CN112763543B - 一种基于主动电场的物体缺陷探测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金属缺陷探测技术领域,特别是一种基于主动电场的物体缺陷探测方法及系统。方法包括以下步骤:S1,将液体中的被测物体置于探测电场中;S2,在被测物体的表面按照预设的路线移动探测电信号,并同步采集电场信号;S3,通过联合时频谱图获取被测物体缺陷的位置信息;S4,根据联合时频谱图,采用转折频率识别算法,计算被测物体的转折频率;S5,在预先构建的被测物体的裂缝宽度与转折频率的对应关系中,根据被测物体转折频率查找出被测物体的裂缝宽度。本方法基于主动电场探测技术,通过联合时频谱图和转折频率获取被测物体的裂缝信息,还可以判断被测物体是否存在锈蚀、涂层脱落、物体缺损、杂物覆盖等缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及金属缺陷探测技术领域,特别是一种基于主动电场的物体缺陷探测方法及系统。
背景技术
水下金属物体缺陷检测在船舶表面涂层检测、潜水器表面结构检测、水下管道检测、打捞和考古等方面有着广泛的应用并起着重要作用。
随着海洋作战和海洋开发探测的深入,水下探测的应用环境日趋复杂。当下的水下无损检测技术,依照探测原理,可分为:电磁传感检测技术,基于超声传感检测技术以及基于光学传感的检测技术。
基于光学传感的探测技术主要是水下目视检查,目视检查可以发现一些较小的表面裂纹以及不连续之处,可以对水下结构整体进行评估,并且可以借助录像或者拍照来记录相关的损伤。
基于磁场的检测技术包括磁粉探伤技术、交流磁场测量(ACFM)技术以及涡电流检测技术。
磁粉探伤技术的原理是被磁化后的构件会形成漏磁场吸引铁磁物质,如果该构件存在缺陷,缺陷部分形成的磁场会吸附磁粉,这样可以直接显示出缺陷的大小位置形状等信息。
交流磁场测量技术是一种可以精准测量金属表面裂缝的电磁场无损检测技术,广泛应用于结构物缺陷的检测与评估。它的原理是基于电磁感应原理,对激励线圈加载低频激励信号,当探测探头靠近被测物体表面的时候,将在被测物体表面感应出均匀的电场,当感应电场遇到缺陷的时候,电场从缺陷的两端和底部绕过,从而导致缺陷周围磁场的畸变,最后通过提取空间中磁场信号来对缺陷进行定量分析,将信号输入计算机分析,得到磁场Bx和Bz分量变化。
涡电流检测技术的原理是,当载有交变电流的线圈靠近金属材料的时候,金属材料内部会产生涡流,如果材料产生缺陷,材料内的涡流路径会因缺陷而改变,同时线圈内部的阻抗也会发生改变,通过检测线圈内部阻抗变化,来判断缺陷是否存在。
基于超声传感的检测技术主要是超声波探伤技术,是利用超声波在结构物中传播的一些物理特性来发现结构物内部的缺陷的方法。超声检测不仅适用于金属,也适用于非金属材料,超声波探伤技术的原理是通过超声波发射器发射超声波可以穿透进入材料内部,再通过接收被部件本身以及缺陷所反射、折射的信号进行分析,从而获取有关缺陷或材料的特性信息。
现有水下检测技术中,存在各种不同的缺陷,例如:水下目视检查是最常用且基础的方法,操作简单且应用面广泛。但是它只能用于检测表面的裂缝缺陷,同时,目视检查还要求水下检测人员掌握各种水下检验技术,潜水技术以及应变能力来对抗水下产生的各种意外,时间以及劳动成本高。
水下磁粉探伤技术的原理与陆地上相同,其关键困难是要在水下清理被探伤的金属表面或焊缝。磁粉探伤技术适用于表面存在肉眼难辨的缺陷的部件,但是待检材料必须是铁磁性材料,适用于马氏体不锈钢材料,不适用于奥氏体不锈钢材料,并且探伤之前需要磁化被测部件,探伤之后需要退磁。
涡电流方法属于表面探伤法,该方法可以实现对裂纹类型缺陷深度的定量化检测,但是无法给出直观的缺陷信息,且不适用于检测形状复杂的物体。
