CN104008251B - 一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法，该方法包括设计磁路仿真模型、编写仿真程序、设计影响因子水平表并生成正交试验表、执行仿真程序并得到仿真结果、计算漏磁信号、进行相关数据统计分析、得到最优磁路设计等步骤。本发明结合漏磁检测系统磁路优化设计，基于大量数学分析和仿真，提出了一种新的磁路优化方法，其能够在有限的试验次数获得与遍历试验相似的试验结果，节省了计算时间和大规模的数据处理，提高了磁路优化的准确性和效率。

Description

一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法

技术领域

本发明涉及磁路优化设计技术领域，尤其涉及一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法。

背景技术

随着石油行业的不断发展，大多数油气管道工作已超过十年，为避免因管道腐蚀造成的石油泄漏，需要使用管道内检测器对在役管道进行定期检测。目前部分尺寸管道内检测器研制技术仍被国外垄断，我国对相关技术仍处于技术攻关阶段，而漏磁检测是目前最常用的管道缺陷检测技术，因此，针对石油管道缺陷检测的漏磁磁路优化设计就成为管道内检测器研制的一项关键技术。

在整个漏磁检测系统中，会影响到磁路的因素有：管壁厚度、管壁材料、永磁体尺寸、永磁体间距、永磁体材料、铁轭尺寸、铁轭材料、磁垫尺寸、磁垫材料、抗磨垫尺寸、抗磨垫材料、安装形式及紧固件材料等。会影响到漏磁信号强弱的因素有：传感器提离值、缺陷大小、内外缺陷、运行速度、内部压力等。

根据各种影响因子，结合漏磁检测原理，现有技术中已设计出单组磁路模型，如图1所示。该模型由铁轭、永磁体、磁垫、抗磨垫、钢管、通孔和空气层组成。其中，组成磁路设计的可变参数共10个，分别为：永磁体长度L_C、永磁体高度H_C、永磁体间距D_C、铁轭高度H_T、磁垫高度H_CD、抗磨垫高度H_M、传感器提离值d_t、磁体矫顽力HCB、抗磨垫相对磁导率和铁轭材料。通过仿真单组影响因子参数，优化网格剖分，选择适合的解算方法，可以得到如图2所示的1/2模型的磁路结果。根据传感器提离值的选择，可以得到提离值高度测线上的漏磁信号，如图3所示，中心点最大幅值是通孔上方的磁场值，下降到最小值为本底磁场值，两者的差值为传感器能检测到的漏磁信号。可见，磁路优化设计的目标是漏磁信号越大越好。

此前，发明人通过大量仿真已经分别了解这些参数对磁路的定性影响，并通过经验结合仿真确定了一组磁路参数用于试验设计。但是，各因子不同的组合又会形成不同的磁路，由于影响因子数量较多，无法实现遍历仿真试验，使得无法得到多因子组合参数下最优的磁路设计，即磁路的综合性能优化。

传统的磁路设计方法主要有两种，一种是通过经验设计好各参数初值，再利用遍历试验的方法得到最优值，这种方法的缺点是用户的经验占设计中的比重较大；为了减少遍历试验的次数，通常可变参数不能太多，如有3个参数，每个参数设计3个水平，那么遍历试验需要进行3³共27组，如果进行10组影响因子的三个不同水平的遍历试验，需要进行3¹⁰＝59049组试验，若每组试验花费6分钟，共需耗时5904.9小时，因此很难得到最佳的优化值。另一种是照搬成熟产品的参数值，不但存在侵权风险，还有可能由于材料属性选取不一致造成无法达到预期效果。以上两种方法都无法定量的描述磁路优化水平，也无法确定参数选取是否为最优值。

综合以上现有技术可知，漏磁检测系统的磁路优化设计中存在以下三个难点：

1、如何设计仿真模型使得仿真结果精度较高，能够指导试验；

2、如何在提高精度的同时减少试验时间，提高计算速度；

3、在无法遍历所有仿真参数的情况下，如何选择每种影响因子的最佳取值，从而获得最大漏磁信号，同时在多种影响因子中，哪种因子对磁路设计影响权重大。

发明内容

为解决这些技术难题，本发明的目的在于设计一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法。

根据本发明的一个方面，提供一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：设计磁路仿真模型；

步骤2：编写仿真程序；

步骤3：设计影响因子水平表，并根据水平数和影响因子数计算生成正交试验表；

步骤4：根据正交试验表，执行仿真程序并得到仿真结果；

步骤5：将仿真结果通过公式x_leakage＝x_max-x_min计算得出漏磁信号，选取该漏磁信号的大小作为衡量标准，其中x_max为轴向分量漏磁场最大幅值，x_min为漏磁场最小值作为本底噪声估计；

