CN104391039B - 基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法 - Google Patents

Abstract

基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法，被测试件选取一块面积小于水槽的钢板；被测钢板浸没在透明玻璃水槽中，将水浸非聚焦探头固定在四轴联动扫描平台的移动臂上。确定X方向和Y方向的扫描步长；由计算机对采集到的一组回波信号进行分析处理，绘出其波形的原始时域图。截取其中一段为有效检测区域；利用动态小波指纹技术的小波变换对截取的时域信号进行分解；对降噪后的信号进行连续小波变换得到小波系数矩阵。对得到的矩阵进行归一化处理。将得到的成像时间点和扫描时记录下的该点位置坐标同时写入矩阵，得到C扫描图像。在无需清罐的条件下对储罐底板腐蚀缺陷进行检测，可提高检测效率、降低检测成本。

Description

基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测 方法

技术领域

本发明涉及一种板结构腐蚀缺陷非接触式超声检测方法，特别是基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀超声扫描成像方法。该方法适用于常压容器、大型储罐等底板腐蚀缺陷的检测，属于无损检测领域。

背景技术

大型常压储罐作为储备原油、化工原料及其产品的专用设备，广泛应用于石油、化工、国防、交通运输等诸多领域。由于其盛装着易燃易爆、剧毒或腐蚀液体，并长期运行在高温、高压环境下，储罐底板极易出现腐蚀缺陷。储罐底板腐蚀状态是影响储罐安全运行的决定性因素，其严重程度是指导储罐维修决策制定的主要指标，而储罐底板的腐蚀检测与腐蚀安全评估是常压储罐安全运行的重要技术保障措施之一。

目前，储罐底板腐蚀检测有多种技术方法。在储罐运行期间，使用声发射技术检测储罐底板的腐蚀，可以对储罐底板腐蚀状态做出定性评价，并给出腐蚀缺陷的定位分布，但不能对底板腐蚀深度进行评价。在储罐清罐检测期间，常采用外观检查、超声波测厚、漏磁检测相结合的检测方法，外观检查和超声波测厚用于检测和判断均匀腐蚀程度，漏磁检测用于检测点腐蚀和区域性腐蚀缺陷。这些方法虽可避免一些腐蚀引起的泄漏事故，但由于需停产检测，检测时间长、费用较高，且检修对象的确定存在盲目性，容易造成漏检和过度检验，给储罐的安全经济运行带来隐患。

针对储罐现有检测方法存在的不足，本专利提出一种基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触超声检测方法，实现储罐底板腐蚀在线检测。本方法在无需清罐的条件下，通过对底板腐蚀扫描成像，不仅可以实现底板腐蚀检测、定位，同时可以实现腐蚀深度测量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种大型常压储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法，特别是基于动态小波指纹技术的超声扫描成像方法。在无需清罐的条件下，该方法采用液浸式探头对储罐底板进行扫描检测，并通过对底面回波信号进行动态小波指纹分析，提取出底板上下表面的回波达到时间信息，再结合底板中波传播速度，计算出底板厚度，从而实现腐蚀深度测量，并C扫描成像确定腐蚀所在的位置。

本发明提出的基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法，其基本原理在于：

本文提出的动态小波指纹技术中，首先利用小波变换对噪声干扰的原始时域信号进行分解。由于时域回波信号的类型不同，在信号分解时所选用的母小波函数和小波函数尺度也不尽相同。根据小波分解后的能量分布特性，可以得到不同尺度下的小波系数。

为抑制分解信号中噪声的干扰，在不同尺度上对小波变换的系数采用阈值法进行处理。保留大尺度下幅值高于阈值的全部分解值，对于小尺度下的分解值，将幅值低于阈值的小波系数置为零，进行信号重构得到抑制噪声后的信号。对降噪后的信号进行连续小波变换，可得到小波系数矩阵W(s,n)。计算小波系数矩阵W(s,n)的小波功率谱，用表示。

