超声导波管道缺陷检测的小波阈值去噪法

在超声导波管道缺陷无损检测中,回波信号在接收和处理过程中不可避免地会受到噪声的干扰,另外,超声导波在管道中传播时还存在频散现象,这会给管道缺陷的识别与特征提取带来不利影响。在有限元数值模拟条件下,采用小波分析的方法,利用Daubechies小波家族中的coif3作为小波函数,运用启发式阈值选取方法,对加有噪声的超声导波回波信号进行去噪,实验分析结果表明此方法提高了重构信号的信噪比,有效地抑制了超声导波回波信号中的噪声,在管道缺陷超声导波检测中,可为管道缺陷的识别与特征提取等提供方便。     

超声导波技术在管道检测中的试验分析

超声导波技术相对于其他无损检测技术,具有检测速度快、防腐层破坏少、现场开挖量小等特点,在管道检测尤其是埋地管道检测中应用越来越广泛。通过在一条预制不同缺陷的地面管道进行超声导波检测试验,对比分析不同超声导波设备检测结果,对超声导波在管道检测中的技术特点进行分析,指导其在管道检测中更好地应用。     

时间反转SH0波跨焊缝检裂纹缺陷研究

针对水平剪切导波跨越焊缝检测裂纹缺陷信号弱的难题,提出了一种基于SH导波模式的时间反转检方法。本文选择低频的SH_(0)导波模态,建立了3 mm板上跨越焊缝检测缺陷的三维等效模型,并对时间反转检测进行了数值模拟以及实验验证。首先,从模拟角度验证了时间反转可以提高检测焊缝后缺陷的灵敏度。随后,设计和搭建PPM EMAT产生SH_(0)模态波进行常规和时反检测实验。实验验证了时间反转检测的有效性。实验和仿真结果均表明,时间反转法对常规检测中较低的缺陷回波信号有较强的聚焦效果。该方法能够将铝板中的常规信号幅值最大增至3.22倍,可有效检测1 mm的纵向裂纹缺陷。本文为跨焊缝导波检测缺陷提供了新的思路。     

电站管超声导波检测的模式选择

电力设备中使用的大量管状构件常处于高温高压的运行状态,其安全直接影响到机组的安全稳定运行,目前常用的探伤方法不仅效率低且不便现场操作,而利用超声导波遥测可实现在一固定位置对管状构件进行长距离检测.为此,对导波在管状结构中的传播特性进行了阐述,分析了其频散现象对导波检测技术的不利影响,并以导波在电站管道和锅炉受热面的实际检测为例,研究了激发超声导波的不同方法和对频散的影响,分析了导波检测中的模式选择和频散抑制方法.     

主蒸汽和再热蒸汽管道综合检验及安全性评价

对125 MW机组主蒸汽管道和高温、低温再热蒸汽管道的直管、弯管、管座角焊缝、支吊架进行了综合检验,并进行了安全性评价.在安全性评价的基础上,提出了对即将进入超期服役机组、又暂时难以处理的超标缺陷的炉外管道要开展寿命评估.     

小半径中频感应弯管的应用分析

常规的中频感应弯管其弯曲半径的范围一般为被弯管直径的3-5倍,随着电站装机容量的不断增加,其管道的布置日趋庞大,而且对弯配管产品的精度、质量和安全性的要求越来越高,如果在电站管系中采用小半径弯管（被弯管直径的1.5-3倍）,则可使管道的布置结构紧凑、占用空间减小。同时,小半径弯管两端具有直管用其代替小半径弯头,不但减少二次焊缝,而且可以改善管道弯曲部分的物理性能。基于大变形理论,采用压缩弯曲的中频感应加热弯管技术,在转臂施加反弯曲力矩,可以保证最大壁厚减薄量不超过允许值,弯制出合格的小半径弯管产品,所以采用和推广小半径弯管技术具有很高的经济效益和社会效益。     

嵌入式管道超声导波检测系统设计

针对我国目前小型管道超声导波检测设备稀少的现状,提出了基于STM32和FPGA的超声导波管道检测系统的设计方法,进行了软、硬件的设计与开发.系统硬件部分采用模块化的设计,主要由超声导波发射模块与接收模块2部分组成.基于系统硬件环境,成功进行了μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统和μC/GUI图形用户界面的移植,编写了检测系统的应用程序.实验表明,系统能够正常运行,达到了系统设计的功能要求.     

火力发电厂在役凝汽器管超声导波检验的可行性

在介绍超声导波的检测特点、工作原理及超声导波在国内外的应用的基础上,详细比较了采用超声导波与涡流检测凝汽器管的优缺点,得出超声导波是一种新型的快速评估管道缺陷的检测技术,具有检测速度快,检测效率高,不需要对检测对象进行预处理等特点,适合于在役凝汽器管的检验的结论。     

管道电磁超声传感器阵列检测技术研究

采用电磁超声传感器阵列对管道进行缺陷检测,不仅能够提高电磁超声检测信号的信噪比、灵敏度与分辨能力,同时也能增强电磁超声检测的直观性与灵活性。本文详细阐述了基于洛伦兹力的周期永磁铁阵列式电磁超声传感器(PPM-EMAT)激励超声导波的工作原理,及利用全聚焦算法结合极性一致性算法对缺陷进行定位与成像的工作机理。建立了有限元仿真模型,验证了准T(0,1)模态导波在管道结构中的传播过程。利用研制的多通道电磁超声检测系统,对含缺陷的不锈钢管道进行了检测实验,实验结果表明,研制的系统能够检测出管道试样中的多个通孔缺陷,纵向定位误差可控制在1.5%以下,实现了基于阵列电磁超声传感器的管道缺陷成像与定位。     

