CN114136378A - 一种复杂工况管道在线全息外检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种复杂工况管道在线全息外检测系统及方法，属于管道在线外检测技术领域，所述系统包括巡检机器人、传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元、监督单元，对管道进行在线外检测，得到管道的全息数据；所述方法首先形成人工标定传感器队列，对所有传感器进行ID的分配，然后构建信号传输通道模型和信号传输模型，接着对数据进行采集、预处理、打包与加密，最后服务器对数据解密、存储和可视化，通过上位机显示对管道情况进行监督；本发明通过数据实时传输和可视化方法实现管道的远程监测，直观反映出管道的运行状态和健康状况，为管道的维护提供了有力技术支持，具有很高的理论研究价值和实际应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及管道在线外检测技术领域，具体涉及一种复杂工况管道在线全息外检测系统及方法。
背景技术
目前，对管道进行检测的主要方式是管道内机器人和人工背载外检测器。管道内机器人如Dolphin-XL，轮式机器人在管道内行走，并配有摄像头对管道进行拍照，利用光纤进行传输，最长检测距离为1公里，实现对管道缺陷的检测。人工背载外检测器如DCVG\CIPS管道评估仪，对管道通以阴极保护电流，当有缺陷出现，泄漏点流出的电流所产生的电位场可以被检测到，进而实现缺陷的检测。
长距离管道所采用的内机器人一般都采用离线方式实现对管道状况进行获取，目前可以实现在线检测的最大公里数不超过1公里，主要受线缆的限制，对于长距离管道检测来说，无法实现在线检测，而且存在被卡在管道内、续航里程短、里程轮打滑导致检测结果不准等问题，并且成本过高；外检测器一般都采用人工背载的形式，检测速度慢，并且无法在高温、高压、高辐射环境下进行检测工作。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出一种复杂工况管道在线全息外检测系统，包括巡检机器人、传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元、监督单元；传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元安装在巡检机器人上；
所述巡检机器人用于根据地图数据对待检测管道进行检测；
所述传感器单元用于采集管道的状态数据，并传输给信号预处理单元；所述状态数据包括管道温度信号、管道湿度信号、管道漏磁信号、管道涡流信号、管道超声信号、管道应力信号和巡检机器人速度信号；
所述信号预处理单元用于对接收到的信号进行放大、滤波和模数转换处理，并将数字量信号传输给控制单元；
所述控制单元用于对接收到的数字量信号打包后传输给监督单元；
所述信号传输单元用于传输无线信号；
所述监督单元用于对接收到的信号进行数据预处理以及可视化显示。
所述传感器单元包括温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器、速度传感器；所述温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器安装在巡检机器人的机械臂终端，并封装在圆形检测探头内，各个传感器在探头内成60度均匀分布，为了防止信号干扰，各个传感器之间采用屏蔽罩进行隔离；所述速度传感器安装在巡检机器人的履带轴上。
一种复杂工况管道在线全息外检测方法，基于所述的一种复杂工况管道在线全息外检测系统实现，所述方法包括：
步骤1：建立信号传输模型，将采集到的管道状态数据传输至监督单元；
步骤2：通过监督单元对接收到的数据进行解密与解耦；
步骤3：对解耦后的全部状态数据进行数据预处理以及可视化显示。
所述步骤1包括：
步骤1.1：对传感器单元中的各个传感器进行参数初始化，并赋予各个传感器不同的ID；
步骤1.2：建立监督单元与控制单元之间的信号传输通道模型为：
C＝λH
式中，C表示信号响应；H表示初始信号；λ为信号传输损耗补偿系数；
步骤1.3：建立信号传输模型为：
C1＝λ1H1+μ
式中，λa为空气损耗补偿系数；λfe为铁损耗补偿系数；
