CN104155364A - 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 - Google Patents
基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104155364A CN104155364A CN201410375078.1A CN201410375078A CN104155364A CN 104155364 A CN104155364 A CN 104155364A CN 201410375078 A CN201410375078 A CN 201410375078A CN 104155364 A CN104155364 A CN 104155364A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- boeuf
- oeil
- pipeline
- signal
- guided wave
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置,所述方法包括以下步骤:1)在管道一侧端面激发超声导波信号,使超声导波遍历管道的所有位置;2)在距离激发端10mm处收集回波信号,并记录超声导波在管道中传播的时间历程曲线;3)利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,再利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,根据圆窗边界线方程判断是否有损伤,若有,则提取进入圆窗的第一个超声导波信号时间点,利用波速与时间公式计算得到管道缺陷位置信息。本发明可以提高管道缺陷的检测效率,降低维修成本,具有实际的工程应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及一种管道中缺陷位置信息的识别方法,尤其是一种基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,属于管道运输行业的损伤检测技术领域。
背景技术
管道运输被誉为继铁路、公路、航空、海运之后的第五大运输工具,是城市生命线工程的重要组成部分,然而由于腐蚀、埋地(或架设)地区环境以及人为破坏等因素对管道的安全服役形成了潜在威胁。为此有必要对管道的损伤状况进行分析识别。
为防止管道恶性事故的发生,我国每年用于油气管道维修费用达数亿元,且逐年增加。然而,由于受检测手段的制约,管道损伤状况多数不明,往往造成盲目开挖、盲目报废,维修缺少科学性,从而造成人力、物力的巨大浪费。低频应力波在有界结构中的传播被称为超声导波,上世纪末,超声导波被成功用于埋地管道及其它不易直接测量结构的无损检测与评估中。超声导波检测可利用回波信号来分析,即当导波在传播过程中遇到管道缺陷,会有部分导波发生反射,通过分析回波信号特征,可判断出在距离测试点多远的位置可能存在缺陷。与传统超声波检测技术相比,超声导波沿着波导结构长度方向激发,其检测范围是“线”而非“点”,其检测范围可达50~100m。由于应力波属于体波传播,因此它可以实现对结构表面和内部的全面检测,且具有检测速度快,检测范围广且无需去除覆盖层等优势。
发明内容
本发明的目的是为了解决传统超声波检测技术的缺陷,提供一种基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,该方法利用超声导波扫描整段管道,可以识别管道中的缺陷位置信息,提高管道缺陷的检测效率,降低维修成本。
本发明的另一目的在于提供一种基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的装置。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到:
基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于包括以下步骤:
1)任意波形信号发生器生成需要的调制信号,通过功率放大器放大,再作用于管道一侧端面的压电环,激发超声导波信号,使超声导波遍历管道的所有位置;
2)在距离激发端10mm处通过多个压电陶瓷传感器收集回波信号,其中回波信号包含端面回波信号、噪声信号和淹没在噪声中的缺陷回波信号;并通过数字示波器记录超声导波在管道中传播的时间历程曲线,由数字示波器将记录的信息传输给计算机;
3)利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,再利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,根据圆窗边界线方程判断是否有损伤,若有,则提取进入圆窗的第一个超声导波信号时间点,利用波速与时间公式计算得到管道缺陷位置信息。
具体的,所述超声导波信号的函数表达式为:
其中,fc为施加信号的频率,t是时间,n是周期。
具体的,步骤3)所述利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,具体如下:
a)选取杜芬混沌系统,如下式:
其中k为阻尼比,Fcos(ωt)为驱动力项,为待检测信号;
b)选取位移x和速度v对式(2)进行改写,得到改进型杜芬混沌系统,如下式:
c)将归一化的检测回波信号输入式(3),当有超声导波信号时,改进型杜芬混沌系统的相轨迹会发生变化,由大周期状态变换为混沌状态。
具体的,步骤b)中,通过Melnikov方法求得式(3)的阈值,表达式如下:
其中,F为驱动力,ω为驱动力频率,设置ω=2π0.07rad/μs≈0.439823rad/μs;当时,系统可能会出现混沌。
