本文關(guān)鍵詞：基于稀疏采樣數(shù)據(jù)的管道缺陷超聲復(fù)合陣列檢測方法研究　出處：《江蘇大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 稀疏數(shù)據(jù) 復(fù)合陣列 管道缺陷 裂紋 超聲檢測

【摘要】：管道是能源輸送的重要手段之一,在國民經(jīng)濟中占有重要的地位。然而,管道在長時間的服役過程中,受環(huán)境應(yīng)力的影響會產(chǎn)生不同種類的缺陷,形成泄漏隱患,從而導(dǎo)致事故的發(fā)生。因此,定期對管道健康狀態(tài)進行檢測是十分必要的。超聲陣列檢測是管道缺陷常用的檢測方法之一,但是現(xiàn)有設(shè)備大多采用單一聲束入射方式,無法滿足管道中對不同種類、不同走向缺陷的檢測要求。另外,使用超聲陣列對管道缺陷進行檢測時,為了提高檢測效率和對缺陷的檢測和定位精度,超聲傳感器往往工作頻率較高,按常規(guī)的數(shù)據(jù)采集方法會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量,制約了該項技術(shù)的應(yīng)用。針對上述問題,論文開展基于稀疏采樣數(shù)據(jù)的管道缺陷超聲復(fù)合陣列檢測方法研究。設(shè)計了一種超聲傳感器復(fù)合陣列結(jié)構(gòu),聲束以三種入射方式同時掃查管道,用以提高對不同種類缺陷的檢出率,特別是裂紋類缺陷;設(shè)計了基于LabVIEW的復(fù)合陣列有限新息率(Finite Rate of Innovation,FRI)稀疏數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并通過試驗直接獲取了FRI稀疏數(shù)據(jù),減小了檢測數(shù)據(jù)量;研究了從直接獲取的稀疏數(shù)據(jù)中提取缺陷聲學特征參數(shù)的方法,得到了超聲回波信號的幅值和時延;建立了復(fù)合陣列結(jié)構(gòu)的空間坐標模型和缺陷成像模型,得到了缺陷的可視化圖像。論文的主要研究工作如下:(1)設(shè)計了集垂直入射、軸向斜入射和周向斜入射三種入射方式于一體的超聲傳感器復(fù)合陣列結(jié)構(gòu),分析了其在管道中的聲場分布,建立了復(fù)合陣列空間坐標模型,并加工制作了復(fù)合陣列。(2)利用試驗室自制的FRI采樣硬件電路,設(shè)計了基于LabVIEW的復(fù)合陣列稀疏數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),搭建了管道缺陷超聲復(fù)合陣列檢測試驗平臺,并對六種不同類型缺陷進行了檢測試驗,直接獲取了檢測信號的稀疏數(shù)據(jù)。(3)研究了從稀疏采樣數(shù)據(jù)中獲取超聲回波信號特征參數(shù)的方法,采用基于Cadzow去噪的零化濾波器算法對實測管道超聲信號進行了特征參數(shù)提取,得到了回波信號時延與幅值參數(shù),并對其誤差進行了分析。(4)在分析傳統(tǒng)超聲成像方法特點的基礎(chǔ)上,提出了一種基于稀疏采樣數(shù)據(jù)的聲學特征參數(shù)管道缺陷微元填充法,并建立了管道缺陷成像模型,實現(xiàn)了管道缺陷的可視化成像。并對比分析了常規(guī)采樣數(shù)據(jù)和稀疏采樣數(shù)據(jù)條件下不同缺陷的成像結(jié)果。試驗表明,在以常規(guī)數(shù)據(jù)約5.5%的數(shù)據(jù)量下,仍然能夠獲得與常規(guī)采樣數(shù)據(jù)同等分辨率的缺陷可視化圖像。
[Abstract]:Pipeline is one of the important means of energy transmission, which plays an important role in the national economy. However, in the long service process, the pipeline will be affected by environmental stress to produce different kinds of defects. Therefore, it is necessary to detect the health status of pipelines periodically. Ultrasonic array detection is one of the commonly used detection methods for pipeline defects. However, most of the existing equipment adopt a single beam incident mode, which can not meet the detection requirements of different types and different strike defects in the pipeline. In addition, the ultrasonic array is used to detect the pipeline defects. In order to improve the efficiency of detection and the accuracy of defect detection and positioning, ultrasonic sensors often work high frequency, according to the conventional data acquisition method will produce a huge amount of data. The application of this technology is restricted. Aiming at the above problems, this paper studies the detection method of ultrasonic composite array of pipeline defects based on sparse sampling data, and designs a composite array structure of ultrasonic sensor. In order to improve the detection rate of different kinds of defects, especially crack type defects, the acoustic beam scans the pipeline simultaneously in three kinds of incident mode. The sparse data acquisition system of finite Rate of innovation based on LabVIEW is designed. The sparse data of FRI is obtained directly by experiment, and the amount of detection data is reduced. The method of extracting acoustic characteristic parameters of defects from directly acquired sparse data is studied, and the amplitude and delay of ultrasonic echo signal are obtained. The spatial coordinate model and defect imaging model of composite array structure are established, and the visual image of defects is obtained. The main research work of this paper is as follows: 1) the set of vertical incidence is designed. The ultrasonic sensor composite array structure with three incident modes of axial and circumferential incidence is presented. The sound field distribution in the pipeline is analyzed and the spatial coordinate model of the composite array is established. And the compound array. 2) the sparse data acquisition system of composite array based on LabVIEW is designed by using the self-made FRI sampling hardware circuit in the laboratory. The ultrasonic composite array testing platform for pipeline defects was built, and six different types of defects were tested. The method of obtaining the characteristic parameters of ultrasonic echo signal from sparse sampling data is studied. Based on the Cadzow denoising algorithm, the characteristic parameters of the measured ultrasonic signal are extracted, and the echo signal delay and amplitude parameters are obtained. On the basis of analyzing the characteristics of traditional ultrasonic imaging methods, a method of filling acoustic characteristic parameter pipeline defects based on sparse sampling data is proposed. A pipeline defect imaging model is established to realize the visual imaging of pipeline defects, and the imaging results of different defects under the condition of conventional sampling data and sparse sampling data are compared and analyzed. At the same time, the defect visualization image with the same resolution as the conventional sampling data can be obtained under the data volume of about 5.5%.
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TE973.6;TB559

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本文編號：1421661