WO2017180007A1 - Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты) - Google Patents

Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты) Download PDF

Info

Publication number
WO2017180007A1
WO2017180007A1 PCT/RU2016/000213 RU2016000213W WO2017180007A1 WO 2017180007 A1 WO2017180007 A1 WO 2017180007A1 RU 2016000213 W RU2016000213 W RU 2016000213W WO 2017180007 A1 WO2017180007 A1 WO 2017180007A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
devices
processing device
data
storage service
Prior art date
Application number
PCT/RU2016/000213
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Виталий Иванович СУРИН
Original Assignee
Виталий Иванович СУРИН
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Виталий Иванович СУРИН filed Critical Виталий Иванович СУРИН
Priority to PCT/RU2016/000213 priority Critical patent/WO2017180007A1/ru
Priority to RU2017143787A priority patent/RU2017143787A/ru
Publication of WO2017180007A1 publication Critical patent/WO2017180007A1/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/60—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating electrostatic variables, e.g. electrographic flaw testing
    • G01N27/61—Investigating the presence of flaws

Definitions

  • the invention relates to the field of non-destructive testing and diagnostics and can be used to detect local defects, in particular in elements of atomic reactors, pressure tanks, pipes with explosive substances and other areas.
  • Passive methods include methods based on the measurement of parameters such as capacitance or electrical resistance.
  • parameters such as capacitance or electrical resistance.
  • such methods have low accuracy and significant difficulties arise when developing amplifiers for such systems, as well as when working with heterogeneous materials, in particular welds.
  • Active methods include methods based on applying voltage or passing an electric current through an object under study, while measuring various values. These methods for a number of design features are the closest analogues to the claimed solution. Examples of such methods are the solutions disclosed in patents US 8466687 B2, US 5486767 A, JP HI 0902 And a and others. These methods have high accuracy and a wide scope. In many industries, such methods have successfully replaced ultrasonic, x-ray diffraction and optical methods.
  • the present invention is to develop a fundamentally new method of passive electromagnetic defectoscopy, based on the measurement of the contact potential difference, while not requiring the passage of electric current or voltage. Accordingly, one can also reformulate the problem as expanding the arsenal of technical means and expanding the scope of such tools.
  • Another objective of the present invention is to provide various devices for detecting local defects using this method.
  • the main technical result consists in realizing the purpose of the present invention — detecting local defects.
  • the implementation of the claimed devices using the present method provides a significant expansion of the scope of their possible application — the possibility of application in the reactor core, in pressure tanks, in pipe connections of oil and gas pipelines, in high pressure conditions or vice versa in a very rarefied environment, in rooms with an increased radiation background - in conditions of limited access.
  • a method for evaluating the potential difference between the points of the diagnostic object, to detect defects including:
  • the method also characterized in that for the spectral analysis of signals, time windows are used;
  • a device for flaw detection including:
  • a housing made with the possibility of fixation on the diagnostic object comprising:
  • a processing device is configured to implement the method mentioned above; the processing device is configured to signal that the control-permissible signal value is exceeded, indicating the presence of a local defect.
  • the device also characterized in that the transmitter transmits a signal to the receiver using one of the following formats GSM, LTE, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee.
  • the transducer has the form of a pointed needle.
  • the device also characterized in that the housing is sealed, shockproof and / or heat-resistant.
  • a device also characterized in that the processing device comprises a microprocessor.
  • a device for flaw detection including:
  • a housing with a transportation device and control elements comprising:
  • roller type converters At least two roller type converters
  • a processing device is configured to implement the method of the above;
  • the processing device is configured to signal the presence of a local defect in the diagnostic object when the control-permissible value is exceeded;
  • the processing device and the power source are connected to
  • Devices also characterized in that it has three signal converters.
  • the device also characterized in that the processing device and the power source are connected to the transceiver via wires.
  • a device also characterized in that the processing device comprises a microprocessor.
  • the system of operation and maintenance of devices for flaw detection including:
  • the set of devices associated with the data storage service so that they can transmit signal processing data and detection data to it local defects, as well as receive updates from him and / or other
  • the data storage service allows end-user devices to receive defect data from the corresponding users
  • control and maintenance center has access to the data of the data storage service and is capable of analyzing the data collected by the data storage service, as well as with the ability to send updates to the data storage service for devices and / or received for a witness sample, or for similar material without defects in the frequency response of the signal .
  • the system also characterized in that the storage service is a cloud storage service.
  • the system also characterized in that for the analysis of data by the control and service center, systems with machine learning elements are used.
  • FIG. 1 block diagram of a scanning embodiment
  • FIG. 2 is a structural diagram of an embodiment of a semi-automatic flaw detector (alarm).
  • FIG. 3 is a block diagram of an embodiment of a system
  • FIG. 4 illustration to the description of signal processing.
  • FIG. 5 illustration to the description of signal processing.
  • FIG. 6 illustration to the description of signal processing.
  • FIG. 7 illustration to the description of signal processing.
  • FIG. 8 is an illustration of the description of signal processing.
  • Electrophysical converters, contacts, contact converters in the following description are equivalent terms.
  • the contact potential difference in the present description is the potential difference between two points of the diagnostic object, which occurs as a result of loading the object and due to quantum-mechanical effects.
  • control object in the further description is a metal object for which it is necessary to determine the presence or absence of local defects, their type and size.
  • Such an object may be a pressure tank, a weld, a stand of an offshore oil platform at great depths, etc.
  • FIG. 1 is a depiction of a preferred embodiment of a device for scanning surfaces for the presence of local defects.
  • a control object (1) is shown in contact with preferably three electrophysical transducers (2). All converters (2) are connected via a multiplexer (3) to a hardware signal amplifier (4).
  • the amplifier (4) is connected to an analog-to-digital converter (ADC) (5).
  • the ADC (5) is connected to a digital information processing unit (6), which has feedback with a multiplexer (3) for channel switching purposes, as well as a digital information presentation unit (7).
  • the digital information presentation unit (7) is a screen.
  • the digital information processing unit (6) is connected to a transceiver module including an information exchange unit (8) with external devices, and also, preferably, but not limited to a microUSB connector (or USB, or any other common connector, depending on goals and objectives ) - A, as well as the wireless module - B.
  • Wireless module B preferably works at Wi-Fi frequencies, but it can be done differently.
  • block B may be a Bluetooth module or a ZigBee module or other common module, such as GSM or LTE.
  • the digital information processing unit (6) is connected with an external processing module (9), such as, for example, a personal computer (PC) )
  • the external processing module (9) preferably also has means for input / output of information, for example, a screen and keyboard with a mouse, or a touch screen or various combinations thereof.
  • the module (9) also has its own means of communication and means for providing access to the Internet or satellite communications.
  • FIG. 2 is an image of a preferred embodiment of a semi-automatic device for flaw detection.
  • the semi-automatic version has several electrophysical transducers (2) connected to the control object (1). Electrophysical converters (2) are connected via a multiplexer (3) to a hardware amplifier (4), as in the scanning version. It is worth noting that the number of electrophysical transducers (2) in the semi-automatic embodiment will be significantly larger than the number of such transducers (2) in the scanning version. This is due to the fact that in the semi-automatic version, the contacts (2) are static and must cover the entire surface required for control.
  • the hardware amplifier (4) is connected to the ADC (5), which in turn is connected to the transmitting unit (10), the transmitting unit (10) interacts with the digital information receiving unit (11). Also, all of the above blocks are connected via a bus to a control module (12), which is preferably a microprocessor. All communication with the control and control center is carried out through a transceiver pair (10-11).
  • the control and monitoring center necessarily includes at least a digital information processing unit (6), a presentation unit information (7), a module for exchanging data with the external environment (13), which preferably is a module for communication with the Internet.
  • the information presentation unit (7) is preferably a screen, or a touch screen.
  • FIG. 3 is a schematic representation of a preferred embodiment of a flaw detection complex.
  • the complex contains many of the above flaw detection devices (15), connected to the information exchange service (14), for example, a cloud data service. Access to the service data (14) is available for the device developer (16), which monitors the work, maintains, supports and collects statistics on the work of the entire flaw detection complex. Selective access to the service data (14) is also provided directly to device operators using their own remote monitoring devices, such as, for example, mobile devices (17), personal computers (18), and other devices (19).
