一种柔性智能管道缺陷检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种柔性智能管道缺陷检测装置，由驱动机器人、系统控制器、电源、多信号采集器、数据处理器、位置追踪器、连接结构、红外距离传感器及设备外围结构组成。电源负责给各个结构供电，由驱动机器人牵引整个管道缺陷检测装置前进，多信号采集器采集信号，将数据数字化并存入数据处理器，数据处理器中的数据融合中心通过数据融合算法得到一个补偿的缺陷信号，进而通过卡尔曼滤波、自适应加权平均或主成分分析实现融合，得到更精确的缺陷的深度、宽度、长度等信息。位置追踪器用于实时跟踪记录缺陷位置。该发明专利技术具有测量精度高、体型小、可以实现智能化检测、对复杂管道适应力强等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种柔性智能管道缺陷检测装置
本专利技术属于无损检测领域，具体涉及一种柔性智能管道缺陷检测装置。
技术介绍
随着油气管道使用年限的增加，老化现象日益严重，再加上埋地管道所处的环境非常恶劣、地形极其复杂以及人为破坏、施工缺陷和腐蚀等影响，管道泄漏事故频繁发生，不仅带来油、气等泄漏损失，还会因维修带来资源浪费，停工停产造成经济损失，而且会对环境造成很大的污染。因此对缺陷的及时检测十分必要，其检测结果是管道检修的重要依据。漏磁检测是目前比较高效的一种油气管道检测方法，工作在油气管道内部的漏磁传感器采集漏磁数据，并对这些信息进行处理分析来确定管道的缺陷、腐蚀等情况。由于管道内传感器较多，采集的数据量很大，所以需要一个用来自动处理、分析检测数据，评估量化管道缺陷，显示检测结果的智能化装置，智能化管道检测器不仅可以自动分析漏磁数据，而且可以将漏磁数据以图形化的形式展现给检测人员，检测人员可以直观地查看漏磁数据的变化，快速准确地评估、定位管道缺陷。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种以漏磁检测为理论核心的柔性智能管道缺陷检测装置，将该装置放入管道中，在系统控制器的控制下自动前进采集管道壁数据并记录位置，经过数据处理得到补偿信号，从而更精确地表征管道壁的缺陷特征。本专利技术通过以下技术方案实现：一种柔性智能管道缺陷检测装置由驱动机器人、系统控制器、电源模块、多传感器模块、数据处理器、位置追踪器、连接结构组成；其特征在于：驱动机器人、系统控制器、电源模块、多传感器模块、数据处理器、位置追踪器之间均采用连接结构进行连接；电源模块为其他模块供电；位置追踪器用于实时跟踪记录缺陷位置；所述的多传感器模块是多个能检测磁通量变化的霍尔传感器组，由、漏磁轴向传感器、漏磁周向传感器、温度传感器、速度传感器、管道压力传感器和磁化装置组成；驱动机器人位于整个装置的前方，红外距离传感器用于检测管道的环境数据、距离数据提交给系统控制器，辅助系统控制器控制驱动机器人牵引整个装置前进，多传感器模块采集多种信号，将数据数字化并存入数据处理器，数据处理器通过数据融合算法得到一个补偿的缺陷信号，进而通过分析得到更精确的缺陷深度、宽度、长度、形状等信息。所述连接结构是已经封装好的连接各个模块，用来传输数据、进行控制的导线。本专利技术的工作原理是：当该装置在管道中进行检测时，磁化装置产生标准磁场，此时铁磁性管道被磁化，当管道没有缺陷时，磁场线均匀分布与管道中，泄漏的磁通量约为零。当管道存在损伤时，缺陷部分磁导率很小，磁阻很大，使磁路中的磁通发生畸变，部分磁通泄漏，形成漏磁场，通过对漏磁信号的采集及信号处理，就可以从漏磁的优化信号中得到缺陷的相关特征信息。本专利技术的有益效果是：通过对装置中驱动机器人的设计可以实现全自动管道缺陷检测。当导电材料在磁场中快速运动时，导体内部电流会产生运动感应电流，从而形成磁场造成干扰，且不同的温度、压力条件下也会有所影响。设计了一种多传感器数据融合技术，有效的对采集到的缺陷信号进行了补偿，得到了更精确的漏磁场信号，再通过神经网络对补偿后的缺陷信号进行分析，得到了更为精确的缺陷特征信息及三维轮廓模型。附图说明图1是一种柔性智能管道缺陷检测装置的装置图。图2是一种柔性智能管道缺陷检测装置的信号处理示意图。图3是一种柔性智能管道缺陷检测装置的数据融合算法示意图。