步骤6：进行四种数据的统计分析，其中，在正交试验表中添加仿真结果，根据仿真结果进行极差分析、平方和计算、F比计算、因子贡献率四种数据的统计分析，具体在步骤6中，其中极差分析得到每个影响因子的三个水平中的最优值，根据极差分析结果可进行平方和计算，进而得到F比计算的结果和因子贡献率分析的结果，F比计算的结果和因子贡献率分析的结果均反映不同影响因子对整个磁路设计的影响水平，基于得到的结果进行综合分析；以及

步骤7：得到最优磁路设计，其中，综合F比计算中显著性水平值和因子贡献率的百分比，得到对磁路优化最重要的影响因子，挑选极差计算中最高的水平为其参数，其他影响因素根据实际情况尽可能选择极差计算中的最高水平，从而得到最优的影响因子参数组合，根据该组合得到最优磁路设计。

优选地，在所述步骤2中，借助VISUAL C++集成开发环境，编写界面设计语言，编写调用磁路仿真软件和修改影响因子参数的功能，生成仿真程序的可执行文件。

优选地，在所述步骤3中，选取10个影响因子，包括：永磁体长度L_C、永磁体高度H_C、永磁体间距D_C、铁轭高度H_T、磁垫高度H_CD、抗磨垫高度H_M、传感器提离值d_t、磁体矫顽力HCB、抗磨垫相对磁导率和铁轭材料。

优选地，在所述步骤3中，正交表L_n(q^p)行数n，列数p，水平数q间关系如下：

n＝q^k,k＝2,3,4,…,p＝(n-1)/(q-1) (2)。

优选地，在所述步骤4中，根据正交试验表，应用仿真程序的可执行文件输入影响因子相应数值，调用仿真程序以得到仿真结果。

优选地，在所述步骤6中，

在极差分析中，设影响因子A的极差计算公式为：

其中为因子A的第i个水平得到的结果之和T_i的均值，极差越大说明该因子对于结果的影响越大，max(T_i)为三个水平中的最佳值；

在平方和计算中，借助方差分析，根据试验结果计算总平方和：

其中n是试验次数，y是试验结果，是试验结果的总平均；

对于因子A计算其平方和公式如下：

其中q为正交表的水平数，

误差根据上式计算出的S_T与S_A之间的差计算得到S_e；

在F比计算中，在得到每个因子的平方和基础上，进行F比计算，

当F_因＝MS_因/MS_e＞F_1-α(f_因,f_e)时，认为显著性水平α上因子是显著的，其中MS_因,f_因分别是因子的均方与自由度，MS_e,f_e分别是误差的均方与自由度，

针对因子A，计算公式为MS_A＝S_A/f_A，f_A＝q-1，计算得到F_A若大于F_0.90(f_A,f_e)时，认为因子A在显著性水平0.1上是显著的；

在因子贡献率分析中，结合平方和结果，计算因子除去误差的纯平方和，再由纯平方和除以总平方和得到因子的贡献率百分比，由S_因-f_因∑MS_e计算因子的纯平方，由f_TMS_e/S_T计算误差的贡献率，其中f_T为所有自由度之和，S_T为总平方和。

由本发明上述技术方案可知，本发明结合漏磁检测系统磁路优化设计，基于大量数学分析和仿真，提出了一种新的磁路优化方法，其能够在有限的试验次数获得与遍历试验相似的试验结果，节省了计算时间和大规模的数据处理，提高了磁路优化的准确性和效率。

附图说明

图1是现有技术中磁路模型结构设计的示意图；

图2是现有技术中模型内部磁路的仿真图；

图3是现有技术中提离值高度测线上的漏磁信号图；

图4是本发明中最优磁路设计的漏磁信号图；

图5是本发明具体实施方式中磁路优化方法的步骤流程图。

具体实施方式

根据现有技术可知，在有限的尺寸范围内设计磁路获得最大的缺陷漏磁信号大小是衡量磁路设计水平的判决条件。同时，采用正交试验的设计方法可以通过少量试验推出较优设计方案，且可以得到各试验因子对试验结果影响的重要程度。因此，本发明具体实施方法中提供了一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法。该方法将磁路设计仿真与统计分析结合，用于获得多组数据多组参数中的最优组合，实现磁路的优化设计。

通过实验证明，本发明的方法利用磁路仿真模拟得到磁场数据，应用正交试验方法筛选优化，如果进行10组影响因子的三个不同水平的遍历试验，只需要进行3³＝27组试验，通过VisualC++编程后台调用仿真程序每组试验花费3分钟，共需耗时1.35小时。

