1 中国石化中原油田分公司, 河南濮阳 457001
2 长江大学地球物理与石油资源学院, 湖北武汉 430100
3 浙江大学控制科学与工程学院, 浙江杭州 310027
针对脉冲涡流技术在油气井套管检测过程中易受到环境影响而产生的噪声干扰问题, 提出一种油气井套管电磁检测数据的分段动态自适应降噪方法。通过对比分析仿真信号、实验井检测信号与实测井检测信号的差异, 结合实际检测过程中的噪声来源分析, 建立了基于偏心-抖动-温度影响因素的检测信号补偿模型。基于该补偿模型训练得到油气井套管电磁检测数据的分段动态自适应降噪模型。测井数据消噪实验结果表明, 所研究方法与常用的降噪方法相比能更好地抑制实际检测过程中偏心、抖动及温度因素带来的噪声影响, 具有应用和借鉴价值。
无损检测 油田套管 电涡流 降噪 non-destructive testing oil field casing eddy current noise reduction 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(9): 1156
1 大连交通大学机车车辆工程学院，大连 116000
2 陆军装甲兵学院车辆工程系，北京 100072
3 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室，北京 100192
涡流脉冲热像（ Eddy current pulsed thermography，ECPT）技术是一种新型的无损检测方法，广泛应用于金属材料结构的检测，但该技术常依赖人工经验提取特征进行裂纹检测与识别，自动化和智能性化程度不足。结合涡流脉冲热像技术以及循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的特性，提出一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Network，Bi-LSTM）金属疲劳裂纹涡流脉冲热像分类识别方法。实验通过涡流加热装置对被测金属试件进行感应加热，使用红外热像采集装置对金属平板试件进行实时的数据采集，获得图像序列并制作数据集。运用设计的 Bi-LSTM模型增强特征向量中的时序信息，对不同尺寸裂纹的热图像进行训练并测试。实验分析表明， Bi-LSTM网络可有效应用于金属疲劳裂纹检测与识别，针对现有裂纹检测准确率可达到 100%，优于传统神经网络和其他深度学习的模型，具有更高的识别精度。
涡流脉冲热像技术 双向长短期记忆网络 裂纹识别 特征提取 eddy current pulsed thermography, Bi-LSTM, crack i
中国石油大学（华东）机电工程学院，山东青岛 266580
带涂层钢结构亚表面缺陷的存在例如腐蚀、钢基体裂纹及涂层脱粘等，会对整体结构的性能产生影响，并加速涂层系统退化过程。因此，提出一种基于 YOLO v5的带涂层钢结构亚表面缺陷脉冲涡流热成像智能检测方法。这一方法可以在不移除涂层的情况下自动检测带涂层钢结构亚表面缺陷，具有重要的工程应用价值。通过所提方法，在保留涂层的情况下，对带涂层钢结构中的腐蚀、裂纹、脱粘等亚表面缺陷进行智能检测。检测结果表明，本文所提方法能够精确地识别和分类带涂层钢结构的 4种亚表面缺陷类型：钢基体裂纹、脱粘、严重质量损失（如腐蚀凹坑、腐蚀磨损）以及轻微质量损失（如腐蚀薄层）。4种缺陷类型的检测精度分别高达 96%、97%、95%和 93%，同时满足实时性检测需求。
带涂层钢结构 缺陷智能检测 脉冲涡流热成像 coated steel structures, intelligent defect detect YOLO v5
1 新疆大学机械工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830017
2 新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院, 新疆 乌鲁木齐 830047
焊缝表面气孔缺陷的存在减少了工件的有效截面积, 降低了工件抵抗外载荷的能力, 严重时会导致工件断裂, 为此提出一种基于涡流脉冲热成像技术的焊缝表面多缺陷检测方法。首先, 采用一种新型电磁传感器结构, 通过涡流脉冲热成像原理对不同直径和深度的碳钢缺陷进行检测, 并分析了图像序列中缺陷区域与非缺陷区域的温度信号; 为了提高该检测系统的灵敏度, 采用主成分分析方法对图像序列进行图像重构, 增强原始图像中缺陷特征。最后, 通过实验验证了该方法, 实验结果表明该方法能够减小焊缝边缘效应的影响, 实现对焊缝表面缺陷的大面积检测, 并为红外热像仪提供一个开放的视野。
焊缝气孔 涡流脉冲热成像 缺陷检测 主成分分析 weld porosity eddy current thermography defect detection principal component analysis
1 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500
