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.     

基于主动磁轴承飞轮转子的滑模变结构控制研究

针对主动磁轴承飞轮转子系统存在较多不确定因素的问题,设计了滑模变结构控制器,其中采用Lyapunov方法建立滑模面,由比例型到达律确定到达控制器,同时由Lyapunov第二方法证明了闭环系统的渐进稳定性.仿真结果表明,系统的位移和速度能在较短时间内收敛到零,抖振较小,系统动态响应较快,稳定精度较高,对外界干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,从而达到了较好的控制效果.     

金属磁记忆管道检测机器人的应用研究

阐述了金属磁记忆检测技术的基本原理及磁记忆检测机器人的研究现状,针对存在的问题,基于形态分析法对不同驱动形式的机器人进行优选。提出了一种适用于150mm管径的螺旋轮式机器人驱动系统,对机器人的动力系统和检测单元进行设计,为长输管道磁记忆检测机器人的结构设计和优化提供了有益参考。     

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ANSYS软件的管道漏磁场分析

介绍了漏磁场分析的基本理论以及由麦克斯韦方程导出的泊松方程对应的能量泛函,利用基于此理论基础的ANSYS有限元分析软件的ANSYS Multiphysics软件包对管道漏磁场进行模拟仿真,能得出大量缺陷漏磁场数据,这为缺陷漏磁检测定量化打下基础.     

基于在线动平衡的磁轴承参数辨识

针对磁悬浮刚性转子系统,提出了一种基于在线动平衡的磁轴承参数辨识方法。采用已知大小和相位的不平衡质量作为激振源,根据动平衡仪测得的转子不平衡响应,求得磁轴承位移刚度和电流刚度。利用某型磁悬浮控制力矩陀螺对该方法进行了试验验证,得到了一定转速范围内的磁轴承位移刚度和电流刚度,证明了该方法的正确性和实用性。试验结果表明外转子型磁轴承位移刚度和电流刚度随转速的增加而下降明显。     

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。     

基于飞行器缩比模型的磁干扰补偿模型参数求解

为保证地磁导航对飞行器快速反应的要求,采用了基于飞行器缩比模型的磁干扰补偿模型参数求解方法。首先,分析了飞行器磁干扰补偿模型以及小信号模型的求解方法;然后,采用飞行器缩比模型代替飞行器进行地面试验,并在地面快速求解飞行器载体磁干扰补偿模型参数;最后,通过分析试验结果及其补偿效果,验证了补偿模型求解算法的良好磁环境适应性以及该试验方案的实际可行性。     

自学习粒子群与梯度下降混杂的漏磁反演方法

利用自学习粒子群优化算法的全局寻优能力克服梯度下降法过分依赖初始解,易陷入局部极值的缺点,从而提高梯度下降法的优化性能。以径向基函数神经网络为前向模型,基于自学习粒子群与梯度下降混杂的反演方法用于漏磁缺陷轮廓重构中。实验结果表明,该反演方法重构的缺陷轮廓比较准确,且在漏磁信号存在噪声的情况下,重构结果到与实际轮廓相近,并具有一定的噪声鲁棒性。