System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法技术方案_技高网

燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法技术方案

技术编号:40642846 阅读:4 留言:0更新日期:2024-03-13 21:23
本申请公开了一种燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法,其包括:信号发生器,用于向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;信号接收器,用于接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;数据处理器,用于对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;显示器,用于显示所述焊接质量评估结果。这样,可以利用超声波在材料中传播的特性来评估焊接质量,实现焊接缺陷的检测与识别,有助于及时发现焊接质量存在的问题并采取相应的措施。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能化焊接质量,尤其涉及一种燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法


技术介绍

1、燃气管道是用于输送燃气(如天然气等)的管道系统。它通常由金属材料制成,具有一定的厚度和直径,用于将燃气从生产或储存地点运输到用户或消费地点。通常,需要对燃气管道的焊接质量进行监测,以确保管道的安全运行并防止潜在的事故发生。

2、目前,目视检查是监测燃气管道焊接质量最常用的方法之一,其通过人工观察焊缝表面的外观特征来评估焊接质量。然而,目视检查存在主观性强、受人员经验和视力等因素影响的局限性,无法完全发现内部缺陷或细微的焊接问题。此外,还存在一些有损监测方法,例如金相显微镜分析、压力试验、弯曲试验和拉伸试验等。虽然燃气管道焊接质量的有损监测方法可以提供直观的检测结果,但也存在一些缺点。首先,有损监测会对焊缝进行破坏,需要进行修复或重建,增加了成本和时间。其次,有损监测只能对检测样品进行局部检测,无法全面评估整个焊接管道的质量。

3、因此,期待一种优化的燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法。


技术实现思路

1、本申请提供一种燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法,其包括:信号发生器,用于向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;信号接收器,用于接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;数据处理器,用于对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;显示器,用于显示所述焊接质量评估结果。这样,可以利用超声波在材料中传播的特性来评估焊接质量,实现焊接缺陷的检测与识别,有助于及时发现焊接质量存在的问题并采取相应的措施。

2、本申请还提供了一种燃气管道焊接质量的无损监测系统,其包括:信号发生器,用于向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;信号接收器,用于接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;数据处理器,用于对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;显示器,用于显示所述焊接质量评估结果;其中,所述数据处理器,包括:局部波形特征提取模块,用于提取所述超声波回波信号的局部波形特征以得到超声波回波信号局部波形特征向量的序列;全局波形语义特征提取模块,用于提取所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列的全局波形语义特征以得到超声波回波信号全局波形语义理解特征向量;焊接质量等级确定模块,用于基于所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量,确定焊接质量等级。

3、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述局部波形特征提取模块,包括:数据预处理单元,用于对所述超声波回波信号进行数据预处理以得到超声波回波信号局部块的序列;图像特征提取单元,用于利用深度学习网络模型对所述超声波回波信号局部块的序列进行图像特征提取以得到所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列。

4、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述数据预处理单元,用于:对所述超声波回波信号进行图像划分以得到所述超声波回波信号局部块的序列。

5、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的波形特征提取器。

6、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述图像特征提取单元,用于:使用所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器对所述超声波回波信号局部块的序列中的各个所述超声波回波信号局部块进行处理以得到所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列。

7、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述全局波形语义特征提取模块,用于:将所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列通过基于转换器模块的全局编码器以得到所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量。

8、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述全局波形语义特征提取模块,包括:上下文语义编码单元,用于使用所述基于转换器模块的全局编码器对所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到多个超声波回波信号局部特征向量;以及,级联单元,用于将所述多个超声波回波信号局部特征向量进行级联以得到所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量。

9、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,所述焊接质量等级确定模块,用于:将所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果,所述分类结果为所述焊接质量评估结果,所述分类结果用于表示焊接质量等级标签。

10、在上述燃气管道焊接质量的无损监测系统中,还包括用于对所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器、所述基于转换器模块的全局编码器和所述分类器进行训练的训练模块;其中,所述训练模块,包括:训练数据获取单元,用于获取训练数据,所述训练数据包括训练超声波回波信号,以及,焊接质量等级标签的真实值;训练图像划分单元,用于对所述训练超声波回波信号进行图像划分以得到训练超声波回波信号局部块的序列;训练波形特征提取单元,用于使用所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器对所述训练超声波回波信号局部块的序列进行处理以得到训练超声波回波信号局部波形特征向量的序列;训练全局编码单元,用于将所述训练超声波回波信号局部波形特征向量的序列通过所述基于转换器模块的全局编码器以得到训练超声波回波信号全局波形语义理解特征向量;训练分类单元,用于将所述训练超声波回波信号全局波形语义理解特征向量通过分类器以得到分类损失函数值;训练单元,用于以所述分类损失函数值来对所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器、所述基于转换器模块的全局编码器和所述分类器进行训练,其中,在所述训练的每一轮迭代中,对所述训练超声波回波信号全局波形语义理解特征向量进行校正。

11、本申请还提供了一种燃气管道焊接质量的无损监测方法,其包括:使用信号发生器向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;使用信号接收器接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;使用数据处理器对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;使用显示器显示所述焊接质量评估结果;其中,使用数据处理器对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果,包括:提取所述超声波回波信号的局部波形特征以得到超声波回波信号局部波形特征向量的序列;提取所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列的全局波形语义特征以得到超声波回波信号全局波形语义理解特征向量;基于所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量,确定焊接质量等级。

12、与现有技术相比,本申请提供的燃气管道焊接质量的无损监测系统及方法,其包括:信号发生器,用于向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;信号接收器,用于接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;数据处理器,用于对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;显示器,用于显示所述焊接质量评估结果。这样,可以利用超声波在材料中传播的特性来评估焊接质量,实现焊接缺陷的检测与识别,有助于及时发现焊接质量存在的问题并采取相应的措施。