具体的,步骤b)中,使用高精度四阶龙格-库塔法对式(3)进行求解,计算初值设定为x=0,k=0.5,ω=0.439823。
具体的,所述驱动力F的选取如下:
当驱动力F取值由0逐渐增大时,改进型杜芬混沌系统相轨迹经历不动点和各个周期,逐渐进入混沌态、大周期态和奇怪吸引子,最终选取F=0.429,作为改进型杜芬混沌系统位于大周期态与吸引子的临界值。
具体的,步骤3)所述利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,具体如下:
a)在杜芬混沌系统相轨迹内建立与该相轨迹不相交的圆窗,具体的圆窗边界线方程为:
式中,R为圆窗的半径,高电平1表示有损伤,低电平0表示无损伤;
b)寻找合适的圆窗半径R,使得进入圆窗的超声导波信号数量充分多,并可捕捉到准确的信号点,选取R=0.1159。
具体的,步骤3)所述利用波速与时间公式如下:
L=Ct/2 (6)
其中,L为缺陷位置,C为超声导波的波速,t为进入圆窗的第一个超声导波信号对应的时间。
本发明的另一目的可以通过采取如下技术方案达到:
基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的装置,其特征在于:包括任意波形信号发生器、功率放大器、压电环、数字示波器、计算机以及多个压电陶瓷传感器,所述压电环设置在管道一侧端面,所述多个压电陶瓷传感器设置在距离压电环所在位置的10mm处;所述任意波形信号发生器、功率放大器和压电环依次连接,所述任意波形信号发生器和压电陶瓷传感器分别与数字示波器的两个通道连接,所述数字示波器与计算机连接;其中:
所述任意波形信号发生器,用于生成需要的调制信号;
所述功率放大器,用于将任意波形信号发生器生成的调制信号放大,并作用于压电环,激发超声导波信号;
所述压电陶瓷传感器,用于收集回波信号;
所述数字示波器,用于记录超声导波在管道中传播的时间历程曲线,并将记录的信息传输给计算机;
所述计算机,用于利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,再利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,根据圆窗边界线方程判断是否有损伤,若有,则提取进入圆窗的第一个超声导波信号时间点,利用波速与时间公式计算得到管道缺陷位置信息。
本发明相对于现有技术具有如下的有益效果:
1、本发明方法及装置可通过超声导波技术对管道中的缺陷进行检测,适合于长管线的缺陷损伤检测,利用杜芬混沌系统对噪声的免疫力,通过圆窗分割杜芬混沌系统相轨迹,可以准确、快速识别管道中的缺陷(裂纹,腐蚀坑等)位置信息,提高管道缺陷的检测效率,降低维修成本,具有实际的工程应用价值。
2、本发明方法及装置可利用现有国内外管道检测设施,采用比较经济有效的检测方法,可较快速得到管道中缺陷的具体位置,具有十分重要的现实与经济意义。
附图说明
图1为本发明识别基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的装置结构原理图。
图2为本发明识别基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法流程图。
图3为施加的超声导波信号曲线图。
图4为记录的超声导波在管道中传播的时间历程曲线图。
图5a-图5e为驱动力由0逐渐增大时改进型杜芬振子系统相轨迹图的演变示意图。
图6a为由图4截取的缺陷回波信号曲线图。
图6b为由改进型杜芬混沌系统对缺陷回波信号检测的相轨迹示意图。
图7为圆窗分割相轨迹示意图。
图8为通过圆窗分割相轨迹计算所得缺陷位置示意图。
具体实施方式
实施例1:
如图1所示,本实施例识别管道缺陷位置的装置包括任意波形信号发生器(采用AFG3252)、功率放大器(采用AG1020)、压电环、数字示波器(采用DPO4054B)、计算机以及16个压电陶瓷传感器,所述压电环设置在管道一侧端面,所述16个压电陶瓷传感器设置在距离压电环所在位置的10mm处;所述任意波形信号发生器、功率放大器和压电环依次连接,所述任意波形信号发生器和压电陶瓷传感器分别与数字示波器的两个通道(通道1和通道2)连接,所述数字示波器与计算机连接。
如图2所示,本实施例识别管道缺陷位置的方法以管道试件为例,包括以下步骤:
1)任意波形信号发生器生成需要的调制信号,通过功率放大器放大,再作用于管道试件一侧端面的压电环,激发超声导波信号,使超声导波遍历管道的所有位置;超声导波信号的函数表达式为:
其中,fc为施加信号的频率,t是时间,n是周期,本实施例施加的是10周期、70KHz频率的超声导波信号,如图3所示;
2)通过在距离激发端10mm处的16个压电陶瓷传感器收集回波信号,其中回波信号包含端面回波信号、噪声信号和淹没在噪声中的缺陷回波信号;并通过数字示波器记录超声导波在管道中传播的时间历程曲线,如图4所示,由数字示波器将记录的信息传输给计算机,在计算机中执行步骤3)~5);
3)利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,具体如下:
a)选取杜芬混沌系统,如下式:
其中k为阻尼比,Fcos(ωt)为驱动力项,为待检测信号;
b)选取位移x和速度v对式(2)进行改写,得到改进型杜芬混沌系统,如下式:
c)求得改进型杜芬混沌系统的阈值:通过Melnikov方法求得式(3)的阈值,表达式如下:
其中,F为驱动力,ω为驱动力频率,设置ω=2π0.07rad/μs≈0.439823rad/μs;当时,系统可能会出现混沌。
d)使用高精度四阶龙格-库塔法对式(3)进行求解,计算初值设定为x=0,k=0.5,ω=0.439823。