锅炉受热面弯管微裂纹超声导波检测

对某电厂锅炉省煤器曾经发生泄漏的同批次管材进行超声导波检测,共检测出弯管缺陷118处,缺陷型式全部为轴向,经验证缺陷检出率达到95%以上。并根据检出缺陷做了相应处理,避免了机组因管材缺陷引起管道泄漏造成机组停机带来的损失,保证了机组安全稳定运行。     

基于物理信息嵌入式神经网络的管壁导波成像

为了实现管壁腐蚀缺陷的定量化成像,提出了一种基于物理信息嵌入式卷积神经网络的成像算法,从超声导波信号重 建管壁厚度。 首先推导了超声导波在管壁上传播的二维声波模型,通过矩阵 LU 分解求解频域波动方程,可实现从管壁导波速 度图到声场信号的正演;其次搭建了物理信息嵌入式卷积神经网络,包含 3 个迭代层,每个迭代层由正演模型和残差反演子网 络组成;生成包含随机腐蚀缺陷的管道仿真数据集,搭建网络进行训练和反演,训练集、验证集和测试集的成像结果的平均 Pearson 相关系数分别为 94. 91%、86. 47%和 87. 37%,缺陷图像一致度高;搭建了实验系统,在加工有不规则阶梯缺陷的管道上 采集导波信号进行反演,成像结果良好,厚度图的均方误差为 0. 005 7。 算法将物理模型与神经网络结合在一起,实现了从导波 信号到管道厚度图的高精度成像。     

基于DDS的超声导波激励信号源的设计

提出了一种超声导波激励信号源的设计方法,为减少管道超声导波检测中频散现象的影响,采用单片机AT89S52,直接数字合成（DDS）器件AD9850等,设计出专门用于激励超声导波的汉宁窗调制单音频信号的信号发生器,该信号发生器具有汉宁窗的宽度可调,汉宁窗调制下的单音频信号频率可调的功能。实验及电路仿真表明设计合理可行。     

叙利亚麦哈德电厂液体渗透检验ASME规范的执行和工艺制定

针对叙利亚麦哈德电厂机组燃油、检验对象露天布置、环境温度高以及检测材料特性与国内不一致等实际情况,依据美国机械工程师学会等国际规范,对2号机组有针对性地制定了液体渗透检验工艺.对汽包环纵缝、汽包以及联箱的接管角焊缝、管道背弧、机侧阀门等进行检验,发现了汽包环缝、集中下降管、上水管、调速汽门、主汽门及多个阀门部件的裂纹缺陷,消除了设备的安全隐患.     

面向水下管网的视觉检测系统研究

针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。     

超声导波检测绝缘子用玻璃钢芯棒缺陷

统计表明,因芯棒断裂造成绝缘子损坏在高压线路恶性事故中占很大比重。为快速、准确检测绝缘子用玻璃钢芯棒缺陷,提出一种新的检测手段:超声导波检测。以110kV绝缘子用玻璃钢芯棒为研究对象,根据导波理论研究了导波在芯棒中的传播特性,得到了导波纵向和扭转模态的频散曲线,初步确定了仿真和实验所用激励信号的频率范围。通过有限元仿真,得出了导波在有无缺陷芯棒中的波形分布规律。基于理论分析和仿真结果进行了玻璃钢芯棒的导波检测实验,实验结果表明:10周期40kHz和20周期32kHz的L(0,1)模态导波均能较好地检测出芯棒中的缺陷,且前者能较准确地确定缺陷位置,后者更适于较长的芯棒检测;在一定范围内,被检测的芯棒越长,检测效果越好。研究结果为绝缘子用玻璃钢芯棒缺陷检测提供了一种新思路。     

电磁超声管道周向兰姆波仿真分析及缺陷检测特性研究

根据管道周向兰姆波(CLamb波)在管道中对称传播的特点,采用有限元软件仿真分析了管道周向兰姆波的传播特性,得到CLamb0、CLamb1模式沿管道周向传播的规律。在研究兰姆波声场特征的基础上,建立含有槽型缺陷的有限元模型,仿真分析了缺陷两侧周向Lamb波的响应特性,并对周向兰姆波遇到缺陷时的模式转换进行了仿真分析,得出缺陷深度和埋深与反射波幅值、透射波幅值的关系,为管道裂纹缺陷的定量检测奠定了基础。最后,对铝材管道中两种不同深度的缺陷进行了实验研究,证明了仿真分析的正确性和有效性。     

基于PCA的管道缺陷导波信号特征优化方法

针对超声导波管道缺陷检测中存在的识别率低、鲁棒性差等问题,应用了主成分分析对管道缺陷回波信号进行特征优化.首先,通过对超声导波缺陷回波信号进行处理,提取了信号在时域和时频域内的特征参数,构成联合特征向量.然后使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对联合特征向量进行降维处理,通过提取累计贡献率达到89％的主成分得到融合特征.最后用BP神经网络对融合特征进行训练和识别.这种方法可以有效的识别管道缺陷,与联合特征向量相比具有更高的识别率.