管类构件超声导波理论及关键问题研究

来源 :北京理工大学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:phlok1985
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管道作为五大运输工具之一,在服役过程中极易受到各种因素的影响而在其内外表面产生缺陷,因而及时有效的检测管道缺陷的出现并监测其扩展状况,对保障管道的在役安全运行具有重要意义。超声导波技术是一种新型无损检测技术,该技术具有检测范围大、对人体无害、检测速度快等优点,近年来得到了国内外学者的广泛关注,取得了快速的发展。然而,目前的研究针对自由边界管道的多,对于工程中非自由边界的管道检测研究较少;针对管道导波模态识别和频散特性的研究多,对于管道检测信号消噪的研究较少;针对管道缺陷定位识别的研究多,对于管道缺陷层析成像的研究较少。因此,针对非自由边界管道导波传播特性及管道检测关键技术开展相关的研究工作具有重要的现实意义和工程价值。本文立足工程实际需要,深入开展了超声导波检测技术在管道检测中的应用研究,较为详细的分析了超声导波技术在非自由边界管道中的传播特性,提出了一种超声信号自适应消噪算法和盲解卷积算法,运用层析成像技术获得了管道缺陷的重建图像。主要研究工作如下:在自由边界管中导波传播理论模型的基础上,建立了内边界非自由管道和外边界非自由管道中导波传播理论模型,计算了非自由边界管道中超声导波传播的频散特性,依据有限元分析思想建立了相应的三维有限元模型。研究了纵向模态导波在管道中的传播特性,分析了管道运输介质、管道内压力以及管道外包覆层和土壤层对导波传播特性的影响。针对在役管道检测时工况复杂的情况,研究了超声信号时频分析技术、消噪技术和解卷积技术,将一种新的非线性、非平稳信号分析方法-S变换时频分析方法引入超声信号分析与特征提取中。提出了一种基于S变换的奇异熵消噪算法,并将基于S变换的奇异熵消噪算法用于处理超声仿真信号和实验信号,获得了较好的消噪效果,并将该算法与小波消噪方法进行了对比,验证了提出的算法的有效性。在建立超声导波信号卷积模型的基础上,研究了超声导波解卷积技术,设计了参数可调的非线性加权变换函数,并与最小熵解卷积算法结合提出了广义加权最小熵解卷积算法,该算法不仅能增加信号的稀疏性,而且可以加快算法的迭代收敛速度,实验验证了该算法的有效性,为超声导波的量化分析提供了基础。文中研究了管道缺陷层析成像算法,在对双曲线定位原理分析的基础上,提出利用全时域信息来刻画缺陷回波信号特征,分析了发射接收换能器对的个数对成像质量的影响。同时又研究了概率重建成像算法应用于管道缺陷检测,通过将无缺陷背景信号和有缺陷检测信号进行对比分析,运用信号差系数的概念,实现了管道缺陷的透射式超声导波概率层析成像。最后根据管道超声导波检测的需要,研制开发了大功率超声导波信号激励接收卡,并在对超声导波激励和接收技术进行研究的基础上,构建了一套管道缺陷超声导波检测系统,并运用两种层析成像算法对管道缺陷进行了层析成像实验。实验结果表明,两种算法均可实现管道缺陷的图像重建,概率重建算法较双曲线算法成像速度快。
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