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原文传递一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法

专利名称：	一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法
摘要：	本发明公开了一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法，先基于变形贝塞尔函数推导激励信号和接收信号相位差特征与金属管道参数存在映射关系，再利用有限元分析软件建立管道参数检测模型，并改变内径和相对磁导率得到不同参数管道影响的接收信号与激励信号之间的相位差，从而建立由管道参数到相位特征的反演数据库，最后利用反演数据库训练BP神经网络，再结合BP神经网络实时检测被测管道参数。这样简化了管道参数求解难度，且得到的管道参数反演值准确可靠，同时还具有极强的可操作性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	四川;51
申请人：	电子科技大学
发明人：	张伟;李焱骏;师奕兵;王泽斌;高旭阳;孙虎;胡志轩;于博
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-23T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-09T00:00:00+0800
申请号：	CN201910433958.2
公开号：	CN110108789A
代理机构：	成都行之专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	温利平
分类号：	G01N27/90(2006.01);G;G01;G01N;G01N27
申请人地址：	611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
主权项：	1.一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)、将磁测厚仪近场涡流检测模块中的激励线圈与接收线圈同轴，且居中放置在被测管道内部，则激励线圈与接收线圈的互阻抗Z为： Z＝ZO+ZP 其中，Zo为被测管道内部介质的传播阻抗，Zp为被测管道壁介质的传播阻抗； (2)、在已知Z和Zo的情况下，可得Zp为：其中，j表示虚数单位，a为激励线圈和接收线圈的半径，L为激励线圈和接收线圈的距离，ω为激励线圈的激励信号角频率，c为被测管道的内半径，μ1为管道内部介质的磁导率，μ2为管道壁的磁导率；I1(·)、K1(·)分别是第一类、第二类变形贝塞尔函数，x为积分变量；Γ、β、κ为中间变量，具体满足： β2＝x2+jωμ2σ-ω2μ2ε 将中间变量Γ、β、κ代入上式并化简，得到Zp的表达式为：其中， (3)、构建互阻抗Z与相位差之间的关系式在空气环境下，设接收线圈的感应电压和激励线圈的激励电流之间的相位差在管道环境下，设接收线圈的感应电压和激励线圈的激励电流之间的相位差互阻抗Z与之间的关系为：在管道环境下，互阻抗Z包含管道壁介质的传播阻抗Zp和管道内部介质的传播阻抗Zo，则上式优化为式： (4)、利用有限元分析软件建立由管道参数到相位特征的反演数据库 (4.1)、使用有限元分析软件建立管道涡流检测模型使用有限元分析软件通过二维轴对称的方式进行仿真建模，模拟管道涡流检测模型，设定仿真的场类型为电磁场，通过几何建模建立线圈、管道、内外层空气，并在最外层添加无限元域；赋予各材料单元的电磁属性：电导率、磁导率、介电常数，设定线圈的参数：内径、电导率、匝数；在激励线圈施加激励电压，进行网格划分，对接收线圈和激励线圈的信号进行频域分析，计算得到相应的相位差； (4.2)、建立反演数据库在管道涡流检测模型中先禁用管道单元，测得空气环境下接收线圈的感应电压和激励线圈的激励电流之间的相位差然后启用管道单元，通过改变管道的内半径c和磁导率参数μ2，测得不同管道参数下，接收线圈的感应电压和激励线圈的激励电流之间的相位差根据得到不同管道参数下对应的再利用和对应的管道参数c和μ2构建反演数据库。 (5)、利用反演数据库训练BP神经网络将反演数据库中的作为BP神经网络的输入，对应的管道参数c和μ2作为BP神经网络的输出，通过调节BP神经网络的权值，不断地减少BP神经网络的预测值和期望值之间的误差，从而得到训练好的BP神经网络； (6)、利用训练后的BP神经网络反演管道参数实测待检测管道在空气环境和管道环境下，接收线圈的感应电压和激励线圈的激励电流之间的相位差然后根据公式计算出再将输入至训练后的BP神经网络，其输出为该管道的内半径c和磁导率参数μ2。
所属类别：	发明专利