一种磁测厚仪近场涡流检测模块的优化设计
发布时间：2021-02-27 20:17
磁测厚仪是以电磁涡流检测技术为理论基础研制的评估金属管道厚度的一种仪器。其设计目的是检测管道的厚度,以此评价管道的损伤信息。本文基于近场涡流检测理论,对磁测厚仪近场涡流检测模块进行设计,检测金属管道的内径及磁导率等管道参数。本文的主要工作内容如下:依据近场涡流检测基本原理,进行简化近似,推导出管道影响的接收信号与激励信号之间的相位差与管道参数之间存在映射关系。借助有限元分析软件Comsol模拟涡流检测的管道环境,建立管道涡流检测的仿真模型。通过改变管道参数,得到不同管道参数下接收信号和激励信号之间的相位差信息,依此建立管道参数到相位特征的反演数据库。并进一步仿真得到空气下相位差随温度变化的数据,使用曲线拟合近似得到空气下相位差与温度之间的关系式。针对近场涡流检测信号微弱、多频率混合的特点,讨论接收信号和激励信号相位差的计算方法,包括数字相关法、相敏检波法及FFT谱分析法等,对各计算方法的原理及优缺点进行对比。此外,依据近场电路系统的需求,设计激励信号产生电路、接收信号处理电路,采用ADC+FPGA+DSP的框架结构对接收信号和参考信号进行高精度采集,使用FFT谱分析法准确地计算它们之间...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文结构安排与主要工作
第二章 近场涡流检测基本原理及方案设计
2.1 磁测厚仪总体结构
2.2 近场涡流检测的基本原理
2.3 近场涡流检测模块的仿真设计
2.3.1 近场涡流检测线圈的仿真设计
2.3.2 近场涡流检测仿真模型理论库的创建
2.3.3 近场涡流检测仿真模型温度漂移的仿真与校正
2.4 相位差计算方法比较
2.4.1 数字相关法
2.4.2 数字相敏检波法
2.4.3 FFT谱分析法
2.4.4 各相位差计算方法优劣对比
2.5 本章小结
第三章 近场涡流检测模块的电路系统设计
3.1 近场涡流检测模块的电路系统设计需求分析
3.2 近场涡流检测模块的电路设计
3.2.1 激励信号产生电路设计
3.2.2 接收信号调理电路设计
3.2.3 基于FPGA的控制逻辑实现
3.2.4 基于DSP的 FFT算法应用实现
3.3 本章小结
第四章 基于改进鸡群优化算法的管道参数反演算法研究
4.1 管道参数反演算法
4.1.1 基于BP神经网络的管道参数反演算法
4.1.2 基于最小二乘支持向量机的反演算法
4.1.3 两种反演算法的结果比较
4.2 鸡群优化算法及其改进
4.2.1 基础鸡群优化算法
4.2.2 改进鸡群优化算法
4.2.3 改进鸡群优化算法在Benchmark函数的测试
4.3 基于改进鸡群优化算法优化的管道参数反演算法
4.3.1 基于ICSO-BP神经网络的管道参数反演模型
4.3.2 基于ICSO-LSSVM的管道参数反演模型
4.4 各反演模型的性能对比
4.4.1 精度及训练速度分析对比
4.4.2 抗噪性能分析对比
4.4.3 泛化性能分析对比
4.5 本章小结
第五章 近场涡流检测模块测试结果及分析
5.1 近场电路系统测试
5.1.1 激励信号产生电路的信号测试
5.1.2 接收信号调理电路的信号测试
5.2 实验管道测试
5.2.1 仪器测试流程
5.2.2 测试结果及分析
5.3 井下石油套管测试
5.3.1 1号井测试
5.3.2 2号井测试
5.4 本章小结
第六章 结束语
致谢
参考文献
附录
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]石油套管损坏原因及其预防[J]. 苗鹏军,丁超. 焊管. 2018(09)
[2]天然气管道在线无损检测技术[J]. 任思忠. 化工管理. 2018(20)
[3]基于Powell搜索的混沌鸡群优化算法[J]. 杨菊蜻,张达敏,何锐亮,张慕雪. 微电子学与计算机. 2018(07)
[4]一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法[J]. 张慕雪,张达敏,杨菊蜻,朱陈柔玲. 微电子学与计算机. 2018(06)
[5]基于模糊推理的鸡群优化算法[J]. 史旭栋,高岳林. 江西师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测[J]. 郭彤颖,陈露. 计算机系统应用. 2018(04)
[7]基于混合遗传鸡群优化算法的雷达正交波形设计[J]. 杨俊辉,刘以安. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[8]基于改进鸡群优化算法的海上筑堤有限元反演分析[J]. 戚蓝,史奎,刘凯,张林华,王朝阳. 水电能源科学. 2018(02)
[9]一种混合改进的鸡群优化算法[J]. 杨菊蜻,张达敏,张慕雪,朱陈柔玲. 计算机应用研究. 2018(11)
[10]耗散鸡群算法在水库优化调度中的应用[J]. 魏月梅,池丽敏. 水力发电. 2017(03)
博士论文
[1]基于电磁涡流的管道缺陷检测方法研究[D]. 罗清旺.电子科技大学 2018
[2]多频涡流无损检测的干扰抑制和缺陷检测方法研究[D]. 高军哲.国防科学技术大学 2011
[3]粒子群算法的基本理论及其改进研究[D]. 刘建华.中南大学 2009
[4]智能粒子群优化算法研究[D]. 高芳.哈尔滨工业大学 2008
硕士论文
[1]金属管道内径及磁导率检测装置设计[D]. 莫钦鹏.电子科技大学 2018