水下的超声波影响因素多且复杂,超声检测需要探头与结构物表面紧密结合。但是由于水下结构物表面可能凹凸不平,反射和穿透的超声波会变得更加复杂。再加上海洋中的复杂声信号,导致超声信号易受干扰,缺陷的位置是通过接收发射的超声波所花费的时间来确定的,而缺陷的大小是根据超声波回波的高度或是缺陷回波的范围来确定的,因此超声信号越复杂,可靠性越低,检测难度越大。
作为本发明最接近的现有技术,专利《一种基于主动电场原理的水下金属形状探测方法及装置》(公开号CN 109188534)公开了一种基于主动电场原理的水下金属形状探测方法及装置。该发明提供了金属形状探测方法及其装置基于主动电场探测技术,通过水下主动电场从不同角度对金属物体进行全方位探测,对采集到的电场信息进行处理得出物体不同方向上的转折频率,进而处理判断出金属物体的形状。该方法能克服水下环境昏暗、浑浊等众多复杂因素的影响,操作简单,适用范围广,对于液体环境中金属物体的形状检测具有良好的效果。
发明内容
本发明的目的在于,在上述基于转折频率对液体环境中金属物体的形状检测的基础上,提出了新的水下金属缺陷探测的技术手段,能够克服现有探测手段的存在的问题,提出了一种基于主动电场的物体缺陷探测方法及系统。
为了实现上述发明目的,本发明提供了以下技术方案:
一种基于主动电场的物体缺陷探测方法,包括以下步骤:
S1,将液体中的被测物体置于探测电场中,探测电场由探测电信号构成;
S2,在被测物体的表面按照预设的路线移动探测电信号,并同步采集电场信号;
S3,通过联合时频谱图获取被测物体缺陷的位置信息,联合时频谱图是对电场信号进行短时傅里叶变换得到的;
S4,根据联合时频谱图,采用转折频率识别算法,计算被测物体的转折频率;
S5,在预先构建的被测物体的裂缝宽度与转折频率的对应关系中,根据被测物体转折频率查找出被测物体的裂缝宽度。
作为本发明的优选方案,步骤S3具体包括以下步骤:
S31,对电场信号进行短时傅里叶变换,求得被测物体的联合时频谱图;
S32,找到联合时频谱图中能量幅值凸起或者凹陷的端点,并根据端点获取端点对应的时刻,
S33,根据探测电信号在被测物体的表面移动的起点位置、终点位置、移动的速度以及端点对应的时刻,确定出被测物体缺陷的位置信息。
作为本发明的优选方案,步骤S4具体包括以下步骤:
S41,将联合时频谱图转换为能量谱密度矩阵;
S42,消除能量谱密度矩阵中的噪声,得到过滤后的能量谱密度矩阵;
S43,计算过滤后的能量谱密度矩阵中各频率成分的畸变值;
S44,对频率-畸变值进行多项式拟合,得到转折频率拟合曲线,转折频率拟合曲线中畸变值为0的点对应的频率值为被测物体的转折频率。
作为本发明的优选方案,步骤S41中,将联合时频谱图转换为能量谱密度矩阵的步骤为:将联合时频谱图的三维数据转换为能量谱密度矩阵,能量谱密度矩阵为二维矩阵,二维矩阵中横坐标代表时间梯度,纵坐标代表频率,垂直于横坐标和纵坐标所在面的竖轴的坐标代表当前频率当前时间的能量幅值。
作为本发明的优选方案,步骤S42具体包括以下步骤:
S421,计算出能量谱密度矩阵中能量幅值总的平均值avg以及每一行能量幅值的平均值avgi,i为行号;
S422,若avgi<avg,则第i行中的能量幅值全部置0。
作为本发明的优选方案,步骤S43中畸变值的计算公式为:
hi=(maxi-avgi)-(avgi-mini)
其中,hi是第i行的畸变值,maxi是第i行中的能量幅值最大值,mini是第i行中的能量幅值最小值,avgi是第i行中的能量幅值平均值,i为行编号。
基于相同的构思,本发明还提出了一种基于主动电场的物体缺陷探测系统,包括发射电极、接收电极、探测云台和信号处理器,
发射电极发射探测电信号,构成探测电场,发射电极和接收电极固定于探测云台上,
探测云台用于带动发射电极和接收电极在被测物体的表面按照预设的路线移动,接收电极在移动过程中同步采集电场信号;
信号处理器接收电场信号,采用上述任一的方法对水下被测物体进行探测,获取被测物体的缺陷信息。
