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题名基于漏磁信号分析的储罐钢板缺陷尺寸评估
被引量：4
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作者
陈建升
杨涛
张宏杰
巩文东
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机构
天津工业大学机械工程学院
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2018年第9期114-118,共5页
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文摘
针对钢制储罐腐蚀缺陷的在线检测和评价,首先建立了以ARM单片机和磁场检测传感器为核心的漏磁信号采集系统,并且针对一系列局部磁化的人造凹坑缺陷进行二维漏磁数据同步检测;为了实现凹坑缺陷几何尺寸的预测,创新性地关注了漏磁信号的几何学图形特征,利用Fourier级数展开拟合了漏磁信号曲线,提取了曲线包络面积、周长、图形重心等几何特征;随后针对40个缺陷凹坑样本,建立了表征凹坑缺陷的多维数据集;最后利用BP神经网络建立了凹坑缺陷几何尺寸的预测模型。研究结果表明在小数据样本情况下,利用漏磁信号几何学图形化特征,能够有效挖掘漏磁信号中隐含特征参量,该方法可行、可信,丰富和完善了钢制储罐腐蚀缺陷尺寸评价方法。
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关键词
BP神经网络
三维霍尔磁场传感器
钢板凹坑缺陷
漏磁检测
定量化预测
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Keywords
BP artificial neural network
3D-Magnetic sensor
steel dent
MFL
quantitative prediction
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分类号
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
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