CN111351834A - 一种基于漏磁的智能检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于漏磁的智能检测装置，它的组成包括：检测探头(1)，智能控制模块(2)，信号处理模块(3)，虚拟仪器(4)，其特征在于：智能控制模块(2)连接虚拟仪器(4)，同时控制检测探头(1)。检测探头(1)的组成包括：磁铁N、S级，阵列霍尔传感器及其屏蔽罩，被测试体表面。本发明的技术效果：1)采用的检测探头能够自动调整磁极间距，使得检测装置扩大检测范围，提高检测精度；2)采用智能控制模块自动选择检测探头与被检测面的距离，能够进一步提高检测精度；3)采用智能控制模块使得检测装置能够自动实现高精度检测，最大限度减少人为造成的误差。

Description

一种基于漏磁的智能检测装置

技术领域

本发明涉及无损检测技术领域，特别涉及一种漏磁的智能检测装置。

背景技术

目前通常使用的漏磁检测装置包括：永磁铁和传感器，在检测中，利用永磁铁将被测试件饱和磁化，在被测试件中形成磁回路，当试件没有时，磁力线处于试件之内，当试件内缺陷存在时，磁力线会穿出试件，形成漏磁场。利用探头拾取试件损失处的漏磁信号，可以确定试件中的损坏程度以及损坏的位置，以便进行定点维修。

现有的漏磁检测装置中，磁极间距是固定的，较短的磁极间距可以产生较高的磁化强度，但会导致磁场的均匀性降低。较长的磁极间距可以提供较为均匀的磁场，但会降低磁场强度。因此，必须针对被测试件的材料特性和厚度选择合理的磁极间距。

因为被测材料是一种导磁且导电体，在漏磁检测探头通过时，法向方向的磁场会在被测材料内部产生涡流内部产生涡流，形成反向磁场。因此，在设计外加磁场强度时，必须考虑检测探头的实际运行速度对被测材料磁化强度的影响，确保被测材料磁化强度可以达到饱和。

综上所述，在漏磁检测中，检测探头中的磁极间距及其行进速度，与被检测材料的属相和厚度都有关系，这些因素在漏磁检测中都必须考虑的因素。

发明内容

本发明针对上述问题，提出一种技术方案。该技术方案如下：

一种基于漏磁的智能检测装置，它的组成包括：检测探头1，智能控制模块2，信号处理模块3，虚拟仪器4。智能控制模块2连接虚拟仪器4，同时控制检测探头1。

智能控制模块2的控制核是一个32位微处理器，接受来自虚拟仪器4的被测试体的测量深度和被测试体的材料属性的输入信号，微处理器内置优化算法，微处理器输出信号是控制检测探头1的探头控制机构,探头控制机构根据微处理器发出的输出信号，调整检测探头1的行进速度以及其中的磁极间距，还有磁铁与被测试件表面的距离。

检测探头1的组成包括：磁铁N、S级，阵列霍尔传感器及其屏蔽罩，被测试体表面。

检测探头1的探头控制机构是电动直行程执行器。

微处理器内置优化算法是BP神经网络。

本发明的技术效果：1)采用的检测探头能够自动调整磁极间距，使得检测装置扩大检测范围，提高检测精度；2)采用智能控制模块自动选择检测探头与被检测面的距离，能够进一步提高检测精度；3)采用智能控制模块使得检测装置能够自动实现高精度检测，最大限度减少人为造成的误差。

附图说明

图1基于漏磁的智能检测装置组成图。

图2智能控制模块组成图。

图3检测探头结构示意图

图4电动执行器原理框图。

图中:检测探头(1)，智能控制模块(2)，信号处理模块(3)，虚拟仪器(4)。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对本发明做进一步的说明。

1.装置的整体情况

1)一种基于漏磁的智能检测装置，它的组成包括：检测探头1，智能控制模块2，信号处理模块3，虚拟仪器4。智能控制模块2连接虚拟仪器4，同时控制检测探头1。如图1所示。

