基于新型信号处理的大提离下管道壁厚脉冲涡流检测方法

本发明涉及基于信号处理的大提离下管道壁厚脉冲涡流检测方法，具体涉及基于独立成分分析与高斯消噪的滤波方法和基于霍夫变换的特征提取方法的大提离下管道壁厚脉冲涡流检测方法。

背景技术：

1、带包覆层管道在石油、天然气和核电等工业领域中有着广泛的使用，其在输送石油、天然气和高温蒸汽等方面有着重要作用。然而，由于输送介质的腐蚀性以及高温高压的服役环境，管壁常常会遭到腐蚀，进而导致其壁厚减薄。当管道壁厚低于安全阀值时，管道可能会发生破裂从而造成重大的安全生产事故，因此对管道壁厚进行高精度的无损测量有着十分重要的实际意义。在使用传统的无损检测手段对管道壁厚进行测量时，往往首先需要拆卸掉其外围的包覆层再进行检测，这会大幅度提高检测的经济成本与时间成本，并且更为严重的是，检测周期加长造成的停机会给业主带来巨大的经济效益损失。所以发展无需拆卸包覆层的先进无损检测方法和技术至关重要。

2、自20世纪70年代以来，脉冲涡流检测技术作为无损检测领域内的热门研究方法之一，由于其可进行非接触检测等优点，近年来在带包覆层管道的检测方面得到了大量的关注。在对带包覆层管道进行检测时，脉冲涡流检测方法需要将探头放置于管道上方较大提离处。但是当探头处于较大提离位置时，脉冲涡流检测信号将会变得十分微弱，极易受到噪声干扰，因此发展新型信号处理方法，提高脉冲涡流检测信号的信噪比就显得十分重要。此外，脉冲涡流信号的特征提取受到管道壁厚的影响，而管道壁厚是未知的，因此脉冲涡流检测信号的特征难以做到自适应地提取，因此发展新型自适应的信号特征提取方法和信号特征量也是脉冲涡流检测方法在大提离下管道壁厚检测应用上的关键一环。

技术实现思路

1、为了实现大提离下对管道壁厚进行快速准确检测的目标，本发明提供了一种基于新型信号处理的大提离下管道壁厚脉冲涡流检测方法，该方法为基于独立成分分析与高斯滤波的信号处理方法和基于霍夫变换的脉冲涡流检测信号自适应特征提取方法，该方法由独立成分分析方法、高斯滤波和霍夫变换组成；实现该方法时，将脉冲涡流检测探头置于管道待检测处，给脉冲涡流检测实验装置设置合适的激励参数，在一定的提离条件下得到相应的原始检测信号；然后利用独立成分分析方法对原始信号中的工频干扰进行分离；在分离完成之后，紧接着利用一维高斯滤波对检测信号中的高斯白噪声进行压制；最后，利用霍夫变换自适应提取脉冲涡流检测信号特征量，并结合标定曲线计算得到相应的管道壁厚。本发明方法可以滤除脉冲涡流检测信号中的工频干扰和高斯噪声，大幅提升检测信号的信噪比，并自适应地提取信号的特征量，这为大提离下管道壁厚的检测提供了快速和准确的方法，具有很高的实际工程应用价值和良好的应用和发展前景。

2、为了达到以上目的，本发明采用如下技术方案：

3、基于新型信号处理的大提离下管道壁厚脉冲涡流检测方法，包括如下步骤：

4、步骤1：搭建脉冲涡流检测实验装置，脉冲涡流检测实验装置包括脉冲涡流检测探头，与脉冲涡流检测探头连接的大功率激励源和差分放大器，与差分放大器连接的信号采集卡；并将脉冲涡流检测探头置于管道待检测处上方预设提离处，根据管道的设计壁厚给大功率激励源设置相应的激励信号激励频率(0.5～16hz)和激励幅值(10～20v)，并将该激励信号施加到脉冲涡流检测探头的激励线圈上，随后脉冲涡流检测探头的检出线圈会捕捉到相应的检测信号，检测信号经过差分放大器放大和信号采集卡进行量化后即得到管道待检测处对应的原始脉冲涡流检测信号u0(t)；