作为本发明的优选方案,应用于以下场景之一:用于对水下金属进行油污信息探测;用于对水下金属进行裂缝信息探测;用于对水下金属进行锈蚀信息探测;用于对水下金属进行裂缝信息探测。
作为本发明的优选方案,金属的材质包括铁、铝、铜或不锈钢。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
1、本发明的探测装置简单,且不需要专业潜水人员进行水下作业,只需要操纵水下探测装置下水即可。本发明适用于金属材料和非金属材料,不仅限于铁磁性材料。如果被测物体有缺陷,本发明的方法和系统可以直观地观察到变化,而不会像涡电流方法,无法给出直观的缺陷信息。水下的超声波影响因素多且复杂,超声检测需要探头与结构物表面紧密结合,本发明不需要探头接触结构物表面,并且不像超声波,受海洋因素影响较小。
2、本方法基于主动电场的转折频率的探测是一种全新的方法。基于主动电场探测技术,通过联合时频谱图获取被测物体缺陷的位置信息,当被测物体是金属时,还可以求得被测物体在主动电场下的转折频率,将被测物体在主动电场下的转折频率与标准件的转折频率进行对比分析,判断被测物体是否存在锈蚀、涂层脱落、物体缺损、杂物覆盖等缺陷。
3、本发明操作便捷,能量消耗小,可移植性强,适用范围广,可应用与宽温、宽压场合。在水下探测尤其是深海探测领域具有重要的价值。本发明仅需要对被测金属进行单次主动电场扫描,即可得出被测物体的转折频率,并据此分析出被测物体相对于标准件的缺陷信息,对于水下金属物体缺陷检测具有良好的效果。
4、本方法的形式多样,探测信号可以是方波,可以是正弦,可以是其他信号。探测的材料也多种多样,可以是铁、铝、铜、不锈钢等任何常见及不常见金属。本方法的控制装置为具有信号、数据处理能力的控制器、处理器、单片机或PC机的一种;所述控制装置通过有线或者无线的方式与探测装置进行连接。本方法的探测信息包括但不限于裂缝、油污以及锈蚀等的情况,应用广泛。
附图说明:
图1为本发明实施例1中一种基于主动电场的物体缺陷探测方法流程图;
图2为本发明实施例1中通过短时傅里叶变换对电场信号进行处理获得的联合时频谱图;
图3为本发明实施例1中采用Labview操纵实验装置的运动的前面板示意图;
图4为本发明实施例1中频率-畸变值进行拟合获取的拟合曲线;
图5为本发明实施例1中黄铜柱时频联合谱图;
图6为本发明实施例1中黄铜柱转折频率拟合曲线图;
图7为本发明实施例1中25mm黄铜柱时频联合谱图;
图8为本发明实施例1中35mm黄铜柱时频联合谱图;
图9为本发明实施例2中一种基于主动电场转折频率的金属缺陷的具体测试环境图;
图10为本发明实施例2中探测云台运动方向示意图;
图11为本发明实施例3中油污覆盖缺陷率-转折频率曲线图;
图12为本发明实施例3中裂缝宽度-转折频率曲线率图;
图13为本发明实施例4中PVC塑料管道的裂缝实验获得的联合时频谱图
图14为本发明实施例4中PVC塑料管道的油污覆盖实验获得的联合时频谱图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例,凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
一种基于主动电场的物体缺陷探测方法,流程图如图1所示,包括以下步骤:
S1,构建探测电场,并且将水下的被测物体放置在所探测电场中,所述探测电场由探测电信号构成。
本发明的探测方法主要应用场景是液体中,本发明的中所指的液体是能导电的电解质液体,如淡水和海水等有离子的液体。本实施例主要以水这种液体为例,具体阐述本发明的方法。
通过一对发射电极偶极子发射探测电信号,发射电极偶极子中的一个用于发射探测电信号,另一个接地,因此,该对发射电极偶极子之间建立了探测电场。将被测金属置于水中,并使其位于所述探测电场中。探测信号可以是正弦、方波等信号,方波信号的频谱在基波的奇数倍上都存在频率分量,可以确定转折频率,通过正弦波可以更为精准地判断转折频率。在与发射电极偶极子相邻的位置布设了一对接收电极,用于同步采集电场信号,获取探测信息。
