漏磁法管道在线检测计算机系统

叙述了管道腐蚀缺陷检测的意义,提出了管道内在线检测对管线及时维护、管道寿命评价的必要性．介绍了漏磁法无损检测的基本原理,叙述了漏磁法管道在线检测计算机系统的总体设计、结构及各部分的工作过程．该系统具有检测速度快、效率高等特点,对管道的维护具有重要意义．     

基于DSP的超声波钢板探伤系统

设计了基于Ti公司TMS320vc5509数字信号处理器的超声波探伤系统，介绍了超声信号的高速采集，USB总线的高速数据传输。根据探伤要求对超声信号进行了实时的采集、处理和显示。为了保证超声信号的实时采集和显示采用了多线程技术。     

基于高分辨率谱估计的早期转子断条故障诊断

以快速傅里叶变换(FFT)为基础的电机电流信号特征分析(MCSA)具有频率分辨率低的固有缺陷,从而严重影响了鼠笼电机早期转子断条故障的诊断性能。为解决这一问题,提出基于高分辨率谱估计的早期转子断条故障诊断方法。首先利用Hilbert变换和离散小波变换对单相定子电流信号预处理,然后采用扩展Prony算法对预处理后的信号进行定性/定量分析。运用该方法对不同故障严重程度、不同负载条件下的3 k W电机稳态定子电流信号进行分析,并与FFT分析结果做对比。实验结果表明,即使在短时数据条件下所提方法仍然能够准确诊断出早期转子断条故障,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于牺牲层技术的高过载压力传感器芯片

提出了一种基于牺牲层技术的高过载压力传感器芯片。这种传感器充分利用了多晶硅机械特性和多晶硅纳米膜的压阻特性优势,提高了传感器满量程输出和过载能力。利用有限元方法设计了仿真模型,通过对弹性膜片应力分布的静态分析和非线性接触分析,给出了提高这种压力传感器满量程输出和过载能力的设计方法。并试制了量程为2.5 MPa的传感器芯片样品。测试结果表明样品的过载压力超过7倍量程,5 V供电条件下,满量程输出达到362 m V。     

一种管道机械损伤检测方法

针对油气输送管道机械损伤在线检测的重要性,及机械损伤缺陷的形成原因及其特征,提出了一种基于磁致弹性效应的非线性谐波检测方法.设计了一种基于非线性谐波方法的机械损伤检测传感器.通过对凹陷和凿痕两种典型机械损伤缺陷的测量和实验数据的分析,结果表明,非线性谐波传感器可以对凹陷和凿痕两种缺陷进行有效的识别.证明了非线性谐波方法是一种切实可行的检测方法,而且,非线性谐波传感器可做到小型化、低噪声、低功耗,可实现管道机械损伤的在线检测.     

铝板材电磁超声检测中波的产生与传播过程分析

针对电磁超声波如何在非铁磁性金属板中产生的问题,研究了铝板中电磁超声波的产生和传播机理。利用有限元分析软件对铝板受偏置磁场作用,铝板内感生出涡流,在涡流的作用下产生洛伦兹力,最后在该洛伦兹力的作用下铝板内的质点发生位移形成电磁超声波的4个过程进行了仿真。仿真结果表明,通有高频电流的线圈正下方会感生出交变的涡流;在平行于铝板表面的静电场作用下,铝板表面上的质点受到垂直于其表面的洛伦兹力作用;板内质点在此垂直力的作用下振动产生电磁超声波;查看质点各个方向位移的变化直观地看出电磁超声波的衰减很大。最后通过对单个质点位移的仿真分析得出了质点位移最大的方向。     

孔隙式隔振系统非线性阻尼特性

针对舰载设备隔振系统中双出杆液压孔隙式粘滞阻尼器阻尼力的非线性问题,建立了考虑油液压缩性的隔振系统数学模型,提出了基于AMESIM仿真试验确定隔振系统阻尼力的方法,依据仿真得到的系统压力确定了阻尼力流动指数并验证了流动指数取值的合理性.搭建隔振系统的试验装置,利用通过冲击试验获得的隔振系统位移和加速度响应验证隔振系统数学模型的准确性.结果表明,数学模型仿真和冲击试验结果误差在6%以内,为液压阻尼器非牛顿流体阻尼力的计算提供了有效、快捷的途径.     

管道地理坐标测量中低精度IMU初始对准技术

针对管道地理坐标测量系统低精度惯性测量单元（inertial measurment unit,IMU）初始对准问题,提出一种管道定位的初始对准方法.针对大角度情况进行粗对准,然后在小角度范围内再进行精对准.在精对准过程中,对测量信号采用一阶马尔科夫模型,提取出符合kalman滤波模型的白噪声分量,随后建立13维状态量的kalman状态方程以及观测方程.对于较大方位误差角引起的非线性,采用Cubature Kalman滤波（Cubature Kalman filtering,CKF）算法对非线性模型进行状态估计,解决了滤波模型的非线性问题并进行了静态对准实验.实验结果表明,设计的算法在计算时间上优于Unscented粒子滤波（Unsented particle filtering,UPF）算法,适于作为管道地理坐标测量的初始对准算法.     

基于神经网络及数据融合的管道缺陷定量识别

分析了管道缺陷的特征参数与漏磁信号的关系，研究显示管道缺陷的深度和长度分别与漏磁信号的幅值和宽度呈近似线性关系。将实际漏磁信号预处理以消除传感器提离值不同带来的影响，然后用已训练好的BP神经网络进行了管道缺陷的定量识别，识别结果的误差〈10％，完全满足实际检测要求。分别用加权平均和自适应加权平均两种方法将轴向和径向漏磁信号进行信号级融合，融合后基于BP神经网络的缺陷定量识别的精度和可靠性得到了明显提高，其中加权平均法更优。