CN109342553A - 一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法，用以解决现有技术中基于金属磁记忆信号的铁磁材料缺陷检测无法实现成像和尺寸量化的问题。包括：S1：提取待测构件表面漏磁场信号；S2：重构待测构件的磁荷场分布，获得磁化场和磁化梯度场；S3：将磁化场和磁化梯度场数据融合，确定初始缺陷区域；S4：提取初始缺陷区域内系列扫查线上磁化场幅值和初始缺陷宽度，建立待测构件的磁化场幅值与缺陷宽度的线性关系，并获得此线性关系的线性比例常数；S6：利用上述线性关系，进一步获得待测构件缺陷区域的精确成像和量化。本发明填补了现有技术中利用金属磁记忆信号实现缺陷成像及量化的空白，操作简单，检测成本低，效率高。

Description

一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法

技术领域

本发明属于无损检测技术领域，尤其涉及一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法。

背景技术

铁磁材料构件被广泛应用于电力、石油、化工、交通运输等重要产业领域，生产设备结构安全是保障以上生产活动正常运行的前提条件。因此，及早发现铁磁构件中的缺陷及损伤对确保生产设备安全至关重要。自上世纪九十年代，金属磁记忆检测技术被提出后，就引起了国内外同行的关注。相关研究结果表明，金属磁记忆检测技术不仅可拾取到铁磁材料中已成形的宏观缺陷，还可对铁磁材料中的应力集中区等机械损伤进行定性识别。金属磁记忆效应，即在地磁作用下，铁磁材料中由应力引起的力磁效应导致了待测件的表面漏磁场畸变，变化后的漏磁场“记忆”了铁磁构件中的机械损伤或缺陷的位置。因此，通过拾取铁磁构件的表面漏磁场分布信号，就可以定性判断缺陷的位置。由于磁记忆检测技术不需人工磁化，不需对待测件表面进行处理，设备简单，操作简单，故在实际工程中被广泛应用。关于磁记忆信号与机械损伤或缺陷的定量关联关系方面的研究，目前只能检测到应力集中区及缺陷是否存在以及存在的位置，尚不能实现对缺陷的成像及缺陷尺寸的量化。现有无损检测技术中，能够对铁磁材料实现缺陷成像检测的技术有磁光成像检测技术，但此检测技术所需检测设备昂贵且复杂，因此，亟需一种新的缺陷成像和量化方法。

发明内容

为解决现有技术中基于金属磁记忆信号的铁磁材料缺陷检测无法实现成像和尺寸量化的问题，本发明提供一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法，包括以下步骤：

S1：在地磁条件下，使用漏磁场传感器对力载荷作用下或作用后的在役铁磁构件进行表面漏磁场扫查，提取构件检测范围内的表面漏磁场信号B(r_j)；

S2：根据磁荷场q(r_i')与漏磁场B(r_j)的关系式式中，r_i'为构件内部的源点，r_j为构件表面的场点，B(r_j)为场点r_j的漏磁信号，q(r_i')为源点r_i'的磁荷密度，v_i为源点的单位体积，μ₀为真空磁导率，应用磁荷分布反演算法，对检测范围内构件内部的磁荷场q(r_i')分布进行重构，得到构件内部的磁荷场q(r_i')分布；

S3：根据步骤S2中得到的磁荷场q(r_i')分布，并根据磁荷场q(r_i')与磁化场 M(r_i')的关系式得到检测范围内构件内部的磁化场 M(r_i')；对获得的磁化场M(r_i')求梯度，得到磁化梯度场分布；

S4：分别对磁化场M(r_i')和磁化梯度场取绝对值，并进行[01]范围内的归一化处理，得到Nor|M(r_i')|和将获得的Nor|M(r_i')|和求和，得到磁化场和磁化梯度场融合数据

S5：将磁化场与磁化梯度场融合数据中幅值大于1 的区域判定为初始缺陷区域，实现缺陷区域初始成像；

S6：将磁化梯度场两个最大幅值连线，并在初始缺陷区域内，设置与所述连线方向相同的系列平行扫查线l，相邻平行扫查线之间间隔1mm；并根据磁化场的归一化绝对值Nor|M(r_i')|，提取系列平行扫查线l上的磁化场幅值 M_l；

