基于BP神经网络的缺陷漏磁检测量化技术研究

论文摘要

储罐是港口、油库和石油化工行业储备原料油、液体化工原料及其产品的专用设备,其安全问题受到了人们的广泛关注。腐蚀是引起储罐安全事故的重要诱因之一,储罐最容易发生腐蚀的部位是储罐底板,因此对储罐底板的定期检测显得尤为重要。漏磁检测是储罐底板常见的一种无损检测方法,本文以腐蚀缺陷的漏磁信号为研究对象,对其量化问题进行了深入的研究。根据漏磁检测原理,对漏磁场的两种理论计算方法进行对比分析,在此基础上利用ANSYS软件对腐蚀缺陷的漏磁场进行了三维有限元模拟,获得了腐蚀缺陷的仿真漏磁信号。考虑到缺陷漏磁场垂直分量具有受磁极影响小等特点,本文以缺陷漏磁信号的垂直分量为研究对象对其进行时域、频域和频谱分析,将熵谱分析、小波分析方法应用于漏磁信号的处理环节,并提取了相应的波形特征量。对腐蚀产物、检测速度、被测平板平整度等影响检测效果的一些因素进行了分析,为提高缺陷的检出率提供依据。接着利用有限元软件模拟不同形状、不同尺寸腐蚀缺陷产生的漏磁场,对腐蚀缺陷漏磁场与腐蚀缺陷类型、几何尺寸之间的关系进行了定性和定量分析,并得出一系列缺陷类型、缺陷几何尺寸随缺陷漏磁信号波形特征量的变化曲线,为后续的缺陷识别、量化提供理论依据。分别通过实验研究和有限元仿真获得不同形状、不同尺寸的缺陷漏磁场,按传感器路数对其进行特征提取,建立缺陷样本。根据建立的缺陷样本构造了用于识别缺陷类型、量化缺陷尺寸的神经网络,实现了由缺陷漏磁信号到缺陷几何尺寸的映射。最后通过实验研究,对量化方法的可行性进行了验证。实验结果表明,本文提出的方法可以实现缺陷的准确量化。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 储罐底板常用无损检测方法
• 1.3 漏磁信号反演方法的研究现状及发展趋势
• 1.4 本课题研究的主要内容
• 第二章 基于有限元法的储罐底板腐蚀缺陷漏磁场分析
• 2.1 漏磁检测的基本原理
• 2.2 漏磁场的理论计算方法
• 2.2.1 解析法
• 2.2.2 数值法
• 2.3 储罐底板腐蚀缺陷漏磁场三维有限元分析
• 2.3.1 三维有限元分析的模型建立
• 2.3.2 模型的单元体类型和材料属性
• 2.3.3 模型的网格划分
• 2.3.4 边界条件的施加和求解计算
• 2.3.5 有限元模拟的结果分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 储罐底板缺陷漏磁场和漏磁信号影响因素分析
• 3.1 储罐底板缺陷漏磁场
• 3.2 波形特征量的选取
• 3.2.1 漏磁信号的时域特征
• 3.2.2 漏磁信号的频域特征
• 3.2.3 漏磁信号的时频特征
• 3.3 腐蚀产物与铁磁性碎片对缺陷漏磁场的影响
• 3.4 检测速度对漏磁场的影响
• 3.5 被测平板表面不平对漏磁场的影响
• 3.6 腐蚀缺陷外形对缺陷漏磁场的影响
• 3.6.1 缺陷形状对缺陷漏磁场的影响
• 3.6.2 缺陷深度对缺陷漏磁场的影响
• 3.6.3 缺陷长度对缺陷漏磁场的影响
• 3.6.4 缺陷宽度对缺陷漏磁场的影响
• 3.7 本章小结
• 第四章 基于 BP 神经网络的缺陷量化
• 4.1 基于BP 神经网络的缺陷量化
• 4.1.1 BP 神经网络
• 4.1.2 缺陷样本的建立
• 4.1.3 建立缺陷识别BP 网络
• 4.1.4 建立缺陷量化BP 网络
• 4.2 实验研究
• 4.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 详细摘要