  • FIG. Figure 4 shows an image explaining the processing of the detected signal (20) obtained by uniaxial tension of aluminum of technical grade using a wavelet filter (the graph is shifted upward along the ordinate axis by 1.7 units).
  • the noise component of the signal (21) and the useful signal (22) are shifted down the ordinate axis by one unit.
  • At the bottom of the figure is a diagram of sample loading (23).
  • FIG. Figure 5 shows the image of the first ten wavelet transform coefficients of the diagnostic signal shown in the lower part of the figure.
  • FIG. Figure 6 shows the image of the amplitude-frequency characteristic of the diagnostic signal during low-cycle fatigue tests of metal plates from D16T.
  • the number of cycles is 1.5 * 10 3 (a) and 3 * 10 3 (b).
  • the signal amplitude is given in microvolts, the frequency in hertz.
  • FIG. 7 shows the frequency response of the signal for the diagnosed object during fatigue tests in serviceable, partially serviceable and faulty conditions.
  • FIG. 8 solely for the purpose of confirming the feasibility of the implementation of the present invention, an example of listing a processing program created in the MathCAD environment is provided, given only for the purpose of understanding the feasibility of the invention.
  • the electrical properties of the bimetallic contact of the transducer with the surface depend on the quality of processing and the cleanliness of the surfaces, the density of electrons in the surface layer, the specific features of the electronic structure of metals, and a number of other factors, which makes it possible to use the electrical contact as a sensitive element.
  • a sensitive element is used to obtain primary information about the state of the object.
  • An important function of the sensing element is the conversion of external influences into electrical signals.
  • the area of the real bimetallic contact is from 10 "4 to 10 " 1 of the nominal contact area, and even at high loads it does not exceed 40%.
  • the actual contact area is determined by the properties of a softer metal and the surface geometry of the solid [8, 9].
  • a so-called ohmic contact is formed [10].
  • a potential barrier does not form at the metal – insulator interface if the work function of the electron of the metal is less than the affinity energy to the electron of the semiconductor.
  • the presence and height of the barrier also depend on the density and energy distribution of the surface electron – hole states of the semiconductor formed due to the presence of foreign atoms on the surface.
  • electrons are injected from the metal into the dielectric.
  • a method for detecting local defects is applied with one of the described devices and includes the following steps.
  • the contacts (2) of the meter will be needles, then the surface will not need to be cleaned, and it will only be necessary to apply some pressure on the needles to push a layer of paint or rust or plaque.
  • the contacts (2) of the measuring device are applied to the surface, at least two, and preferably three.
  • the signal of the potential difference between the contacts (2) is phased out and the contacts (2) are moved — scanning.
  • scanning and movement may not be performed. In this case, only a predetermined section of the object, for example, a weld, or a bearing assembly / part is monitored.
  • this signal After removing the potential difference between the contacts (2) in the form of an analog signal, this signal is subjected to hardware amplification using an amplifier (4), is fed to the ADC (5) and transmitted to the processing module (9) already in digital form.
  • the signal can be transmitted both wired and wirelessly, using the available transmission reception means (8, A, B).
  • An embodiment is possible when the intermediate digital signal is processed by the digital information processing unit (6) and input using means (7).
  • it may be a crudely processed signal giving a preliminary idea of the presence or absence of defects.
  • block (6) performs more detailed data processing.
  • flaw detection devices can be added to both described information input systems or control systems. Such systems can be implemented both in the form of key panels, and in the form of a keyboard with a mouse.
  • the means (7) may be a touch screen.
  • FIG. 4 shows the effect of the stages of sequential loading of the sample on the nature of the signal change: each subsequent increase in load leads to its increase in modulus, and load shedding at the end of the experiment has opposite action.
  • the function f (k) represents the frequency output of the DFT at any point in the spectrum, where the value of k is in the range from 0 to N-1.
  • the number N represents the number of samples in calculating the DFT.
  • the SAME is discretized and represents the ith sample (value) in the time domain, where n as well as k varies in the range from zero to N-1.
  • a continuous wavelet transform is an integral transform, where under the sign of the integral is the scalar product of the function of the diagnostic signal ⁇ (and the basis functions "f (x) of the form
  • NDP Continuous wavelet transform
  • the basic functions d and b are real, defined over a certain interval, and are considered as scaled functions for the unperturbed function. Large values of a correspond to low frequencies, small to high.
  • the mathematical operation of multiplying by a window is contained in the basic function itself, which allows it to be narrowed or expand.
  • Wavelet coefficients are used in a discrete transformation to scale and localize in time the wavelet functions involved in the expansion. Using a wavelet filter, it is possible to identify local features of signals with reference to time or spatial coordinates. The sharper the “peculiarity” of the signal is expressed, the stronger it stands out on the spectrogram and the higher the levels of wavelet coefficients. Wavelet spectrograms clearly distinguish such details as small signal discontinuities, a change in the sign of the first and second derivatives, a change in the frequency of harmonics in time, etc. During mechanical tests, wavelet filters effectively distinguish harmonics from the spectrum associated with relaxation of elastic stresses. In this case, local components appear in the detected signal. In the spectrum, the sequential appearance of “double” pulses with opposite signs with high amplitude values is often observed.
  • the wavelet spectrum gives a complete restoration of the original signal.
  • filtering can be applied by varying the level of detail, which allows, for example, eliminating the same high-frequency harmonics of the coefficients, highlighting individual fragments.
  • Figure 5 shows an example of a wavelet spectrogram for a diagnostic signal obtained during uniaxial tension of copper [13].
  • Figure 6 shows the frequency response of the signals during fatigue tests of thin metal plates of D16T.
  • the frequency response of the signal is characterized by a small amplitude value of 1-2 ⁇ V (a).
  • the amplitude noticeably increases and, when the number of cycles is 3 10 3 , it reaches 60 ⁇ V (b).
  • the product validity criterion (signature criterion) and the limiting values of the parameters in the diagnostic space are applied to the results of fatigue tests.
  • this criterion is based on the length of the visible growing crack.
  • the range of amplitudes of the diagnostic signal was divided into three subranges corresponding to three conditional states:
  • control object is operational (absence of visible cracks);
  • control object is partially faulty (crack growth at the nucleation stage, crack length tens to hundreds of microns);
  • test object is faulty (propagation of trephins, leading to destruction of the sample, crack length of several mm).
  • the frequency response of a healthy object and the frequency response of a knownly faulty object with visually noticeable structural damage (cracks) in the region of the stress concentrator differs by more than an order of magnitude.
  • the figure 8 presents the amplitude-frequency characteristics of the diagnostic signal for conductive copper, tensile tested at stresses close to yield strength.
  • the upper graph corresponds to the DFT for the raw signal, where, along with the informative component (trend), there is a noise component.
  • the bottom graph is built for a function that has been pre-processed using a wavelet filter. During processing, high decomposition coefficients were used. The noise component was removed by algebraic subtraction from the experimental dependence of the function obtained after passing through the wavelet filter.
  • the figure 9 shows the result of the use of NVP when testing conductive copper.
  • the entire time interval of the tests was divided into separate sections with a duration of one hour. For each such section, the corresponding time interval of the diagnostic signal was allocated on the time dependence and harmonic analysis was performed.
  • the figure 10 shows the result of processing the spectrum of the diagnostic signal with time windows. Time windows allow you to study the characteristics of spectral characteristics by shifting the window parameters relative to the origin. The greatest distortion of the spectrum is obtained when using the Hann window (upper graph). This figure shows the spectra for the crude signal.
  • Using the Gaussian window provides the opportunity to switch to the time-frequency representation, since this function contains a time-dependent factor.
  • a cloud data collection service 14
  • the developer (16) gets the opportunity to analyze the work of all used flaw detection systems.
  • Such processing of service data (14) will allow us to constantly improve the quality of work and open up new possibilities for application.
  • the preferred option for the entire flaw detection system is the option with a cloud storage service (14) that combines all flaw detection devices (15) (both semi-automatic and scanning).
  • the cloud service has full access from the developer (16).
  • the developer has the opportunity to analyze the operation of each device and, based on this analysis, prepare the appropriate updates and or upload additional reference data to the service (14) for devices (15).
  • processing devices that implement the signal amplification described in this application are preferably made in the form of personal computers, however, other possibilities for their implementation will be obvious to the specialist. So, processing devices can be implemented on the basis of integrated circuits, FPGAs or any other available method.