2)智能控制模块2的控制核是一个32位微处理器，接受来自虚拟仪器4的被测试体的测量深度和被测试体的材料属性的输入信号，微处理器内置优化算法，微处理器输出信号是控制检测探头1的探头控制机构,探头控制机构根据微处理器发出的输出信号，调整检测探头1的行进速度以及其中的磁极间距，还有磁铁与被测试件表面的距离。如图2所示。

3)检测探头1的组成包括：磁铁N、S级，阵列霍尔传感器及其屏蔽罩，被测试体表面。如图3所示。

4)检测探头1的探头控制机构是电动直行程执行器。如图4所示。

5)微处理器内置优化算法是BP神经网络。

2.电动执行器

电动执行器分角行程、直行程两大类。根据信号制和全行程时间的不同，又分基型品种和多个派生品种。在自动控制系统中，它们和不同型号电动操作器配用，可实现过程参数的自动控制，控制系统的手动/自动双向无扰切换，中途限位及远方手操等功能。

电动执行器由伺服放大器和伺服机构两大部件配套组成。图4为电动执行器原理框图。它是一个位置自动控制系统。来自控制仪表的控制信号和由位置发送器返回的阀位反馈信号的偏差，经伺服放大器进行功率放大，然后驱动伺服电机，使减速器推动调节机构朝减小偏差方向转动，输出轴最后稳定在与控制信号相对应的转角位置上，电动操作器的作用是进行控制系统的手动/自动切换及远方手动操作。

其组成包括：伺服放大器，电动操作器，伺服机构，伺服电机，减速器，位置发送器。

3.屏蔽罩

磁屏蔽是指把磁导率不同的两种介质放到磁场中，在它们的交界面上磁场要发生突变，这时磁感应强度B的大小和方向都要发生变化，也就是说，引起了磁感线的折射。

当磁感线从空气进入铁时，磁感线对法线的偏离很大，因此有强烈地汇聚作用，从而形成了磁屏蔽。

部分屏蔽体用的公式和模型的开发是基于圆形或无限长的圆柱体几何形状的。在实际应用中，所给定屏蔽体的实践形状由器件结构和屏蔽体自身的可利用空间所决定。在设计一屏蔽体时，要了解的重要的结构是，要使磁力线旋转90°是困难的。但是，圆形屏蔽体，比如要改变圆柱体或是具有圆形角的盒体的磁力线的方向要比具有方形角的屏蔽体容易一些。类似地，对于包容已进入屏蔽材料的磁力线并改变其方向，圆角要比尖角好一些。保持可提供低磁阻路径的屏蔽体形状简单或磁场运动的“最低磁阻路径”是很重要的。

屏蔽体的尺寸在屏蔽效率和成本方面的重要性极大。屏蔽体的有效半径越小，其整体性能就越好。但是，设计屏蔽体的目的是使其包络试图屏蔽的组件和空间，并应该靠得很近。由于材料占屏蔽体设计的大部分成本，因此较小屏蔽体就可以在较低成本下获得较优的性能。

每当有可能，屏蔽体应与所有壁靠近，以避免场泄漏。这种结构(即使是矩形)也是最接近于圆形的，它可以建立一个半闭合的磁路。另外，全部箱体可在所有轴上获得屏蔽特性，这样就可以保证最好的屏蔽性能。当特殊的性能和进出口需要时，可移动的盖板、罩和门均可组合到屏蔽体设计中去。

在利用盖板、罩和门时或使用两块或多块板构建屏蔽体时，在多块板间保持磁连续性和电接触是很重要的。可通过机械式(利用摩擦组件)或焊接保持磁连续性。在拐角或过渡连接，使用焊接可获得最佳性能。维持表面间的连续性就可以保证磁力线连续沿其低磁阻路径前进，这样可以提高屏蔽效能。在交流场，保持磁连续性就允许较高的感应电流屏蔽，在直流场，对于适当的磁力线分路，连续性也是重要的。