为传输距离损耗补偿系数；μ为信号传输过程中的扰动；
步骤1.4：将传感器单元采集到的状态数据经信号放大、滤波、模数转换后传输给控制单元；
步骤1.5：通过控制单元对数据构建参数矩阵，并进行打包后传输给信号传输单元；
步骤1.6：通过信号传输单元对接收到的数据采用RSA分段算法进行加密，将加密后的数据传输给监督单元。
所述步骤2包括：
步骤2.1：将打包加密好的数据传输至监督单元，监督单元对收到的数据进行解密；
步骤2.2：采用状态空间方法对解密后的漏磁信号、涡流信号和超声信号进行解耦；
步骤2.3：对解耦后的全部状态数据分别进行实时存储。
所述步骤3包括：
步骤3.1：对解耦后的全部状态数据进行数据预处理，包括异常信号检测、异常信号去除、信号插值以及缺陷反演；
步骤3.2：根据数据预处理得到的数据建立管道的3D仿真模型；
步骤3.3：采用伪彩色方法对3D仿真模型进行可视化显示。
所述步骤3.2包括：
步骤3.2.1：建立模型的坐标系，将管道的轴向、径向、周向分别作为坐标系的Z轴、Y轴、X轴；
步骤3.2.2：将预处理得到的数据转化到所建坐标系中构建管道的3D仿真模型。
所述步骤3.3包括：
步骤3.3.1：将数据映射到0～255，映射公式为：
式中，d”(t)为映射后的数据；d'(t)为映射前的数据；d'(t)max为映射前数据的最大值；d'(t)min映射前数据的最小值；
步骤3.3.2：采用分段映射函数得到数据d”(t)在R、G、B上的分量：
ω＝sin(θ1)
α＝sin(θ2)
β＝sin(θ3)
其中，R(x,y,z)为颜色R所对应的占比分量；G(x,y,z)为颜色G所对应的占比分量；B(x,y,z)为颜色B所对应的占比分量；ω为数据d'(t)在颜色分量R上的比例因子；α为数据d'(t)在颜色分量G上的比例因子；β为数据d'(t)在颜色分量B上的比例因子；
步骤3.3.3：根据R、G、B分量将数据转换为彩色图像，实现管道数据的可视化显示。
本发明的有益效果是：
本发明提出了一种复杂工况管道在线全息外检测系统及方法，可以有效省去管道内检测器、人工的环节，应用巡检机器人搭载外检测系统，对管道进行在线检测，有效的应对高温、高压、高辐射恶劣条件下的管道检测问题，获取管道的全息数据，对巡检机器人的行动轨迹做出显示，并通过数据实时传输和可视化方法实现管道的远程监测，直观反映出管道的运行状态和健康状况，为管道的维护提供了有力技术支持，具有很高的理论研究价值和实际应用价值。
附图说明
图1为本发明中复杂工况管道在线全息外检测系统框图；
图2为本发明中复杂工况管道在线全息外检测方法流程图；
图3为本发明中管道数据可视化方法流程图；
图4为本发明中复杂工况管道在线全息外检测系统的工作示意图；
图5为本发明中圆形检测探头内部结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对发明做进一步说明。本发明的目的是提供一种复杂工况管道在线全息外检测系统及方法，省去管道内检测器、人工的环节，应用巡检机器人搭载外检测系统，克服内检测器易发生的卡堵，长距离只能离线检测，人工背载外检测器无法对高温、高压、高辐射复杂工况管道进行检测等问题。对管道进行在线检测，得到管道的全息数据，并通过数据实时传输、可视化实现远程监测，直观反映出管道的运行状态和健康状况，为复杂工况管道的维护提供了有力技术支持。
如图1所示，一种复杂工况管道在线全息外检测系统，包括巡检机器人、传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元、监督单元；传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元安装在巡检机器人上；
所述巡检机器人用于根据地图数据对待检测管道进行检测；所述巡检机器人具备复杂环境下路径自适应规划能力，装载可进行360度旋转的机械臂，机械臂终端装载有检测探头，如图5所示，检测探头内封装好传感器单元中除速度传感器外的6种传感器，传感器之间采用屏蔽罩进行隔离，以防信号干扰，检测探头内共包含三组屏蔽罩，速度传感器与机器人履带轴相连接，所有传感器共同构成传感器组。机器人全身包裹硅钢片，以免受辐射影响，机器人含有两条履带，以更好的适应复杂路况。巡检机器人实现路径自适应主要采用了Dijkstra路径搜寻算法和地图数据库；Dijkstra路径搜寻算法使得巡检机器人自主进行路径规划，地图数据库使得巡检机器人更快速的找到待检测管道，并按照地图数据对管道进行检测，如图4所示。
