在线测厚探伤数据处理算法的研究

发布时间：2020-04-17 17:06

【摘要】：目前管道被广泛应用于石化、给水排水等行业。随着管道的长期使用,局部腐蚀、磕碰等极容易发生,一旦监督不利导致渗漏事故,就会造成巨大的财产损失。因此高精度的锈蚀管道厚度监测服务可以提升运营的安全性,降低维护成本。破坏性检测和停工检测都会造成很大的经济损失,无损检测是最优的方法,在测厚领域的无损检测,涡流检测和漏磁检测精度偏低。超声检测优点明显,主要有压电超声检测和电磁超声检测两种。目前压电超声测厚的使用率最高,但是因为其需要耦合剂、在高温下操作困难且成本较高。在这种形势下,无耦合的电磁超声测厚受到关注。目前,国外的一些公司将其应用于锅炉检测,水垢检测,在测厚方面也进行大量尝试。这种方式无需耦合,操作简单,但是其回波转化效率比较低,信噪比很低,提取噪声难度很大,在被各种噪声淹没的回波信号中提取有效信号,得到精确的厚度,是一大难点,也是本文的研究重点。本文为增加算法设计的灵活性,在充分考虑超声回波原理的基础上,采用参数模型的方式构建出超声回波信号,并在其中添加相关噪声,讨论了目前广泛使用的超声模型,最终选择高斯回波模型进行后续分析。考虑到信号数据量偏大,因而提出使用包络法,在保证TOF信号的数据不丢失情况下降低运算量。考虑到本文的超声回波信号为非线性非稳态信号,采用自适应的希尔伯特黄变换对信号新型经验模态分解和包络提取,并结合奇异谱分析的方法信号进行降噪。针对经验模态分解与包络提取效率偏低的问题,对超声信号进行了预处理,包括重复采样的方式降低随机噪声,带通滤波消除脉动噪声和高频噪声,改进的小波阈值降低中高频信号对有效信号的影响,提升信号信噪比,降低后续的数据处理压力。使用MATLAB和Labview结合的方式进行联合仿真,采用能量时间包络谱抑制低能量随机噪声,采用相似度的方法,求取最终厚度,并达到预期精度。最后使用Labview编写虚拟仪器的界面,实现测厚的基本功能。
【图文】：

漏磁检测图

涡流检测
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP274.53;U178

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本文编号：2631093