图4是一种柔性智能管道缺陷检测装置进行弯曲管道检测时的示意图。具体实施方式如图1所示，一种柔性智能管道缺陷检测装置由驱动机器人1、系统控制器2、电源模块3、多传感器模块4、数据处理器5、位置追踪器6、连接结构7组成；其特征在于：驱动机器人1、系统控制器2、电源模块3、多传感器模块4、数据处理器5、位置追踪器6之间均采用连接结构7进行连接；电源模块3为其他模块供电；位置追踪器6用于实时跟踪记录缺陷位置；所述的多传感器模块4是多个能检测磁通量变化的霍尔传感器组，由漏磁轴向传感器18、漏磁周向传感器17、温度传感器19、速度传感器20、压力传感器21和磁化装置组成；驱动机器人1位于整个装置的前方，红外距离传感器9用于检测管道的环境数据、距离数据提交给系统控制器2，辅助系统控制器2控制驱动机器人1牵引整个装置前进，多传感器模块4采集多种信号，以消除内部导体电流等因素产生的磁场干扰，再将数据数字化、预处理并存入数据处理器5，数据处理器5中的数据融合中心23通过数据融合算法得到一个补偿的缺陷信号，进而通过神经网络分析得到更精确的缺陷深度、宽度、长度、形状等信息。如图2所示，由多传感器模块4采集的多种漏磁信号9经过数据预处理10，再进行信号分类11成管道构件信号与缺陷信号，缺陷信号进行信号补偿12，将补偿过的缺陷信号使用神经网络算法表示出缺陷特征14，根据缺陷特征14进行安全评估，利用管道构件信号与缺陷特征共同构成缺陷的图形显示13。如图3所示，进行管道检查16时，漏磁周向传感器17、漏磁轴向传感器18、温度传感器19、速度传感器20、压力传感器21收集到的信号数据先经过时频分析、去噪、插值处理等数据预处理22方法，在进入数据融合中心23通过卡尔曼滤波、自适应加权平均或主成分分析实现融合，最终输出一个补偿后的缺陷信号。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种柔性智能管道缺陷检测装置，由驱动机器人(1)、系统控制器(2)、电源(3)、多信号采集器(4)、数据处理器(5)、位置追踪器(6)、连接结构(7)、红外距离传感器(9)及设备外围结构(10)组成；其特征在于：多信号采集器(4)由漏磁轴向传感器(20)、漏磁周向传感器(19)、温度传感器(21)、速度传感器(22)、压力传感器(23)和磁化装置组成；驱动机器人(1)、系统控制器(2)、电源(3)、多信号采集器(4)、数据处理器(5)、位置追踪器(6)之间均采用连接结构(7)进行连接，红外距离传感器(9)焊接在装置的最前端，设备外围结构(10)用于包围整个设备；设备外围结构(10)和连接结构(7)均采用柔性材料；驱动机器人(1)位于整个装置的前方，红外距离传感器(9)用于检测管道的环境数据、距离数据提交给系统控制器(2)，辅助系统控制器(2)控制驱动机器人(1)牵引整个装置前进，多信号采集器(4)从管道壁(8)采集多种特征信号，以消除内部因导体运动产生的电流等因素产生的磁场干扰，再将数据数字化、预处理并存入数据处理器(5)的数据融合中心(25)，通过数据融合算法得到一个补偿的缺陷信号，进而通过神经网络分析得到更精确的缺陷深度、宽度、长度、形状等信息。/n...

【技术特征摘要】
1.一种柔性智能管道缺陷检测装置，由驱动机器人(1)、系统控制器(2)、电源(3)、多信号采集器(4)、数据处理器(5)、位置追踪器(6)、连接结构(7)、红外距离传感器(9)及设备外围结构(10)组成；其特征在于：多信号采集器(4)由漏磁轴向传感器(20)、漏磁周向传感器(19)、温度传感器(21)、速度传感器(22)、压力传感器(23)和磁化装置组成；驱动机器人(1)、系统控制器(2)、电源(3)、多信号采集器(4)、数据处理器(5)、位置追踪器(6)之间均采用连接结构(7)进行连接，红外距离传感器(9)焊接在装置的最前端，设备外围结构(10)用于包围整个设备；设备外围结构(10)和连接结构(7)均采用柔性材...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈常宇，张智超，陈宏晨，陈潇曼，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33