作为优选方案,探测信号是多频信号,同一时间发射出多种频率的探测信号,那么通过一次探测,就能获取用于计算转折频率的多组数据,在计算过程中时,可以直接获取多种频率对应的时频分布谱图,从而计算出转折频率,而不再是采用单频率信号,多次测试,收集数据集,来计算转折频率。
S2,沿着所述被测金属的表面移动所述探测信号,并同步采集电场信号。当金属物体处于水下环境中时,由于激发极化效应的存在,其会在低频区域呈现出高阻抗,在高频区域呈现出低阻抗的特性,而在转折频率附近时,则会呈现出与周边环境相似的阻抗特性。具体来说,当物体周边存在电场时,若存在物体表现为低阻抗时,电场线在导体附近会表现的更加密集;若物体表现为高阻抗时,电场线则表现出稀疏的性状。当探测信号处于转折频率附近时,由于被测物体呈现出与周围液体环境电阻率相同的特性,此时电场畸变信息最小。
S3,使用短时傅里叶变化对所述电场信号进行处理,求得被测物体的联合时频谱图,通过所述联合时频谱图获取被测物体缺陷的位置信息。
在使用主动电场对被测物体进行检测时,通过短时傅里叶变换对电场信号进行处理,获得的联合时频谱图如图2所示。从图中可以看出,各频率信号都在频谱图上体现出了由于被测物体缺陷所带来的幅值的凹陷。
联合时频谱图的获取采用三个软件获得,分别是Labview软件、Labview signalexpress软件、NI DIAdem软件。
Labview的主要功能是操纵实验装置的运动问题,前面板如图3所示,将数据录入。
Labview signal express软件,主要作用是在实验探测装置运行期间获取采集到的数据,并且以tdms格式的文件将数据保存下来。
NI DIAdem软件,主要作用就是用来分析保存下来的tdms格式的数据文件,并且通过程序将文件以联合时频谱图的样子展现出来。在软件中选择SCRIPT选项,按运行按钮,选择编辑好的程序后,选择所要分析的文件,然后选择配置信息,之后就可以显示出联合时频谱图。
通过联合时频谱图进行观察,能够更直观、更准确的观察到采集的电场信号凹凸变化情况,从而获取出被测物体缺陷的位置信息。
获取出被测物体缺陷的位置信息,具体包括以下步骤:
S31,使用短时傅里叶变化对电场信号进行处理,求得被测物体的联合时频谱图;
S32,找到所述联合时频谱图中能量幅值突起或者凹陷的端点,并根据所述端点找到端点对应的时刻;
S33,根据探测电信号在被测物体的表面移动的起点位置、终点位置、移动的速度以及所述端点对应的时刻,计算出被测物体缺陷的位置信息。
例如,被测物体是圆柱体,探测电信号在圆柱体物体的侧表面沿着轴线方向直线移动,相应的,采集电场信号。因此可以知道直线运动的起点位置、终点位置和移动速度。找到端点对应的时刻后,用时间乘以移动速度就可以得到能量幅值突起或者凹陷的端点相对应起点位置(或终点位置)的距离,就能找到被测物体上突起或者凹陷的位置。另外,知道凸起或者凹陷的两个端点的位置后,就可以知道该凸起或者凹陷在轴线方向上的长度,得到裂缝在轴线方向上的尺寸信息。
在生成联合时频谱图前,需要选择合适的窗函数。通过前期的预实验研究,对不同窗函数的处理结果进行了对比,本方法最终选择汉宁窗作为信号处理的窗函数。在本方法应用范围内,汉宁窗可以很好的兼顾频率分辨率和时间分辨率。汉宁窗将原始信号(非平稳)分解为一组近似平稳的短时信号,然后再使用傅里叶变换对各段短时信号分别进行分析处理,通过将各段频谱联系在一起,从而得出时频联合谱图,可以从中观察出原始信号频谱随时间变化的情况。
S4,根据所述联合时频谱图,采用转折频率识别算法,计算被测物体的转折频率。
由于探测信号是多种频率信号,所以通过被测物体激发极化效应对不同频谱分量产生的畸变程度,可以拟合出幅频特性曲线,避免通过肉眼观察带来的误差,获得更为精确的转折频率。具体包括以下步骤:
S41,将联合时频谱图转换为能量谱密度矩阵。
S42,消除能量谱密度矩阵中的噪声,得到过滤后的能量谱密度矩阵。
S43,计算所述过滤后的能量谱密度矩阵中各频率成分的畸变值。
S44,对频率-畸变值进行多项式拟合,得到转折频率拟合曲线,所述转折频率拟合曲线中畸变值为0的点对应的频率值为被测物体的转折频率。
步骤S41中,将联合时频谱图转换为能量谱密度矩阵的步骤为:将联合时频谱图的三维数据转换为能量谱密度矩阵,所述三维数据的x轴为频率,单位是Hz,y轴为时间,单位是s,z轴为能量,单位是dB;所述能量谱密度矩阵为二维矩阵,所述二维矩阵中横向代表时间梯度,纵向代表频率,而矩阵里的数字代表当前频率当前时间的能量幅值(单位是dB)。
步骤S42具体包括以下步骤:
S421,计算出所述能量谱密度矩阵总的平均值avg以及每一行的平均值avgi,i为行号;
S422,若avgi<avg,则第i行中的幅值全部置0。
步骤S43中所述畸变值的计算公式为:
hi=(maxi-avgi)-(avgi-mini)
其中,hi是第i行的畸变值,maxi是第i行中的幅值最大值,mini是第i行中的幅值最小值,avgi是第i行中的幅值平均值,i为行编号。
步骤S42和步骤S43以以下具体数据进行实例说明。
若获取的能量谱密度矩阵p的数据如表1所示。矩阵里的数字代表当前频率当前时间的能量幅值(单位是dB)。
表1能量谱密度矩阵p
计算出表1矩阵整体的平均值在39.6左右,每行的平均值也可以计算出来,那么小于39.6的就全部置为0,因此就得出了表2,即消噪后的能量谱密度矩阵。然后再求取畸变值,计算出消噪后的能量谱密度矩阵中各行的均值avgi,然后计算消噪后的能量谱密度矩阵中每行的最小值mini与最大值maxi,畸变值hi=(maxi-avgi)-(avgi-mini),这样就求出了各行的畸变值。
表2消噪后的能量谱密度矩阵
| 57.5 | 57.5 | 59.2 | 57.4 | 57.5 | 57.4 |
| 56 | 56 | 57.1 | 56.1 | 55.8 | 55.9 |
| 52.3 | 52.3 | 53.2 | 52 | 52.4 | 52.2 |
| 48.1 | 48.2 | 49 | 47.5 | 48.2 | 48.3 |
| 44.1 | 44.1 | 44.8 | 43.2 | 44.2 | 44.1 |
| 42.2 | 42.2 | 42.2 | 41.5 | 42.2 | 42.3 |
| 41.1 | 41.2 | 41.8 | 39.5 | 41.2 | 41.1 |
| 40.2 | 40.1 | 40.7 | 38.1 | 40.2 | 40.2 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
步骤S44中,消噪后的能量谱密度矩阵中,纵向代表频率,同时上一步骤中求出了每一行的畸变值,则可以对频率值和畸变值进行拟合。频率-畸变值进行多项式拟合采用MATLAB实现,在matlab中输入cftool,调出matlab中的cftool工具箱。将频率-畸变值曲线的频率值和畸变值分别存为数组放入matlab中,然后再在cftool工具箱中选择频率值和畸变值这两组数据分别作为横轴和纵轴。使用Exponential插值逼近,就可以获取拟合曲线,拟合曲线如图4所示,图中的转折频率在200Hz附近。
S5,在预先构建的被测物体的裂缝宽度与转折频率的对应关系中,根据所述被测物体转折频率查找出被测物体的裂缝宽度。
例如,在前期的实验中,实验条件为水温25摄氏度,电导率280μS/cm,选用长度为50mm,直径为50mm的黄铜柱进行实验,信号发生器发射信号为方波,占空比50%,频率20Hz,幅值为1V。