当小波功率谱给定时，通过该功率谱图可以确定脉冲信号的中心位置。

其中，n_c为脉冲信号的中心位置值，为小波功率谱。

已知脉冲信号的中心位置，再通过选择合适的半窗宽x的大小，即可确定分割窗的宽度为(n_c-x,n_c+x)。其中半窗宽的选择是确定分割窗宽度的关键。半窗宽过窄会使其包含的信息不完整，出现关键信息缺失的现象，而半窗宽过宽则会将多个极值点的信息聚集表示在单一指纹窗里，分辨率较差。因此，合适的分割窗宽度是保证动态小波指纹可以显示单一能量极值点的关键。

用确定的窗函数截取分解后的系数矩阵，得到分离系数矩阵。对该矩阵进行归一化处理，并在不同的时间尺度点做“切片”，切片后的系数矩阵经投影即可得到黑白像素表示的动态小波指纹图(如图1所示)。切片宽度即为动态小波指纹黑白条纹的宽度。通过指纹图可以准确地提取原始时域信号中能量极值点的时间信息，用于计算板厚和C扫描二维云图的成像。

将得到的成像时间点和扫描时记录下的该点位置坐标同时写入扫描矩阵中，形成彩色的二维云图，通过颜色的不同表示时间的变化，从而实现超声C扫描成像。

本发明的技术方案如下：

本发明所采用的装置参见图2，包括计算机1、四轴联动扫描平台2、超声脉冲发射接收仪3、数字示波器4、中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头5、透明玻璃水槽6。四轴联动扫描平台2与计算机1相连，将中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头5固定在四轴联动扫描平台2上，选择Z方向的最优位置不变，通过步进电机可改变探头X、Y方向的位置。超声脉冲发射接收仪3的T/R端口与中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头5相连，可产生连续的能量可调节的脉冲信号，超声脉冲发射接收仪3的输出端口与数字示波器4的1通道相连，用于显示检测波形。将实验室用被检测钢板放入透明玻璃水槽6中，加一定高度的液体作为耦合剂，完全浸没被检测钢板，同时将水浸非聚焦探头5的下表面浸入到水面以下进行扫描检测。

本发明提出的基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法是通过以下步骤实现的：

1)被测试件选取一块面积小于水槽且厚度在10mm-16mm之间的钢板，上表面存在腐蚀缺陷，缺陷的最大深度小于板厚；

2)被测钢板浸没在透明玻璃水槽中，将水浸非聚焦探头固定在四轴联动扫描平台的移动臂上。计算机控制扫描平台，固定X、Y方向的步进电机不动，只改变Z方向的距离。根据该探头的声学特性及仿真结果，选择探头距钢板上表面的最优液体耦合深度；

3)得到最优耦合深度后，固定Z轴不动，采用X-Y双轴扫描模式，选择的扫描区域为缺陷周围的某一长宽固定范围，确定X方向和Y方向的扫描步长；

4)由超声脉冲发射接收仪激发不同能量等级的连续脉冲作为激励信号，数字示波器显示采集到的原始回波信号。步进电机每移动一步，数字示波器会显示一个回波信号的完整波形，将每组波形信号的数据分别编号保存；

5)由计算机对采集到的一组回波信号进行分析处理，绘出其波形的原始时域图。截取其中一段为有效检测区域，可首先排除上表面多次回波的干扰；

6)利用动态小波指纹技术的小波变换对步骤5)中截取的时域信号进行分解，根据时域信号的类型优化所选用的母小波函数和小波函数尺度。采用阈值法对分解信号进行降噪处理，保留大尺度下的全部分解值，对于小尺度下的分解值，将幅值低于阈值的小波系数置为零进行信号重构；

7)对降噪后的信号进行连续小波变换得到小波系数矩阵。根据公式(1)计算小波功率谱，已知小波功率谱确定脉冲信号的中心位置，计算如公式(2)所示。通过脉冲信号的中心位置，选择合适的半窗宽x的大小，可确定分割窗的宽度(n_c-x,n_c+x)。利用窗函数截取分解后的小波系数矩阵，得到分离系数矩阵；

8)对步骤7)得到的矩阵进行归一化处理，并在不同的时间尺度点做“切片”，切片后的系数矩阵经投影即可得到黑白像素表示的动态小波指纹图。记录指纹图中提取的钢板上下表面能量极值点的时间值，计算被测钢板的厚度；