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

Заявленное изобретение относится к области дефектоскопии. Сущность заявленного изобретения заключается в том, что используется ранее не применявшийся на практике, разработанный авторами метод - метод сканирующей контактной потенциометрии. При этом измеряется разность потенциалов между двумя точками объекта диагностики и проводится комплексный анализ значения этой разности. По результатам такого анализа выявляется наличие или отсутствие локальных дефектов. Также объектами изобретения являются варианты устройств для реализации такого способа, а также комплексная система реализации такого способа. Технический результат заключается в значительном расширении области применения при одновременном повышении точности.

Description

Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты)
Изобретение относится к области неразрушающего контроля и диагностики и может быть использовано для обнаружения локальных дефектов, в частности в элементах атомных реакторов, баках под давлением, трубах с взрывоопасными веществами и других областях.
В современном обществе техническая диагностика и неразрушающий контроль призваны обеспечить выполнение одного из первостепенных жизненных условий - условия безопасности жизнедеятельности. Методы и средства технической диагностики являются неотъемлемой частью стадий разработки, изготовления и эксплуатации объектов технического назначения. Ошибки на стадии разработки, неисправности при эксплуатации, связанные с не выявленными дефектами технических систем, устройств, оборудования, или некачественными материалами, применяемыми для изготовления ответственных изделий, всегда приводят к серьезным последствиям. В промышленно развитых странах убытки только от усталостного разрушения и коррозии промышленных объектов исчисляются сотнями млрд. долл. в год. По оценкам экспертов данный показатель в нашей стране имеет более высокое значение.
Наиболее распространенным на сегодняшний день методом локальной дефектоскопии является ультразвуковой метод, который занимает 31,57% доли рынка [1]. Однако такой метод обладает рядом существенных недостатков. Так, как правило, ультразвуковая дефектоскопия не может дать ответ на вопрос о реальных размерах дефекта, лишь о его отражательной способности в направлении приемника. Эти величины коррелируют, но не для всех типов дефектов. Кроме того, некоторые дефекты практически невозможно выявить ультразвуковым методом в силу их характера, формы или расположения в объекте контроля. Практически невозможно производить достоверный ультразвуковой контроль металлов с крупнозернистой структурой, таких как чугун или аустенитный сварной шов (толщиной свыше 60 мм) из-за большого рассеяния и сильного затухания ультразвука. Кроме того, затруднителен контроль малых деталей или деталей со сложной формой. Также затруднен ультразвуковой контроль сварных соединений из разнородных сталей (например, аустенитных сталей с перлитными сталями) ввиду крайней неоднородности металла сварного шва и основного металла. Другой проблемой является то, что оборудование для ультразвуковой дефектоскопии хоть и является относительно мобильным, при этом все равно обладает большими размерами и существенной зависимостью от источников электроэнергии. Также, ввиду некоторой сложности и особенностей работы, на основе ультразвуковых дефектоскопов не представляется возможным создавать полуавтономные датчики или сигнализации для постоянного контроля работающих систем. Затруднено использование ультразвуковых систем в условиях повышенной радиации, например в активной зоне атомных реакторов или в других опасных зонах. Затруднено использование ультразвуковых систем на объектах в процессе их эксплуатации, особенно трубных магистралей или несущих конструкций из-за присутствующей вибрации.
Другим возможным подходом может быть использование рентгеновской дефектоскопии. Данный метод занимает порядка 30% рынка [1]. Однако, несмотря на высокую точность, данный метод крайне сложен в применении и область такого применения существенно ограничена.
Распространенным методом дефектоскопии является также оптический метод — 21% рынка [1], однако по очевидным причинам данный метод имеет очень узкую область применения.
Иной подход— использование методов электрической дефектоскопии, к которым относится также метод, лежащий в основе настоящего изобретения. Данный метод менее популярен, нежели два вышеописанных и занимает порядка 17,64% рынка [2].
Можно условно разделить методы электромагнитной дефектоскопии на активные и пассивные. К пассивным методам относятся методы, основанные на измерении таких параметров, как емкость или электрическое сопротивление. Однако такие методы обладают низкой точностью и возникают существенные трудности при разработке усилителей для таких систем, а также при работе с неоднородными материалами, в частности сварными швами.
К активным методам относятся методы, основанные на приложении напряжения или пропускании через исследуемый объект электрического тока, при одновременном измерении различных величин. Данные методы по ряду конструктивных особенностей являются наиболее близкими аналогами к заявленному решению. Примерами таких методов являются решения, раскрытые в патентах US 8466687 В2, US 5486767 A, JP HI 0902 И А и другие. Данные методы обладают высокой точностью и широкой областью применения. Во многих отраслях промышленности, такие методы успешно заменяют ультразвуковые, рентгеноструктурные и оптические методы. Однако, из-за необходимости пропускания электрического тока или приложения электрического напряжения, применения данных методов становится невозможным, например, при исследовании баков под давлением с взрывоопасными веществами, трубных сварных швов в использующихся нефтегазовых магистралях, в активной зоне атомных реакторов— в общем, в любой области, где пропускание тока или приложение напряжения является крайне опасным и не допускается.
Задачей настоящего изобретения является разработка принципиально нового метода пассивной электромагнитной дефектоскопии, основанного на измерении контактной разности потенциалов, при этом не требующего пропускания электрического тока или приложения напряжения. Соответственно можно также переформулировать задачу, как расширение арсенала технических средств и расширение области применения таких средств.
Другой задачей настоящего изобретения является создание различных устройств для обнаружения локальных дефектов, использующих данный метод.
Так как решается задача создания метода и устройств для его реализации впервые, то основной технический результат заключается в реализации назначения настоящего изобретения— обнаружении локальных дефектов.
Дополнительно, реализация заявленных устройств использующих настоящий способ обеспечивает существенное расширение области их возможного применения— возможность применения в активной зоне реакторов, в баках под давлением, в трубных соединениях нефтегазовых магистралей, в условиях высокого давления или наоборот сильно разреженной среде, в помещениях с повышенным радиационным фоном- в условиях ограниченного доступа.
Дополнительно, в сравнении с ультразвуковыми методами обеспечивается повышение точности для некоторых случаев применения, а также обеспечение независимости от источников проводного электропитания для всех областей применения.
