[發明專利]三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法

有效

• 申請號: 201510368744.3
• 申請日: 2015-06-29
• 公開（公告）號: CN104990977B
• 公開（公告）日: 2018-02-09
• 發明（設計）人: 黃松嶺;趙偉;王珅;李世松;陳俊杰
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G01N27/83
• 分類號: G01N27/83
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201
• 代理人: 張大威

1.一種三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：提供待測管道，并從所述待測管道選取成像區域，其中，所述成像區域包括標準人工缺陷；

S2：利用三軸磁傳感器掃描所述待測管道，得到所述待測管道的離散三維漏磁檢測數據，并對所述離散三維漏磁檢測數據進行過濾，得到最終的三維漏磁場檢測值；

S3：根據主成分分析法對所述三維漏磁場檢測值進行分析，并提取缺陷輪廓反演時所需的多個特征值，并組成相應的實際特征值向量，其中，所述多個特征值包括：軸向信號漏磁場體積、軸向信號漏磁場能量、軸向信號正峰值、軸向信號負峰值、徑向信號正負峰值的軸向間距及周向信號正負峰值的周向間距；

S4：根據三維缺陷漏磁信號確定缺陷開口輪廓，并根據所述缺陷開口輪廓和深度參數建立對應的缺陷三維輪廓條狀模型；

S5：構建正向徑向基函數神經網絡模型，其中，所述正向徑向基函數神經網絡模型的輸入為基于所述三維輪廓條狀模型的缺陷參數；

S6：設定初始的深度向量，并將所述深度向量輸入所述正向徑向基函數神經網絡模型以進行正向預測，得到所述三維漏磁場檢測值的多個特征值對應的預測特征值向量；

S7：計算并判斷所述實際特征值向量與所述預測特征值向量之間的誤差是否小于誤差閾值，如果是，則根據所述初始的深度向量進行反演成像，以得到最終缺陷輪廓，否則，對所述初始的深度向量進行修正，并返回執行所述步驟S6，直至所述實際特征值向量與所述預測特征值向量之間的誤差小于所述誤差閾值。

2.根據權利要求1所述的三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法，其特征在于，在所述步驟S2之前，還包括：利用直流磁化場對所述待測管道的管壁進行飽和磁化處理。

3.根據權利要求1所述的三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法，其特征在于，所述步驟S2進一步包括：

利用三軸磁傳感器以預設速度勻速等間距掃描所述待測管道，得到沿管道軸向、徑向和周向的離散三維漏磁檢測數據；

計算所述離散三維漏磁檢測數據的平均值，并根據所述平均值得到異常閾值；

刪除所述離散三維漏磁檢測數據中大于所述異常閾值的漏磁檢測數據，得到最終漏磁場檢測值。

4.根據權利要求1-3任一項所述的三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法，其特征在于，所述離散三維漏磁檢測數據包括：軸向漏磁檢測數據、徑向漏磁檢測數據和周向漏磁檢測數據。

5.根據權利要求4所述的三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法，其特征在于，所述三維缺陷漏磁信號包括：軸向缺陷漏磁信號、徑向缺陷漏磁信號和周向缺陷漏磁信號。

6.根據權利要求1所述的三維漏磁檢測缺陷神經網絡迭代反演成像方法，其特征在于，所述步驟S4中建立所述缺陷三維輪廓條狀模型，具體包括：

a.確定劃分尺寸Δw，將管壁待求解區域沿周向劃分為N等份，設缺陷開口輪廓外部的深度均為0，其內部的每等份均為深度相同的等高平面，以得到初步劃分結果；

b.計算所述缺陷開口輪廓的每一等份的等價長度，并將每一等份用對應的等價長方形進行表示，其中，所述等價長方形的長度按下式進行計算，

L＝S/Δw，

其中，S為每一等份開口截面的面積，Δw為模型沿管道周向的劃分尺寸；

c.組合各等份所對應的等價長方形，得到新的開口輪廓，確定各等份在管道徑向方向的深度參數d，得到最終的缺陷三維輪廓條狀模型M_s，其中，所述最終的缺陷三維輪廓條狀模型M_s模型中的未知參數為各個等份的深度參數d，令L_i表示第i個等份的長度值，d_i表示第i個等份的深度值，則在已知沿管道周向的劃分尺寸Δw的前提下，整個缺陷三維輪廓條狀模型可表示為：

M_S＝{(L₁,d₁),...,(L_i,d_i),...,(L_N,d_N)}，

其中，缺陷開口輪廓內部的長度與深度參數為待求解的未知量，在缺陷開口輪廓外部，所有等份的長度與深度參數均為：

L_i＝d_i＝0。