如果你不能靠近屏蔽体的一端或两端，要特别注意开端的长一直径比。屏蔽体的这种长—直径比至少应为4：1，以避免“端接效应”和磁力线穿透屏蔽体范围。经验法则是，屏蔽体需要延伸到器件的外部，这样可以用与开孔半径相等部分进行保护。由于增加了屏蔽体的长度同时保持直径不变，就可以用无限长圆柱体模型进行近似。当圆柱型或矩形屏蔽体需要大的开孔时，垂直于屏蔽体壁的的管可用于由于开孔而引起屏蔽体的磁场强度的减少。管的长度应正比于所屏蔽的开孔的直径。

在设计过程早期就应考虑这些问题，可使这些主要设计参数对屏蔽体的成本影响较小。但是，这些因素要比材料本身对屏蔽体性能的影响要大。这样，在设计屏蔽体时，最先保证这些基本参数通常是需要的。

4.阵列霍尔传感器

霍尔传感器基于磁平衡式霍尔原理，根据霍尔效应原理，从霍尔元件的控制电流端通入电流Ic，并在霍尔元件平面的法线方向上施加磁感应强度为B的磁场，那么在垂直于电流和磁场方向(即霍尔输出端之间)，将产生一个电势VH，称其为霍尔电势，其大小正比于控制电流I。与磁感应强度B的乘积。霍尔系数，由霍尔元件的材料决定。

霍尔元件是一个固态电路传感器,它的输出与通过它的磁场强度呈线性关系。霍尔传感器的主要优点是其作用区的尺寸较小，第二个优点是它们可以调整布置，以测定不连续性漏磁场的垂直方向或水平方向的分量，其输出幅度与传感器的扫查速度无关。

本发明采用一种新颖的磁性传感器阵列，它由制作在硅板上的MOS霍尔器件和控制单元构成。一种二维磁性传感器阵列，用于检测移动块(由硬磁铁制成或它附有硬磁铁)的存在位置以实现实时位置反馈控制。

5.虚拟仪器

内置于便携式电脑内的虚拟仪器软件模块是由计算机的部分系统软件，工具软件和专为虚拟生物医学测量仪器设计的医学应用软件三部分组成的。主要功能是实现对整个仪器的有效管理，特别是生物医学信号的处理分析、存储、显示、打印等功能。最后提供友好的人机交互界面；实现比普通专用生物医学测量仪器更方便、快捷、可靠的操作；以及图形化的结果显示和自动化统计分析功能等。

虚拟生物医学测量仪器硬件接口设计实质上是面向计算机总线的设计，因此必须遵循计算机系统总线的标准。

一种是专用于笔记本电脑的PCMCIA(Personal Computer Memory CardInternational Association)总线，适用于移动环境下的生物医学仪器设计。

LabVIEW是美国NI公司研制的采用图形编程的虚拟仪器系统软件，它主要包括数据采集、实时控制、数据分析和数据显示等功能，它提供了一种新的编程语言：G语言，这是一种完全采用图形方式进行软件模块化设计的崭新方法。

LabVIEW由前面板、流程方框图和图标/连接器组成。其中前面板是用户界面，流程方框图是虚拟仪器源代码，图标/连接器是调用接口。LabVIEW的程序语言是图形化，其程序采用了数据流驱动。

LabVIEW的核心是软件模块VI(借用Virtual Instrumentation缩写字头命名)，VI有一个人机对话的用户界面—前面板(front panel)和类似于源代码功能方面的方框图(diagram)。前面板接受来自方框图的命令。在VI的前面板中，控件(controls)模拟输入仪器的输入装置并把数据提供给VI的方框图；而指示器(indicators)则模拟了仪器的输出装置并显示由方框图获得或者产生的数据。

用LabVIEW编制方框图程序时，不必受常规程序设计语法细节限制。首先，从功能菜单中选择需要的功能方框，将之置于面板上的适当位置；然后用导线(wires)连接各功能方框在方框图中的端口，用来在功能方框之间传输数据。这些方框包括了简单算术功能，高级的采集和分析VI以及实现用来存储和检索数据文件输入输出功能和网络功能。

