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基于模糊免疫算法的管道缺陷磁记忆识别_李远利
在金属管道检测中， 磁记忆检测作为唯一能实现早期诊断的一种无损检测技术，近年来受到越来越多的重视。通过磁记忆技术检测管道状态的根本任务， 在于对检测信号特征的准确提取，及从这些信号特征中分析识别出管道材料的大量相关信息。磁记忆检测技术的提出者——波波夫认为： 在金属材料应力集中区域，漏磁场强度的法向分量 Hp（y）会出现过零点、切向分量 Hp（x）会出现极大值;因此通过提取信号特征值 Hp（x）和 Hp（y）就能够确定被测材料的应力集中区。但在金属管道的实际检测中发现，仅仅依靠对 Hp（x）和 Hp（y）进行分析的方法不能有效区分管道表面光滑的普通应力集中区与管道中已经形成的宏观缺陷，也无法对缺陷的危害程度进行量化评估。近年来，不同的学者提出了其他一些分析方法， 但这些方法基本都是基于磁记忆检测信号的单个特征值， 通过人工设定一定的阈值来进行缺陷分析识别的。而由于磁记忆检测属于弱磁检测，检测环境等因素对信号的影响十分明显，因此这些方法普遍存在可靠性较低，误检、漏检率高的问题。当前，迫切需要深入分析研究信号多个不同特征值反映的不同管道状态信息，提出综合性的可靠分析方法，推动解决利用磁记忆检测信号对管道状态进行深入有效分析的问题。磁记忆信号的切向梯度 、法向梯度 及信号经小波多尺度分解后第一尺度细节分量幅度最大峰值 Hd 均是能够在一定程度上反映管道状态的信号特征值。为解决对金属管道材料的三种状态：宏观缺陷状态、应力集中状态及正常状态进行分析识别的问题， 本文综合 、 、Hd 三个信号特征值，将其组合为一个向量，通过构建基于模糊免疫算法的缺陷识别模型来分析此向量，以进行管道状态的有效识别。
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