9)重复步骤8)，将得到的成像时间点和扫描时记录下的该点位置坐标同时写入矩阵，得到C扫描图像。

本发明具有以下优点：(1)在无需清罐的条件下对储罐底板腐蚀缺陷进行检测，可提高检测效率、降低检测成本；(2)将动态小波指纹技术应用于储罐底板腐蚀缺陷超声回波信号处理，该技术可从干扰较多的复杂信号中准确提取出回波的到达时间，避免了因时间提取不准确造成的腐蚀测量误差。

附图说明

图1动态小波指纹图；

图2检测装置系统图；

图3本非接触式超声检测方法的流程图。

图4被检测钢板上表面无缺陷处原始回波信号时域图；

图5被检测钢板上表面有缺陷处原始回波信号时域图；

图6.1无缺陷处原始信号时域图；

图6.2无缺陷处小波系数图；

图6.3无缺陷处小波动态指纹图；

图7.1有缺陷处原始信号时域图；

图7.2有缺陷处小波系数图；

图7.3有缺陷处小波动态指纹图；

图8时间点精确提取图；

图中：1、计算机，2、四轴联动扫描平台，3、超声脉冲发射接收仪，4、数字示波器，5、中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头，6、透明玻璃水槽。

具体实施方式

下面结合具体实验对本发明作进一步说明：

本实验实施过程包括以下步骤：

1、实验系统搭建：按照图2所示的检测装置系统图安装试验系统，系统包括计算机1、四轴联动扫描平台2、超声脉冲发射接收仪3、数字示波器4、中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头5、45cm×35cm×25cm的透明玻璃水槽6。四轴联动扫描平台2与计算机1相连，将中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头5固定在四轴联动扫描平台2上，选择Z方向的最优位置不变，通过步进电机可改变探头X、Y方向的位置。超声脉冲发射接收仪3的T/R端口与中心频率为5MHz的水浸非聚焦探头5相连，可产生连续的能量可调节的脉冲信号，超声脉冲发射接收仪3的输出端口与数字示波器4的1通道相连，用于显示检测波形。将实验室用被检测钢板放入45cm×35cm×25cm的透明玻璃水槽6中，加入一定高度的水(实验室条件下)作为耦合剂，完全浸没被检测钢板，同时将水浸非聚焦探头5的下表面浸入到水面以下。

2、耦合深度选择：被测试件是一块面积约为400mm²厚度为12mm的不规则六边形钢板，上表面有最大深度为3mm类腐蚀缺陷，将其浸没在透明玻璃水槽6中。首先，将水浸非聚焦探头5固定在四轴联动扫描平台2上。计算机1控制扫描平台，固定X、Y方向步进电机不动，只改变Z方向的距离，选择最优水浸耦合深度。

3、扫描实验：固定Z轴不动，采用X-Y双轴扫描模式，选择的扫描区域为缺陷周围150×100mm的范围，X方向的扫描步长为1.5mm，Y方向的扫描步长为1.0mm。

4、信号采集：超声脉冲发射接收仪3激发能量分别为50μJ和100μJ的连续脉冲，作为机械扫描信号采集环节的激励信号。数字示波器4将显示采集到的原始回波信号，步进电机每移动一步，在数字示波器4上显示一个回波信号的完整波形，将每组波形信号的数据分别编号保存。

5、信号分析与处理：绘出采集到的一组回波信号时域图，截取其中一段为有效检测区域(如图4、图5所示)。

6、利用动态小波指纹技术对步骤5)中截取的时域信号进行平稳小波变换分解，根据时域信号的类型优化所选母小波函数和小波函数尺度。采用阈值法对分解信号进行降噪处理，保留大尺度下的全部分解值，对于小尺度下的分解值，将幅值低于阈值的小波系数置为零进行信号重构。

7、对重构降噪后的信号进行连续小波变换得到小波系数矩阵。根据公式(1)计算小波功率谱，已知小波功率谱确定脉冲信号的中心位置，计算如公式(2)所示。通过脉冲信号的中心位置，选择合适的半窗宽x的大小，可确定分割窗的宽度(n_c-x,n_c+x)。利用窗函数截取分解后的小波系数矩阵，得到分离系数矩阵。