如图5所示，根据本发明具体实施方式在漏磁检测系统磁路设计中的应用，提供一种磁路优化设计方法，所述方法包括：

步骤1：设计磁路仿真模型

本步骤根据实际需要设计一个磁路仿真模型，编写脚本文件，将需要修改的影响因子参数用符号代替，如par_magr、par_magl等，存储在计算机中。设计磁路仿真模型对于本领域技术人员属于公知技术，并非本发明的发明点，本领域技术人员可以利用相关领域软件进行脚本文件的编写。

步骤2：编写仿真程序

本步骤借助VISUAL C++集成开发环境，编写界面设计语言，编写调用磁路仿真软件和修改影响因子参数的功能，生成仿真程序的可执行文件存入计算机中。上述仿真程序的编写对于本领域技术人员属于公知技术，并非本发明的发明点，本领域技术人员可以利用相关领域软件进行仿真程序的编写。

步骤3：设计影响因子水平表并生成正交试验表

本步骤设计影响因子水平表，根据水平数和影响因子数计算生成正交试验表。在本发明中影响因子水平表和正交试验表的形式可参见后续实施例具体介绍。

步骤4：根据正交试验表，执行仿真程序并得到仿真结果

本步骤根据正交试验表，应用仿真程序的可执行文件输入影响因子相应数值，调用仿真程序，将仿真结果(如图3仿真计算得到的数据)存储在计算机中。

步骤5：计算漏磁信号

将仿真结果通过下面公式(1)计算得出漏磁信号，选取漏磁信号大小作为衡量标准，漏磁信号计算公式如下：

x_leakage＝x_max-x_min (1)

其中，x_max为轴向分量漏磁场最大幅值，x_min为漏磁场最小值(见图3所示)作为本底噪声估计。

步骤6：进行相关数据统计分析

本步骤中，在正交试验表中添加试验结果，根据结果进行极差分析、平方和计算、F比计算和因子贡献率分析等四种数据统计分析。其中极差分析得到每个影响因子的三个水平中的最优值，根据极差分析结果可进行平方和计算，进而得到F比计算的结果和因子贡献率分析的结果，F比计算的结果和因子贡献率分析的结果均可反映不同影响因子对整个磁路设计的影响水平，得到的结果可根据实际情况(如制造的难度、成本、结构强度等其他因素)进行综合分析。

步骤7：得到最优磁路设计

本步骤中，综合F比计算中显著性水平值和因子贡献率的百分比，得到对磁路优化最重要的几个影响因子，挑选极差计算中最高的水平为其参数，其他影响因素根据实际情况尽可能选择极差计算中的最高水平，得到最优的影响因子参数组合，根据组合得到最优磁路设计。

下面介绍根据上述方法步骤所实施的本发明一具体实施例。

如图1所示，利用永磁体励磁方式，由铁轭、永磁体、磁垫、耐磨垫和管壁一起构成闭合磁路。当管壁内不存在缺陷时，管壁表面空气中没有漏磁场，即在一定高度提离值的测线上没有漏磁场分布；而当管壁内存在缺陷时，管壁磁路会从缺陷处漏出，形成漏磁场，在一定高度提离值的测线上就能得到漏磁场的磁场强度，如图3所示，同样的缺陷，磁路设计越好，漏磁信号越大。磁路设计中不但要考虑磁场强度分布，同时还要考虑机械结构、材料属性上能否实现，因此，磁路设计中所有影响因子都有一定范围限制。

磁路设计(现有技术)完成后，需要进行仿真模型的代码编写。本发明具体实施方式中，采用APDL语言编写模型代码，在模型设计中采用三维模型设计提高仿真精度，采用1/2模型减少计算量，利用自定义六面体型单元(本实施例中的具体选取，本领域技术人员可以定义其他单元)剖分所有结构，提高仿真速度，选用solid236进行AZ自由度的计算，剖分后模型由2,000,000个单元组成，完成运算并存储数据时间仅为3分钟。

完成模型代码编写后，将需要修改的影响因子参数用符号代替，编写VisualC++语言对仿真软件进行二次开发。VisualC++主要实现三个功能：编制用户界面、向仿真软件传递参数和调用仿真软件应用程序。编制用户界面的目的是方便用户输入影响因子的参数值，编写向仿真软件传递参数实现给参数赋输入值的功能，最后利用VisualC++后台调用仿真软件进行批处理操作，节约计算时间。

