本发明专利技术公开了一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，包括以下步骤：将两排压电传感器环耦合在管道外壁，上位机控制器控制信号发生采集设备激励压电传感器环，在管壁产生超声导波；信号发生采集设备采集整环传感器并联信号和单个独立传感器导波信号送入上位机处理器；上位机处理器首先通过带通滤波器，滤除噪声干扰信号；提取信号局部最大值及其对应的采样点信号，构成整环传感器信号包络谱；根据设计的导波模态对称算法，绘制模态对称曲线，利用整环传感器信号和模态对称曲线的幅值比判断管道近焊区是否有缺陷，本发明专利技术提供的导波特征信号提取方法可以检出管道近焊缝区缺陷，并可诊断管道近焊缝区早期缺陷。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，包括以下步骤：将两排压电传感器环耦合在管道外壁，上位机控制器控制信号发生采集设备激励压电传感器环，在管壁产生超声导波；信号发生采集设备采集整环传感器并联信号和单个独立传感器导波信号送入上位机处理器；上位机处理器首先通过带通滤波器，滤除噪声干扰信号；提取信号局部最大值及其对应的采样点信号，构成整环传感器信号包络谱；根据设计的导波模态对称算法，绘制模态对称曲线，利用整环传感器信号和模态对称曲线的幅值比判断管道近焊区是否有缺陷，本专利技术提供的导波特征信号提取方法可以检出管道近焊缝区缺陷，并可诊断管道近焊缝区早期缺陷。【专利说明】
本专利技术涉及一种导波信号特征提取方法，尤其涉及。
技术介绍
各种管道广泛应用于我们的生产和生活中，尤其在电力、石油、化工、天然气以及城市供水等部门，起着重要的作用，近十年来工业管道安全问题的严重性已凸现出来，爆炸伤亡重大事故频发，绝大部分损伤位置都出现在管道对接焊缝处，管道在焊接的局部加热和冷却过程中，会产生非常大的拉应力，形成结晶裂纹，在管道内部介质冲刷后裂纹会慢慢扩大，最终导致管道的漏泄。传统的管道焊缝检测方法主要有X射线检测法、涡流检测法、渗透检测法，这些方法不仅检测效率低、成本高而且对检测人员具有辐射危害，管道超声导波检测技术具有快速、经济、可靠并且无需剥离外包层等优点，是未来管道缺陷检测的一种更快、更灵敏、更前沿的发展方向，但利用导波进行管道焊接缺陷检测时，由于焊缝回波和裂纹回波相互混叠，难以分辨出管道近焊区缺陷回波，因此需要一种有效的信号特征提取方法对焊缝区信号进行分离，识别近焊区缺陷。希尔伯特变换和小波变换是目前常用的特征提取技术，他们都是从频率角度将复杂信号分解为多组单一频率信号，由于实际管道检测信号中存在不同频率的噪声，当焊缝存在缺陷时，缺陷信号可能与噪声信号同频率带，导致微弱的缺陷信号淹没在噪声信号中，因此仅仅针对检测波形信号的特征提取方法不能保证准确性。专利CN101571233A将管道疑似焊缝缺陷信号与标准样本库中的焊缝样本信号作相关运算，计算出每一个疑似焊缝缺陷信号与样本库中的每个焊缝样本信号相关系数，该方法仅对波形本身进行处理，焊缝缺陷较小时，无法准确提取出反映缺陷标准的特征波形，且需要搜集大量无缺陷标准样本，耗时耗力。专利CN101201901A采用模糊小波包小波特征提取方法进行平稳信号和非平稳信号的特征提取，该方法需要事先知道最优小波基函数，且随机噪声可能会与平稳信号同频带，造成信号特征提取的困难。专利CN101173911A通过分析管道老化规律和影响因素，建立设备寿命预测数学模型，对管道的健康状况进行评估，该方法需要保证使用前的管道完好无损，但是无法对管道焊缝处人为造成的缺陷进行评估。
技术实现思路
本专利技术的目的主要是提供一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，通过设计的模态对称算法处理出模态对称曲线，可检出管道近焊区缺陷还可以对管道其他部位的缺陷进行早期诊断。超声导波在管道内壁传播会产生模态转换现象，即导波在传播中遇到管道结构突变发生模态转换的现象，由于管道检测的导波为对称模态，缺陷在管道圆周方向上为有限大小时，导波能量在缺陷处集聚，产生的模态转换波也在管道母线上产生能量集聚，反射波呈现非对称性，当选择管道任意两个中心对称母线接收的信号进行互为反相叠加，绘制模态对称曲线，该曲线反映的非对称信号的能量值，通过比较焊缝位置的整环传感器回波信号与模态对称曲线信号的幅值比，判断该处出现的缺陷大小。本专利技术采用以下技术方案:，包括以下几个步骤: I)通过数据电缆将上位机连接信号发生采集设备，信号发生采集设备连接压电传感器，由上位机控制信号发生采集设备激励具有固定频率的超声导波驱动压电传感器。2 )将压电传感器环周向均布在管道外壁，将所有压电传感器并联，采集整环信号；然后，同时采集单个传感器信号，保证信号同一起始点。3)将上述信号送入上位机处理器进行处理，上位机处理器首先对整环信号和单个传感器信号进行带通滤波器处理，消除滤波器带宽以外的噪声干扰信号，滤波器带宽为20Khz。4)提取传感器并联信号Y(T)局部最大值点Z (幻及其对应的采样点，G1(J)为m的一阶导数，O2(I)为y2(r)的一阶导数，根据原有的采样间隔进行重采样，得到新的信号Z (k).判断一点八O是否为最大值的算法为【权利要求】1.