e)本实施例的采样频率是100/μs,为了满足精度要求,步长设定为0.01μs。随着F的取值逐渐增大,不考虑输入信号,求得的相轨迹图如图5a-5e所示(F的取值依次为0、0.200、0.260、0.429和0.668);
f)选取驱动力F:根据图5a-5e所示,当驱动力F取值由0逐渐增大时,改进型杜芬混沌系统相轨迹经历不动点和各个周期,逐渐进入混沌态、大周期态和奇怪吸引子,最终选取F=0.429,作为改进型杜芬混沌系统位于大周期态与吸引子的临界值;
g)截取图4的缺陷回波信号如图6a所示,将检测回波信号进行归一化,归一化公式为将归一化后的检测回波信号输入式(3),可以看到有超声导波信号时,改进型杜芬混沌系统的相轨迹会发生变化,由大周期状态变换为混沌状态,如图6b所示;
4)利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,具体如下:
a)在杜芬混沌系统相轨迹内建立与该相轨迹不相交的圆窗,具体的圆窗边界线方程为:
式中,R为圆窗的半径,高电平1表示有损伤,低电平0表示无损伤;圆窗具体所在位置如图7所示。
b)寻找合适的圆窗半径R,使得进入圆窗的超声导波信号数量充分多,并可捕捉到准确的信号点,选取R=0.1159;
5)根据式(5)判断是否有损伤,若有,则提取进入圆窗的第一个超声导波信号点,得到对应的时间t,利用波速与时间公式计算得到管道缺陷位置信息,其中波速与时间公式如下式:
L=Ct/2 (6)
其中,L为缺陷位置,C为超声导波的波速,t为进入圆窗的第一个超声导波信号对应的时间。
本实施例的管道试件缺陷实际位置在距离试件一端端面1500mm处,通过以上方法计算所得缺陷位置在距离试件一端端面1595mm处,由此可见具有较高的精度,如图8所示。
综上所述,本发明方法及装置通过圆窗分割杜芬混沌系统相轨迹,可以准确、快速识别管道中的缺陷位置信息,提高管道缺陷的检测效率,降低维修成本,具有实际的工程应用价值。
以上所述,仅为本发明专利较佳的实施例,但本发明专利的保护范围并不局限于此,如压电陶瓷传感器的数量可以根据实际需要进行选取,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内,根据本发明专利的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都属于本发明专利的保护范围。
Claims (9)
1.基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于包括以下步骤:
1)任意波形信号发生器生成需要的调制信号,通过功率放大器放大,再作用于管道一侧端面的压电环,激发超声导波信号,使超声导波遍历管道的所有位置;
2)在距离激发端10mm处通过多个压电陶瓷传感器收集回波信号,其中回波信号包含端面回波信号、噪声信号和淹没在噪声中的缺陷回波信号;并通过数字示波器记录超声导波在管道中传播的时间历程曲线,由数字示波器将记录的信息传输给计算机;
3)利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,再利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,根据圆窗边界线方程判断是否有损伤,若有,则提取进入圆窗的第一个超声导波信号时间点,利用波速与时间公式计算得到管道缺陷位置信息。
2.根据权利要求1所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:所述超声导波信号的函数表达式为:
其中,fc为施加信号的频率,t是时间,n是周期。
3.根据权利要求1所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:步骤3)所述利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,具体如下:
a)选取杜芬混沌系统,如下式:
其中k为阻尼比,Fcos(ωt)为驱动力项,为待检测信号;
b)选取位移x和速度v对式(2)进行改写,得到改进型杜芬混沌系统,如下式:
c)将归一化的检测回波信号输入式(3),当有超声导波信号时,改进型杜芬混沌系统的相轨迹会发生变化,由大周期状态变换为混沌状态。
4.根据权利要求3所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:步骤b)中,通过Melnikov方法求得式(3)的阈值,表达式如下:
其中,F为驱动力,ω为驱动力频率,设置ω=2π0.07rad/μs≈0.439823rad/μs;当时,系统可能会出现混沌。
5.根据权利要求4所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:步骤b)中,使用高精度四阶龙格-库塔法对式(3)进行求解,计算初值设定为x=0,k=0.5,ω=0.439823。
6.根据权利要求5所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:所述驱动力F的选取如下:
当驱动力F取值由0逐渐增大时,改进型杜芬混沌系统相轨迹经历不动点和各个周期,逐渐进入混沌态、大周期态和奇怪吸引子,最终选取F=0.429,作为改进型杜芬混沌系统位于大周期态与吸引子的临界值。
7.根据权利要求3所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:步骤3)所述利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,具体如下:
a)在杜芬混沌系统相轨迹内建立与该相轨迹不相交的圆窗,具体的圆窗边界线方程为:
式中,R为圆窗的半径,高电平1表示有损伤,低电平0表示无损伤;
b)寻找合适的圆窗半径R,使得进入圆窗的超声导波信号数量充分多,并可捕捉到准确的信号点,选取R=0.1159。
8.根据权利要求7所述的基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法,其特征在于:步骤3)所述利用波速与时间公式如下:
L=Ct/2 (6)
其中,L为缺陷位置,C为超声导波的波速,t为进入圆窗的第一个超声导波信号对应的时间。
9.基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的装置,其特征在于:包括任意波形信号发生器、功率放大器、压电环、数字示波器、计算机以及多个压电陶瓷传感器,所述压电环设置在管道一侧端面,所述多个压电陶瓷传感器设置在距离压电环所在位置的10mm处;所述任意波形信号发生器、功率放大器和压电环依次连接,所述任意波形信号发生器和压电陶瓷传感器分别与数字示波器的两个通道连接,所述数字示波器与计算机连接;其中:
所述任意波形信号发生器,用于生成需要的调制信号;
所述功率放大器,用于将任意波形信号发生器生成的调制信号放大,并作用于压电环,激发超声导波信号;
所述压电陶瓷传感器,用于收集回波信号;
所述数字示波器,用于记录超声导波在管道中传播的时间历程曲线,并将记录的信息传输给计算机;
所述计算机,用于利用杜芬混沌系统对检测回波信号进行计算得到超声导波信号的相轨迹,再利用圆窗对相轨迹进行分割,将相轨迹划分为圆窗内和圆窗外两部分,实现从二维相图到一维时间信号的转换,根据圆窗边界线方程判断是否有损伤,若有,则提取进入圆窗的第一个超声导波信号时间点,利用波速与时间公式计算得到管道缺陷位置信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410375078.1A CN104155364A (zh) | 2014-07-31 | 2014-07-31 | 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410375078.1A CN104155364A (zh) | 2014-07-31 | 2014-07-31 | 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104155364A true CN104155364A (zh) | 2014-11-19 |
Family
ID=51880920
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410375078.1A Pending CN104155364A (zh) | 2014-07-31 | 2014-07-31 | 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104155364A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104792865A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-07-22 | 暨南大学 | 基于分数维的管道超声导波小缺陷识别与定位方法 |
CN111537607A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-14 | 太原科技大学 | 基于庞加莱截面突变特性的超声导波缺陷检测方法 |
CN114184682A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-15 | 东莞理工学院 | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 |
CN115713844A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-02-24 | 兰州交通大学 | 一种告警方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004205430A (ja) * | 2002-12-26 | 2004-07-22 | Sumitomo Chem Co Ltd | 超音波検査方法 |
CN101038304A (zh) * | 2007-03-16 | 2007-09-19 | 哈尔滨工程大学 | Duffing振子相图图案域分割检测方法及检测设备 |
CN103323529A (zh) * | 2013-05-23 | 2013-09-25 | 暨南大学 | 利用改进型杜芬混沌系统识别斜裂纹管道超声导波的方法 |
CN103512955A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-01-15 | 暨南大学 | 利用混沌振子系统识别钢轨斜裂纹的超声导波方法 |
-
2014
- 2014-07-31 CN CN201410375078.1A patent/CN104155364A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004205430A (ja) * | 2002-12-26 | 2004-07-22 | Sumitomo Chem Co Ltd | 超音波検査方法 |
CN101038304A (zh) * | 2007-03-16 | 2007-09-19 | 哈尔滨工程大学 | Duffing振子相图图案域分割检测方法及检测设备 |
