一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法技术

本发明专利技术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。

A Pipeline Parameter Inversion Method for Near-field Eddy Current Detection Module of Magnetometer

【技术实现步骤摘要】
一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法
本专利技术属于无损检测
，更为具体地讲，涉及一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法。
技术介绍
磁测厚仪作为评估金属管道厚度的一种仪器，是以电磁涡流检测技术为理论基础研制，主要从管道的厚度变化来反映管道的缺陷。管道在经过长时间的使用之后，受到其所处环境的影响(如压力、温度、电化学腐蚀等)，管道壁的磁导率会发生变化。要准确地测量管道壁的厚度及腐蚀情况，就要测量管道壁各处的磁导率的值。磁测厚仪近场涡流检测模块为磁测厚仪提供管道的内径以及磁导率等信息，是评估厚度及腐蚀度的前提。传统的管道参数检测通过对电磁传播阻抗测试，对管道属性的特征曲线拟合，计算过程复杂，且精度不高。本专利基于有限元分析软件建立管道参数检测模型、使用BP神经网络对管道参数进行反演，测试参数和计算过程相对简单，得到的管道参数值也更加的准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法，通过构建反演数据库，并使用BP神经网络算法学习相位特征到管道参数的非线性映射关系，来对管道的内直径和磁导率进行实时检测。为实现上述专利技术目的，本专利技术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，那么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其中，ε、σ分别为管道壁的介电常数和电导率；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，得到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，得到不同管道参数下，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所有的作为BP神经网络的输入，将对应的管道参数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好的BP神经网络，得到该管道的内半径c和磁导率参数μ2。本专利技术的专利技术目的是这样实现的：本专利技术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。附图说明图1是本专利技术磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法流程图；图2是是检测线圈示意图；图3是复坐标下的阻抗Z；图4是建立检测模型流程图；图5是建立的二维轴对称仿真模型图；图6是建立反演数据库的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本专利技术。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本专利技术的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。实施例图1是本专利技术磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法流程图。在本实施例中：使用图2中所示的检测模型，对待测管道进行检测。其中，检测模型采用激励线圈与接收线圈同轴居中放置的结构方式，检测线圈的中间为金属支撑轴。选取激励信号的3个频率为600Hz、1.5kHz和14kHz，激励线圈与接收线圈的距离设置为63.5mm。激励线圈、接收线圈的参数设置相同，具体的参数设置如附表1所示。检测线圈中间的支撑轴为钛合金材料，具体的参数设置如附表2所示。在进行铁磁性管道环境下的建模与仿真时，所使用的具体参数设置如附表3所示。表1表2表3下面我们结合图1，对本专利技术一种磁测厚仪近场涡流检测模块的管道参数反演方法进行详细说明，具体包括以下步骤：S1、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；S2、基于变形贝塞尔函数推导得出：管道影响的接收信号与激励信号之间的相位差与管道参数之间存在映射关系。根据趋肤效应，电磁场在壁厚为d的管道中的衰减可以近似用e-|k|d表示，k为管道外电磁场的传播系数，k2＝ε'μ'ω2+jσ'μ'ω'其中，ε'为管道外部介质的介电常数，μ'和σ'分别为管道外部介质的磁导率和电导率。当介电常数ε'、磁导率μ'和电导率σ'一定时，若激励信号频率f在500Hz到100kHz之间，则有|k|d1，因此可忽略遗漏到管道外的电磁场以及管道外介质的影响。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，下标1表示阶数；x为积分变量；Γ、β、κ为中间变量，具体满足：β2＝x2+jωμ2σ-ω2μ2ε其中，ε、σ分别为管道壁的介电常数和电导率；由信号在金属管道中的趋肤特性可知，|βc|＞＞1本文档来自技高网...

【技术保护点】
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：

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，李焱骏，师奕兵，王泽斌，高旭阳，孙虎，胡志轩，于博，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51