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【技术保护点】

1.一种燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,包括:信号发生器,用于向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;信号接收器,用于接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;数据处理器,用于对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;显示器,用于显示所述焊接质量评估结果;其中,所述数据处理器,包括:局部波形特征提取模块,用于提取所述超声波回波信号的局部波形特征以得到超声波回波信号局部波形特征向量的序列;全局波形语义特征提取模块,用于提取所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列的全局波形语义特征以得到超声波回波信号全局波形语义理解特征向量;焊接质量等级确定模块,用于基于所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量,确定焊接质量等级。

2.根据权利要求1所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述局部波形特征提取模块,包括:数据预处理单元,用于对所述超声波回波信号进行数据预处理以得到超声波回波信号局部块的序列;图像特征提取单元,用于利用深度学习网络模型对所述超声波回波信号局部块的序列进行图像特征提取以得到所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列。

3.根据权利要求2所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述数据预处理单元,用于:对所述超声波回波信号进行图像划分以得到所述超声波回波信号局部块的序列。

4.根据权利要求3所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的波形特征提取器。

5.根据权利要求4所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述图像特征提取单元,用于:使用所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器对所述超声波回波信号局部块的序列中的各个所述超声波回波信号局部块进行处理以得到所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列。

6.根据权利要求5所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述全局波形语义特征提取模块,用于:将所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列通过基于转换器模块的全局编码器以得到所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量。

7.根据权利要求6所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述全局波形语义特征提取模块,包括:上下文语义编码单元,用于使用所述基于转换器模块的全局编码器对所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到多个超声波回波信号局部特征向量;以及级联单元,用于将所述多个超声波回波信号局部特征向量进行级联以得到所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量。

8.根据权利要求7所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述焊接质量等级确定模块,用于:将所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果,所述分类结果为所述焊接质量评估结果,所述分类结果用于表示焊接质量等级标签。

9.根据权利要求8所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,还包括用于对所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器、所述基于转换器模块的全局编码器和所述分类器进行训练的训练模块;其中,所述训练模块,包括:训练数据获取单元,用于获取训练数据,所述训练数据包括训练超声波回波信号,以及,焊接质量等级标签的真实值;训练图像划分单元,用于对所述训练超声波回波信号进行图像划分以得到训练超声波回波信号局部块的序列;训练波形特征提取单元,用于使用所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器对所述训练超声波回波信号局部块的序列进行处理以得到训练超声波回波信号局部波形特征向量的序列;训练全局编码单元,用于将所述训练超声波回波信号局部波形特征向量的序列通过所述基于转换器模块的全局编码器以得到训练超声波回波信号全局波形语义理解特征向量;训练分类单元,用于将所述训练超声波回波信号全局波形语义理解特征向量通过分类器以得到分类损失函数值;训练单元,用于以所述分类损失函数值来对所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器、所述基于转换器模块的全局编码器和所述分类器进行训练,其中,在所述训练的每一轮迭代中,对所述训练超声波回波信号全局波形语义理解特征向量进行校正。

10.一种燃气管道焊接质量的无损监测方法,其特征在于,包括:使用信号发生器向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;使用信号接收器接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;使用数据处理器对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;使用显示器显示所述焊接质量评估结果;其中,使用数据处理器对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果,包括:提取所述超声波回波信号的局部波形特征以得到超声波回波信号局部波形特征向量的序列;提取所述超声波...

【技术特征摘要】

1.一种燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,包括:信号发生器,用于向燃气管道焊缝处发射超声波探测信号;信号接收器,用于接收从所述燃气管道焊缝处反射回来的超声波回波信号;数据处理器,用于对所述超声波回波信号进行处理以得到焊接质量评估结果;显示器,用于显示所述焊接质量评估结果;其中,所述数据处理器,包括:局部波形特征提取模块,用于提取所述超声波回波信号的局部波形特征以得到超声波回波信号局部波形特征向量的序列;全局波形语义特征提取模块,用于提取所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列的全局波形语义特征以得到超声波回波信号全局波形语义理解特征向量;焊接质量等级确定模块,用于基于所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量,确定焊接质量等级。

2.根据权利要求1所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述局部波形特征提取模块,包括:数据预处理单元,用于对所述超声波回波信号进行数据预处理以得到超声波回波信号局部块的序列;图像特征提取单元,用于利用深度学习网络模型对所述超声波回波信号局部块的序列进行图像特征提取以得到所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列。

3.根据权利要求2所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述数据预处理单元,用于:对所述超声波回波信号进行图像划分以得到所述超声波回波信号局部块的序列。

4.根据权利要求3所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的波形特征提取器。

5.根据权利要求4所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述图像特征提取单元,用于:使用所述基于卷积神经网络模型的波形特征提取器对所述超声波回波信号局部块的序列中的各个所述超声波回波信号局部块进行处理以得到所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列。

6.根据权利要求5所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述全局波形语义特征提取模块,用于:将所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列通过基于转换器模块的全局编码器以得到所述超声波回波信号全局波形语义理解特征向量。

7.根据权利要求6所述的燃气管道焊接质量的无损监测系统,其特征在于,所述全局波形语义特征提取模块,包括:上下文语义编码单元,用于使用所述基于转换器模块的全局编码器对所述超声波回波信号局部波形特征向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到多个超...

【专利技术属性】
技术研发人员:傅子登李卫国龙晖许哲晖喻鹏杨璐曹攀
申请(专利权)人:新疆盛诚工程建设有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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