海底管道傳感器陣列損傷信息的提取和融合研究.pdf

1、海底管道檢測技術(shù)及離線信號分析是目前國際無損檢測領(lǐng)域的研究熱點。開展管道檢測相關(guān)技術(shù)、方法和手段的研究具有重大的理論和現(xiàn)實意義。本文一方面以爬行器中超聲傳感器陣列獲取的損傷信號為研究對象，提取了回波到達(dá)時刻特征，并通過特征級和決策級的融合，獲取了損傷的尺寸、類型和等級等信息；另一方面，嘗試將脈沖渦流這種新的檢測技術(shù)應(yīng)用于管道無損檢測領(lǐng)域，提出了用于管道檢測的脈沖渦流探頭單元和陣列設(shè)計思路，在時域和頻域提取了若干脈沖渦流信號的特征，并將其

2、用于管道損傷的分類中，為研制具有我國自主知識產(chǎn)權(quán)的管道智能檢測器的離線數(shù)據(jù)分析評估系統(tǒng)提供了關(guān)鍵技術(shù)。 ⑴根據(jù)項目需求和海底惡劣復(fù)雜的工況，為了最大可能的消除可以消除的不確定性，得出有效合理的分析結(jié)果，構(gòu)建了離線數(shù)據(jù)處理和多級融合的策略。該策略首先采用不同的方法，對多種傳感器陣列的檢測信號分別進(jìn)行獨立的分析，提取出信號和(或)損傷的特征，然后進(jìn)行特征級和決策級的融合，以消除不同類型傳感器和不同技術(shù)之間的干擾，降低對歸一化和配準(zhǔn)等

3、融合前提的要求，從不同角度更全面地掌握損傷狀況。 ⑵在基于超聲信號的損傷信息提取部分，應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Hilbert變換等時頻分析方法，對非線性非穩(wěn)態(tài)的超聲射頻信號進(jìn)行分解、模態(tài)選擇、重構(gòu)和變換，可從含強(qiáng)噪聲且混疊的信號中精確的提取出各次回波的到達(dá)時刻，進(jìn)而獲得準(zhǔn)確的剩余壁厚。該方法不僅可明顯提高管道剩余壁厚以及內(nèi)部裂縫尺寸和位置的測量精度，還在很大程度上減小了超聲衍射渡越時間法的盲區(qū)。 ⑶在對脈沖渦流技術(shù)的研究中，首

4、先，提出了用于管道檢測的脈沖渦流探頭單元和陣列布置的設(shè)計思路。其次，在時域提取出脈沖渦流差分信號的下降點，進(jìn)而將信號分段，并分別提取出三對形狀特征量；在頻域提取出兩個頻譜特征量。此后，對特征量的魯棒性和普適性以及相互關(guān)系進(jìn)行了分析、比較和總結(jié)，得到了一些有價值的結(jié)論，豐富了信號解釋和損傷分析的可用資源，為快速高效的檢測和控制提供了理論依據(jù)。在實驗中，還發(fā)現(xiàn)了信號的雙峰現(xiàn)象。此現(xiàn)象未見論文報道。最后，鑒于特征量在數(shù)量上和種類上的優(yōu)勢，通過

5、合理集成和組合，實現(xiàn)了損傷的二維和三維快速精確分類。推薦了最佳的二維和三維分類組合，并通過實驗，驗證了最佳組合的穩(wěn)定性和普適性。 ⑷在對管道損傷的原因和類別進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，基于獨立分量分析得到的信號分量，構(gòu)建了互信息矩陣，提取出了超聲射頻信號的互信息特征?；谶@些特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對損傷進(jìn)行了分類，得到了滿意的分類結(jié)果。 ⑸在損傷尺寸融合部分，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于層次分析思想的加權(quán)平均兩種方法，實現(xiàn)了同類和異類傳感器信息

6、的特征級融合，并對兩種融合方法的精度、速度和計算負(fù)擔(dān)進(jìn)行了比較分析。其中，基于層次分析的加權(quán)平均法從實際檢測信息出發(fā)，不需要任何先驗信息，計算負(fù)擔(dān)輕，精度較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法稍差。建議根據(jù)實際需要選擇合適的方法或?qū)煞N方法結(jié)合起來以提高融合性能。 ⑹在損傷等級評估部分，研究了基于不確定性推理的決策級融合方法，分析了證據(jù)理論的失效問題，比較了現(xiàn)有的解決方法，從證據(jù)源本身出發(fā)，提出了基于焦元相似度和證據(jù)可信度的兩種加權(quán)平均方法。通過證據(jù)的