5、步骤2：利用正交正弦基及其高次谐波构造参考工频干扰信号n(t)，其表达式如式(1)所示，

6、

7、其中f表示工频干扰的基频，t表示时间，k表示工频干扰谐波的最高阶数，k由原始脉冲涡流检测信号u0(t)进行傅里叶变换后决定；

8、步骤3：利用原始脉冲涡流检测信号u0(t)和参考工频干扰信号n(t)构造独立成分分析模型，其表达式如式(2)所示，

9、

10、式中：s表示独立分量矩阵，其包含k+1个分量：s1(t) s2(t) … sk+1(t)，a表示独立分量的混合矩阵；

11、步骤4：利用快速独立成分分析方法对式(2)进行求解得到独立分量矩阵s，并计算出独立分量矩阵s的每个分量与原始脉冲涡流检测信号u0(t)的相关系数ri，其表达式如式(3)所示，

12、

13、其中cov()表示协方差，var()表示方差；接下来找到最大的相关系数对应的下标imax，simax(t)即为消除工频干扰后的脉冲涡流检测信号u1(t)；

14、步骤5：对u1(t)利用高斯滤波方法进行滤波得到最终滤除噪声的脉冲涡流检测信号u(t)，进行高斯滤波的表达式如式(4)所示，

15、

16、式中表示卷积运算；g表示均值为零的高斯卷积核；

17、步骤6：对u(t)取常用对数并利用霍夫变换将lg[u(t)]的每一个采样点(ti,lg[ui])变换到霍夫空间中，下标i表示采样点序号，变换表达式如式(5)所示，

18、ρij＝ticos(θj)+lg[ui]sin(θj) i＝1,2,…,m j＝1,2,…,n (5)

19、式中θj表示经过采样点i的任一直线的垂线与时间轴的夹角，ρij表示经过采样点(ti,lg[ui])且其垂线与时间轴夹角为θj的直线与坐标原点的垂直距离，m表示信号采样点的个数，n表示θj的个数；

20、以θ和ρ分别为横、纵坐标构成霍夫空间，经过变换后将得到霍夫空间中的m×n个点，然后将霍夫空间等分为若干子区域，统计每一个子区域内包含的点数，提取包含点数最多的子区域的中心点横坐标θ0作为管道待检测处脉冲涡流检测信号的特征值，该特征值与管道的壁厚相关，故称之为壁厚角；

21、步骤7：制作不同壁厚的管道标定试件，使用上述步骤1～步骤6在标定试件上测得的标定曲线d＝f(θ)，其中d表示管道壁厚，θ表示自适应特征量壁厚角，将在管道待测点处提取出的特征值θ0代入标定曲线d＝f(θ)中，经过计算即得到待测点处的壁厚值。

22、优选的，步骤6中θj取值为一系列离散值，由于脉冲涡流信号晚期呈现下降趋势，故式中θj的取值范围取1°到89°，采样点步长根据所需精度进行调节。

23、优选的，步骤5中g的长度根据激励频率和采样频率进行调整，方差根据所需的滤波效果进行调节。

24、与现有技术相比，本发明的优点如下：

25、1)由于结合了基于独立成分分析的工频干扰消除方法和基于高斯滤波的随机噪声消除方法，本发明方法可以同时去除脉冲涡流检测信号中的工频干扰和随机噪声，大大提高了检测信号的信噪比，此外，得益于高斯滤波对随机噪声优异的抑制效果，本发明方法与传统的滤波方法相比无需平均滤波预处理，因此大幅缩短了检测时间，显著提高了检测效率；

26、2)由于霍夫变换将原空间(t,u)中的直线识别问题转换成了霍夫空间(θ,ρ)中的统计峰值问题，因此本发明方法无需脉冲涡流检测信号波形的相关先验知识并且对于检测信号中的噪声不敏感，是一种自适应且效果稳定的特征提取方法。