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基于模糊免疫算法的管道缺陷磁記憶識別_李遠利
在金屬管道檢測中， 磁記憶檢測作為唯一能實現早期診斷的一種無損檢測技術，近年來受到越來越多的重視。通過磁記憶技術檢測管道狀態的根本任務， 在于對檢測信號特征的準確提取，及從這些信號特征中分析識別出管道材料的大量相關信息。磁記憶檢測技術的提出者——波波夫認為： 在金屬材料應力集中區域，漏磁場強度的法向分量 Hp（y）會出現過零點、切向分量 Hp（x）會出現極大值;因此通過提取信號特征值 Hp（x）和 Hp（y）就能夠確定被測材料的應力集中區。但在金屬管道的實際檢測中發現，僅僅依靠對 Hp（x）和 Hp（y）進行分析的方法不能有效區分管道表面光滑的普通應力集中區與管道中已經形成的宏觀缺陷，也無法對缺陷的危害程度進行量化評估。近年來，不同的學者提出了其他一些分析方法， 但這些方法基本都是基于磁記憶檢測信號的單個特征值， 通過人工設定一定的閾值來進行缺陷分析識別的。而由于磁記憶檢測屬于弱磁檢測，檢測環境等因素對信號的影響十分明顯，因此這些方法普遍存在可靠性較低，誤檢、漏檢率高的問題。當前，迫切需要深入分析研究信號多個不同特征值反映的不同管道狀態信息，提出綜合性的可靠分析方法，推動解決利用磁記憶檢測信號對管道狀態進行深入有效分析的問題。磁記憶信號的切向梯度 、法向梯度 及信號經小波多尺度分解后第一尺度細節分量幅度最大峰值 Hd 均是能夠在一定程度上反映管道狀態的信號特征值。為解決對金屬管道材料的三種狀態：宏觀缺陷狀態、應力集中狀態及正常狀態進行分析識別的問題， 本文綜合 、 、Hd 三個信號特征值，將其組合為一個向量，通過構建基于模糊免疫算法的缺陷識別模型來分析此向量，以進行管道狀態的有效識別。
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