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钢丝绳缺陷漏磁场的磁通门检测法 总被引:3,自引:2,他引:3
钢丝绳缺陷漏磁场的磁通门检测法*褚建新顾伟(上海海运学院上海200135)0引言运用漏磁检测方法[1]对钢丝绳缺陷进行在线无损检测时,首先将钢丝绳沿绳长方向饱和磁化,如果钢丝绳存在缺陷,则在缺陷处表面产生一个漏磁场,漏磁场的强度和分布与缺陷的性质和大... 相似文献
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为了应用漏磁检测技术检测管道缺陷,需要对缺陷信号进行分析。在漏磁检测原理的基础上,运用三种磁偶极子模型来描述各种表面缺陷。分析了缺陷参数对漏磁信号的影响。 相似文献
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漏磁检测是管道无损检测的常用方法,也是最有效方法之一.在检测管道的过程中,对于不同的缺陷会检测到不同的漏磁信号.通过建立管道检测的实体模型,对管道斜向裂纹缺陷所产生的漏磁信号运用ANSYS有限元软件进行模拟仿真,从仿真信号中的磁通密度纵横向矢量图中,直观地显示了漏磁场附近的特点,找到缺陷轮廓及参数.利用有限元可以分析出,缺陷漏磁场的峰值会随着裂纹的倾斜角度、宽度、深度、提离值的大小变化而变化,可以方便地建立大量大小不一形状不同的缺陷样本库,为缺陷的识别提供依据并为定量分析做准备,为进一步对漏磁场的研究打下基础. 相似文献
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钢管漏磁在线检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先分析了钢管漏磁在线检测装置的组成,检测信号的采集方法.对采集到的钢管漏磁检测信号采用特征分析和非线性方法对缺陷大小进行定量识别.最后介绍了几个钢管漏磁在线检测在管道腐蚀检测、无缝钢管探伤和石油套管缺陷检测中的应用实例. 相似文献
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为了实现焊接缺陷的检测与评估,提出将交变磁场激励下磁光成像的漏磁特征应用于焊接缺陷的轮廓重构当中,建立漏磁重构模型,研究焊接缺陷的二维轮廓特征。首先根据交变磁场下的漏磁场的形成机理,讨论漏磁场分量By,Bz两种漏磁信号与缺陷轮廓存在的关系。再利用数值模拟方法获取数据,训练其广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)来确定该模型并说明漏磁场信号可以实现缺陷轮廓重构。最后,将磁光成像漏磁特征的数据应用于模型训练,确定重构的可行性。试验结果表明,应用磁光成像漏磁特征的图像数据与仿真获得的轮廓重构规律一致,能够实现焊接缺陷二维轮廓重构。在一定范围内,缺陷深度越大(不小于0.45mm),重构效果越好。 相似文献
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数据采集的快速性和实时性是钢管在线检测系统的关键,本文基于 FIFO技术设计高速数据采集板,并在此基础上利用编写虚拟设备驱动程序的方法实现了Win9x下的高速实时数据采集,有效地解决了钢管缺陷漏磁检测的数据采集问题,同时实现了对钢管缺陷信号进行实时采集和跟踪分析,对比实际探伤缺陷特性曲线与试验样管特性曲线,标记缺陷的位置和相对峰值大小,从而达到钢管检测的目的。 相似文献
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本文首先分析了钢管漏磁在线检测装置的组成,检测信号的采集方法。对采集到的钢管漏磁检测信号采用特征分析和非线性方法对缺陷大小进行定量识别。最后介绍了几个钢管漏磁在线检测在管道腐蚀检测、无缝钢管探伤和石油套管缺陷检测中的应用实例。 相似文献
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交变漏磁检测技术结合了涡流检测和漏磁检测的优点,它可以实现对铁磁性材料表面裂纹的准确检测.文中介绍了交变漏磁检测的原理以及裂纹检测系统的软硬件设计.通过试验研究,依据检测的两路信号及其构成的缺陷环图,可以实现对裂纹缺陷的检测. 相似文献
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漏磁与涡流复合探伤时信号产生机理研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种直流漏磁和涡流复合探伤方法,以期通过信息融合提高检测灵敏度,但试验中发现涡流探头检测到了钢管的内壁裂纹,而钢管的涡流检测规范也认为信号由涡流效应引起的。采用有限元法和磁源的测试试验分析磁导率和漏磁场对涡流检测信号的影响,结果表明,认为检测信号为涡流效应引起的观点是有误的。应用等效源法对扰动磁场进行分析,理论分析表明,裂纹处由涡流效应引起的扰动磁场相比漏磁效应引起的漏磁场要小得多,裂纹的漏磁场导致检测线圈产生感应电动势从而获得检测信号,而此时涡流效应引起的信号被淹没在漏磁信号中,钢管在磁饱和状态下的涡流检测信号是由裂纹的漏磁场引起的,饱和磁化下铁磁性构件的涡流检测结果要重新认识。 相似文献
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针对管道缺陷漏磁检测信号中存在严重噪声干扰的问题,将经验模态分解方法用于漏磁检测信号的噪声分离和有效信号提取,对实际测试的与输油管道材质相同且具有人为模拟缺陷的漏磁信号进行处理,结果表明,该方法可以很好地抑制噪声从而得到清晰的、表征缺陷特征的有用信号,达到与小波变换相同的处理效果,同时克服了小波方法中基函数选择困难的问题。 相似文献
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As a promising non-destructive testing (NDT) method,magnetic flux leakage (MFL) testing has been widely used for steel structure inspection.However,MFL testing still faces a great challenge to detect inner defects.Existing MFL course researches mainly focus on surface-breaking defects while that of inner defects is overlooked.In the paper,MFL course of inner defects is investigated by building magnetic circuit models,performing numerical simulations,and conducting MFL experiments.It is found that the near-surface wall has an enhancing effect on the MFL course due to higher permeability of steel than that of air.Further,a high-sensitivity MFL testing method consisting of Helmholtz coil magnetization and induction coil with a high permeability core is proposed to increase the detect-able depth of inner defects.Experimental results show that inner defects with buried depth up to 80.0 mm can be detected,suggesting that the proposed MFL method has the potential to detect deeply-buried defects and has a promising future in the field of NDT. 相似文献