所述传感器单元用于采集管道的状态数据，并传输给信号预处理单元；所述状态数据包括管道温度信号、管道湿度信号、管道漏磁信号、管道涡流信号、管道超声信号、管道应力信号和巡检机器人速度信号；
所述信号预处理单元用于对接收到的信号进行放大、滤波和模数转换处理，并将数字量信号传输给控制单元；
所述控制单元用于对接收到的数字量信号打包后传输给监督单元；并对传感器单元、信号预处理单元和信号传输单元发送控制命令，以保证传感器单元、信号预处理单元和信号传输单元顺利工作；
所述信号传输单元用于传输无线信号；
所述供电单元用于对传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元进行供电；
所述监督单元用于对接收到的信号进行数据预处理以及可视化显示。
所述传感器单元包括温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器、速度传感器；所述温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器安装在巡检机器人的机械臂终端，并封装在圆形检测探头内，各个传感器在探头内成60度均匀分布，为了防止信号干扰，各个传感器之间采用屏蔽罩进行隔离；所述速度传感器安装在巡检机器人的履带轴上。所述温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器、速度传感器分别检测到管道温度信号、管道湿度信号、管道漏磁信号、管道涡流信号、管道超声信号、管道应力信号和巡检机器人速度信号，速度传感器通过检测履带的转动圈数来检测巡检机器人行进速度；将上述信号输出至信号预处理单元经放大、滤波和模数转换后，将数字化信号传输至控制单元。
温度传感器采用的是WZPK-323，主要参数为：测温范围为0摄氏度到+100℃；热感应时间为0.5s；测量精度为0.3℃；
湿度传感器采用的是SHR01，主要参数为：供电电压为1V；湿度测试范围为10％-95％RH；耐温峰值为120℃；
漏磁传感器由永磁体和STK-600组成，通过电流值反映出漏磁信号，主要参数为：检测精度为1％；响应时间为3us；工作电压为5V；检测频率为(0.5-1)KHz；
涡流传感器由激励源、检测线圈以及JS-OA07组成，在激励源的作用下，通过测量检测线圈中电流值间接得到涡流信号，主要参数为：检测精度为1％；响应时间为5us；工作电压为12V；
超声传感器采用的型号是XIHU-CESHEN，主要参数为：感应距离为0-100m；电源电压220V；分辨率为5mm；重量0.5kg；
应力传感器采用的型号是CYG712，主要参数为：工作电压为12V；标准尺寸为50*12mm；所测物体温度范围为-20摄氏度到105摄氏度；
速度传感器采用的型号是ZHUOYANG-002，主要参数为：工作电压为3-15V；耐温峰值为100℃；
所述信号预处理单元包括放大器、滤波器和模数转换器。信号放大器采用的是NPN型三极管所构成的放大器；滤波器采用的是CLF30PA；模数转换器采用的是CLM2543CDW；
所述控制单元采用的是STM32单片机，负责向传感器单元、信号预处理单元和信号传输单元发送决策命令以实现对各单元的工作过程进行控制，如各单元的初始化过程等。
所述信号传输单元包括信号传输模块和GPS模块；所述信号传输模块负责控制单元和监督单元之间的通讯，采用ZigBee通讯协议；所述GPS模块用于实现巡检机器人的定位。
信号传输单元主要技术指标要求如下所示：
(1)驱动电压为5V；
(2)通讯协议采用ZigBee通讯；
(3)检测频率为(0.5-1)KHz；
(4)检测精准度为1.5％；
所述供电单元包括独立电源、发电体；其中所述独立电源负责对传感器、控制单元等用电设备进行供电，保证系统工作的可靠性和稳定性；所述发电体包括温差发电器件和充电电路。温差发电器件采用的型号是TEG1-127-250-40-40，所处检测环境一般为高温环境，利用巡检机器人内外温差产生电能，经充电电路为独立电源进行充电，两者共同为系统进行供电。
所述系统应用巡检机器人搭载外检测系统，包括巡检机器人、传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元、监督单元，对管道进行在线外检测，得到管道的全息数据。
如图2所示，一种复杂工况管道在线全息外检测方法，基于所述的一种复杂工况管道在线全息外检测系统实现，所述方法包括：
步骤1：建立信号传输模型，将采集到的管道状态数据传输至监督单元；包括：
步骤1.1：对传感器单元中的各个传感器进行参数初始化，并赋予各个传感器不同的ID；通过人工标定的方式确定所有传感器的位置坐标，形成传感器队列；对传感器进行参数初始化，为温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器、速度传感器赋予不同的ID，以辨认信号类型；
步骤1.2：建立监督单元与控制单元之间的信号传输通道模型为：
C＝λH
式中，C表示信号响应；H表示初始信号；λ为信号传输损耗补偿系数；
步骤1.3：构建信号传输模型，考虑管道实际的工作环境，传感器组采集得到的温度、湿度、漏磁、涡流、超声、应力和速度信号在监督单元与控制单元之间传递时会发生衰减，主要受空气损耗和铁损影响，将损耗因素考虑在内得到的信号传输模型为：
C1＝λ1H1+μ
式中，λa为空气损耗补偿系数；λfe为铁损耗补偿系数；
为传输距离损耗补偿系数；μ为信号传输过程中的扰动；
温度传感器实时采集管道的温度，湿度传感器实时采集管道的湿度，漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器实时采集管道的缺陷信息，应力传感器实时采集管道的应力，速度传感器实时采集巡检机器人行进速度，将采集到的数据传递给信号预处理单元；鉴于传感器组所采集的管道数据值较小，需要对管道信号数据进行放大，数据经放大后输出给滤波器，经滤波后去除干扰信号，将数据被传送至模数转换器得到数字信号，控制单元便可以从模数转换器得到可以识别的数字信号；
步骤1.4：将传感器单元采集到的状态数据经信号放大、滤波、模数转换后传输给控制单元；
步骤1.5：通过控制单元对数据构建参数矩阵，并进行打包处理，将打包好的数据传输给信号传输单元；
打包好的数据：D(t)＝[t,W(t),S(t),L(t),E(t),C(t),Y(t),R(t),P(t)]
其中，W(t)为在t时刻下管道的温度值；S(t)为在t时刻下采集的管道的湿度值；L(t)为在t时刻采集的管道漏磁数据；E(t)为在t时刻下采集的管道涡流数据；C(t)为在t时刻下采集的管道超声数据；Y(t)为在t时刻下采集的管道应力数据；R(t)为在t时刻下采集的巡检机器人瞬时速度；P(t)为在t时刻下采集的巡检机器人当前位置；
步骤1.6：通过信号传输单元对接收到的数据采用RSA分段算法进行加密，将加密后的数据传输给监督单元；
加密好的数据：D'(t)＝RSA(D(t))
其中，RSA()为RSA加密算法；
步骤2：通过监督单元对接收到的数据进行解密与解耦；包括：
步骤2.1：将打包加密好的数据传输至监督单元，监督单元对收到的数据进行解密；
将打包加密好的数据通过GPRS无线方式传递给监督单元，监督单元对收到的数据进行解密，得到解密后的数据如下：
d(t)＝rsa(D'(t))
其中，rsa()为RSA解密算法；
步骤2.2：采用状态空间方法对解密后的漏磁信号、涡流信号和超声信号进行解耦；漏磁信号、涡流信号和超声信号共同构成了耦合场，对耦合场信号进行解耦，对耦合场信号的解耦采用的是状态空间方法，实现漏磁信号、涡流信号和超声信号的完全解耦，实现对这三种信号的独立分析；
步骤2.3：对解耦后的全部状态数据分别进行实时存储。
步骤3：对解耦后的全部状态数据进行数据预处理以及可视化显示，如图3所示；包括：
步骤3.1：对解耦后的全部状态数据进行数据预处理，因上位机得到的数据d(t)具有噪声等扰动，在进行可视化前对数据进行预处理，包括异常信号检测、异常信号去除、信号插值以及缺陷反演；
异常信号是传感器在振动等因素干扰下采集上来的信号出现异常值，这种信号需要去除，以免影响后续的检测结果精度，异常信号检测采用的是随机森林方法；采用高斯滤波方法实现异常信号去除；异常信号被去除后，信号出现缺失，为了保证数据分析的完整性，采用三次样条插值对缺失部分进行插值，得到数据d'(t)x,y,z；通过漏磁信号、涡流信号和超声信号经RCNN算法实现缺陷反演，从而得到管道的缺陷信息，通过对缺陷信息的分析可及时的了解管道有无泄露情况的发生。