Дополнительно, обеспечивается возможность создания полуавтономных и автономных систем дефектоскопии.
Задача решается за счет того, что:
Способ оценки разности потенциалов между точками объекта диагностики, для выявления дефектов, включающий:
- декомпозицию сигнала при помощи математических интегральных
преобразований;
- выделение приборного шума и шумов, обусловленных внешними
источниками;
- сравнение АЧХ регистрируемого сигнала с АЧХ сигнала, полученного для аналогичного материала без дефектов;
- определение на основании такого сравнения наличия или отсутствия локальных дефектов, а также их характеристик.
Способ, также отличающийся тем, что для спектрального анализа сигналов используются временные окна;
Устройство для дефектоскопии, включающее:
- корпус, выполненный с возможностью фиксации на объекте диагностики заключающий в себя:
по меньшей мере два преобразователя, усилитель сигнала,
АЦП,
передатчик,
источник питания;
- обрабатывающее устройство, содержащее приемник;
при этом
обрабатывающее устройство выполнено с возможностью реализации способа, упоминавшегося выше; обрабатывающее устройство вьшолнено с возможностью сигнализировать о превышении контрольно-допустимого значения сигнала, указывающего на наличие локального дефекта.
Устройство, также отличающееся тем, что передатчик передает сигнал на приемник с использованием одного из следующих форматов GSM, LTE, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee.
Устройство, также отличающееся тем, что чувствительный элемент
преобразователя имеет вид остроконечной иглы.
Устройство, также отличающееся тем, что корпус выполнен герметичным, ударопрочным и/или термостойким.
Устройство, также отличающееся тем, что обрабатывающее устройство содержит микропроцессор.
Устройство для дефектоскопии, включающее:
- корпус с приспособлением для транспортировки и элементами управления, заключающий в себя:
по меньшей мере два преобразователя роликового типа,
усилитель сигнала,
приемопередатчик,
- источник питания;
- обрабатьшающее устройство;
при этом
обрабатывающее устройство вьшолнено с возможностью реализации способа упоминавшегося выше;
обрабатьшающее устройство вьшолнено с возможностью сигнализировать о наличии локального дефекта в объекте диагностики при превышении контрольно- допустимого значения;
обрабатьшающее устройство и источник питания связаны с
приемопередатчиком.
Устройств, также отличающееся тем, что имеет три преобразователя сигнала.
Устройство, также отличающееся тем, что обрабатьшающее устройство и источник питания связаны с приемопередатчиком при помощи проводов.
Устройство, также отличающееся тем, что обрабатывающее устройство содержит микропроцессор.
Система эксплуатации и обслуживания устройств для дефектоскопии, включающая:
- совокупность устройств описанных выше;
- сервис хранения данных;
- конечные устройства пользователей;
- центр контроля и обслуживания,
при этом,
совокупность устройств связаны с сервисом хранения данных, так, что могут передавать на него данные обработки сигналов и данные об обнаружении локальных дефектов, а также получать от него обновления и/или иную
информацию;
сервис хранения данных позволяет конечным устройствам пользователей получать данные о дефектах от соответствующих этим пользователям;
центр контроля и обслуживания имеет доступ к данным сервиса хранения данных и выполнен с возможностью анализа собранных сервисом хранения данных, а также с возможность передачи на сервис хранения данных обновления для устройств и/или полученной для образца-свидетеля, или для аналогичного материала без дефектов АЧХ сигнала.
Система, также отличающаяся тем, что сервис хранения данных представляет собой облачный сервис хранения данных.
Система, также отличающаяся тем, что для анализа данных центром контроля и обслуживания применяются системы с элементами машинного обучения.
Система, также отличающаяся тем, что конечные устройства пользователей могут представлять собой мобильные устройства или компьютеры.
Вышеуказанные атрибуты, черты и преимущества настоящего изобретения, а также способы их достижения, станут более ясными и понятными после ознакомления со следующим описанием способов и форм реализации изобретения, дополненного соответствующими чертежами, в которых:
Фиг. 1— структурная схема варианта выполнения сканирующего
дефектоскопа.
Фиг. 2— структурная схема варианта выполнения полуавтоматического дефектоскопа (сигнализации).
Фиг. 3— структурная схема варианта осуществления системы
дефектоскопии и контроля.
Фиг. 4— иллюстрация к описанию обработки сигналов.
Фиг. 5— иллюстрация к описанию обработки сигналов.
Фиг. 6— иллюстрация к описанию обработки сигналов.
Фиг. 7— иллюстрация к описанию обработки сигналов.
Фиг. 8— иллюстрация к описанию обработки сигналов.
Стоит пояснить ряд терминов и определений для целей настоящего описания.
Электрофизические преобразователи, контакты, контакты-преобразователи в дальнейшем описании являются эквивалентными терминами.
Контактная разность потенциалов в настоящем описании это разность потенциалов между двумя точками объекта диагностики, которая возникает в результате нагружения объекта и ввиду квантово-механических эффектов.
Объект контроля в дальнейшем описании это металлический объект, для которого необходимо определить наличие или отсутствие локальных дефектов, их тип и размер. Таким объектом может быть бак под давлением, сварной шов, стойка морской нефтяной платформы на большой глубине и т.д.
На Фиг. 1 приведено изображение предпочтительного варианта осуществления прибора для сканирования поверхностей на предмет наличия локальных дефектов. Изображен объект контроля (1), находящийся в контакте с предпочтительно тремя электрофизическими преобразователями (2). Все преобразователи (2) через мультиплексор (3) соединяются с аппаратным усилителем сигнала (4). Усилитель (4) соединяется с аналогово-цифровым преобразователем (АЦП) (5). АЦП (5) соединен с блоком обработки цифровой информации (6), который имеет обратную связь с мультиплексором (3) для целей переключения каналов, а также блоком представления цифровой информации (7). Предпочтительно, блок представления цифровой информации (7) является экраном. Также блок цифровой обработки информации (6) соединен с приемопередающем модулем, включающим блок (8) обмена информации с внешними устройствами, а также, предпочтительно, но не ограничиваясь разъем microUSB (или USB, или любой иной распространенный разъем, в зависимости от целей и задач) - А, а также беспроводной модуль - Б. Беспроводной модуль Б предпочтительно работает на частотах Wi-Fi, однако может быть выполнен и иначе. Например, блок Б может быть Bluetooth модулем или ZigBee модулем или иным распространенным модулем, таким как GSM или LTE. Посредством одного из описанных модулей (А или Б), а также с использованием блока (8) обмена информацией с внешними устройствами осуществляется связь блока обработки цифровой информации (6) с внешним обрабатывающим модулем (9), таким как, например, персональный компьютер (ПК). При этом, внешний обрабатывающий модуль (9) предпочтительно имеет также средства ввода/вывода информации, например экран и клавиатуру с мышью, или сенсорный экран или различные их сочетания. Предпочтительно, модуль (9) также имеет собственные средства связи и средства, обеспечивающие выход в сеть интернет или спутниковую связь.