[2]基于粒子群优化最小二乘支持向量机的建筑工程造价预测研究[D]. 王硕.青岛理工大学 2018
[3]多频涡流管道检测数据处理与成像软件设计[D]. 张芸.电子科技大学 2017
[4]管道内径的涡流检测及其信号处理研究[D]. 赖思斌.电子科技大学 2017
[5]金属套管检测仪近场单元及数据处理设计[D]. 刘杰军.电子科技大学 2016
[6]管道漏磁三轴检测方法的理论研究[D]. 姜福琨.沈阳工业大学 2014
本文编号：3054749
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文结构安排与主要工作
第二章 近场涡流检测基本原理及方案设计
2.1 磁测厚仪总体结构
2.2 近场涡流检测的基本原理
2.3 近场涡流检测模块的仿真设计
2.3.1 近场涡流检测线圈的仿真设计
2.3.2 近场涡流检测仿真模型理论库的创建
2.3.3 近场涡流检测仿真模型温度漂移的仿真与校正
2.4 相位差计算方法比较
2.4.1 数字相关法
2.4.2 数字相敏检波法
2.4.3 FFT谱分析法
2.4.4 各相位差计算方法优劣对比
2.5 本章小结
第三章 近场涡流检测模块的电路系统设计
3.1 近场涡流检测模块的电路系统设计需求分析
3.2 近场涡流检测模块的电路设计
3.2.1 激励信号产生电路设计
3.2.2 接收信号调理电路设计
3.2.3 基于FPGA的控制逻辑实现
3.2.4 基于DSP的 FFT算法应用实现
3.3 本章小结
第四章 基于改进鸡群优化算法的管道参数反演算法研究
4.1 管道参数反演算法
4.1.1 基于BP神经网络的管道参数反演算法
4.1.2 基于最小二乘支持向量机的反演算法
4.1.3 两种反演算法的结果比较
4.2 鸡群优化算法及其改进
4.2.1 基础鸡群优化算法
4.2.2 改进鸡群优化算法
4.2.3 改进鸡群优化算法在Benchmark函数的测试
4.3 基于改进鸡群优化算法优化的管道参数反演算法
4.3.1 基于ICSO-BP神经网络的管道参数反演模型
4.3.2 基于ICSO-LSSVM的管道参数反演模型
4.4 各反演模型的性能对比
4.4.1 精度及训练速度分析对比
4.4.2 抗噪性能分析对比
4.4.3 泛化性能分析对比
4.5 本章小结
第五章 近场涡流检测模块测试结果及分析
5.1 近场电路系统测试
5.1.1 激励信号产生电路的信号测试
5.1.2 接收信号调理电路的信号测试
5.2 实验管道测试
5.2.1 仪器测试流程
5.2.2 测试结果及分析
5.3 井下石油套管测试
5.3.1 1号井测试
5.3.2 2号井测试
5.4 本章小结
第六章 结束语
致谢
参考文献
附录
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]石油套管损坏原因及其预防[J]. 苗鹏军,丁超. 焊管. 2018(09)
[2]天然气管道在线无损检测技术[J]. 任思忠. 化工管理. 2018(20)
[3]基于Powell搜索的混沌鸡群优化算法[J]. 杨菊蜻,张达敏,何锐亮,张慕雪. 微电子学与计算机. 2018(07)
[4]一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法[J]. 张慕雪,张达敏,杨菊蜻,朱陈柔玲. 微电子学与计算机. 2018(06)
[5]基于模糊推理的鸡群优化算法[J]. 史旭栋,高岳林. 江西师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测[J]. 郭彤颖,陈露. 计算机系统应用. 2018(04)
[7]基于混合遗传鸡群优化算法的雷达正交波形设计[J]. 杨俊辉,刘以安. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[8]基于改进鸡群优化算法的海上筑堤有限元反演分析[J]. 戚蓝,史奎,刘凯,张林华,王朝阳. 水电能源科学. 2018(02)
[9]一种混合改进的鸡群优化算法[J]. 杨菊蜻,张达敏,张慕雪,朱陈柔玲. 计算机应用研究. 2018(11)
[10]耗散鸡群算法在水库优化调度中的应用[J]. 魏月梅,池丽敏. 水力发电. 2017(03)
博士论文
[1]基于电磁涡流的管道缺陷检测方法研究[D]. 罗清旺.电子科技大学 2018
[2]多频涡流无损检测的干扰抑制和缺陷检测方法研究[D]. 高军哲.国防科学技术大学 2011
[3]粒子群算法的基本理论及其改进研究[D]. 刘建华.中南大学 2009
[4]智能粒子群优化算法研究[D]. 高芳.哈尔滨工业大学 2008
硕士论文
[1]金属管道内径及磁导率检测装置设计[D]. 莫钦鹏.电子科技大学 2018
[2]基于粒子群优化最小二乘支持向量机的建筑工程造价预测研究[D]. 王硕.青岛理工大学 2018
[3]多频涡流管道检测数据处理与成像软件设计[D]. 张芸.电子科技大学 2017
[4]管道内径的涡流检测及其信号处理研究[D]. 赖思斌.电子科技大学 2017
[5]金属套管检测仪近场单元及数据处理设计[D]. 刘杰军.电子科技大学 2016
[6]管道漏磁三轴检测方法的理论研究[D]. 姜福琨.沈阳工业大学 2014
本文编号：3054749
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