传感器的提离值 等有关系。同时缺陷也不尽相同，就是对同一试件的同一种缺陷而言，也存在着缺陷 位置、形状、大小以及方向上的差异。通常，为了研究的方便，将复杂的漏磁场进行 归纳分类，采用模型进行计算【2 。目前流行的基于模型的研究主要有两种：一种是磁 偶模型法；另一种是有限元分析法。 2 2 1 缺陷漏磁偶极子模型分析 磁偶极子模型理论认为缺陷的漏磁场由极性相反的磁偶极子产生。这种方法的观 点是缺陷处的漏磁场h 由两部分组成，一部分是工件内的磁化场h o 在缺陷处发生折 射而溢出工件表面；另一部分是缺陷侧壁由于磁化形成磁极( 磁荷) 产生的磁场h ， 所以工件表面缺陷处的磁漏场是这两部分的矢量叠加，即： 疗= n o + h 一。在检测 过程中，传感器沿被测件表面扫查到的有效信号是漏磁场在法向上的分量。 ( 1 ) 点偶极子模型分析 单个点磁荷如图2 3 ( a ) 所示，点磁荷m 在周围空间任一点p 的磁场强度可写为 2 2 - 2 3 1 ： 6 卉m 一 爿2 f ， ，。 y h 彳p i 夕l | 晓 1 吼0m 一 x , y ) x ( 2 1 ) ( a ) ( b ) 图2 3 等效点偶极予模型 如图2 3 ( b ) 所示的正负两个点磁荷图，磁荷量分别为+ m ，m ，两点磁荷相距 为2 a ，磁荷附近空间的一点p ( x ，y ) 处的磁场强度疗为+ m ，m 在p 处的磁场的叠 加。在水平和垂直方向上的磁场强度分别为： x + bx b 【( x + 6 ) 2 + y 2 1 【( x 一6 ) 2 + y 2 】 y o + 6 ) 2 + j ，2弘 o 少 一6 ) 2 + y 2 】 y 。h 刀p 移 月一 ( 2 2 ) ( 2 3 ) 图2 4 等效线偶极子模型 线偶极子模型如图2 4 所示，就是符号相反，线磁荷密度相等，分别为+ 仃，仃 的间距为2 b 的两条无限长磁荷线。 磁荷附近空间的一点p ( x ，y ) 处的磁场强度曰为+ 仃，一仃在p 处的磁场的叠加。 在水平和垂直方向上的磁场强度分别为【2 4 】： 7 、l厂j、l，j 坍 m | | = ，r 且 一q 觚型模子极偶线 厅：一 堑鲨二! ：二垒：1 1 1 。 ( x + 6 ) 2 + y 2 】 ( x 一6 ) 2 + j ，2 】 厅一一 墨! 堕 l , l y 【( x + 6 ) 2 + y 2 】【( x 一6 ) 2 + 少2 】 ( 3 ) 面偶极子模犁分析 ( 2 4 ) ( 2 5 ) 图2 5 等效面偶极子模型 面偶极子模型如图2 5 所示，表面裂纹可以看作无限长的矩形槽，磁荷只是分布 在槽壁上，磁荷密度为p ，且假定槽口及其他部位均无磁荷分布，为了进一步简化， 把面磁荷p 看作常数，即认为是均匀分布。在槽壁上具有宽度为枷的面元在p 点产 生的场强为【2 5 】： 函：竽亏 ( 2 6 ) l 碹：一等乏 ( 2 7 ) x ，y 两个方向上的分量为： 求出鼠和詹，为： 哦，= 而2 可p ( x 丽+ b ) d o 照，= 一瓦2 万p ( x 丽- b ) d o 饵y = 而2 p 而( y + 丽o ) d 万o 皿y = 一瓦2 万p ( y 丽+ o ) d o 8 ( 2 8 ) ( 2 9 ) ( 2 1 0 ) ( 2 1 1 ) 鼠= f | 鸸；+ f d t 2 x = 2 p 陋留两一伽留两】( 2 胞) 或= f | 峨y + f d h 2 y = p l n 黯署瑞搿眨 2 2 2 缺陷漏磁有限元模型分析 有限元模型计算理论建立在电磁学的麦克斯韦方程组基础上。它是现在主要应用 的漏磁场数值计算方法之一。常用来分析结构比较复杂的缺陷，能对这样的缺陷得到 精确的解。 ( 1 ) 电磁场理论 漏磁检测静磁场的麦克斯韦方程微分形式为【2 6 脚】： v 疗= 歹( 2 1 4 ) v 詹= 0( 2 1 5 ) b = p h ( 2 1 6 ) 式中：疗磁场强度；1 7 激励电流密度；后磁感应强度；j l l 材料 磁导率。 骂。= 岛。，蝎。= 。 ( 2 1 7 ) 磁失五满足： b = v a ，v a = 0( 2 1 8 ) 利用矢量恒等式： v v 彳= v ( v 彳) 一v 2 彳( 2 1 9 ) 控制方程可以写为： 三v 2 彳：一歹( 2 2 0 ) j “ 采用圆柱坐标系( r ，0 ，z ) ，对于轴对称情况式( 2 2 0 ) 可简化为： 石lt f 瓦a l 石a ( 扇) 】+ 尝毫) = 。 ( 2 埘) 由式子( 2 1 8 ) 可得： 耳：一掣 c z 度：一1 a ( r a ) ，咖 式中：豆雪的径向分量；度西的轴向分量。 ( 2 ) 有限元分析方法 ( 2 2 2 ) ( 2 2 3 ) 在工程应用中经常要对应力场、电磁场、温度场和流体力学中的流场进行分析， 这些问题都是在一定的边界条件下求解常微分方程或偏微分方程的问题【2 引。这种方法 9 只有对几何边界非常规则的少数问题能得到精确解，而对大多数实际中的工程分析问 题很难得到解析解。对于这种问题通常采用有限元模拟来解决。 有限元法是以变分原理为基础，把一个数理方程的求解问题变成一个泛函求极值 的边分问题。有限元法的基本思想是，利用差分法的离散处理思想，对待分析的问题 进行单元剖分，把整个求解空间剖分为有限个小单元，把要求的函数f 在每个小单元 上表示成节点上的函数值，f i 为系数单元基函数的展开式，这样把求解连续函数f 的 问题离散成求有限个节点上的函数f i 的问题，于是，利用泛函在整个求解空间取极值， 导出以f i 为未知量的联立代数方程，利用计算机可以求出n 个节点上的f i 值，实现函 数f 的求解【2 9 1 。 有限元分析方法分为四个基本步骤： 1 ) 区域的离散 2 ) 插值函数的选择 3 ) 方程组的建立 4 ) 方程组的求解 有限元分析方法作为一种计算机的数值分析方法，在各个领域都得到了广泛应 用。近几十年来许多国家都相继开发出了有限元分析软件，以促进有限元分析方法在 工程分析中的应用。这些软件分别是a l g o r 、a n s y s 、a b a c u s 、m a r k 和 n a s t r a n ，其中由美国a n s y s 公司开发的a n s y s 软件功能强大、使用方便，被广 泛应用。 2 3 漏磁检测过程与系统构成 2 3 1 漏磁检测过程 漏磁检测过程如图2 6 所示。从传感器输出的漏磁信号中含有大量的噪声，要经 过前端放大和滤波等一系列的信号处理。此时的信号为模拟信号，要经a d 转化为数 字信号，再由计算机进一步处理，最终实现缺陷信号的图形显示和对缺陷类型的判别， 以及缺陷参数的定量检测。对于超标的缺陷计算机会控制相应机构进行标记。检测结 果会以图形曲线文档的形式被实时存储，方便以后随时查询和打印【3 。 篡差if 缺陷标记 磁化ll 叭喇卅、虬 缺陷形成 漏磁场 传感器拾 取信号 缺陷图形 显示 萼爨篓h n dh 计算机 缺繁板h 缺鬓翥型hm库| i判别f 1 图2 6 漏磁检测过程框图 图2 6 介绍的是一个典型的漏磁检测的过程，对于不同的检测形式，有稍微的不 1 0 同。当对钢管采用离线检测时候，传感器阵列拾取的漏磁信号直接进行前端的信号预 处理，然后进入计算机进行处理，最后得出缺陷的位置、类型以及参数等的信息，能 够实现实时检测和自动检测。而对于在役管道的检测，传感器拾取的信号先要放入存 储设备里面存储，常用硬盘作为存取介质，等管道全部检测完成后，再把硬盘从检测 装置里面取出，再对里面的数据进行分析。 本课题研究的就是管道的在役检测，下面就对在役管道的检测装置进行介绍。 2 3 2 在役管道漏磁检测系统构成 力 置 防撞头磁极数据记录节 图2 7 在役管线检测设备的结构图 由于在役管线漏磁检测设备的工作是在管道内部，脱离外界控制的情况下完成 的，所以它必须满足体积小、操作简单、性能可靠等特点。图2 7 是一个在役管线漏 磁检测设备的设计结构图，它主要由以下几部分构成：防撞头、磁化装置、检测探头、 里程轮、数据记录节、动力装置等。 ( 1 ) 防撞头 设备前端有一个锥形橡皮头，称为“防撞头”，它是用来避免在线检测时设备运 行到闸阀、不规则法兰和变形管道处时发生硬性碰撞，从而保护设备，减小碰撞噪声。 ( 2 ) 磁化装置1 磁化装置给管道施加磁场，使管壁内磁力线达到或接近饱和状态，从而使管壁有 缺陷部分产生漏磁场。通常认为，磁化装置的磁化强度要能使管壁磁化到磁饱和程度， 因为检测信号的大小是与管壁磁化程度成正比的。但是，实际上检测灵敏度一般很高， 所以当正常管壁的磁通量在达到其饱和值的9 0 时，缺陷的漏磁通信号己足够了。 对磁化装置的技术要求是保证其产生的磁场要恒定。通常，磁化源可以用永久磁 体，也可以用直流电流。由于在役检测装置要运行在管道内，如果采用直流电磁化， 会增加装置的体积，而且电源存储电量有限，要对电源进行充电，增加了操作的繁琐 性。基于本设备的磁化装置采用永磁励磁体。该磁化装置包括磁极和衬铁。其中磁极 的里层是磁钢，外层是刚刷，钢刷与管壁接触处。钢刷带有弹性，可保持磁极与管壁 良好的接触，从而提高磁化效果。在磁化源的作用下管壁达到局部磁化，管壁内的缺 陷( 无论是内壁缺陷还是外壁缺陷) ，都可以在内壁的相应位置形成漏磁场。 ( 3 ) 检测探头 1 1 磁化后，设备通过传感器感应到缺陷处的漏磁通，从而产生电信号。通常一个管 线检测设备上拥有多个传感器，称为传感器阵列，它们就分布在检测探头上。在漏磁 检测系统里用来提取漏磁信号的传感器主要有电磁感应式传感器和霍尔传感器，磁敏 元件法( 三极管、磁敏二极管、磁敏电阻) 。 1 ) 电磁感应式传感器口2 1 电磁感应式传感器是根据电磁感应的原理，缺陷产生的漏磁场会引起穿过线圈磁 通量的变化，从而电磁线圈中会产生感生电动势形成缺陷信号。线圈检测漏磁场所产 生的感应电动势u c 为： 玩= ，2 等= 胛警 ( 2 2 4 ) 其中n 为线圈匝数，由为线圈中通过的漏磁场磁通量，b 为漏磁场的磁通量密度， s 为线圈的横截面积。 由上式可以得出电磁感应线圈传感器所产生的信号电压受到磁通量密度、电磁线 圈的横截面积以及线圈与钢管的相对运动速度影响。一般来说，漏磁场越强，电磁线 圈横截面积越大，线圈与钢管的相对速度越快，感应信号越强。同时可以得出，电磁 线圈的横截面积越大，匝数越多，灵敏度越高。由于电磁感应线圈传感器产生的检测 信号幅值会随着线圈与钢管的相对运动速度变化而变化，而实际中，由于机械传动装 置的速度并不是稳定的，所以这类传感器不适合作缺陷信号的定量判定。所以在定量 检测系统中一般都选用霍尔传感器。 2 ) 霍尔传感器口3 1 霍尔传感器检测漏磁信号方法如图2 8 所示：当电流i 沿着与磁场b 的垂直方向 通过时，在与电流和磁场垂直的霍尔元件两侧产生霍尔电势珥： 缉竺= k j b( 2 2 5 ) f 式中，届为霍尔系数；为霍尔元件灵敏度，是霍尔系数廊与元件厚度t 的比值。 图2 8 霍尔元件检测漏磁信号方法 当霍尔系数届与电流一定时，霍尔电势皿只取决于磁场j 6 f 的强度而与元件相对于 漏磁场的运动速度无关，显然霍尔元件不会受到在役管线检测的非匀速性的影响。霍 尔传感器的灵敏度虽然较低( 1 5 m y m a t ) ，但现在的集成霍尔元件集成了一些信号预处 理放大电路，使