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      基于SROPL的金屬管道損傷諧波檢測方法研究

      2021-09-07 03:01:00趙以振王新華
      儀表技術(shù)與傳感器 2021年8期
      關(guān)鍵詞:鎖相共振諧波

      趙以振,王新華,楊 林,段 宇,王 昌

      (北京工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程與應(yīng)用電子技術(shù)學(xué)院,北京 100124)

      0 引言

      目前,管道內(nèi)檢測技術(shù)能夠?qū)χ靥卮蠊芫€損傷實現(xiàn)有效檢測,但過彎道時容易阻塞并且成本極其昂貴[1-2]。管道外檢測技術(shù)中瞬變電磁法能夠檢測壁厚減薄、管體裂紋等缺陷,但其信號存在衰減及不連續(xù)等問題[3];地磁檢測法基于環(huán)境磁場對管道實現(xiàn)被動式損傷檢測,但檢測信號非常微弱,極易受外界干擾[4];渦流檢測法通過主動施加激勵信號的方式增強(qiáng)檢測效果,但受趨膚效應(yīng)限制明顯[5]。此外,實際檢測過程中探頭的晃動、環(huán)境的噪聲等都會降低管道損傷目標(biāo)的辨識度,需要采用恰當(dāng)?shù)男盘柼幚硭惴ㄟM(jìn)行提取。Q. Song利用小波變換對磁場分量進(jìn)行分解與重構(gòu),識別出高壓管道的裂紋缺陷[6]。Y. Huang采用EMD算法對鋁合金焊縫中的氣孔缺陷進(jìn)行識別[7]。J. Bosse設(shè)計了傳感器陣列,采用MUSIC算法確定目標(biāo)信號源,實現(xiàn)了對平面金屬結(jié)構(gòu)中的損傷識別[8]。區(qū)別于傳統(tǒng)濾波方法,C. B. Wan采用雙穩(wěn)態(tài)SR方法轉(zhuǎn)移噪聲能量,實現(xiàn)了對磁異常目標(biāo)信號的提取[9]。

      本文提出一種諧波檢測方法,激勵信號同時具備多種頻率成分,并采用高靈敏度隧道磁阻(TMR)矢量傳感器陣列對回波信號并行采集。針對管道損傷處信號異常特征,采用變尺度自適應(yīng)時域隨機(jī)共振(SR)增強(qiáng)目標(biāo)信號能量,并通過量子遺傳算法(QGA)對系統(tǒng)模型的參數(shù)尋優(yōu),以實現(xiàn)噪聲、系統(tǒng)、信號的最佳協(xié)同。利用正交鎖相微弱信號放大作用,消除背景激勵場,將各矢量分量進(jìn)行陣列融合實現(xiàn)對管體損傷的識別。

      1 諧波檢測原理

      諧波檢測是一種基于調(diào)頻載波諧振原理的金屬管道損傷非接觸式電磁無損檢測方法。諧波激勵信號具備高頻和超低頻電磁波特性,能夠在提高檢測靈敏度與分辨率的同時克服金屬管壁的趨膚效應(yīng)限制,實現(xiàn)在役鐵磁性管道管體表面或亞表面的損傷檢測。諧波信號模型可表示為

      (1)

      式中:i為諧波分量合成個數(shù);Ai為幅值分量;fi為頻率分量;θi為初始相位。

      管體損傷在不同諧波成分激勵下會呈現(xiàn)局部信號異常,根據(jù)其矢量特征對管道徑向、軸向和周向三維信號采集,從而提取和辨識損傷源位置。檢測原理如圖1所示。

      圖1 諧波檢測原理

      2 損傷目標(biāo)辨識算法

      實際管道檢測過程工況復(fù)雜多變、干擾因素多,盡管諧波檢測能夠在一定程度上屏蔽環(huán)境噪聲,但目標(biāo)信號多以非線性、非平穩(wěn)、低信噪比的形式存在,導(dǎo)致目標(biāo)信號被淹沒,為損傷信號的有效辨識帶來不便。