CN103323529A (zh) * | 2013-05-23 | 2013-09-25 | 暨南大学 | 利用改进型杜芬混沌系统识别斜裂纹管道超声导波的方法 |
CN103512955A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-01-15 | 暨南大学 | 利用混沌振子系统识别钢轨斜裂纹的超声导波方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张伟伟 等: "利用混沌振子系统识别超声导波信号的仿真研究", 《振动与冲击》, vol. 31, no. 19, 31 December 2012 (2012-12-31) * |
赵小红: "基于Duffing方程的强混响下弱信号检测", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, 15 February 2013 (2013-02-15) * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104792865A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-07-22 | 暨南大学 | 基于分数维的管道超声导波小缺陷识别与定位方法 |
CN111537607A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-14 | 太原科技大学 | 基于庞加莱截面突变特性的超声导波缺陷检测方法 |
CN114184682A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-15 | 东莞理工学院 | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 |
CN114184682B (zh) * | 2021-12-10 | 2024-04-30 | 东莞理工学院 | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 |
CN115713844A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-02-24 | 兰州交通大学 | 一种告警方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106287240B (zh) | 一种基于声发射的管道泄漏检测装置及单传感器定位方法 | |
CN101539541B (zh) | 基于导向波的厚梁结构损伤检测方法 | |
CN103760243A (zh) | 一种微裂纹无损检测装置及方法 | |
CN104833729B (zh) | 基于超声导波的弯曲模态反射信号分离的计算方法 | |
CN103940908B (zh) | 基于dbscan及互相关算法的超声检测装置及方法 | |
CN105181791A (zh) | 一种基于脉冲涡流和电磁超声复合的体缺陷无损检测方法 | |
CN103852492A (zh) | 基于压电陶瓷的预应力管道压浆密实性监测方法 | |
CN102680569A (zh) | 脉冲涡流管线检测系统和方法 | |
CN101871733B (zh) | 工业炉烟气余热回收动力系统安全性检测方法 | |
CN104155364A (zh) | 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 | |
CN102182933A (zh) | 脉冲漏磁缺陷与应力的无损检测系统及无损检测方法 | |
CN104007176A (zh) | 一种复杂岩土工程介质的全波场检测系统及方法 | |
CN104792865A (zh) | 基于分数维的管道超声导波小缺陷识别与定位方法 | |
AU2020380753A1 (en) | Method and system of leak detecting for oil and gas pipeline based on excitation response | |
CN102928472A (zh) | 一种用于风力发电机叶片裂纹的监测方法 | |
CN105954358A (zh) | 一种TR与Duffing系统相结合的超声导波小缺陷定位检测方法 | |
CN114062490B (zh) | 基于GAN的钢轨焊缝Lamb波模态分解与裂纹损伤监测方法 | |
CN103245726A (zh) | 通过超声表面波检测材料氢损伤的装置及方法 | |
CN103353479A (zh) | 一种电磁超声纵向导波与漏磁检测复合的检测方法 | |
CN103323529A (zh) | 利用改进型杜芬混沌系统识别斜裂纹管道超声导波的方法 | |
CN104101648A (zh) | 基于李雅普诺夫指数的超声导波定位缺陷的方法 | |
CN104777222A (zh) | 基于杜芬系统三维相轨迹的管道缺陷识别及可视化方法 | |
CN103792287A (zh) | 一种基于Lamb波的大面积结构损伤检测方法 | |
CN108519444A (zh) | 一种接触线缺陷位置的精确测量方法 | |
CN203745428U (zh) | 一种微裂纹无损检测装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20141119 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |