小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

基于径向基函数神经网络的漏磁信号反演

采用径向基函数神经网络的方法对漏磁信号反演进行了研究,由实验数据和仿真数据获得样本,在网络训练的基础上,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓图的网络映射,实现了缺陷二维轮廓图的漏磁反演,为漏磁定量化检测提供了一种可行的方法。     

基于形态滤波的漏磁信号基线漂移在线处理

为了实现快速漏磁检测,采用形态滤波的方法对漏磁信号的基线漂移进行在线处理．首先,运用Maragos类型形态滤波器,选择平面结构元素作为最佳形态滤波形式,并通过实验得到最佳结构元素选取标准;然后,利用该滤波器和小波分解的方法分别对仿真信号和采集到的漏磁信号进行基线漂移的处理．结果表明：形态滤波的方法能够实时准确地实现基线漂移的去除．     

检测探头提离效应对管道漏磁检测影响分析

在管道漏磁检测中,检测探头的提离效应对管道缺陷漏磁检测性能影响较大.在对漏磁检测探头提离效应影响因素分析的基础上,分析了管道漏磁检测探头提离效应影响特性;通过建立的模拟漏磁检测探头提离效应影响分析的实验装置系统,提取了传感器、磁化器在不同提离情况下的检测信号.根据实测数据,研究了漏磁检测过程中提离值对漏磁信号的影响趋势...     

漏磁检测的研究现状及发展

介绍了漏磁检测的正演计算模型及反演计算模型,阐述了现代信号处理技术及其在漏磁信号分析中的应用,指出了漏磁检测需要进一步研究的内容.     

管道漏磁检测探头提离效应仿真分析

对漏磁检测探头提离效应进行了探讨,建立了裂纹缺陷漏磁检测提离效应分析模型,分析了裂纹缺陷磁偶极子二维数学解析模型,研究了探头提离值对漏磁信号的影响规律。研究发现,在漏磁检测过程中,探头提离效应会影响磁场强度,随着提离值的增大,检测到的漏磁场强度由强变弱。提离值增大到一定值后,漏磁场强度达到一个恒定值,即对漏磁场的测量已经失去意义。因此要求在设计漏磁检测装置时,必须充分考虑检测探头提离效应的影响,以提高检测准确性。     

漏磁信号特征提取及检测研究

介绍了漏磁检测原理和用有限元法计算漏磁场的方法,漏磁场法向分量的峰-峰值随缺陷深度增加而增加,峰-峰值间隔随缺陷宽度增大而增大。在检测中,先去除漏磁信号的奇异值,然后用峰-峰值算法提取缺陷信号特征,根据信号的峰-峰值大小和信号梯度变化作为缺陷判别标准。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

基于提升小波包的漏磁信号去噪研究

为了更好地解决对原始漏磁信号的噪声抑制问题,在讨论提升小波包变换的基本原理及特点的基础上,提出应用这种方法对漏磁信号进行分解和重构。与传统小波包变换相比较,该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,研究结果表明,它能在保留原始漏磁信号有效成分的同时,更好地去除噪声。     

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构

缺陷重构,即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数,是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性,提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段,径向基函数神经网络作为前向模型,引力搜索算法作为迭代算法,利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力,得到最优缺陷轮廓,实现缺陷重构。仿真和实验结果表明,基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率,具有较高的实用价值。     

基于WindowsCE的嵌入式漏磁检测仪ADC驱动程序设计

描述了基于WindowsCE的嵌入式漏磁检测仪总体结构设计,介绍了WindowsCE下设备驱动程序模型,并结合$3C2440A处理器的ADC驱动程序设计,详细阐述了基于Windows的流接口驱动程序的设计方法。实验结果表明：利用该方法设计的ADC驱动程序高效可靠,可以为开发类似设备驱动程序提供参考。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法，用于二维缺陷重构，建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构，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。     

采用保角变换法分析铁磁材料缺陷漏磁场

利用保角变换的方法求出了金属表面缺陷裂纹形状为半椭圆的情况下的漏磁场的模型。介绍了保角变换的过程, 边界等效磁荷的求解过程, 铁磁材料以外自由空间的漏磁场的求解过程, 并讨论了漏磁场与缺陷裂纹的大小的关系, 为缺陷定量提供了理论基础。     

模糊小波包在漏磁信号处理中的应用

采用小波包去噪方法解决漏磁信号的噪声抑制问题。针对软、硬阈值处理中存在的缺陷,提出了模糊阈值处理方法,应用该方法对采集的漏磁信号进行消噪处理。实验结果表明,与传统小波包的去噪效果相比较,模糊小波包降噪方法不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法。     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。