      2.1 變尺度時域隨機(jī)共振

      隨機(jī)共振信號處理方法基于能量轉(zhuǎn)移機(jī)制,將噪聲能量轉(zhuǎn)移到目標(biāo)信號中并產(chǎn)生隨機(jī)共振譜峰,適用于強(qiáng)噪聲背景條件下微弱目標(biāo)信號的特征提取和檢測[10]。經(jīng)典非線性雙穩(wěn)態(tài)郎之萬模型可表示為:

      (2)

      式中:x(t)為系統(tǒng)輸出信號;s(t)為輸入信號;n(t)為噪聲;U(x)為勢函數(shù);a和b為非負(fù)系統(tǒng)參數(shù)調(diào)節(jié)勢阱寬度和勢壘高度。

      隨機(jī)共振系統(tǒng)作用的前提條件之一是滿足絕熱近似理論的小參數(shù)信號特征,而實際諧波檢測信號屬于寬頻大參數(shù)信號。因此,對采集信號進(jìn)行頻域線性尺度壓縮,調(diào)制到小參數(shù)范圍內(nèi)并采用四階龍格庫塔方法對共振系統(tǒng)解算[11],其表達(dá)式為:

      (3)

      式中:xn為第n個數(shù)據(jù)點(diǎn);a和b為非負(fù)系統(tǒng)參數(shù);h為變尺度積分步長;sn為含有噪聲的實際信號。

      隨機(jī)共振系統(tǒng)處理后的信號在時域會發(fā)生畸變,而管道損傷目標(biāo)信號辨識更側(cè)重于時域信號。故引入恢復(fù)系統(tǒng)對時域信號還原,將函數(shù)對時間求一階導(dǎo)數(shù),可表示為

      r(x)=-ax+bx3

      (4)

      2.2 量子遺傳算法

      為實現(xiàn)隨機(jī)共振系統(tǒng)的理想輸出狀態(tài),采用量子遺傳算法對雙穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)a、b和尺度參數(shù)h尋優(yōu)。將量子態(tài)引入到遺傳編碼中,利用量子門的旋轉(zhuǎn)策略實現(xiàn)進(jìn)化和更新,規(guī)避了人工選擇參數(shù)誤差大的缺點(diǎn),以更小的種群規(guī)模和更短的尋優(yōu)時間實現(xiàn)參數(shù)最優(yōu)解[12],步驟如下:

      (1)確定隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)與尺度的尋優(yōu)區(qū)間,設(shè)置種群規(guī)模、最大遺傳代數(shù)與二進(jìn)制量子編碼長度;

      (3)計算種群中個體的概率幅,觀測量子態(tài)并進(jìn)行適應(yīng)度計算,將最優(yōu)適應(yīng)度解的染色體保留,并作為下次循環(huán)的初始群;

      (4)將信噪比(SNR)作為適應(yīng)度評價函數(shù),可表示為

      SNR=10lg(Ps/Pn)

      (5)

      式中:SNR單位為dB;Ps和Pn分別為信號和噪聲的有效功率。

      (5)判斷當(dāng)前最優(yōu)解是否符合終止條件,若是則退出算法并輸出當(dāng)前解,若否則繼續(xù)執(zhí)行下一步;

      (6)采用量子旋轉(zhuǎn)門更新策略對遺傳代進(jìn)化并更新,返回步驟(3)重復(fù)執(zhí)行。

      2.3 正交鎖相(OPL)陣列融合

      諧波檢測帶來優(yōu)勢的同時,會引入激勵信號場。根據(jù)電磁檢測原理,采集信號中不會引入激勵信號以外的其他頻率成分,因此固定可控。采用相關(guān)性檢測原理能夠有效抑制激勵背景場,從而提取損傷信號,原理如圖2所示。

      圖2 正交鎖相原理圖

      正交鎖相的核心是相敏檢波和積分器,分別由模擬乘法器和低通濾波器實現(xiàn)[13]。假設(shè)輸入諧波信號為

      S(t)=Asin(ω0t+φ)+Bsin(ω1t+φ)+N(t)

      (6)