使用测试程序,分别测试裂缝宽度为0mm,5mm,15mm的黄铜柱,获取其对应的时频联合谱图与数据,黄铜柱时频联合谱图如图5所示,图5中(a)为0mm的时频联合谱图,(b)为5mm的时频联合谱图,(c)为15mm的时频联合谱图。以0mm的时频联合谱图为例,读取该图获得能量谱密度矩阵如表3所示。
表3 0mm的时频联合谱图对应的能量谱密度矩阵
| 57.5 | 57.5 | 59.2 | 57.4 | 57.5 | 57.4 |
| 56 | 56 | 57.1 | 56.1 | 55.8 | 55.9 |
| 52.3 | 52.3 | 53.2 | 52 | 52.4 | 52.2 |
| 48.1 | 48.2 | 49 | 47.5 | 48.2 | 48.3 |
| 44.1 | 44.1 | 44.8 | 43.2 | 44.2 | 44.1 |
| 42.2 | 42.2 | 42.2 | 41.5 | 42.2 | 42.3 |
| 41.1 | 41.2 | 41.8 | 39.5 | 41.2 | 41.1 |
| 40.2 | 40.1 | 40.7 | 38.1 | 40.2 | 40.2 |
使用matlab,获取拟合曲线:裂缝宽度为0mm、5mm、15mm的黄铜柱,转折频率分别为210Hz、420Hz、500Hz。
获取转折频率后,通过matlab的拟合工具箱cftool,获取转折频率拟合曲线,转折频率拟合曲线图如图6所示。从转折频率拟合曲线中可以获取被测物体的裂缝宽度与转折频率的对应关系。
进一步的,将黄铜柱中刻出25mm与35mm的裂缝,获取的25mm黄铜柱时频联合谱图如图7所示,获取的35mm黄铜柱时频联合谱图如图8所示,相应地,测得转折频率为580HZ与660Hz,在拟合曲线附近。因此,该黄铜柱的裂缝-转折频率拟合曲线图是可信的,直接反应了裂缝宽度与转折频率的对应关系。在实际测试中,获取转折频率后,通过查找拟合曲线图中裂缝宽度与转折频率的对应关系,就可以得到相应的裂缝宽度。
实施例2
一种基于主动电场的物体缺陷探测系统包括发射电极、接收电极、探测云台和信号处理器。
发射电极发射探测电信号,接收电极获取电场信号,发射电极和接收电极固定于探测云台上;探测云台用于带动发射电极和接收电极沿着被测物体的表面移动,所接收电极在移动过程中同步采集电场信号;
信号处理器接收电场信号,采用实施例1中的方法对水下金属进行探测。
作为一种具体的实施例,如图9所示,给出了一个具体的测试环境。测试云台包括一个探测装置和一个分析装置,探测装置搭载两对探测电极偶极子,成直角梯形排列,一对电极用于发射探测信号,建立探测电场,另一对接受电极用于采集电场信号,获取探测信息,本实验采用石墨探测电极。云台可以移动,在移动过程中,接受电极用于同步采集电场信号,获取探测信息。分析装置采用的是具有信号、数据处理能力的计算机。
将发射电极与接收电极成直角梯形排列的目的是获取更为丰富的信息。本次使用将发射电极与接收电极放于直角梯形的下底和上底,被测物体处于发射电极的垂线上。在测试区域移动探测云台,保持被测物体处于发射电极的垂线上,以保证探测信号强度,启动步进电机,带动电极云台按照图10所示方向移动。越过目标物体之后继续向前移动同等距离后停止。在云台移动过程中使用接收电极偶极子同步采集电场信号。后续对电场信号的处理与实施例1相同,此处不再赘述。
实施例3
本发明的基于主动电场的物体缺陷探测系统,不仅可以探测金属缺陷,还可以检测金属体的油污覆盖率和裂缝缺陷,测试云台包括一个探测装置和一个分析装置。所本实验示例中,所用探测装置包括两对石墨探测电极,分别作为发射电极偶极子和两个接收电极偶极子。发射电极用于发射激励信号,建立探测电场;接收电极用于接收电场信号。发射电极与接收电极排布方式应为非对称结构。分析装置为具有信号、数据处理能力的计算机,并且探测装置与分析装置可以通过有线或者无线的方式进行连接。