一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤: A)通过数据电缆将上位机连接信号发生采集设备，信号发生采集设备连接压电传感器，由上位机控制信号发生采集设备激励具有固定频率的超声导波驱动压电传感器； B)将压电传感器形成环状的压电传感器环沿管道外壁周向均布，将所有压电传感器并联，采集压电传感器环整环信号；同时采集单个压电传感器信号，使压电传感器信号同一起始点； C)将所述压电传感器信号送入上位机处理器进行处理，上位机处理器首先对压电传感器环的整环信号和单个压电传感器信号进行带通滤波器处理，消除滤波器带宽以外的噪声干扰信号，滤波器带宽为20Khz ； D)提取传感器并联信号Y(T)局部最大值点Z(K)及其对应的采样点，m)为m的一阶导数，G2(T)为￥2(￡)的一阶导数，根据原有的采样间隔进行重采样，得到新的信号Z(K)； 判断一点是否为最大值的算法为2.F)根据步骤D)方法对模态对称波形提取包络线#(句，并与整环传感器接收到的信号Z1 (Ar)显示在同一张图上。3.当焊缝位置的整环传感器信号4(幻与模态对称曲线信号1(幻的幅值比大于3/4时，可判定焊缝位置存在缺陷；当焊缝位置的整环传感器信号AR)与模态对称曲线信号_的幅值比大于1/2时，可判定为焊缝处具有早期缺陷；当焊缝位置的整环传感器回波信号与模态对称曲线信号的幅值比小于1/2时，判定焊缝处没有缺陷。4.根据权利要求1所述的一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，其特征在于，所述步骤A)中压电传感器环包括激励压电传感器环和接收压电传感器环，压电传感器环由相同偶数传感器组成。5.根据权利要求1所述的一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，其特征在于，所述步骤A)中信号发生采集设备激励出的信号频率在10k-200Κ之间。6.根据权利要求1所述的一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，其特征在于，所述步骤D)中所述采样间隔时间大于等于Is。【文档编号】G01N29/04GK103713054SQ201310737497【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月30日 优先权日:2013年12月30日 【专利技术者】姜银方, 陈岚崴, 姜文帆, 戴亚春, 张伟, 郭华杰, 严有琪 申请人:江苏大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种管道近焊区缺陷导波特征信号提取方法，其特征在于，包括以下步骤：A）通过数据电缆将上位机连接信号发生采集设备，信号发生采集设备连接压电传感器，由上位机控制信号发生采集设备激励具有固定频率的超声导波驱动压电传感器；B）将压电传感器形成环状的压电传感器环沿管道外壁周向均布，将所有压电传感器并联，采集压电传感器环整环信号；同时采集单个压电传感器信号，使压电传感器信号同一起始点；C）将所述压电传感器信号送入上位机处理器进行处理，上位机处理器首先对压电传感器环的整环信号和单个压电传感器信号进行带通滤波器处理，消除滤波器带宽以外的噪声干扰信号，滤波器带宽为20Khz；D）提取传感器并联信号Y(T)局部最大值点Z（K）及其对应的采样点， 为的一阶导数，为的一阶导数，根据原有的采样间隔进行重采样,得到新的信号Z(K)；判断一点是否为最大值的算法为 AND ＞0 AND ＜0，，局部最大值序列的采样间隔在大多数情况下是非均匀的，将局部最大值点序列进行拟合，用插值的方法按采样间隔重新采样，得到新的信号，K=1,2….,m插值计算时要求 ＜＜；E）对管道外壁周向均布N个压电传感器同时采集的信号，将单个传感器接收信号的绝对幅值，按照以下算法对各组信号进行反相叠加并取均值，并根据该算法绘制模态对称波形： 为管道圆周方向1~N组信号， 为单个传感器接收信号的绝对幅值，H为经叠加后的波形幅值。2013107374970100001dest_path_image002.jpg,2013107374970100001dest_path_image004.jpg,2013107374970100001dest_path_image006.jpg,2013107374970100001dest_path_image008.jpg,2013107374970100001dest_path_image010.jpg,2013107374970100001dest_path_image012.jpg,2013107374970100001dest_path_image014.jpg,2013107374970100001dest_path_image016.jpg,2013107374970100001dest_path_image018.jpg,dest_path_image020.jpg,dest_path_image022.jpg,dest_path_image024.jpg,dest_path_image026.jpg,dest_path_image028.jpg,dest_path_image030.jpg,dest_path_image032.jpg,dest_path_image034.jpg,dest_path_image036.jpg,dest_path_image038.jpg,dest_path_image040.jpg,dest_path_image042.jpg,dest_path_image044.jpg,dest_path_image046.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：姜银方，陈岚崴，姜文帆，戴亚春，张伟，郭华杰，严有琪，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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