      參考信號為

      R(t)=Csin(ω2t+φ+θ)

      (7)

      式中:A、B、C為幅值;φ為初始相位;ω為角頻率;N(t)為模擬噪聲;θ為參考信號與諧波信號的相位差。

      在實際檢測信號相位角未知的條件下,采用正交方法消除相位差的影響。將輸入信號與參考信號相乘得到輸出信號V(t),同時將參考信號自身正交后的R⊥(t)再次與輸入信號相乘得到正交輸出信號V⊥(t),表示為:

      (8)

      解調(diào)后的信號中包含直流信號項、差頻信號項和倍頻信號項。當(dāng)ω0=ω2時,采用低通濾波器并設(shè)置恰當(dāng)?shù)慕刂诡l率,可化簡為

      (9)

      同理,當(dāng)ω1=ω2時,可得B·C項。

      諧波磁場作為空間連續(xù)矢量場,采用張量模陣列融合方法,發(fā)揮矢量傳感器陣列優(yōu)勢,進(jìn)一步消除空間信號姿態(tài)帶來的誤差[14-15]。假設(shè)諧波磁場H=[Hx,Hy,Hz],其全張量G表示為

      (10)

      將傳感器各軸矢量信號融合得出張量G模量的極大值,從而對異常信號邊界進(jìn)行確定,能夠更直觀表征管道損傷目標(biāo)信號Starget:

      (11)

      3 仿真分析

      為驗證諧波檢測管道損傷識別算法的有效性,采用經(jīng)典磁偶極子理論與調(diào)頻載波理論構(gòu)建信號模型,表示為

      (12)

      式中:μ0為真空磁導(dǎo)率;M為磁偶極子量級大小的磁矩;r為原點(diǎn)到檢測點(diǎn)的矢徑;r=|r|;Ai、fi、θi分別為諧波分量的幅值、頻率、初始相位;n(t)為噪聲。

      仿真時,設(shè)計兩處磁偶極子損傷源信號模擬實際管道缺陷位置,垂直檢測高度1 m,水平檢測長度5 m,矢量磁矩[277,-29,726]A·m2,諧波分量1的幅值2、頻率23 Hz、初始相位0,諧波分量2的幅值3、頻率1 000 Hz、初始相位0,加入的噪聲SNR=2 dB。檢測陣列中心探頭采集的數(shù)據(jù)歸一化后如圖3所示,可以看出損傷目標(biāo)被完全淹沒,不能直接識別。

      圖3 仿真檢測數(shù)據(jù)

      由于仿真采樣頻率高,先采用四階巴特沃斯低通濾波對信號選頻,截止頻率fs為5 000 Hz。采用量子遺傳算法對隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)尋優(yōu),并采用SNR作為適應(yīng)度函數(shù),各參數(shù)區(qū)間分別設(shè)置為a(0,10],b[10,20],h×fs[5 000,10 000]。設(shè)置最大遺傳代數(shù)30,種群大小50,染色體長度20,系統(tǒng)輸出最優(yōu)解如表1所示。

      表1 隨機(jī)共振最優(yōu)解

      通過該算法處理,信號SNR提高了9.6倍。以陣列中心傳感器徑向信號為例,時域恢復(fù)后如圖4所示。

      圖4 中心傳感器徑向信號

      采用正交鎖相信號處理方法將激勵信號固有頻率消除,參考信號設(shè)置為

      (13)

      式中:fj=1,2分別對應(yīng)諧波激勵信號中的高頻和低頻。

      以陣列中心傳感器的三軸信號為研究對象,為保證算法完備性,將同頻參考信號的高頻成分和低頻成分分別與采集信號的每個維度進(jìn)行相敏檢波,將參考信號各自平移π/2后再次與采集信號相敏檢波,積分器截止頻率均為15 Hz,結(jié)果如圖5所示。

      圖5 損傷目標(biāo)識別

      從圖5可以看出,軸向和徑向信號相對于周向信號更加明顯,但不同損傷信號的敏感方向有所區(qū)別,會導(dǎo)致目標(biāo)判別不直觀。因此,將矢量探頭陣列數(shù)據(jù)進(jìn)行張量模量融合,對目標(biāo)信號進(jìn)行了有效提取,如圖6所示。