在此次实验实例中,采用峰峰值为2V,频率为20Hz的方波作为发射电极偶极子发射的探测信号。被测材料选择直径为5cm的铜质实心圆柱、铁质实心圆柱、铝质实心圆柱、钢制实心圆柱以及长为10cm,直径5cm的钢制管道进行实验,缺陷设计分为两种:一、制造裂缝缺损进行水下物体裂缝缺损实验;二、使用绝缘喷漆喷涂金属表面模拟油污覆盖。实验在水温25℃的水下环境中进行,水体电导率测量为320μS/cm,在构建好的探测云台上,通过发射电极偶极子发射信号,移动探测云台,通过探测云台的接收电极获取接收信号,将接收到的信号通过短时傅里叶变换进行处理,获取联合时频谱图,再通过转折频率识别算法获取转折频率,对比标准件即可查看偏移,通过不同的缺陷率来拟合物体缺陷率-转折频率偏移率曲线以供后续使用。油污覆盖缺陷率-转折频率曲线图如图11所示,将来计算出黄铜块、黄铜柱、铁柱、钢柱的转折频率后,通过该曲线,可以对应查找到油污覆盖缺陷率。裂缝宽度-转折频率曲线率图如图11所示,将来计算出铝圆柱、黄铜柱、钢管、铁圆柱的转折频率后,通过该曲线,可以对应查找到对应的裂缝宽度。从图12中还可以看出,随着裂缝的增加或者缺陷率的增加,转折频率逐渐变大。
在实际应用中,基于主动频率的水下金属缺陷探测可以用于检测水下输送管道缺陷或阻塞。可以检测水电站水库的水下水闸、水下金属结构物的缺陷;石油工程水下输油管道;桥梁工程水下梁柱缺陷等。
实施例4
进一步,对非金属物体也可以进行缺陷探测。一种水下非金属物体缺陷探测方法,包括以下步骤:
A1,构建探测电场,并且将被测物体放置在探测电场中,探测电场由探测信号构成;
A2,沿着被测非金属的表面移动所述探测信号,同时采集电场信号;
A3,使用短时傅里叶变化对电场信号进行处理,求得被测物体的联合时频谱图;
A4,根据联合时频谱图中幅值的凸凹变化,获取所述被测非金属的缺陷信息。
具体的一种示例为:采用长度10cm,外径50mm,厚度3.5mm的PVC塑料管道,同样设计缺陷覆盖和裂缝两种情况。其余实验条件与实例3相同。PVC塑料管道的裂缝实验获得的联合时频谱图如图13所示,PVC塑料管道的油污覆盖实验获得的联合时频谱图如图14所示,非金属物体没有转折频率,无法通过转折频率去判断其缺陷信息,但是可以通过联合时频谱图来进行判断,可以看出,当扫描到塑料管的时候,频谱图出现明显凸起,而当出现缺陷或裂缝时,频谱图相较于凸起产生明显的凹陷。找到凹陷的端点,并根据所述端点找到端点对应的时刻;根据电场信号在被测物体的表面移动的起点位置、终点位置、移动的速度以及端点对应的时刻,可以计算出被测物体缺陷的位置信息。
在实际应用中,基于主动频率的水下非金属缺陷探测,可以用于检测水下非金属管道缺陷或阻塞。可以检测水下的一些混凝土管道的缺陷,也可以对一些水下的非金属结构进行探伤。
Claims (7)
1.一种基于主动电场的物体缺陷探测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,将液体中的被测物体置于探测电场中,所述探测电场由探测电信号构成;
S2,在所述被测物体的表面按照预设的路线移动所述探测电信号,并同步采集电场信号;
S3,通过联合时频谱图获取被测物体缺陷的位置信息,所述联合时频谱图是对所述电场信号进行短时傅里叶变换得到的;
S4,根据所述联合时频谱图,采用转折频率识别算法,计算被测物体的转折频率;
S5,在预先构建的被测物体的裂缝宽度与转折频率的对应关系中,根据所述被测物体转折频率查找出被测物体的裂缝宽度;
步骤S3具体包括以下步骤:
S31,对所述电场信号进行短时傅里叶变换,求得被测物体的联合时频谱图;
S32,找到所述联合时频谱图中能量幅值凸起或者凹陷的端点,并根据所述端点获取端点对应的时刻,
S33,根据所述探测电信号在所述被测物体的表面移动的起点位置、终点位置、移动的速度以及所述端点对应的时刻,确定出被测物体缺陷的位置信息;
步骤S4具体包括以下步骤:
S41,将所述联合时频谱图转换为能量谱密度矩阵;
S42,消除所述能量谱密度矩阵中的噪声,得到过滤后的能量谱密度矩阵;