步骤3.2：根据预处理得到的数据，应用matlab软件建立管道的3D仿真模型；包括：
步骤3.2.1：建立模型的坐标系，将管道的轴向、径向、周向分别作为坐标系的Z轴、Y轴、X轴；应用matlab软件建立管道的3D模型，即轴向、径向和周向，分别对应着Z轴、Y轴、X轴，完整的反应出管道的轮廓；
步骤3.2.2：将预处理得到的数据d'(t)x,y,z转化到所建坐标系中，数据d'(t)x,y,z与所建坐标系存在一定的偏差，为了将数据转化到所建坐标系下，求取数据在所建坐标系下的夹角，特引入梯度，具体如下所示：
其中，θ1为数据d'(t)x,y,z在t时刻梯度方向与所建坐标轴X轴夹角；θ2为数据d'(t)x,y,z在t时刻梯度方向与所建坐标轴Y轴夹角；θ3为数据d'(t)x,y,z在t时刻梯度方向与所建坐标轴Z轴夹角；
步骤3.2.3：构建管道的3D仿真模型。
步骤3.3：采用伪彩色方法对3D仿真模型进行可视化显示，建立R、G、B变换器映射规则。R、G、B是模型的三个基础颜色，模型的全部颜色都由这三种颜色合成得到；包括：
步骤3.3.1：令d'(t)＝d'(t)x,y,z，将数据d'(t)映射到0～255，以便对数据做统一处理，随机选取d'(t)中局部数据最大值和最小值作为映射边界，随着数据的不断更新，映射边界也在随之变化，以更好的凸显出管道特征，映射公式为：
式中，d”(t)为映射后的数据；d'(t)为映射前的数据；d'(t)max为映射前数据的最大值；d'(t)min映射前数据的最小值；
步骤3.3.2：采用分段映射函数得到数据d”(t)在R、G、B上的分量：
ω＝sin(θ1)
α＝sin(θ2)
β＝sin(θ3)
其中，R(x,y,z)为颜色R所对应的占比分量；G(x,y,z)为颜色G所对应的占比分量；B(x,y,z)为颜色B所对应的占比分量；ω为数据d'(t)在颜色分量R上的比例因子；α为数据d'(t)在颜色分量G上的比例因子；β为数据d'(t)在颜色分量B上的比例因子；
步骤3.3.3：根据R、G、B分量将数据转换为彩色图像，实现管道数据的可视化显示。通过步骤3.3.2得到R、G、B分量，在三个颜色分量的组合下，从而将数据转化为彩色图像，实现了管道数据的可视化，管道不同温度、应力所对应的颜色不同从而通过上位机直观显示出管道实际的运行状态和健康状态，实现对管道状态的可视化。
温度、湿度、漏磁数据、涡流数据、应力数据、超声数据、速度数据和位置数据经可视化方法处理后，以管道温度分布热力图、湿度图、缺陷分布图、应力图、瞬时速度曲线和巡检机器人定位信号，直观反映出管道的运行情况以及巡检机器人的行进速度和运动轨迹，从而实现对管道实际工作状态的在线检测。
所述方法首先形成人工标定传感器队列，对所有传感器进行ID的分配，然后构建信号传输通道模型和信号传输模型，接着对数据进行采集、预处理、打包与加密，最后系统与服务器数据传输，服务器对数据解密、存储和可视化，通过上位机显示对管道情况进行监督；数据上传到上位机(即监督单元)后，首先对原始数据进行预处理，建立管道的3D模型，然后计算信号梯度方向与坐标系各轴夹角，确定R、G、B映射规则，将数据映射至0-255，接着确定分段映射函数，计算数据在各颜色分量上的比例因子，最后得到R、G、B颜色分量，经组合后构成彩色图像，实现数据的可视化。
综上所述，本发明提供了一种复杂工况管道在线全息外检测系统及方法，可以实时采集管道的温度信号、湿度信号、漏磁信号、涡流信号、超声信号和应力信号，以及巡检机器人的速度信号，对巡检机器人的行动轨迹做出显示，实时获取管道的运行状态和健康状况，并在上位机上进行图像显示，节省了检测器环节和人工环节，有效的应对高温、高压、高辐射恶劣条件下的管道检测问题，为管道的维护提供了有力技术支持。
Claims (8)
1.一种复杂工况管道在线全息外检测系统，其特征在于，包括巡检机器人、传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元、监督单元；传感器单元、信号预处理单元、控制单元、信号传输单元、供电单元安装在巡检机器人上；
所述巡检机器人用于根据地图数据对待检测管道进行检测；
所述传感器单元用于采集管道的状态数据，并传输给信号预处理单元；