      圖6 張量模量陣列融合

      此外,通過仿真研究發(fā)現(xiàn),算法有效性與SNR有直接關(guān)系。當(dāng)SNR≤5 dB時,目標(biāo)信號混疊嚴(yán)重,算法失效;隨著信噪比提高,當(dāng)SNR≥20 dB時,目標(biāo)信號能夠有效辨識,如圖7所示。在前述的諧波檢測管道損傷仿真模型中,采用量子遺傳隨機(jī)共振算法將SNR=2 dB提升至SNR>19 dB,再利用正交鎖相張量模量陣列融合算法實現(xiàn)了損傷目標(biāo)信號的提取,驗證了算法有效性。

      圖7 算法有效性對比

      4 實驗

      4.1 檢測平臺

      為檢驗管道損傷諧波檢測方法的有效性,搭建室內(nèi)實驗平臺。選用Q235無縫鋼管并預(yù)制模擬損傷,總長265 cm,外徑7.5 cm,壁厚0.5 cm。設(shè)計5陣元TMR三維矢量傳感器陣列,每軸信號以差分形式輸出,并行采樣頻率為6 000 Hz。激勵源輸出諧波分量設(shè)置為低頻23 Hz和高頻1 000 Hz,激勵電流為2.5 A。檢測過程中傳感器至管道上方的提離距離為28 cm,保持0.5 m/s速度勻速檢測。實驗平臺如圖8所示。

      圖8 實驗平臺

      4.2 結(jié)果分析

      5元矢量陣列檢測數(shù)據(jù)共15組,將中心傳感器三維數(shù)據(jù)作為對照,其余數(shù)據(jù)進(jìn)行陣列融合。經(jīng)多次實驗,檢測管段所得陣列中心傳感器的最優(yōu)原始信號如圖9(a)所示。以其徑向信號為研究對象,計算其頻譜如圖9(b)所示,為后續(xù)參考信號的設(shè)置提供頻率依據(jù)。此外,從圖9(b)中可以看出,除激勵信號固有頻率外,檢測數(shù)據(jù)沒有產(chǎn)生新的頻率信息。

      (a) 原始信號

      (b) 信號頻譜圖9 實驗信號處理

      截取管段中間部分的實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,共包含3處預(yù)制損傷,依次為軸向裂紋、周向刻槽和圓孔。首先將探頭數(shù)據(jù)進(jìn)行4 kHz低通濾波和歸一化處理,消除傳感器間固有偏置帶來的差異性;然后采用量子遺傳隨機(jī)共振算法對目標(biāo)信號增強(qiáng),提升采集數(shù)據(jù)的SNR;最后采用正交鎖相張量陣列融合的方法實現(xiàn)對目標(biāo)信號的有效辨識,信號處理算法流程如圖10所示。

      圖10 信號處理流程圖

      實際信號處理結(jié)果如圖11(a)所示,以其極大值作為損傷目標(biāo)辨識依據(jù),圖中共有3處波峰從左至右依次對應(yīng)圖11(b)中的1#、2#、3#管道損傷類型。

      (a)處理結(jié)果

      (b)損傷類型圖11 實際管道損傷類型及處理結(jié)果

      5 結(jié)論

      本文提出一種金屬管道損傷諧波檢測方法,系統(tǒng)中采用調(diào)頻載波合成激勵信號、矢量傳感器陣列采集回波信號,引入了變尺度隨機(jī)共振、量子遺傳算法和正交鎖相陣列融合。該方法能夠準(zhǔn)確辨識管道損傷目標(biāo),并通過仿真與實驗驗證了其有效性,可為金屬構(gòu)件損傷提供一種非接觸式電磁無損檢測方法。研究中還發(fā)現(xiàn),在信噪比低和損傷位置間隔小的工況下,會造成目標(biāo)信號混疊,將在提升系統(tǒng)和算法分辨率方面繼續(xù)研究。

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