图1 函数关系图
对于一周等角度上的每一个传感器上压缩后的信息进行以上操作, 可以得到12 个插值方程, 即12个不同角度的漏磁随时间变化的关系。因为钢管匀速移动测量, 所以钢管被测点的位置与时间成正比,所得的插值函数也是漏磁对于钢管不同位置的函数, 分析一个传感器所得数据的插值函数, 即为一个角度上的一条漏磁强度随位置变化的函数, 根据漏磁强度波形的突变位置, 纵向比较12 个函数的波形变化, 可以得到同一位置处的一周的漏磁变化波形,将两者结合起来, 即可得到一个信息, 有缺陷处会有相邻几个函数曲线出现突变, 出现突变的相邻函数曲线越多, 表示缺陷跨过的角度越大, 缺陷长度越大, 以相同的横坐标比较12 条插值函数曲线, 以突变横坐标跨度最大的1 条为中心, 向两边找有突变的波形( 即以它为中心, 顺时针
和逆时针旋转所得的传感器的函数波形) , 找到所有相邻突变的波形和第一个不突变的波形, 则缺陷的边缘在第一个不突变的波形和最后一个突变的波形所对应的传感器之间。这样可以确定缺陷的长度, 再根据漏磁强度的大小变化可以得到缺陷的当量深度。这样便由二维信息扩展到了三维, 得到了关于缺陷更为精确详细的信息。 根据以上插值函数再进行漏磁信息迭代的反演工作, 即可完成漏磁探伤的几个重要任务。 3 结束语
在一周等角度安装12 个传感器, 可以12 组数据, 进行压缩除去噪声信号, 插值得到12 个漏磁强度随钢管位置变化的函数, 经过横向和纵向的比较可以得出缺陷的位置并确定缺陷的三维信息。一周安放的传感器越多, 测量频率越高, 得到的缺陷信号越精确, 但数据量就越大, 处理数据所需时间也越长。本文以12 个传感器为例, 比较多种插值法后, 选择牛顿插值法。将压缩后的数据用牛顿插值法构造了插值函数, 并用MAT LAB 实现计算出该函数, 重复这个过程将12 组压缩的数据都写成插值函数, 分析函数的变化规律可得到缺陷的三维信息, 其准确度精确度都比二维要高, 所包含的有用信息也比二维上多了很多。 参考文献:
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