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1.一种基于多频涡流复信号的传热管损伤信息高保真提取方法,其特征在于,该方法包括如下步骤: 1)获取多频涡流信号数据矩阵X 多频差分通道信号和绝对通道信号以矩阵的形式赋值给X,信号的检测频率由高到低,四列为一组,每组频率相同,且有两个通道,即差分通道和绝对通道,每个通道分为实部和虚部两列,所述的X矩阵按行由上到下依时间采样,每行时间点相同; 2)确定被对消通道和对消通道; 缺陷位于探测管道表面时,选择高频差分通道为被对消通道,低频差分通道为对消通道; 缺陷位于管道中间,则可选择中频差分通道作为被对消通道,高频和低频差分通道作为参考对消通道; 缺陷位于管道里层,选用低频差分通道作为被对消通道,高频差分通道作为对对消参考通道; 3)从矩阵X中提取上述通道在检测区域内的成对实、虚部信号; 4)被检测通道和两参考通道复信号实施并行对消得到四个对应相量F1(:,1)、F1(:,2)、F2(:,1)、F2(:,2); 5)分别将F1(:,1:2)和F2(:,1:2)进行二维相似处理,结果记为sR和sI; 6)将相似处理结果sR和sI以李萨育图表示。 2.如权利要求1所述的基于多频涡流复信号的传热管损伤信息高保真提取方法,其特征在于:所述的步骤4)将被检测差分通道信号CC的实部CC(:,1)和虚部CC(:,2)分别与两个对消差分通道的K1和K2的实部和虚部进行对消处理,得到对应的四个向量F1(:,1)、F1(:,2)、F2(:,1)、F2(:,2)。 3.如权利要求2所述的基于多频涡流复信号的传热管损伤信息高保真提取方法,其特征在于:所述的对消方法具体为 设被对消信号和对消信号分别为C和F; 4.1)构造自适应神经网络net; 4.1.1)定义初始网络结构net=network(1,2,[1;1],[1;0],[00;10],[01]),network函数定义为MatlabR2009b库文件; 4.1.2)利用公式d(i,j)=|w(i,1)-p(1,j)|定义长度相等的列向量w与行向量p之间的距离矩阵d=distm(w,p),计算d=distm(F',F),其中,F’为F的转置; 4.1.3)利用公式确定网络传输函数 4.1.4)利用下式确定神经网络隐含层权值w1和偏差b1,以及输出层的权值w2和偏差b2; 隐含层权值w1=F'; 隐含层偏差n为检测区域长度; 中间变量X=C/[A;11×n]; 输出层权值w2=X(:,1:n); 输出层偏差b2=X(:,n+1); 4.1.5)将上述权值和偏差赋值给神经网络; 4.2)对赋值后的网络net及F输入函数sim,得到幅输出信号Out,sim函数定义为MatlabR2009b库文件; 4.3)将C与Out进行相减,得涡流信号C中的对消信号Flaw。 4.如权利要求1所述的基于多频涡流复信号的传热管损伤信息高保真提取方法,其特征在于:所述的步骤5)从实向量和虚向量两个方面分别进行两李莎育图间距离的阈值化判别,实现两个二维李萨育图相似处理。 5.如权利要求1所述的基于多频涡流复信号的传热管损伤信息高保真提取方法,其特征在于:所述的高频是指170kHz,低频是指50kHz和25kHz,中频是指100kHz。 |