【英文题名】
Research Intelligent Identification of Defect Profile in the System of Magnetic Flux Leakage Detecting
【作者】
麦小琴 ;
【导师】
高松巍 ;
【学位授予单位】
沈阳工业大学 ;
【学科专业名称】
测试计量技术及仪器
【学位年度】
2005
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
沈阳工业大学
【网络出版投稿时间】
2005-07-14
【关键词】
漏磁检测(MFL) ;
BP网络 ;
小波神经网络 ;
边缘提取 ;
数据融合 ;
【英文关键词】
Magnetic Flux Leakage( MFL) ;
BP Neural Network ;
Wavelet Neural Networks ;
Extract Boundary ;
Data Fusion ;
【中文摘要】
油气管道的定期检测是保证管道能源安全运输的重要手段。早期的管道缺陷鉴别多数由经验丰富的无损检测人员根据漏磁信号的特点直接评估完成,其结果存在大量的人为因素,且耗时较长。另外,该方法仅能给出缺陷的大概损伤程度,而无法对缺陷的形状和尺寸进行具体描述。因此需要研究一种新的漏磁信号的鉴别手段来解决上述问题。
本文介绍了漏磁无损检测技术的基本原理、漏磁管道检测装置的工作原理和基本结构、缺陷外形的尺寸和形状对漏磁信号的影响。通过有限元分析软件ANSYS仿真漏磁场,得到不同尺寸、形状缺陷的仿真数据。再采用试验装置,测量铁板上人工制作的矩形缺陷,提取实际样本数据,建立缺陷库。
神经网络技术本身所具有的特点和优点,在漏磁信号的智能化处理方面具有一定的优势。本文将神经网络模式识别方法应用于缺陷漏磁检测,采用BP网络和小波神经网络对缺陷进行定量识别。采用两种样本数据训练BP网络,完成对缺陷深度和宽度识别的对比实验。一种是直接用ANSYS仿真数据训练BP网络,另一种是用实际样本数据训练BP网络。实验得出,由实际样本数据训练的BP网络的识别结果稳定、误差小。采用小波降噪方法对测量...
【英文摘要】
The periodic inspection of pipeline is one of the most important means to assure the safe operation of the gas pipeline network. In the past, the pipeline defect inspection was done based on the peculiarity of MFL signal mostly by the technicians who was experience in it, so the result can be artificially impacted by the technician greatly, and it also will take a long time to do it. Furthermore, the technique in pipeline inspection only can estimate the degree of pipeline defect before, but can not describ...
【更新日期】
2005-09-23
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