所述信号预处理单元用于对接收到的信号进行放大、滤波和模数转换处理，并将数字量信号传输给控制单元；
所述控制单元用于对接收到的数字量信号打包后传输给监督单元；
所述信号传输单元用于传输无线信号；
所述监督单元用于对接收到的信号进行数据预处理以及可视化显示。
2.根据权利要求1所述的一种复杂工况管道在线全息外检测系统，其特征在于，所述传感器单元包括温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器、速度传感器；所述温度传感器、湿度传感器、漏磁传感器、涡流传感器、超声传感器、应力传感器安装在巡检机器人的机械臂终端，并封装在圆形检测探头内，各个传感器在探头内成60度均匀分布，为了防止信号干扰，各个传感器之间采用屏蔽罩进行隔离；所述速度传感器安装在巡检机器人的履带轴上。
3.一种复杂工况管道在线全息外检测方法，基于权利要求1～2任意一项所述的一种复杂工况管道在线全息外检测系统实现，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：建立信号传输模型，将采集到的管道状态数据传输至监督单元；
步骤2：通过监督单元对接收到的数据进行解密与解耦；
步骤3：对解耦后的全部状态数据进行数据预处理以及可视化显示。
4.根据权利要求3所述的一种复杂工况管道在线全息外检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1：对传感器单元中的各个传感器进行参数初始化，并赋予各个传感器不同的ID；
步骤1.2：建立监督单元与控制单元之间的信号传输通道模型为：
C＝λH
式中，C表示信号响应；H表示初始信号；λ为信号传输损耗补偿系数；
步骤1.3：建立信号传输模型为：
C1＝λ1H1+μ
式中，λa为空气损耗补偿系数；λfe为铁损耗补偿系数；
为传输距离损耗补偿系数；μ为信号传输过程中的扰动；
步骤1.4：将传感器单元采集到的状态数据经信号放大、滤波、模数转换后传输给控制单元；
步骤1.5：通过控制单元对数据构建参数矩阵，并进行打包后传输给信号传输单元；
步骤1.6：通过信号传输单元对接收到的数据采用RSA分段算法进行加密，将加密后的数据传输给监督单元。
5.根据权利要求3所述的一种复杂工况管道在线全息外检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：将打包加密好的数据传输至监督单元，监督单元对收到的数据进行解密；
步骤2.2：采用状态空间方法对解密后的漏磁信号、涡流信号和超声信号进行解耦；
步骤2.3：对解耦后的全部状态数据分别进行实时存储。
6.根据权利要求3所述的一种复杂工况管道在线全息外检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3.1：对解耦后的全部状态数据进行数据预处理，包括异常信号检测、异常信号去除、信号插值以及缺陷反演；
步骤3.2：根据预处理得到的数据建立管道的3D仿真模型；
步骤3.3：采用伪彩色方法对3D仿真模型进行可视化显示。
7.根据权利要求6所述的一种复杂工况管道在线全息外检测方法，其特征在于，所述步骤3.2包括：
步骤3.2.1：建立模型的坐标系，将管道的轴向、径向、周向分别作为坐标系的Z轴、Y轴、X轴；
步骤3.2.2：将预处理得到的数据转化到所建坐标系中构建管道的3D仿真模型。
8.根据权利要求6所述的一种复杂工况管道在线全息外检测方法，其特征在于，所述步骤3.3包括：
步骤3.3.1：将数据映射到0～255，映射公式为：
式中，d”(t)为映射后的数据；d'(t)为映射前的数据；d'(t)max为映射前数据的最大值；d'(t)min映射前数据的最小值；
步骤3.3.2：采用分段映射函数得到数据d”(t)在R、G、B上的分量：
其中，R(x,y,z)为颜色R所对应的占比分量；G(x,y,z)为颜色G所对应的占比分量；B(x,y,z)为颜色B所对应的占比分量；ω为数据d'(t)在颜色分量R上的比例因子；α为数据d'(t)在颜色分量G上的比例因子；β为数据d'(t)在颜色分量B上的比例因子；
步骤3.3.3：根据R、G、B分量将数据转换为彩色图像，实现管道数据的可视化显示。
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