S7：根据初始缺陷区域的成像，提取初始缺陷区域内系列平行扫查线l的初始缺陷宽度W_0l,并根据获得的W_0l求得平均值W₀；

S8：根据系列平行扫查线l上的磁化场幅值M_l和初始缺陷宽度W_0l，得出磁化场幅值M_l与初始缺陷宽度W_0l成线性关系的结论，即W_0l＝kM_l；基于所述结论，将W₀与磁化场幅值M_l的最大值M_lmax对应(归一化后为1)，对所述k进行修正，获得修正后的系列平行扫查线l上缺陷宽度与磁化场幅值之间的线性比例常数 k_x＝W₀/1；

将初始缺陷宽度与磁化场幅值一一对应，形成的关系图表明，磁化场幅值与初始缺陷宽度成线性关系。

S9：由系列平行扫查线上的磁化场幅值M_l，并磁化场幅值M_l与缺陷宽度成线性关系的结论，即W_0x＝k_xM_l，求得修正后的系列平行扫查线l上的缺陷宽度W_0x；将W_0x沿扫查线l排列，实现对检测范围内缺陷区域的精确成像和量化。

步骤S1～S5，实现了缺陷区域初始成像，缺陷区域初始成像已接近缺陷区域的形状和尺寸，但仍存在误差，步骤S6～S9对初始缺陷区域进行修正，最终得到更加接近缺陷区域形状和尺寸的缺陷区域精确成像和量化。

较佳地，步骤S2中所述磁荷分布反演算法，包括以下步骤：

St1：给定q的初始值为0，终止迭代条件ε_end＝B(r_j)²×10^-6和具体的位置关系刚度矩阵[K]值，

St2：由公式{B}＝[K]{q}，计算出给定对应q的B，得到计算值B与实验值 B(r_j)的标准差ε；

St3：比较ε与ε_end，若ε大于ε_end，则利用最速下降法对进行更新，重复步骤St2的过程，直至ε小于ε_end，则迭代终止，得到q值，即磁荷场q(r_i')。

关于步骤S5中，将磁化场与磁化梯度场融合数据中幅值大于1的区域判定为初始缺陷区域，是基于已有实验和计算结果而进行的设定；所述已有实验的步骤和计算结果如下：

a、在3mm厚的铁磁性碳钢板上切下试件，并在试件中部制作一个直径为 12mm的圆孔缺陷，采用Hozan HC-33去磁器去除试件准备过程中产生的磁化；

b、将上述去磁后的试件在MST880试验机上拉伸产生应变，通过应变测试系统计算测量出缺陷尺寸；

c、地磁条件下，在距离试件1mm的高度处，利用Bartington Mag-01H

磁通门磁力计测量出力载荷作用下试件的表面漏磁场信号B(s_j)；

d、根据公式式中，s′_i为试件内部的源点，s_j为试件表面的场点，B(s_j)为场点s_j的漏磁信号，q(s′_i)为源点s′_i的磁荷密度，v_i为源点的单位体积，μ₀为真空磁导率，利用磁荷分布反演算法对上述试件内部的磁荷分布进行重构，获得试件内部的磁荷场q(s′_i)分布；

e、根据公式式中，s′_i为试件内部的源点，s_j为试件表面的场点，M(s′_i)为源点s′_i的磁化场分布，q(s′_i)为源点s′_i的磁荷密度，v_i为源点的单位体积，μ₀为真空磁导率，及获得的磁荷场q(s′_i')分布，求得试件内部的磁化场M(s′_i)分布；并对求得的磁化场M(s′_i)求梯度，得到磁化梯度场分布；

f、分别对磁化场M(s′_i)和磁化梯度场取绝对值，并进行[01]范围内的归一化处理，得到Nor|M(s′_i)|和并将获得的Nor|M(s′_i)|和求和，得到磁化场与磁化梯度场融合数据

h、计算过程中发现，当将磁化场与磁化梯度场融合数据阈值设为1时，得到的缺陷区域形状与步骤a中在试件中制作的圆孔缺陷形状最为接近；

综上，将磁化场与磁化梯度场融合数据中幅值大于1的区域判定为初始缺陷区域。

本发明有益效果包括：

与现有技术相比，本发明提供的缺陷成像和量化方法，利用地磁条件下的金属磁记忆信号及漏磁场信号及磁荷分布反演算法，对铁磁构件中已成形的缺陷进行了精确成像和量化，填补了现有技术中利用金属磁记忆信号实现缺陷成像及量化的空白；与磁光成像检测技术相比，本发明操作简单、检测成本低及效率高。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例的步骤流程图；