根据磁路优化的需求，选取10个影响因子分别为永磁体长度L_C、永磁体高度H_C、永磁体间距D_C、铁轭高度H_T、磁垫高度H_CD、抗磨垫高度H_M、传感器提离值d_t、磁体矫顽力HCB、抗磨垫相对磁导率和铁轭材料。

设计10个影响因子的正交试验因子和水平如表1所示，正交表L_n(q^p)行数n，列数p，水平数q间关系如下：

n＝q^k,k＝2,3,4,…,p＝(n-1)/(q-1) (2)

由于影响因子为10个，水平数q＝3，因此k＝3，计算出n＝27，选择正交试验表L₂₇(3¹³)进行试验，试验参数组合如表2所示。

表1 影响因子水平表

表2 正交试验表L₂₇(3¹³)

针对27组试验分别进行仿真，将不同提离值测线上的结果通过公式(1)计算得出漏磁信号，作为输出结果，漏磁信号越大说明结果越好。

x_leakage＝x_max-x_min (1)

其中，x_max为轴向分量漏磁场最大幅值，x_min为漏磁场最小值作为本底噪声估计。

完成结果存储后，开始对正交试验数据进行统计分析。

(1)极差分析

影响因子A的极差计算公式为：

其中为因子A的第i个水平得到的结果之和T_i的均值，极差越大说明该因子对于结果的影响越大，max(T_i)为三个水平中的最佳值；

计算得到10个因子的极差如表3所示：

表3 因子极差计算表

由极差计算可知，永磁体间距、铁轭高度、传感器提离值和铁轭材料极差较大，对磁路优化影响最大，永磁体间距应选取水平3，铁轭高度应选取水平1，传感器提离值应选取水平1，铁轭材料应选水平1为最佳值。

(2)平方和计算

为进一步分析极差结果，需要借助方差分析，得到极差小到什么范围内可认为该因子水平变化对指标没有显著差别。根据试验结果计算总平方和：

其中n是试验次数，y是试验结果，是试验结果的总平均。

对于因子A计算其平方和公式如下：

其中q为正交表的水平数，

误差根据上式计算出的S_T与S_A之间的差计算得到S_e。平方和计算见表4。

表4 平方和计算表

(3)F比计算

在得到每个因子的平方和基础上，进行F比计算。

当F_因＝MS_因/MS_e＞F_1-α(f_因,f_e)时，认为显著性水平α上因子是显著的，其中MS_因,f_因分别是因子的均方与自由度，MS_e,f_e分别是误差的均方与自由度。

以因子A为例，计算公式为MS_A＝S_A/f_A，f_A＝q-1。计算得到F_A若大于F_0.90(f_A,f_e)时，认为因子A在显著性水平0.1上是显著的。表5列出各因子的F比。

表5 F比计算

由于因子自由度为2，误差的自由度为6，经查表可以得到F_0.90(2,6)＝3.46，F_0.95(2,6)＝5.14，F_0.99(2,6)＝10.92。与表5比对后，永磁体间距在显著性水平0.05上是显著的，铁轭高度、传感器提离值、铁轭材料在显著性水平0.01上是显著的。

(4)因子贡献率分析。

在因子贡献率分析中，结合平方和结果，计算因子除去误差的纯平方和，再由纯平方和除以总平方和得到因子的贡献率百分比，由S_因-f因∑MS_e计算因子的纯平方，由f_TMS_e/S_T计算误差的贡献率，其中f_T为所有自由度之和，S_T为总平方和。

由于永磁体高度、磁垫高度、抗磨垫高度和永磁体矫顽力的F比较小，将几个因子归入误差，计算其他几个因子和误差的贡献率如表6所示。

表6 因子和误差贡献率

总结分析结果，综合F比计算和因子贡献率得到对磁路优化最重要的影响因子为铁轭高度、传感器提离值和铁轭材料，由极差计算出最优的影响因子参数组合，根据组合得到最优磁路设计见表7。

表7 最优磁路设计水平表

由最优磁路组合计算结果如图4所示，漏磁信号为608Gs，大于27组磁路组合中的最大值406Gs，经过实际投产后，实测值与仿真值基本吻合，证明磁路优化设计达到预期效果。

本发明以上实施例是以漏磁检测系统磁路优化设计进行说明，只进行10个影响因子3个水平的正交试验，当了解各因子的贡献比后，可以再次进行试验设计，针对贡献比大的因子进行进一步的优化，得到最优的磁路设计结果。

