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海底输油管道作为大量输送石油、气体等能源的安全经济的运输手段在世界各地得到了广泛应用.管道在运行过程中会受到各种环境因素的影响,必须对海底管道进行定期检查和维修,以保障在役管道的安全运行,延长使用寿命.超声检测技术因其所具有的检测精度高的优点一直受到管道检测专家和学者的高度重视.超声检测信号的处理和缺陷评价技术是海底管道超声检测系统中的关键技术之一,它是海底管道安全状况评估和维修的主要依据.本论文致力于海底管道超声无损检测中的超声检测信号的消噪处理、时频分析和缺陷评估的研究.
用超声波对管道进行检测时,缺陷信息将通过接收到的超声回波信号的幅度、频率或相位来表现,但由于实际材料的复杂性,以及超声波与材料微结构相互作用的复杂性,导致了接收到的超声信号的非平稳性.因此,如何从这些信号中提取所需信息是一项困难而又重要的课题,也是无损检测的必要手段.本文采用了一种全新的非平稳、非线性信号分析方法Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)对超声检测信号在时频域进行分析和处理,提取超声检测信号的时频域特征,从而能更深入、更全面地识别超声检测信号中隐含的信息,为超声回波信号的提取与处理提供一个更准确、更接近实际的分析方法.
本文首先对HHT进行了全面、系统的论述与分析,以理论和分析的结果充分说明了HHT用于超声信号分解和时频分析的合理性和有效性.
用HHT方法对超声信号进行时频分析的仿真结果表明,由经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)得到的一系列自适应的超声信号固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能够很好地表征超声信号的非平稳特性;与小波分析方法相比,时间--频率--幅值(能量)表示的三维Hilbert时频谱更能真实、准确地反映出超声信号蕴含的特征信息.
超声信号的预处理水平直接关系到管道超声检测中缺陷识别的精度.在海底管道超声检测信号中含有大量的噪声,必须对其滤除.本文在对EMD分解的滤波特性深入分析的基础上,提出了一种基于EMD的消噪算法.该算法充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,具有自适应性强、多尺度、时频域滤波等特点,在信号的滤波和消噪中具有很大的优势.在此基础上,本文还提出了改进的EMD消噪算法:EMD硬阈值消噪、EMD软阈值消噪算法.仿真结果表明,基于:EMD分解的消噪算法对超声信号的消噪是相当有效的,即使在强噪声的干扰下,也能对超声缺陷回波信号突变位置进行准确定位,在有效降低噪声影响的同时,能够最大程度的保留缺陷的特征信息,具有良好的时间(位置)分辨率.与小波消噪方法的比较结果表明在不同的噪声水平下两种方法在提高信噪比方面效果接近.另外,同小波消噪相比,本文提出的消噪方法不需要预知信号的特征信息,更适用于非平稳信号的滤波和消噪,可望实现更好的消噪效果.
文中最后介绍了最新研制成功的"海底管道超声在线检测系统"模拟机.针对海底管道壁厚减薄状况和腐蚀缺陷的检测,建立了管道腐蚀缺陷的量化分析模型;提出了一种基于HHT边缘谱的壁厚测量算法;同时,根据缺陷尺寸参数识别结果采用管体腐蚀尺寸损伤、最大安全工作压力等方法对缺陷的安全评价进行了研究.在海底管道缺陷识别和评估算法理论的基础上,编制了离线缺陷识别和评估软件包用来对缺陷尺寸参数的识别,并对缺陷进行2D显示,对缺陷的等级进行了评价,为海底管道运行安全评估和维修提供依据.