当前位置: 首页> 交通专利数据库 >详情
原文传递 一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法
专利名称: 一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法
摘要: 一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法,通过位置传感器、金属磁记忆检测系统、交流电磁场检测系统、水下爬行机器人系统及缺陷分析系统的相互配合,大大提高了无损探伤检测的自动化程度,从而提高了工作效率;同时由于采用金属磁记忆技术及水下爬行机器人技术,可在不需要任何预处理的前提下,对导管架表面进行快速扫描诊断,实现无损检测,能够显著降低ACFM技术中存在的检测敏感性过高、检测效率低等问题;提高了检测的自动化程度、效率,降低检测人员成本;通过自动分析软件,减少工程人员的人为因素对检测结果的干扰,保证检测结果的准确性。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 山东;37
申请人: 天津大学青岛海洋技术研究院
发明人: 闫斌;陈永亮;王显康;姚凯凯;赵聪聪
专利状态: 有效
申请日期: 2019-07-25T00:00:00+0800
发布日期: 2019-11-12T00:00:00+0800
申请号: CN201910679121.6
公开号: CN110441388A
分类号: G01N27/85(2006.01);G;G01;G01N;G01N27
申请人地址: 266200山东省青岛市鳌山卫街道青岛蓝色硅谷核心区莱青路2-2号
主权项: 1.一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法,其特征在于:具体步骤为: 步骤一、针对服役时间超过设计年限的导管架平台,对其水下部分进行建模仿真,得到导管各应力集中节点; 步骤二、根据遗传算法,对导管架平台水下部分扫描路径进行最短路径优化,确定最短扫描路径; 步骤三、通过遥控无人潜水器ROV对导管架平台水下部分,根据最短扫描路径,通过遥控手臂在将位置传感器附着于导管架管节点处,为后续检测提供位置标识; 步骤四、通过在水下爬行机器人搭载金属磁记忆检测仪,对导管架水下关键管节点及仿真应力集中区域进行损伤缺陷快速扫描诊断,确定疑似缺陷区并标记; 步骤五、以水下爬行机器人为载体,搭载ACFM检测仪,对疑似缺陷区进行信号采集; 步骤六、将步骤五中采集的模拟电信号经数据采集卡转换为数字信号后,对数字信号进行除噪处理,最终在操作界面上显示Bx与Bz曲线图以及蝶形图,进而判断疑似缺陷区的定性定量信息。 2.根据权利要求1所述一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法,其特征在于:步骤二中最短扫描路径,步骤如下: a,机器人从某一管节点出发,遍历所有的导管时,至少有一个导管要遍历一次以上,按照路径最短原则,将最短的导管作为优先选择重复路径; b,路径生成,以任意一管节点开始,随机写出所有导管的节点任意组合,系统随机给出的导管组合为:A→C→E→D→B→F→H→G→I→H,转化为节点组合:②①→⑥③→⑤④→⑤⑥→①③→②④→③④→②③→③⑤→③④; c,在处理导管路径组合顺序是,要保证前一节点数字组合的后面数字与后一节点数字组合的前面数字相同,这样才能保证前后导管在某一管节点相连,对于首次出现的节点顺序要进行整合,整合原则为保证前一对节点组合顺序不变,调换后一对节点组合顺序,步骤b 整合后的节点顺序为:②①→③⑥→④⑤→⑤⑥→③→②④→④③→③②→⑤③→③④; d,路径优化,当所有的节点组合顺序调整好之后,大多数情况会出现至少一处以上的导管跳跃现象,此时要对节点进行整合优化,整合原则为首个节点不变,然后在首个断层处添加第一个能与其配对的节点组合,例如步骤 c 整合为:②①→①③→③⑥→⑥⑤→⑤④→④③→③②→②④→④③→③⑤。 3.根据权利要求1所述一种导管架平台水下部分无损检测探伤方法,其特征在于:步骤六中缺陷是否存在主要是通过分析Bx与Bz曲线图以及蝶形图来确定,当探头的位置远离缺陷时,Bz的数值是不发生变化的,当探头扫描到缺陷位置时,Bz的数值变化到极值,至到探头离开缺陷时,Bz的数值变化到另一个极值,缺陷长度为特征值发生变化的两个极值时间内探头扫描的距离: L=v(T2-T1) 其中,v是探头移动的平均速度,T1为特征值的第一个极值产生的时间,T2为特征值的第二个极值产生的时间,而式中L为所求的缺陷长度; 缺陷深度可由特征值Bx得出,检测时,按照疑似缺陷区序号顺序,先对S1处疑似缺陷处进行检测,通过对导管裂纹一阶微分后的磁记忆信号进行分析,寻找裂纹存在的定位特征,并建立S1处信号微分后的磁记忆信号与裂纹的长度及埋深的定量关系,为后续疑似缺陷区检测参考值;如果S1处不是缺陷,则继续对S2处疑似缺陷处进行检测;以此类推,最终确定第一个缺陷处;对第一个缺陷处的信号处理,得到Bx和Bz曲线,并进而得到单位Bx的畸变值引起深度变化的系数;随后对第一个已确定缺陷之后的所有疑似缺陷处,按照得到的深度变化系数,经过Lab VIEW软件中嵌入的MATLAB节点程序得出缺陷的长度和深度。
所属类别: 发明专利
检索历史
应用推荐