На Фиг. 2 приведено изображение предпочтительного варианта реализации полуавтоматического устройства для дефектоскопии. Аналогично со сканирующим вариантом (Фиг. 1), полуавтоматический вариант имеет несколько электрофизических преобразователей (2) соединенных с объектом контроля (1). Электрофизические преобразователи (2) через мультиплексор (3) соединены с аппаратным усилителем (4), как и в сканирующем варианте. Стоит отметить, что число электрофизических преобразователей (2) в полуавтоматическом варианте выполнения будет существенно больше, нежели количество таких преобразователей (2) в сканирующем варианте. Это обусловлено тем, что в полуавтоматическом варианте контакты (2) статичны и должны покрывать всю требуемую для контроля поверхность. Аппаратный усилитель (4) соединен с АЦП (5), который в свою очередь соединен с передающим блоком (10), передающий блок (10) взаимодействует с блоком приема цифровой информации (11). Также, все вышеописанные блоки соединяются при помощи шины с модулем управления (12), который предпочтительно представляет собой микропроцессор. Вся связь с центром управления и контроля осуществляется через приемопередающую пару (10-11). При этом центр управления и контроля с необходимостью включает в себя, по меньшей мере, блок обработки цифровой информации (6), блок представления информации (7), модуль обмена данными с внешней средой (13), который предпочтительно представляет собой модуль связи с сетью Интернет. Блок представления информации (7) предпочтительно представляет собой экран, или сенсорный экран.
На Фиг. 3 представлено схематичное изображение предпочтительного варианта осуществления комплекса дефектоскопии. Комплекс содержит множество описанных выше устройств дефектоскопии (15), соединенных с сервисом обмена информации (14), например облачным сервисом данных. Доступ к данным сервиса (14) имеется у разработчика устройств (16), осуществляющего контроль работы, сопровождение, поддержку и сбор статистики работы всего комплекса дефектоскопии. Выборочный доступ к данным сервиса (14) имеют также непосредственно эксплуататоры устройств, при помощи собственных устройств удаленного мониторинга, таких как, например, мобильные устройства (17), персональные компьютеры (18), иные устройства (19).
На Фиг. 4 приведено изображение, поясняющее обработку детектированного сигнала (20), полученного при одноосном растяжении алюминия технической чистоты, с помощью вейвлет-фильтра (график сдвинут вверх по оси ординат на 1,7 единиц). Шумовая составляющая сигнала (21) и полезный сигнал (22) сдвинуты вниз по оси ординат на одну единицу. В нижней части рисунка приведена диаграмма нагружения образца (23).
На Фиг. 5 приведено изображение первых десяти коэффициентов вейвлет- преобразования диагностического сигнала, приведенного в нижней части рисунка.
На Фиг. 6 приведено изображение амплитудно-частотной характеристики диагностического сигнала при малоцикловых усталостных испытаниях металлических пластин из Д16Т. Количество циклов 1,5*103 (а) и 3*103 (б). Амплитуда сигнала дана в микровольтах, частота - в герцах.
На Фиг. 7 показана АЧХ сигнала для диагностируемого объекта при усталостных испытаниях в исправном, частично исправном и неисправном состояниях.
На Фиг. 8 исключительно с целью подтверждения возможности реализации настоящего изобретения приведен вариант листинга программы обработки, созданной в среде MathCAD, приведенный лишь с целью понимания возможности осуществления изобретения.
Электрические свойства биметаллического контакта преобразователя с поверхностью зависят от качества обработки и чистоты поверхностей, плотности электронов в приповерхностном слое, особенностей электронной структуры металлов и ряда других факторов, что позволяет использовать электрический контакт в качестве чувствительного элемента. Чувствительный элемент служит для получения первичной информации о состоянии объекта. Важной функцией чувствительного элемента является преобразование внешнего воздействия в электрические сигналы.
Взаимодействие электрофизического преобразователя с поверхностью описывается статистическими законами. В зависимости от шероховатости поверхностей и величины приложенной нагрузки размер пятен реального контакта составляет от ОД до 10-40 мкм. На этих пятнах возникают давления, достигающие 10-20% от теоретической прочности материала [3]. С увеличением нагрузки рост площади реального контакта происходит в основном за счет увеличения числа пятен при незначительном возрастании их размеров. При использовании метода контактной потенциометрии другим важным вопросом является вопрос спектрального анализа диагностических сигналов [4-7].
Площадь реального биметаллического контакта составляет от 10"4 до 10"1 номинальной площади касания и даже при больших нагрузках не превышает 40%. Для пары металлов с различной твердостью площадь фактического контакта определяется свойствами более мягкого металла и геометрией поверхности твердого [8,9].
В случае контакта металлического преобразователя с поверхностью, имеющей окисные пленки, органические и другие загрязнения, образуется, так называемый, омический контакт [10]. В этом случае на границе раздела «металл- диэлектрик» не образуется потенциального барьера, если работа выхода электрона металла меньше энергии сродства к электрону полупроводника. Наличие и высота барьера зависят также от плотности и энергетического распределения поверхностных электронно- дырочных состояний полупроводника, образованных из-за присутствия на поверхности посторонних атомов. Есть и другая точка зрения, которая заключается в том, что при образовании омического контакта происходит инжекция электронов из металла в диэлектрик.
При использовании данного метода появляется возможность исследовать локальные поверхностные явления и изменения морфологии поверхностного слоя.
В предпочтительном варианте осуществления, способ обнаружения локальных дефектов применяется с одним из описанных устройств и включает в себя следующие этапы.
На начальном этапе необходимо провести подготовку поверхности — провести зачистку исследуемой поверхности от краски, ржавчины, налета— любого покрытия, которое может стать помехой для контакта с объектом диагностики. Однако возможен также вариант, в котором контакты (2) измерителя (будет пояснено далее) будут представлять собой иглы, тогда зачистка поверхности не потребуется, а потребуется лишь приложить некое давление на иглы, чтобы они продавили слой краски или ржавчины или налета.
После этого к поверхности прикладывают контакты (2) измерительного устройства, по меньшей мере два, а в предпочтительном варианте— три. В случае осуществления полуавтоматического контроля, контактов (2) может быть и гораздо больше, в зависимости от требуемой области контроля. Например, возможен вариант, что контакты (2) будут целиком покрывать некую поверхность или важный узел объекта диагностики.
