基于模糊免疫算法的管道缺陷磁记忆识别.pdf

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1、博士论坛文章编号：1008—0570(2012)04—0017-03基于模糊免疫算法的管道缺陷磁记忆识别Adefectrecognitionmodelforpipelinemagneticmemorytestingbasedonfuzzy——immunealgorithm循勤工程学院)李远利李著信刘书俊LIYuan-liLIZhu-xinLIUShu-jun摘要：在金属管道的磁记忆检测中。管道缺陷状态的识别普遍是基于单个检测信号特征值来进行分析的。这种方法存在误检率高、可靠性低等问题。为此，构建了一个基于模糊免疫算法的智能识别模型，将磁记忆检测信号多个特征值组合为一个向量，作为识

2、别模型的输入向量，以分析识别管道缺陷的状况。实验表明，该方法能够对管道缺陷进行准确、有效的识别。关键词：模糊免疫算法；金属管道；磁记忆检测；信号特征；缺陷识别．中图分类号：TGll5．28文献标识码：AAbstract：Thedefectrecognitionofmetalpipelinewasgenerallybasedonsinalsignalfeatureinmagneticmemorytesting．Thismethodhashighfalsedetectionrateandlowreliability．Toachieveaccuraterecognitionofpipe

3、linedefect，arecognitionmodelbasedonfuzzy—-immunealgorithmwasestablishedtoanalysisthevectorcombinedwithmultiplesignalfeatures．Theexperimentsshowthatthepipelinedefectcanberecognisedbythismethod．Keywords：fuzzy-immunealgorithm；oilpipeline；magneticmemorytesting；signalfeature；defectrecognition行分析识别

4、的问题，本文综合A()、AH~(y)、Ha三个信号特征引言值，将其组合为一个向量，通过构建基于模糊免疫算法的缺陷识在金属管道检测中．磁记忆检测作为唯一能实现早期诊断别模型来分析此向量．以进行管道状态的有效识别。的一种无损检测技术．近年来受到越来越多的重视。通过磁记忆1磁记忆检测信号有效特征值分析技术检测管道状态的根本任务。在于对检测信号特征的准确提取．及从这些信号特征中分析识别出管道材料的大量相关信息。1．1检测信号的切向梯度磁记忆检测技术的提出者——波波夫认为：在金属材料应力集检测信号切向梯度△日f1在数值上等于相邻采样点信号差中区域，漏磁场强度的法向分量H。(y)会出现过零点

5、、切向分量的绝对值除以采样点之间距离的绝对值，即H。(x)会出现极大值；因此通过提取信号特征值H。(x)和H(y)就能△()=I((M+l】一~o)l／I‘M+)一t))l。其中，M为采样点数，H够确定被测材料的应力集中区。但在金属管道的实际检测中发和H。胁分别表示在相邻的第M和第M+1个点检测到的磁记现，仅仅依靠对Hp(x)和HD(y)进行分析的方法不能有效区分管道忆信号。表面光滑的普通应力集中区与管道中已经形成的宏观缺陷，也当被测材料中存在宏观缺陷时。缺陷的存在将改变应力的无法对缺陷的危害程度进行量化评估。近年来。不同的学者提出分布情况．在缺陷附近应力将向缺陷变形区域集中应力

6、变化十了其他一些分析方法．但这些方法基本都是基于磁记忆检测信分剧烈。由于H。是反映检测位置处应力的，因此()可以反号的单个特征值，通过人工设定一定的阈值来进行缺陷分析识映检测方向上的应力分布。在检测方向上应力变化剧烈的地方，别的。而由于磁记忆检测属于弱磁检测．检测环境等因素对信号㈨会变得非常大。因而对于某一特定金属材料而言，当。的影响十分明显，因此这些方法普遍存在可靠性较低。误检、漏()超过一个临界值时，就可能有缺陷存在。该临界值是材料检率高的问题。当前，迫切需要深入分析研究信号多个不同特征的一种特性，材料不同，其对应的临界值也不同。但是，△()是值反映的不同管道状态信息，提出综

7、合性的可靠分析方法，推动个性特征。且受到检测环境的影响，仅仅依靠切向梯度单一特征解决利用磁记忆检测信号对管道状态进行深入有效分析的问进行识别．容易出现误判或漏判。题。磁记忆信号的切向梯度㈨、法向梯度AHe(y)及信号经1．2检测信号的法向梯度小波多尺度分解后第一尺度细节分量幅度最大峰值Hd均是能检测信号法向梯度△H。(y)在数值上等于检测方向的垂直够在一定程度上反映管道状态的信号特征值。为解决对金属管方向上两个相邻采样探头的H。值之差的绝对值，即道材料的三种状态：宏观缺陷状态、应