基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射

由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系，由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点．本采用小波基函数神经网络的方法，建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射．算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理，经过多层分辨率的训练．网络输出表明，该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征，为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法。     

Wavelet domain adaptive filtering algorithm for removing the seamless pipe noise contained in the magnetic flux leakage data

With the widespread application and fast development of gas and oil pipeline network in China, the pipeline inspection technology has been used more extensively. The magnetic flux leakage （MFL） method has established itself as the most widely used in-line inspection technique for the evaluation of gas and oil pipelines. The MFL data obtained from seamless pipeline inspection is usually contaminated by the seamless pipe noise （SPN）. SPN can in some cases completely mask MFL signals from certain type of defects, and therefore considerably reduces the detectability of the defect signals. In this paper, a new de-noising algorithm called wavelet domain adaptive filtering is proposed for removing the SPN contained in the MFL data. The new algorithm results from combining the wavelet transform with the adaptive filtering technique. Results from application of the proposed algorithm to the MFL data from field tests show that the proposed algorithm has good performance and considerably improves the detectability of the defect signals in the MFL data.     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

去除漏磁数据中无缝管道噪声的小波域自适应滤波算法

漏磁(MFL)检测是油气管道在线检测中应用非常成熟的一种无损检测技术。将小波变换与自适应滤波技术相结合,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)的小波域自适应滤波算法。将该算法用于实测漏磁数据的处理,所得结果说明该算法具有良好的去噪效果,可以极大地提高漏磁数据中缺陷信号的可检测性。     

小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。     

管道缺陷漏磁检测大容量高保真数据压缩研究

管道检测是石油天然气工业的一个重要课题.在管道缺陷检测中,利用缺陷的漏磁通从而设计有效的漏磁检测装置来检测缺陷是目前研究的热点,而如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.本文在分析漏磁检测原理和漏磁检测数据特征的基础上,根据对重要数据采用无损压缩、对非重要数据采用有损压缩的原则,通过数据的差分和动态范围阈值判断数据块的检测重要性,结合Huffman算法以及小波有损压缩的优点,设计了大容量高保真管道漏磁检测数据压缩算法,并利用FPGA设计了相关的数据采集压缩电路来验证和实现该算法.实验表明该算法具有较高的压缩比并能很好的再现管道检测原始数据.     

基于遗传优化算法的二维漏磁缺陷重构

信号逆问题，即从测量信号中恢复出缺陷轮廓及其参数，是漏磁无损评估中的一个重要课题。提出了一种基于遗传算法的逆算法，用于从漏磁信号中重构二维缺陷。在该算法中，径向基函数（RBF）神经网络用作前向模型，遗传算法用于求解逆问题中的优化问题，其优点是能够避免基于梯度下降法的迭代逆算法中可能遇到的局部最小问题，并能得到逆问题的全局最优解。实验结果验证了所提出的逆算法的有效性。     

油气管道高速漏磁检测系统中数据压缩研究

在管道缺陷检测中,如何对漏磁检测数据进行大容量高保真数据压缩是其中的一个关键问题.文章分析漏磁缺陷信号的特点,首先采用零树小波编码算法,找出能够表征缺陷信号的重要数据和不能表征缺陷信号的非重要数据,非重要数据建立小波零树,对信号进行压缩,然后结合算术编码,对压缩数据流进一步压缩处理,通过仿真实验表明在一定允许失真度的情况下,可以达到很高的压缩率.     

基于遗传模拟退火算法的漏磁缺陷重构

通过将模拟退火技术加到遗传算法（GA）的变异运算中，提出一种遗传模拟退火算法（genetic-simulated—annealing—algorithm，GSAA），并且提出一种基于GSAA的逆算法，用于从漏磁信号中重构二维缺陷．该算法中，径向基函数神经网络（RBFNN）用作前向模型，GSAA用于求解逆问题中的优化问题．实验结果表明，同基于GA的逆算法相比，基于GSAA的逆算法更精确，并且对噪声更具鲁棒性．     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

用于管道漏磁数据的小波域自适应及小波系数去噪算法

基于漏磁检测是油气管道在线检测中应用最广泛的无损检测技术,提出了一种去除漏磁数据中无缝管道噪声(SPN)和系统噪声的新算法.首先利用将小波变换和自适应滤波技术相结合而提出的新型小波域自适应滤波方法去除漏磁数据中的SPN,然后再利用小波系数去噪方法去除小波域自适应SPN消除系统输出漏磁数据中的系统噪声.实测漏磁数据所得结果表明,该算法具有良好的去噪效果,极大地提高了漏磁数据中缺陷信号的可检测性.     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.     