图2为待测试件的表面漏磁场信号B(r_j)；

图3为待测试件内部的磁化场M(r_i')分布；

图4为磁化场与磁化梯度场融合数据Nor|M(r_i')|+Nor|▽M(r_i')|；

图5为缺陷区域初始成像图；

图6为系列平行扫查线l上的磁化场幅值M_l和初始缺陷宽度W_0l的对应关系图；

图7为待测试件缺陷区域的精确成像和量化；

图8为磁荷分布反演算法的步骤。

具体实施方式

下面结合附图，用具体实施例对本发明提供的方法进行详细描述。

参阅图1所示，本发明提供的基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法，包括以下步骤：

S1：准备待测构件，地磁条件下，在距离构件1mm高处，利用Bartington Mag-01H磁通门磁力计对力载荷作用下的待测构件进行表面漏磁场扫查，获得待测构件的表面漏磁场信号B(r_j)，如图2所示；

S2：根据磁荷场q(r_i')与漏磁场B(r_j)的关系式式中，r_i'为待测构件内部的源点，r_j为待测构件表面的场点，B(r_j)为场点r_j的漏磁信号，q(r_i')为源点r_i'的磁荷密度，v_i为源点的单位体积，μ₀为真空磁导率，应用磁荷分布反演算法，对待测构件内部的磁荷场q(r_i')分布进行重构，得到待测构件内部的磁荷场q(r_i')分布；

S3：参阅图3所示，根据步骤S2中得到的磁荷场q(r_i')分布，并根据磁荷场q(r_i')与磁化场M(r_i')的关系式得到待测构件内部的磁化场M(r_i')；对获得的磁化场M(r_i')求梯度，得到磁化梯度场分布；

S4：参阅图4所示，分别对磁化场M(r_i')和磁化梯度场取绝对值，并进行[01]范围内的归一化处理，得到Nor|M(r_i')|和将获得的 Nor|M(r_i')|和求和，得到磁化场和磁化梯度场融合数据

S5：参阅图5所示，将磁化场与磁化梯度场融合数据中幅值大于1的区域判定为初始缺陷区域，实现缺陷区域初始成像即图5中的白色区域部分；

S6：将磁化梯度场两个最大幅值连线，并在初始缺陷区域内，设置与连线方向相同的系列平行扫查线l，相邻平行扫查线之间间隔1mm；并根据磁化场的归一化绝对值Nor|M(r_i')|，提取系列平行扫查线l上的磁化场幅值M_l；

S7：根据初始缺陷区域的成像，提取初始缺陷区域内系列平行扫查线l的初始缺陷宽度W_0l,并根据获得的W_0l求得平均值W₀；

S8：参阅图6所示，将系列平行扫查线l上的磁化场幅值M_l和初始缺陷宽度W_0l一一对应，得出磁化场幅值M_l与初始缺陷宽度W_0l成线性关系的结论，即W_0l＝kM_l；基于上述结论，将W₀与磁化场幅值M_l的最大值M_lma_x对应，对k进行修正，获得修正后的系列平行扫查线l上缺陷宽度与磁化场幅值之间的线性比例常数k_x＝W₀/1；

S9：参阅图7所示，由系列平行扫查线上的磁化场幅值M_l，并磁化场幅值M_l与缺陷宽度成线性关系的结论，即W_0x＝k_xM_l，求得修正后的系列平行扫查线l上的缺陷宽度W_0x；将W_0x沿扫查线l排列，实现对缺陷区域的精确成像和量化，即图7中的白色区域部分。

较佳地，参阅图8所示，步骤S2中的磁荷分布反演算法，包括以下步骤：

St1：给定q的初始值为0，终止迭代条件ε_end＝B(r_j)²×10^-6和具体的位置关系刚度矩阵[K]值，

St2：由公式{B}＝[K]{q}，计算出给定对应q的B，得到计算值B与实验值 B(r_j)的标准差ε；

St3：比较ε与ε_end，若ε大于ε_end，则利用最速下降法对进行更新，重复步骤St2的过程，直至ε小于ε_end，则迭代终止，得到q值，即磁荷场q(r_i')。