用LabVIEW编制出图形化VI是分层次和模块化的。将之用于顶层程序。也可以用作其他程序或者子程序的子程序。一个VI用在其他VI中，称之为subVI,subVI在调用它的程序中同样是以一个图标的出现的。LabVIEW依附并发展了模块化程序设计的概念。用户可以把一个应用题目分解为了一系列的子任务，每个子任务还可以进一步分解成许多更低一级子任务的组合，直到把一个复杂的题目分解为许多子任务的组合。

图形化程序设计编程简单、直观、开发效率高。随着虚拟仪器技术的不断发展，图形化的编程语言必将成为测试和控制领域内最流行的发展趋势。创建虚拟仪器的过程共分三步：

(1)虚拟仪器的交互式用户接口被称为前面板，因为它模仿了实际仪器的面板。前面板包含旋钮、按钮、图形和其他的控制与显示对象。通过鼠标和键盘输入数据、控制按钮，可在计算机屏幕上观看结果。

(2)虚拟仪器从流程图中接收命令(用G语言创建)。流程图是一个编程问题的图形化解决方案。流程图也是虚拟仪器的源代码。

(3)一个虚拟仪器的图标和连接就像一个图形(表示某一虚拟仪器)的参数列表。这样，其他的虚拟仪器才能将数据传输给一个子仪器。图标和连接允许将此仪器作为最高级的程序，也可以作为其他程序或者子程序中的子程序(子仪器)。

6.BP神经网络智能算法

BP网络是通过将网络输出误差反馈回传来对网络参数进行修正，从而实现网络的映射能力。业已证明，具有一个隐层的3层BP网络可以有效地逼近任意连续函数，这个3层网络包括输入层、隐层和输出层。考虑到实际应用当中对于网络预测泛化性能的要求，网络设计应坚持尽可能减小网络复杂性的原则。3层BP网络模型预测混沌时间序列，输入层节点只传递输入信号到隐层，隐层采用双曲正切S型函数对数据处理后送给输出节点，输出节点是简单的线性函数。BP网络的训练方法很多，这里采用Levengerg_Marquardt训练方法，训练中的误差性能函数设为每次批处理后误差的平方和。对于一个给定的混沌时间序列，其具体的预测步骤如下：

(1)为了便于预测，首先对获得的混沌时间序列进行归一化处理。归一化方法为：

(2)选择合适的m和τ重构系统的状态相空间，依据预测步长要求构造训练数据。输入数据为：Y(k)＝[y(k),y(k-τ),L,y(k-(m-1)τ)]，k＝1,2,L,N，输出数据为y(k+Δt)，k＝1,2,L,N。

(3)设计BP网络结构。网络的输入节点数目为重构相空间的维数m，根据具体情况选择合适的隐节点数目，因为每次只是预测出一个数据点，输出节点为单节点。

(4)依次输入训练数据Y_k和对应的理想输出数据y(k+Δt)，对BP网络进行训练。训练结束以后就可以利用该网络进行预测。

(5)为了衡量BP网络的预测精度，对训练数据和测试数据分别采用均方误差(MSE)和相对误差(Perr)作为评测标准：

Claims (5)

1.一种基于漏磁的智能检测装置，它的组成包括：检测探头(1)，智能控制模块(2)，信号处理模块(3)，虚拟仪器(4)，其特征在于：智能控制模块(2)连接虚拟仪器(4)，同时控制检测探头(1)。

2.根据权利要求1所述的智能检测装置，其特征在于：所述智能控制模块(2)的控制核是一个32位微处理器，接受来自虚拟仪器(4)的被测试体的测量深度和被测试体的材料属性的输入信号，微处理器内置优化算法，微处理器输出信号是控制检测探头(1)的探头控制机构,探头控制机构根据微处理器发出的输出信号，调整检测探头(1)的行进速度以及其中的磁极间距，还有磁铁与被测试件表面的距离。

3.根据权利要求1或2所述的智能检测装置，其特征在于：检测探头(1)的组成包括：磁铁N、S级，阵列霍尔传感器及其屏蔽罩，被测试体表面。

4.根据权利要求2所述的智能检测装置，其特征在于：所述检测探头(1)的探头控制机构是电动直行程执行器。

5.根据权利要求2所述的智能检测装置，其特征在于：所述微处理器内置优化算法是BP神经网络。

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