S43,计算所述过滤后的能量谱密度矩阵中各频率成分的畸变值;
S44,对频率-畸变值进行多项式拟合,得到转折频率拟合曲线,所述转折频率拟合曲线中畸变值为0的点对应的频率值为被测物体的转折频率。
2.如权利要求1所述的一种基于主动电场的物体缺陷探测方法,其特征在于,步骤S41中,将所述联合时频谱图转换为能量谱密度矩阵的步骤为:将所述联合时频谱图的三维数据转换为能量谱密度矩阵,所述能量谱密度矩阵为二维矩阵,所述二维矩阵中横坐标代表时间梯度,纵坐标代表频率,垂直于所述横坐标和纵坐标所在面的竖轴的坐标代表当前频率当前时间的能量幅值。
3.如权利要求1所述的一种基于主动电场的物体缺陷探测方法,其特征在于,步骤S42具体包括以下步骤:
S421,计算出所述能量谱密度矩阵中能量幅值总的平均值avg以及每一行能量幅值的平均值avgi,i为行号;
S422,若avgi<avg,则第i行中的能量幅值全部置0。
4.如权利要求1所述的一种基于主动电场的物体缺陷探测方法,其特征在于,步骤S43中所述畸变值的计算公式为:
hi=(maxi-avgi)-(avgi-mini)
其中,hi是第i行的畸变值,maxi是第i行中的能量幅值最大值,mini是第i行中的能量幅值最小值,avgi是第i行中的能量幅值平均值,i为行编号。
5.一种基于主动电场的物体缺陷探测系统,其特征在于,包括发射电极、接收电极、探测云台和信号处理器,
所述发射电极发射探测电信号,构成探测电场,所述发射电极和接收电极固定于所述探测云台上,
所述探测云台用于带动所述发射电极和接收电极在所述被测物体的表面按照预设的路线移动,所述接收电极在移动过程中同步采集电场信号;
所述信号处理器接收所述电场信号,采用如权利要求1-4任一所述的方法对水下被测物体进行探测,获取被测物体的缺陷信息。
6.如权利要求5所述的一种基于主动电场的物体缺陷探测系统的应用,其特征在于,应用于以下场景之一:用于对水下金属进行油污信息探测;用于对水下金属进行裂缝信息探测;用于对水下金属进行锈蚀信息探测;用于对水下金属进行裂缝信息探测。
7.如权利要求6所述的一种基于主动电场的物体缺陷探测系统的应用,其特征在于,所述金属的材质包括铁、铝、铜或不锈钢。
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Family Cites Families (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NZ195142A (en) * | 1979-10-15 | 1984-09-28 | Commw Scient Ind Res Org | Monitoring integrity of longitudinal steel members in conveyor belts and cables |
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| RU2442151C2 (ru) * | 2010-03-01 | 2012-02-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет приборостроения и информатики" | Способ выявления подповерхностных дефектов в ферромагнитных объектах |
| JP5138014B2 (ja) * | 2010-09-21 | 2013-02-06 | 中国電力株式会社 | 非破壊検査装置、非破壊検査方法 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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