脉冲涡流无损检测的系统判别法

脉冲涡流无损检测的系统判别法

彭炜淞刘幸幸

东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318

摘要：无损检测技术已经广泛使用在工程领域。近十年来，尤其是涡流无损检测应用在金属的缺陷检测上。有效的无损检测系统能检测结构中是否有缺陷，将测到的缺陷分类为特定类型，甚至量化缺陷细节，例如位置，大小，方向。本文我们对缺陷模型还使用了Fisher判别分析（FDA）和Fisher判别函数方进行分类，有一定创新性。通过仿真结果验证所提出方法的可靠性和有效性，对实际应用提供理论支持和帮助。

关键词：无损检测，缺陷，FDA，Fisher判别，仿真验证

0引言

传统的涡流无损检测使用单频正弦波作为输入信号来激励被测结构。脉冲涡流无损检测是最近发展起来的一种新技术，它不用单一频率的正弦波，而是用脉冲线圈激励给结构检测。一个脉冲激励是由宽频组成，因为激励的频率可以决定涡流穿透被测结构的深度，因此可以对不同深度进行检测。这使得对结构表面和亚表面缺陷特点进行检测成为可能。因为缺陷和导电性以及检测结构的尺寸变化可以产生差分信号的变化，所以基于差分信号的无损检测方法已经广泛的应用于检测和分类机构中的缺陷。

1系统识别

系统识别是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型中，确定一个与被测系统等价的模型。当输入信号给系统一个激励，系统对输入信号的响应叫做输出信号，一般通过输入信号和系统的特点确定输出信号。系统识别可以从输入输出数据中确定一个系统的数学模型，以及表示系统的动态行为，并且这些数学模型的参数或函数的参数可以用于表示系统特征的不同特点。

2Fisher判别分析和Fisher判别方程

Fisher判别分析(FDA)和Fisher判别方程是与模型分类有关的方法。典型模型分类系统通过提取特征、判别分析、最大选择三个步骤将观测向量分配给若干类型中的一个。特征提取步骤是为了提高模型分类系统的鲁棒性，通过在不同的分类中减少参考向量的维数保留最重要信息。对这些信息进行降维，对每一类进行判别分析计算结果，判别函数的值是确定一个参考向量的后验概率属于一类和量化参考向量和这类的关系。

3基于系统分析方法的脉冲涡流无损检测

作为基于实验数据的模型方法，系统识别方法已经广泛的使用在不同科学和工程领域，对系统和结构建立数学模型便于理解系统和结构的行为，对不同输入响应预测系统或结构，甚至通过建立数学模型描述系统/结构的自动控制。对故障分析使用FDA和Fisher判别函数的模型分类法是一种成熟而且非常有效的技术，给定的观测向量由测试数据组成的，它反映被测系统或结构的工作条件。

4实验结果分析

图1所示，系统识别法对三个样本收集到的数据进行估算。

图1样本系统识别结果

图2所示，9个FDA向量和明确指出Fisher判别分析在三个不同的区域（第一区域的z(1)-z(3)，第二区域的z(4)-z(6)和第三区域的z(7)-z(9)）独立分析9个向量。利用FDA算法对脉冲涡流响应数据进行处理，算法过程中，选择贡献率最大的两个特征量（即特征量1和特征量2）对应的特征向量组成投影矩阵。在Fisher判别分析的二维坐标系中分析，每一个区域表示一个缺陷条件类型。除了9个训练向量，其他6个新的数据也分别正确放置到训练数据所在的区域，也就是其相应的缺陷。

图2第一组样本测试数据的FDA向量估值

实际上，这种现象是符合基于Fisher判别函数的最大选择的结果。显然，最大选择程序将新数据分配到正确的分类中。因此，对来自样本的实验数据的分析验证了该新的无损检测方法的有效性。

5总结

无损检测技术包括脉冲涡流无损检测以前在不同的工程领域应用的非常广。所有脉冲涡流技术都依赖激励产生响应的分析，以确定被测系统或结构的缺陷或工作环境。现有的技术对于这种分析是以在涡流传感器响应和参数之间的差分为基础的，参数是在没有缺陷条件下测得的涡流传感器的响应。

在最近研究中，一种创新技术对脉冲涡流无损检测的系统或结构响应的分析已经发展起来。不适用不同信号，一个系统识别方法应用在给被测系统或结构建立传递函数模型，识别传递函数模型参数用来反映系统或结构特点。

与广泛应用的差分信号分析，传递函数模型参数提供一个对系统或结构特点更准确的描述，可以更好的呈现系统或结构活跃动作真实机理，还可以减少测量误差和噪音的影响。而且，新的方法也对以识别传递函数模型参数为基础的缺陷模型分类使用了Fisher判别分析和相关的Fisher判别函数。这确保在训练数据组标记缺陷或工作分类目标信息可以满足在新数据组的工作条件的估值。从系统工程扩展的新方法已经用于铝样本两组无损检测实验。结果证明新技术的有效性，而且证明新方法在工程应用的潜力。这种方法将在完整结构的缺陷量化和结构检测中得到进一步研究。

参考文献

[1]王三胜,易忠,侯化安,石东.脉冲涡流无损检测技术及其用于航空航天材料缺陷检测的研究进展[J].航天器环境工程,2015,(03):307-312.

[2]AnganiC,ParkD,KimG,etal.Differentialpulsededdycurrentsensorforthedetectionofwallthinninginaninsulatedstainlesssteelpipe[J].JournalofAppliedPhysics,2010,107(9):09E72-709E720-723.

[3]武新军,张卿,沈功田.脉冲涡流无损检测技术综述[J].仪器仪表学报,2016,(08):1698-1712.

[4]何赟泽.电磁无损检测缺陷识别与评估新方法研究[D].国防科技大学,2012

[5]胡祥超.集成涡流无损检测系统设计与关键技术研究[D].国防科学技术大学,2012.