2 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室，云南 昆明 650500
3 浙江大学控制科学与工程学院，浙江 杭州 310027
提出一种迁移学习与深度学习相结合的钢板裂纹缺陷检测方法。首先，通过非负矩阵分解（NMF）建立红外缺陷数据集的目标域特征空间，以余弦相似度为衡量指标选取可见光缺陷数据集的源域样本，对深度学习模型进行预训练，并将模型权重参数迁移至目标域，实现相似领域的知识迁移；然后，在YOLO v5算法基础上引入自适应空间特征融合（ASFF）模块，提高缺陷检测精度。实验结果表明：所提方法对钢板脉冲涡流热成像裂纹缺陷的检测精度达到98.6%，可实现不同长度裂纹的准确识别与定位。
机器视觉 无损检测 脉冲涡流热成像 迁移学习 非负矩阵分解 YOLO v5
1 中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室，浙江 杭州 310018
2 中国计量大学计量测试工程学院，浙江 杭州 310018
互相关光流混合算法是目前粒子图像测速的主流算法，但是重建速度场精度不高。利用高斯径向基函数插值替换互相关光流混合算法中的双三次插值，减小了重建角度误差。进行朗肯涡流仿真实验，使用高斯径向基函数插值混合算法进行粒子速度场重建，其均方根误差和平均角度误差比传统混合算法分别降低了27.36%和38.32%，并分析了位移和粒径大小对重建误差的影响。搭建了二维粒子图像测速技术（PIV）实验系统，采用粒径为100 的聚酰胺粒子作为示踪粒子，进行旋转实验和注水实验，分别模拟涡流场和射流场。采用高斯径向基函数插值混合算法进行速度场重建，可以获得与传统混合算法相近的粒子速度场。
测量 粒子图像测速 高斯径向基函数 朗肯涡流 平均角度误差
郑州大学 机械与动力工程学院, 郑州 450001
研究了一种抗磁稳定悬浮结构的涡流阻尼力的阻尼特性。建立了求解涡流阻尼及阻尼系数的数学模型, 借助MATLAB和COMSOL 5.6通过三维电磁场有限元仿真分析方法研究了涡流阻尼的特性以及外部激励频率、振幅、悬浮磁体厚度、导体板厚度等对涡流阻尼的影响, 给出了其变化规律。结果表明: 增大磁体半径与厚度、增大抗磁体边长和厚度以及减小悬浮间隙都可增大涡流阻尼。除此之外, 增大外部激励的振幅与频率也可以增大涡流阻尼, 但增大激励频率时涡流阻尼会出现相位滞后现象。该结果对于分析研究抗磁悬浮结构的振动特性具有一定的参考意义。
红外与激光工程
2022, 51(10): 20211122
1 哈尔滨工程大学 水声技术重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150001
2 工业和信息化部 海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学), 黑龙江 哈尔滨 150001
3 哈尔滨工程大学 水声工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
该文分析了用于位移矢量水听器的电涡流传感器的工作原理, 对电涡流传感器的传感系数进行研究, 得到了电涡流探头线圈的各参数对传感系数的影响, 并通过实验对传感系数的计算模型进行了验证。对电涡流位移传感器的指向性分辨力进行研究。运用有限元软件对其进行仿真, 得到主轴方向上传感系数与主轴正交方向上传感系数之比, 该比值随着金属被测体半径的增大而增大, 且均大于20 dB, 满足矢量水听器指向性分辨力的要求。
电涡流传感器 位移矢量水听器 指向性分辨力 传感系数 eddy current sensor displacement vector hydrophone directivity resolution sensing coefficient
1 中国计量大学 信息工程学院 浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室，杭州 310018
2 中国计量大学 计量测试工程学院，杭州 310018
分析了基于彩色光照的粒子图像测速算法中示踪粒子的成像原理，并根据实际流场中的应用环境以及彩色粒子图像测速算法的实验条件，采用一套由白色光源和波长线性变化的滤波片组成的照明系统，为粒子场提供不同深度、相同光强的彩色体积光照明。根据针孔相机模型和其对应的点扩散函数，建立示踪粒子的三维成像模型，得到在彩色体积光照射下流场中的粒子在彩色相机上的模拟图像。结合朗肯涡流模型生成的三维速度场得到不同时刻下的模拟粒子图像。采用彩虹粒子图像测速算法对不同密度的粒子在不同速度的朗肯涡流场下的模拟图像进行粒子分布场和粒子速度场的重建分析，与真实值对比，证明该方法生成的模拟粒子图像可以为基于彩色光照粒子图像测速算法的研究提供支撑。
粒子图像测速 针孔成像 点扩散函数 彩色光照 朗肯涡流 Particle image velocimetry Pinhole imaging Point-spread function Color light Rankine vortex
