管道缺陷類型判別和參數(shù)分析的研究.pdf

1、管道漏磁檢測(cè)技術(shù)是當(dāng)今無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。漏磁檢測(cè)技術(shù)具有較高的檢測(cè)可靠性和檢測(cè)速度，已經(jīng)被廣泛地運(yùn)用于管道的檢測(cè)中。 本文首先研究了管道漏磁檢測(cè)原理和當(dāng)前管道漏磁檢測(cè)系統(tǒng)中的缺陷判別技術(shù)，并分析了模板匹配法缺陷識(shí)別的特點(diǎn)和不足。 接著從裂紋和孔洞這兩種重要缺陷的漏磁信號(hào)分析比較入手，探討并研究了能夠區(qū)分這兩種缺陷的漏磁信號(hào)特征量。 本文重點(diǎn)對(duì)BP和RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法做了詳細(xì)的研究，并分別

2、利用這兩種網(wǎng)絡(luò)對(duì)裂紋和孔洞進(jìn)行類型判別嘗試，對(duì)兩種網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)裂紋和孔洞這兩類重要缺陷進(jìn)行初步的類型判別。 其后，本文用實(shí)驗(yàn)探討了人工刻槽深度和長(zhǎng)度與漏磁信號(hào)的關(guān)系，重點(diǎn)研究了與人工刻槽參數(shù)有關(guān)的漏磁信號(hào)特征量。 然后，研究采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人工刻槽參數(shù)分析的方法。在MATLAB中建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)以漏磁信號(hào)特征量為輸入，刻槽的深度和長(zhǎng)度為輸出，并利用人工刻槽缺陷來(lái)對(duì)分析結(jié)