8、对步骤7)得到的矩阵进行归一化处理，并在不同的时间尺度点做“切片”，切片后的系数矩阵经投影即可得到黑白像素表示的动态小波指纹图(如图6.1-7.3所示)。

9、厚度计算与腐蚀成像：时间点精确提取图如图8所示，精确到单一时间点，完全排出了噪声的干扰。得到无缺陷处的Δt为4μs，计算得到无缺陷处的板厚为11.58mm。得到有缺陷处的Δt为3μs，计算得到有缺陷处的板厚为8.68mm。腐蚀比例为25.04％，误差为3.33％。最终得到的被测试件的C扫描图像。所以采用基于动态小波指纹技术的超声扫描成像方法检测储罐底板腐蚀缺陷是可行的。

以上是本发明的一个典型应用，本发明的应用不限于此。

Claims (1)

1.基于动态小波指纹技术的储罐底板腐蚀非接触式超声检测方法，其特征在于：

该方法是通过以下步骤实现的，

1)被测试件选取一块面积小于水槽且厚度在10mm-16mm之间的钢板，上表面存在腐蚀缺陷，缺陷的最大深度小于板厚；

2)被测钢板浸没在透明玻璃水槽中，将水浸非聚焦探头固定在四轴联动扫描平台的移动臂上；计算机控制扫描平台，固定X、Y方向的步进电机不动，只改变Z方向的距离；根据该探头的声学特性及仿真结果，选择探头距钢板上表面的最优液体耦合深度；

3)得到最优耦合深度后，固定Z轴不动，采用X-Y双轴扫描模式，选择的扫描区域为缺陷周围的某一长宽固定范围，确定X方向和Y方向的扫描步长；

4)由超声脉冲发射接收仪激发不同能量等级的连续脉冲作为激励信号，数字示波器显示采集到的原始回波信号；步进电机每移动一步，数字示波器会显示一个回波信号的完整波形，将每组波形信号的数据分别编号保存；

5)由计算机对采集到的一组回波信号进行分析处理，绘出其波形的原始时域图；截取其中一段为有效检测区域，首先排除上表面多次回波的干扰；

6)利用动态小波指纹技术的小波变换对步骤5)中截取的时域信号进行分解，根据时域信号的类型优化所选用的母小波函数和小波函数尺度；采用阈值法对分解信号进行降噪处理，保留大尺度下的全部分解值，对于小尺度下的分解值，将幅值低于阈值的小波系数置为零进行信号重构；

7)对降噪后的信号进行连续小波变换得到小波系数矩阵；根据公式(1)计算小波功率谱，已知小波功率谱确定脉冲信号的中心位置，计算如公式(2)所示；通过脉冲信号的中心位置，选择合适的半窗宽x的大小，确定分割窗的宽度(n_c-x,n_c+x)；利用窗函数截取分解后的小波系数矩阵，得到分离系数矩阵；

8)对步骤7)得到的矩阵进行归一化处理，并在不同的时间尺度点做“切片”，切片后的系数矩阵经投影即得到黑白像素表示的动态小波指纹图；记录指纹图中提取的钢板上下表面能量极值点的时间值，计算被测钢板的厚度；

9)重复步骤8)，将得到的成像时间点和扫描时记录下的该点位置坐标同时写入矩阵，得到C扫描图像；

所述公式(1)为计算小波系数矩阵W(s,n)的小波功率谱，用表示，

${\stackrel{\‾}{W}}^2\left(n\right)=\frac{1}{J}\underset{j}{\overset{J}{\Σ}}|W(s_j,n){|}^2---\left(1\right)$

当小波功率谱给定时，通过该功率谱图能够确定脉冲信号的中心位置，

$n_c=peak\[{\stackrel{\‾}{W}}^2\left(n\right)\]---\left(2\right)$

其中，n_c为脉冲信号的中心位置值，为小波功率谱，s表示尺度值，n表述脉冲信号位置，J表示尺度的最大编号，s_j表示第j个尺度值。