В другом варианте осуществления возможно заранее установить на объект диагностики измерительные контакты-преобразователи (полуавтоматический контроль), снабженные системой передачи информации и зафиксировать их. После чего, дальнейшее вмешательство оператора не требуется— контакты будут снимать данные и передавать их в центр обработки. Передача таких данных может осуществляться как проводным, так и беспроводным способом. Возможен также вариант, когда данные будут записываться в ПЗУ (постоянное запоминающее устройство) и периодически сниматься оператором. ПЗУ может при этом быть выполнено в формате "черного ящика", то есть ударостойким и/или термостойким.
На втором этапе— этапе измерений, происходит поэтапно снятие сигнала разности потенциалов между контактами (2) и перемещение контактов (2)— сканирование. Для осуществления перемещения контактов - сканирования, оптимальной является форма контактов (2) в виде металлических роликов. В другом варианте осуществления (полуавтоматический контроль) сканирование и перемещение может не производится. В этом случае осуществляется контроль только заданного заранее участка объекта, например сварного шва, или несущего узла/детали.
После снятия значения разности потенциалов между контактами (2) в виде аналогового сигнала, данный сигнал подвергается аппаратному усилению при помощи усилителя (4), поступает на АЦП (5) и передается на обрабатывающий модуль (9) уже в цифровом виде. Передача сигнала может осуществляться как проводным, так и беспроводным методом, с использованием имеющихся средств приема передачи (8, А, Б).
Возможен вариант осуществления, когда промежуточный цифровой сигнал обрабатывается блоком обработки цифровой информации (6) и вьшодится при помощи средств (7). Например, это может быть грубо обработанный сигнал, дающий предварительное представление о наличие или отсутствии дефектов. Однако, возможны варианты осуществления, когда блок (6) проводит более подробную обработку данных.
Также, предусмотрена возможность добавления в состав устройств дефектоскопии в обоих описанных вариантах систем ввода информации или систем управления. Такие системы могут быть реализованы как в виде кнопочных панелей, так и в виде клавиатуры с мышью. В другом варианте, средство (7) может представлять собой сенсорный экран.
Следует отдельно описать возможный вариант осуществления способа обработки данных и выделения сигнала.
Вследствие малой энергии образующихся механических волн полезный сигнал имеет малую амплитуду и экранируется шумовой составляющей. С целью уменьшения влияния шумовой составляющей, в центре обработки, применяются разработанные способы обработки сигналов (Фиг. 4). На представленном рисунке видно влияние стадий последовательного нагружения образца на характер изменения сигнала: каждое последующее увеличение нагрузки приводит к его увеличению по модулю, а сброс нагрузки в конце эксперимента оказывает противоположное действие.
Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) позволяет выполнять переход от дискретного сигнала к дискретному спектру и наоборот и обладает хорошей частотной локализацией. Если электрический сигнал на выходе преобразователя представляет собой функцию времени Δφ(ί) конечной длительности (0 t Тк), а измерения в течение времени Гк производятся через равные временные интервалы t = TJn, то дискретное N- точечное преобразование Фурье для функции Δφ(ϋ) будет иметь вид:
JV- 1
Ф(к) = - У Δφ(η) e-i2irnfc/w . (1)
N £—i
Функция Ф(к) представляет собой частотный выход ДПФ в ЛУГОЙ точке спектра, где значение к находится в интервале от 0 до N-1. Число N представляет число отсчетов при вычислении ДПФ. В записи (формула 1) функция времени
Δφ(ί) УЖЕ дискретизирована и представляет собой и-й отсчет (значение) во временной области, где п также как и к изменяется в пределах от нуля до N-1.
Связь между дискретным сигналом и его дискретным преобразованием имеет вид:
Figure imgf000011_0001
где функция Δφη представлена в вид вектора.
Непрерывное вейвлет-преобразование есть интегральное преобразование, где под знаком интеграла стоит скалярное произведение функции диагностического сигнала Δφ( и базисных функций "ф (х) вида
Figure imgf000011_0002
параметр Ъ предназначен для сдвига функции по временной оси, а параметр а - для сдвига функции по оси частот. Непрерывное вейвлет-преобразование (НВП) представим в виде:
W(a, b) = а~2 J ψ (——J Αφ(χ)άχ. (4)
Базисные функции г а Ь (вейвлеты) являются вещественными, определены на некотором интервале и рассматриваются как масштабированные функции для невозмущенной функции Большие значения параметра а соответствуют низким частотам, малые - высоким. Математическая операция умножения на окно содержится в самой базисной функции, которая позволяет его сужать или расширять.
Подробную расчетную методику обработки сигналов можно найти в работах [10,11]. Чем выше уровень разложения, тем выше частота гармоник. Вейвлет-коэффициенты служат в дискретном преобразовании для масштабирования и локализации во времени вейвлет-функций, участвующих в разложении. При помощи вейвлет-фильтра можно выявить локальные особенности сигналов с привязкой их ко времени или пространственным координатам. Чем резче выражается «особенность» сигнала, тем сильнее она выделяется на спектрограмме и тем выше уровни вейвлет-коэффициентов. Вейвлет-спектрограммы отчетливо выделяют такие детали, как небольшие разрывы сигналов, изменение знака первой и второй производных, изменение частоты гармоник во времени и др. При механических испытаниях вейвлет- фильтры эффективно выделяют из спектра гармоники, связанные с релаксацией упругих напряжений. В этом случае в детектированном сигнале появляются локальные составляющие. В спектре часто наблюдается последовательное появление «сдвоенных» импульсов, имеющих противоположные знаки с высокими значениями амплитуды.
Вейвлет-спектр дает полное восстановление исходного сигнала. В процессе восстановлении сигнала можно применять фильтрацию, варьируя уровень детализации, что позволяет, например, исключать те же высокочастотные гармоники коэффициентов, выделяя отдельные фрагменты.
На рисунке 5 показан пример вейвлет-спектрограммы для диагностического сигнала, полученного при одноосном растяжении меди [13].
На рисунке 6 приведены АЧХ сигналов при усталостных испытаниях тонких металлических пластин из Д16Т. В начале испытаний АЧХ сигнала характеризуется небольшим значением амплитуды на уровне 1-2 мкВ (а). По мере роста усталостной трещины амплитуда заметно возрастает и при числе циклов, равном 3 103, достигает значений 60 мкВ (б).
К результатам усталостных испытаний применяется критерий годности изделия (сигнатурный критерий) и предельные значения параметров в диагностическом пространстве.
Для тонких дюралюминиевых пластин с концентраторами напряжений, испытанных на циклическую усталость на стенде ДГУ [14,15], в основу такого критерия положено значение длины видимой растущей трещины.
Интервал амплитуд диагностического сигнала был разделен на три поддиапазона, соответствующих трем условным состояниям:
1. объект контроля исправен (отсутствие видимых трещин);
2. объект контроля частично неисправен (рост трещины на стадии зарождения, длина трещины десятки-сотни мкм);
3. объект контроля неисправен (распространение трепшны, приводящей к разрушению образца, длина трещины нескольких мм).
Была получена амплитудо-частотная характеристика сигнала для каждого поддиапазона при помощи быстрого преобразования Фурье (рисунок 7).