类似的，本发明也可以应用到其他磁路设计中，根据不同的指标要求和模型结构，套用此发明的流程和方法，可以得到任意磁路的优化参数，避免的遍历运算的庞大数据量和数据后期处理，弥补了单一仿真的局限性。该方法的适应性强，灵活多变，也可推广到磁设计以外的热学分析、力学分析等其他领域。

本发明方法以磁路三维仿真为基础，优化剖分既能提高精度又能减少计算时间；其中设计一套正交试验参数输入输出应用程序，通过后台调用仿真软件，输入输出操作简单清晰，参数修改不更改原仿真程序，输出结果自动保存。该方法可根据输出结果进行数据分析，应用极差比较、平方和分解和F比等多种方法，最终获得一组最佳磁路设计，并获得每种影响因子对磁路设计的贡献率，从而实现优化设计。

Claims (6)

1.一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：设计磁路仿真模型；

步骤2：编写仿真程序；

步骤3：设计影响因子水平表，并根据水平数和影响因子数计算生成正交试验表；

步骤4：根据正交试验表，执行仿真程序并得到仿真结果；

步骤5：将仿真结果通过公式x_leakage＝x_max-x_min计算得出漏磁信号，选取该漏磁信号的大小作为衡量标准，其中x_max为轴向分量漏磁场最大幅值，x_min为漏磁场最小值作为本底噪声估计；

步骤6：进行四种数据的统计分析，其中，在正交试验表中添加仿真结果，根据仿真结果进行极差分析、平方和计算、F比计算、因子贡献率四种数据的统计分析，具体在步骤6中，其中极差分析得到每个影响因子的三个水平中的最优值，根据极差分析结果可进行平方和计算，进而得到F比计算的结果和因子贡献率分析的结果，F比计算的结果和因子贡献率分析的结果均反映不同影响因子对整个磁路设计的影响水平，基于得到的结果进行综合分析；以及

步骤7：得到最优磁路设计，其中，综合F比计算中显著性水平值和因子贡献率的百分比，得到对磁路优化最重要的影响因子，挑选极差计算中最高的水平为其参数，其他影响因素根据实际情况尽可能选择极差计算中的最高水平，从而得到最优的影响因子参数组合，根据该组合得到最优磁路设计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤2中，借助VISUALC++集成开发环境，编写界面设计语言，编写调用磁路仿真软件和修改影响因子参数的功能，生成仿真程序的可执行文件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤3中，选取10个影响因子，包括：永磁体长度L_C、永磁体高度H_C、永磁体间距D_C、铁轭高度H_T、磁垫高度H_CD、抗磨垫高度H_M、传感器提离值d_t、磁体矫顽力HCB、抗磨垫相对磁导率和铁轭材料。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤3中，正交表L_n(q^p)行数n，列数p，水平数q间关系如下：

n＝q^k,k＝2,3,4,…,p＝(n-1)/(q-1)。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤4中，根据正交试验表，应用仿真程序的可执行文件输入影响因子相应数值，调用仿真程序以得到仿真结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤6中，

在极差分析中，设影响因子A的极差计算公式为：

$R_A=max\left({\stackrel{\‾}{T}}_i\right)-min\left({\stackrel{\‾}{T}}_i\right)$

其中为因子A的第i个水平得到的结果之和T_i的均值，极差越大说明该因子对于结果的影响越大，max(T_i)为三个水平中的最佳值；

在平方和计算中，借助方差分析，根据试验结果计算总平方和：

$S_T=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(y_i-\stackrel{\‾}{y})}^2$

其中n是试验次数，y是试验结果，是试验结果的总平均；

对于因子A计算其平方和公式如下：

$S_A=\underset{i=1}{\overset{q}{\Σ}}(n/q){(T_i-\stackrel{\‾}{y})}^2$

其中q为正交表的水平数，

误差根据上式计算出的S_T与S_A之间的差计算得到S_e；

在F比计算中，在得到每个因子的平方和基础上，进行F比计算，

当F_因＝MS_因/MS_e＞F_1-α(f_因,f_e)时，认为显著性水平α上因子是显著的，其中MS_因,f_因分别是因子的均方与自由度，MS_e,f_e分别是误差的均方与自由度，

针对因子A，计算公式为MS_A＝S_A/f_A，f_A＝q-1，计算得到F_A若大于F_0.90(f_A,f_e)时，认为因子A在显著性水平0.1上是显著的；

在因子贡献率分析中，结合平方和结果，计算因子除去误差的纯平方和，再由纯平方和除以总平方和得到因子的贡献率百分比，由S_因-f_因∑MS_e计算因子的纯平方，由f_TMS_e/S_T计算误差的贡献率，其中f_T为所有自由度之和，S_T为总平方和。