综上所述，与现有技术相比，本发明实施例提供的缺陷成像和量化方法，利用地磁条件下的金属磁记忆信号及漏磁场信号及磁荷分布反演算法，对铁磁构件中已成形的缺陷进行了精确成像和量化，填补了现有技术中利用金属磁记忆信号实现缺陷成像及量化的空白；与磁光成像检测技术相比，本发明操作简单、检测成本较低及效率较高。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (2)

1.一种基于金属磁记忆信号的缺陷成像和量化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：在地磁条件下，使用漏磁场传感器对力载荷作用下或作用后的在役铁磁构件进行表面漏磁场扫查，提取构件检测范围内的表面漏磁场信号B(r_j)；

S2：根据磁荷场q(r_i′)与漏磁场B(r_j)的关系式式中，r_i'为构件内部的源点，r_j为构件表面的场点，B(r_j)为场点r_j的漏磁信号，q(r_i')为源点r_i'的磁荷密度，v_i为源点的单位体积，μ₀为真空磁导率，应用磁荷分布反演算法，对检测范围内构件内部的磁荷场q(r_i')分布进行重构，得到构件内部的磁荷场q(r_i')分布；

S3：根据步骤S2中得到的磁荷场q(r_i')分布，并根据磁荷场q(r_i')与磁化场M(r_i')的关系式得到检测范围内构件内部的磁化场M(r_i')；对获得的磁化场M(r_i')求梯度，得到磁化梯度场▽M(r_i')分布；

S4：分别对磁化场M(r_i')和磁化梯度场▽M(r_i')取绝对值，并进行[01]范围内的归一化处理，得到Nor|M(r_i')|和Nor|▽M(r_i')|；将获得的Nor|M(r_i')|和Nor|▽M(r_i')|求和，得到磁化场和磁化梯度场融合数据Nor|M(r_i')|+Nor|▽M(r_i')|；

S5：将磁化场与磁化梯度场融合数据Nor|M(r_i')|+Nor|▽M(r_i')|中幅值大于1的区域判定为初始缺陷区域，实现缺陷区域初始成像；

S6：将磁化梯度场▽M(r_i')两个最大幅值连线，并在初始缺陷区域内，设置与所述连线方向相同的系列平行扫查线l，相邻平行扫查线之间间隔1mm；并根据磁化场的归一化绝对值Nor|M(r_i')|，提取系列平行扫查线l上的磁化场幅值M_l；

S7：根据初始缺陷区域的成像，提取初始缺陷区域内系列平行扫查线l的初始缺陷宽度W_0l,并根据获得的W_0l求得平均值W₀；

S8：根据系列平行扫查线l上的磁化场幅值M_l和初始缺陷宽度W_0l，得出磁化场幅值M_l与初始缺陷宽度W_0l成线性关系的结论，即W_0l＝kM_l；基于所述结论，将W₀与磁化场幅值M_l的最大值M_lmax对应，对所述k进行修正，获得修正后的系列平行扫查线l上缺陷宽度与磁化场幅值之间的线性比例常数k_x＝W₀/1；

S9：由系列平行扫查线上的磁化场幅值M_l，并磁化场幅值M_l与缺陷宽度成线性关系的结论，即W_0x＝k_xM_l，求得修正后的系列平行扫查线l上的缺陷宽度W_0x；将W_0x沿扫查线l排列，实现对检测范围内缺陷区域的精确成像和量化。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中所述磁荷分布反演算法，包括以下步骤：

St1：给定q的初始值为0，终止迭代条件ε_end＝B(r_j)²×10^-6和具体的位置关系刚度矩阵[K]值，

St2：由公式{B}＝[K]{q}，计算出给定对应q的B，得到计算值B与实验值B(r_j)的标准差ε；

St3：比较ε与ε_end，若ε大于ε_end，则利用最速下降法对进行更新，重复步骤St2的过程，直至ε小于ε_end，则迭代终止，得到q值，即磁荷场q(r_i')。