Как видно из результатов спектрального анализа, АЧХ исправного объекта и АЧХ заведомо неисправного объекта с визуально-заметными повреждениями структуры (трещинами) в области концентратора напряжений отличается более чем на порядок.
На фигуре 8 представлены амплитудно-частотные характеристики диагностического сигнала для проводниковой меди, испытанной на растяжение при напряжениях близких к пределу текучести. Полученные с помощью выражения (формула 2) результаты показаны для значений п = к =100. Верхний график соответствует ДПФ для неочищенного сигнала, где вместе с информативной компонентой (трендом) присутствует шумовая составляющая. Нижний график построен для функции, которая предварительно обработана с помощью вейвлет-фильтра. При обработке использовались высокие значения коэффициентов разложения. Шумовая компонента была удалена алгебраическим вычитанием из экспериментальной зависимости функции, полученной после прохождения вейвлет-фильтра.
На фигуре 9 показан результат применения НВП при испытаниях проводниковой меди. Весь временной интервал испытаний был разбит на отдельные участки длительностью, равной одному часу. Для каждого такого участка на временной зависимости выделялся соответствующий временной интервал диагностического сигнала и проводился гармонический анализ. Число гармоник рассчитывалось по методике [4] и отображалось на экране виртуального прибора в виде ступенчатой функции (26). Для участка этой функции, указанного на графике курсором, число гармоник равно N=794.
На фигуре 10 показан результат обработки спектра диагностического сигнала временными окнами. Временные окна позволяют изучать особенности спектральных характеристик путем сдвига параметров окна относительно начала координат. Наибольшие искажения спектра получаются при использовании окна Ханна (верхний график). На этом рисунке показаны спектры для неочищенного сигнала. Результат применения окна Хемминга (средний график, для n = к = 500) похож на результат ДПФ для неочищенного сигнала. Использование окна Гаусса предоставляет возможность перехода к частотно-временному представлению, поскольку в этой функции содержится сомножитель, зависящий от времени. Пример построения диагностической модели для случая внутриреакторных испытаний рассмотрен в работе [14].
Стоит добавить, что вышеописанные примеры реализации способа обработки и выделения сигнала являются экспериментальными и получены в рамках лабораторных исследований.
Для целей практического применения настоящего способа (см. Фиг. 3), планируется использовать облачный сервис сбора данных (14). Тогда разработчик (16) получает возможность анализировать работу всех используемых комплексов дефектоскопии. Для целей выявления описанных выше сигналов, соответствующих локальным дефектам, а также повышения эффективности работы комплексов дефектоскопии предполагается использование анализирующих программных или аппаратных комплексов, в том числе с элементами машинного обучения. Такая обработка данных сервиса (14) позволит постоянно улучшать качество работы и открывать новые возможности для применения.
Так, достаточный объем статистики, собранной в процессе работы сервисов (14) и обработки этой статистики программно-аппаратными средствами позволит расширить область применения до, например, анализа новых материалов.
Таким образом, предпочтительным вариантом всей системы дефектоскопии является вариант с облачным сервисом хранения данных (14), объединяющим все устройства (15) дефектоскопии (как полуавтоматические, так и сканирующие).
К этому центру (14) имеют ограниченный (в соответствии с именующимися устройствами дефектоскопии) доступ клиенты со своих устройств (17, 18, 19).
С другой стороны, к облачному сервису имеется полный доступ со стороны разработчика (16). Таким образом, разработчик имеет возможность анализировать работу каждого устройства и на основании данного анализа готовить соответствующие обновления и или загружать дополнительные эталонные данные на сервис (14) для устройств (15).
Описанные в настоящей заявке устройства обработки, реализующие усиление сигнала предпочтительно выполнены в виде персональных компьютеров, однако для специалиста будут очевидны и другие возможности их выполнения. Так, устройства обработки могут быть реализованы на базе интегральных схем, ПЛИС или любым иным доступным способом.
На основании вышеописанных примеров осуществления специалисту станет очевиден огромный потенциал настоящего изобретения и все преимущества, которые следуют из возможности выявления дефектов на основе лишь «пассивных» измерений, без больших энергозатрат, сложных источников и мощного электроснабжения. Все это обеспечивается, в том числе и применимым методом обработки и анализа сигналов - способе обнаружения дефектов именно на основе уже существующей в образце разности потенциалов между различными точками.
Источники информации.
1. Nondestructive Test Equipment Market— Gaining Momentum with Evolving Technologies. Frost & Sullivan, 2013.
2. Global Non Destructive Testing Equipment Market Trends, Growth And Forecast Report Up To 2022: Radiant Insights, Inc Market Research Report - Radiantlnsights.com.
3. Тейбор Д. Современное состояние представлений о механизме трения//Проблемы трения и смазки.1981. Т.103. jV22. С.1-19.
4. Сурин В.И., Евстюхин Н.А., Оборин СБ. Спектральный анализ контактной разности потенциалов при длительных усталостных испытаниях сплава Д16Т// Научная сессия МИФИ. Аннотация докладов. М.: 2009. T.I. С.255. ISBN 5-7262-1042-1.
5. Евстюхин Н.А., Сурин В.И., Оборин СБ., Чебурков В.И. Использование методов измерений контактно-разностных потенциалов для изучения поверхностной деформации металлов и сплавов// Качество, инновации, образование и CALS- технологии. Материалы международного симпозиума. М.: Фонд "Качество", 2006. С. 160-163.
6. Сурин В.И., Евстюхин Н.А. Электрофизические методы неразрушающего контроля и исследования реакторных материалов. М: МИФИ, 167 с, 2008.
7. Дроздов Ю.Н., Арчегов В.Г., Смирнов В.И. Противозадирная стойкость трущихся тел. М.: Наука, 1981.
8. Денель А.К. Метод и средства термоэлектрического контроля. М: Машиностроение,
1979.
9. Бланк Т.В., Гольдберг Ю.А. Механизмы протекания тока в омических контактах металл-полу проводник//Физика и техника полупроводников, 2007, т.41, вып.11, с. 1281-1308.
10. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Пресс, 2004.
11. Кирьянов Д.В. Mathcad 12. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.
12. Сурин В.И., Оборин СБ. Обнаружение усталостных повреждений при многоцикловых испытаниях материалов//Динамика систем, механизмов и машин: Материалы VI
Международной научно-технической конференции. Омск: ОмГТУ. 2007. Кн.1. С. 345-348.
13. Сурин В.И., Занько В.И., Бирюков А.П. Диагностика образования и роста усталостных трещин в тонких металлических пластинах// Информационные технологии в проектировании и производстве- М.: ФГУП ВИМИ, выпуск 3 » 3, 2013г., с.71-77.
14. Сурин В.И., Арефинкина С.Е., Рябиковская Е.В. Диагностическая модель изделия для решения задач внутриреакторных испытаний//Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промьшшенного продукта (CAD/CAM/PDM-2014). Программа 14-й международной конференции. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, 2014, С. 3.