基于多节点样条理论的漏磁数据去冗余压缩算法

为解决管道漏磁缺陷检测中采样数据的去冗余压缩问题,在利用小波去噪的基础上,根据多节点样条理论具有插值过程无需解方程组、逼近误差小、基函数有界支集的性质,通过构造一个对称的、局部支集的、拉格朗日型基函数,从而设计出一种能快速、高效地逼近原检测数据的去冗余压缩新算法,以提高管道漏磁在线检测数据压缩的实时性．用实验室检测到的漏磁数据对该算法进行了验证．结果表明,该算法具有很好的实时性及较高的数据压缩率．     

管道缺陷定量识别技术的研究

对管道漏磁在线检测仪的总体设计和各部分的工作过程进行了简要介绍，对硬件设计进行分析，采用工程数据库技术对检测数据管理，采用滤波和数字平滑方法消除干扰影响的方法，选取了缺陷漏磁场特征量，并提出了缺陷外形参数的评价方法，利用非线函数插值方法对漏磁信号补偿和凹坑缺陷轮廓的局部逼近，使缺陷检测达到定量化，整套方案实验 证有效，可行。     

子波神经网络在火灾探测中的应用

论述了用于信号识别的子波神经网络的结构和算法,并根据火灾传感器信号处理的特点,提出了将其用于火灾探测的方法,在子波神经网络中采用了子波函数和共轭梯度优化方法．实验表明,子波神经网络对火灾信号具有很好的学习和探测能力,与ＢＰ神经网络火灾探测方法相比,所提出的方法能够更快和更准确地探测各种标准实验火．     

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析，提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法．该方法构建小波网络模型，采用梯度下降法对网络进行训练．网络训练分为离线训练和在线训练，由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值．以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整．从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号，取代了传统的位置传感器．最后仿真及实验结果表明，该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号．     

应用磁荷法建立漏磁信号模型

研究了漏磁无损检测中一种基于双极磁荷法的漏磁信号分析模型，运用这一分析模型研究了三种不同类型缺陷的径向和轴向漏磁信号．设计制作了实验装置与试样并进行了实验，将实验结果与分析模型的仿真结果进行了比较，两者得到了较好的吻合，说明了分析模型的有效性．这个模型建立了缺陷尺寸与漏磁信号的关系，具有参数少，计算快，分析方便等优点，它为漏磁信号处理和缺陷的识别评估提供了重要工具．     

基于LS-SVM的管道二维漏磁缺陷重构

针对铁磁材料的无损评估中,漏磁信号描述缺陷的几何特征难点,提出了应用支持向量机对二维缺陷重构的新方法,支持向量机输入是漏磁信号,输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。网络学习采用最小二乘算法,训练样本由实验数据与仿真数据组成,测试样本为人工裂纹缺陷。该方法实现了人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,并与径向基神经网络重构结果进行了比较。试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

The Recognition of Silk Fabric Defects Based on Biorthogonal Wavelet Analysis and SOM Neural Network

A feasible approach fog the recognition of silk fabric defects based on wavelet transform and SOM neural network is proposed in this paper, the indispensable processes of which are defect images denoising and enhancement, image edge detection, feature extraction and defects identification. Both geometrical and textural feature panuneters are extracted from the edge image and the enhanced defect image, and utifize SOM neural network to recognize the common defects which silk fabrics have, including warp- lacking, weft-lacking, double weft, loom bars, oll-stalin. Experimental results show the advantages with high identification correctness and high inspection speed.     

基于神经网络正向模型和遗传算法的涡流检测自然裂纹形状重构

提出了一种基于神经网络正向模型与遗传优化算法从疲劳裂纹涡流检测(eddy current testing, ECT)信号重构裂纹形状的方法.人工制作了疲劳裂纹试样,利用一种小波分析方法对采集的疲劳裂纹ECT信号进行了去噪预处理并提取了信号特征.随后通过破坏性检测方法获得了裂纹的真实形状.在建立疲劳裂纹参数化模型基础上,利用经过处理的裂纹ECT信号和裂纹形状参数样本库对径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络进行训练.遗传算法首先创建大量表示裂纹形状参数个体的初始种群,输入经过训练的神经网络,得到对应的ECT预测信号,然后运用遗传策略进行迭代反演优化,搜索裂纹形状最优解.重构结果表明该方法具有快速、精确的优点.