Claims

Формула изобретения Способ оценки разности потенциалов между двумя точками объекта
диагностики, для целей выявления дефектов, включающий:
- декомпозицию сигнала при помощи математических интегральных
преобразований;
- выделение приборного шума и шумов, обусловленных внешними
источниками;
- сравнение АЧХ обработанного сигнала с АЧХ сигнала, полученного для аналогичного материала без дефектов;
- определение на основании такого сравнения наличия или отсутствия локальных дефектов, а также их характеристик. Способ по п. 1, отличающийся тем, что 5 для спектрального анализа сигналов используются временные окна; Устройство для дефектоскопии, включающее:
- корпус, выполненный с возможностью фиксации на объекте диагностики заключающий в себя:
по меньшей мере два преобразователя, усилитель сигнала,
АЦП,
передатчик,
источник питания;
- обрабатывающее устройство, содержащее приемник;
при этом
обрабатывающее устройство вьшолнено с возможностью реализации способа по п. 1 ;
обрабатывающее устройство выполнено с возможностью сигнализировать о превышении контрольно-допустимого значения сигнала, указывающего на наличие локального дефекта. Устройство по п. 3, отличающееся тем, что передатчик передает сигнал на приемник с использованием одного из следующих форматов GSM, LTE, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee. Устройство по п. 3, отличающееся тем, что чувствительный элемент
преобразователя имеет вид остроконечной иглы. Устройство по п. 3, отличающееся тем, что корпус выполнен герметичным, ударопрочным и/или термостойким. Устройство по п. 3, отличающееся тем, что обрабатывающее устройство содержит микропроцессор. Устройство для дефектоскопии, включающее:
- корпус с приспособлением для транспортировки и элементами управления, заключающий в себя:
по меньшей мере два преобразователя роликового типа,
усилитель сигнала,
приемопередатчик,
- источник питания;
- обрабатывающее устройство;
при этом
обрабатывающее устройство вьшолнено с возможностью реализации способа по п. 1;
обрабатьгеающее устройство вьшолнено с возможностью сигнализировать о наличии локального дефекта в объекте диагностики при превышении
контрольно- допустимого значения.;
обрабатывающее устройство и источник питания связаны с
приемопередатчиком. Устройство по п. 8, отличающееся тем, что имеет три преобразователя сигнала. Устройство по п. 8, отличающееся тем, что обрабатывающее устройство и источник питания связаны с приемопередатчиком при помощи проводов. Устройство по п. 8, отличающееся тем, что обрабатывающее устройство содержит микропроцессор. Система эксплуатации и обслуживания устройств для дефектоскопии, включающая:
- совокупность устройств по п. 3 или п. 8;
- сервис хранения данных;
- конечные устройства пользователей;
- центр контроля и обслуживания,
при этом,
совокупность устройств по п. 3 или по п. 8 связаны с сервисом хранения данных, так, что могут передавать на него данные обработки сигналов и данные об обнаружении локальных дефектов, а также получать от него обновления и/или иную информацию;
сервис хранения данных позволяет конечным устройствам пользователей получать данные о дефектах от соответствующих этим пользователям
устройств по п. 3 или по п. 8;
центр контроля и обслуживания имеет доступ к данным сервиса хранения данных и вьшолнен с возможностью анализа собранных сервисом хранения данных, а также с возможность передачи на сервис хранения данных обновления для устройств по п. 3 или п. 8 и/или полученной для образца- свидетеля, или для аналогичного материала без дефектов АЧХ сигнала. Система по п. 12, отличающаяся тем, что сервис хранения данных представляет собой облачный сервис хранения данных. Система по п. 12, отличающаяся тем, что для анализа данных центром контроля и обслуживания применяются системы с элементами машинного обучения. Система по п. 12, отличающаяся тем, что конечные устройства пользователей могут представлять собой мобильные устройства или компьютеры.
PCT/RU2016/000213 2016-04-14 2016-04-14 Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты) WO2017180007A1 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/RU2016/000213 WO2017180007A1 (ru) 2016-04-14 2016-04-14 Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты)
RU2017143787A RU2017143787A (ru) 2016-04-14 2016-04-14 Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/RU2016/000213 WO2017180007A1 (ru) 2016-04-14 2016-04-14 Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017180007A1 true WO2017180007A1 (ru) 2017-10-19

Family

ID=60041734

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2016/000213 WO2017180007A1 (ru) 2016-04-14 2016-04-14 Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты)

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2017143787A (ru)
WO (1) WO2017180007A1 (ru)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004070355A2 (en) * 2003-02-03 2004-08-19 Qcept Technologies Inc. Wafer inspection using a nonvibrating contact potential difference probe (nonvibrating kelvin probe)
US20050212514A1 (en) * 2004-03-25 2005-09-29 Tohoku Techno Arch Co., Ltd. Method of non-destructive inspection of rear surface flaws and material characteristics using electromagnetic technique and apparatus therefor
RU2396999C1 (ru) * 2009-01-11 2010-08-20 Владислав Васильевич Горшков Шагокат
RU2435161C2 (ru) * 2006-05-24 2011-11-27 Эрбюс Операсьон (Сас) Устройство неразрушающего контроля конструкции при помощи вибрационного анализа

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004070355A2 (en) * 2003-02-03 2004-08-19 Qcept Technologies Inc. Wafer inspection using a nonvibrating contact potential difference probe (nonvibrating kelvin probe)
US20050212514A1 (en) * 2004-03-25 2005-09-29 Tohoku Techno Arch Co., Ltd. Method of non-destructive inspection of rear surface flaws and material characteristics using electromagnetic technique and apparatus therefor
RU2435161C2 (ru) * 2006-05-24 2011-11-27 Эрбюс Операсьон (Сас) Устройство неразрушающего контроля конструкции при помощи вибрационного анализа
RU2396999C1 (ru) * 2009-01-11 2010-08-20 Владислав Васильевич Горшков Шагокат

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
EVSTIUKHOV H. A. ET AL.: "Informatsionnoe obespechenie i rezultaty ustalostnykh ispytanii splavov na osnove aliuminiya", NATSIONALNYI ISSLEDOVATELSKII IADERNYI UNIVERSITET ''MIFI", 29 October 2013 (2013-10-29), Moscow *

Also Published As

Publication number Publication date
RU2017143787A (ru) 2019-06-17
RU2017143787A3 (ru) 2019-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ma et al. Pipeline in-line inspection method, instrumentation and data management
Carandente et al. The effect of complex defect profiles on the reflection of the fundamental torsional mode in pipes
Chen et al. On-line prognosis of fatigue crack propagation based on Gaussian weight-mixture proposal particle filter
Kulkarni et al. Structural health monitoring and damage prognosis in fatigue
de la Hermosa Gonzalez et al. Pattern recognition by wavelet transforms using macro fibre composites transducers
Guan et al. Probabilistic modeling and sizing of embedded flaws in ultrasonic non-destructive inspections for fatigue damage prognostics and structural integrity assessment
Cawley A development strategy for structural health monitoring applications
Zeng et al. Excitation of Lamb waves over a large frequency-thickness product range for corrosion detection
Mukherjee et al. A kriging-based magnetic flux leakage method for fast defect detection in massive pipelines
Yusa et al. Probabilistic analysis of electromagnetic acoustic resonance signals for the detection of pipe wall thinning
US20210156759A1 (en) Structural health monitoring system and method
Xu et al. Wavefield imaging of nonlinear ultrasonic Lamb waves for visualizing fatigue micro-cracks
WO2017180007A1 (ru) Способ локального обнаружения дефектов и устройство для реализации такого способа (варианты)
Núñez et al. Acoustic emission
Agyenim-Boateng et al. Determination of corrosion rate and remaining life of pressure vessel using ultrasonic thickness testing technique
Li et al. Physics-informed deep filtering of ultrasonic guided waves for incipient defect inspection of large-scale square tube structures
Bond Through the looking glass: The future for NDE?
Jang et al. Reference-free fatigue crack detection using deep long short-term memory network (DLSTM) and nonlinear ultrasonic modulation
Alqahtani et al. Forecasting and detection of fatigue cracks in polycrystalline alloys with ultrasonic testing via discrete wavelet transform
Rao et al. Structure fatigue crack length estimation and prediction using ultrasonic wave data based on ensemble linear regression and Paris’s law
Liu et al. Motion magnification-based nonlinear ultrasonic signal enhancement and its application to remaining fatigue life estimation of a steel padeye
Soleimanpour et al. Locating cracks in isotropic plates using nonlinear guided waves
Lim et al. Online fatigue crack quantification and prognosis using nonlinear ultrasonic modulation and artificial neural network
Stepinski Structural health monitoring of piping in nuclear power plants-A review of efficiency of existing methods
Li et al. Intelligent Evaluation of Crack detection with Laser Ultrasonic technique

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2017143787

Country of ref document: RU

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16898766

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16898766

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1