超聲無損檢測技術(shù)在不銹鋼管生產(chǎn)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用

  雖然超聲無損檢測技術(shù)在近幾十年來取得了突破性的進(jìn)展，在整個無損檢測領(lǐng)域中占據(jù)著絕對的優(yōu)勢。然而，整個工業(yè)對超聲定量檢測及其可靠性的考驗，似乎才剛邁開步伐。僅不銹鋼管生產(chǎn)領(lǐng)域，由于鋼管用途各異，使用的材料種類不同，聲波與材料的作用機(jī)理顯現(xiàn)出不同程度的差異．為了保證無縫鋼管的質(zhì)量，滿足不同領(lǐng)域的使用要求，就必須提高超聲檢測的可靠性和精確性，開展以下幾個方面的研究：

一、改善無縫鋼管超聲回波信號的信噪比

    超聲脈沖回波信號中一般包含儀器電子電路噪聲、結(jié)構(gòu)噪聲、振鈴噪聲、有限字長引起的數(shù)字噪聲和以及脈沖噪聲等，其中受材料微觀顆粒散射引起的結(jié)構(gòu)噪聲對有用信號的影響最大．當(dāng)缺陷回波幅度較小時，結(jié)構(gòu)噪聲甚至可以將缺陷回波湮沒，導(dǎo)致缺陷漏檢。而不銹鋼無縫鋼管的材料種類較多、鋼級各異，在不同材料的超聲檢測中確保超聲回波信號具有較高的信噪比成了不容忽視的問題。

二、提高薄壁管和近表面缺陷的檢測分辨宰

 分辨率是超聲檢測永恒的主題．利用超聲對無縫銅管檢測，當(dāng)管壁較薄或者缺陷處于近表面區(qū)域時，表面回波和缺陷回波非常接近，而超聲回波信號由于受檢測系統(tǒng)沖擊響應(yīng)函數(shù)的影響，也即畸變小波對包含鋼管內(nèi)部信息信號的平滑作用，使得分辨率低下，從而難以辨識缺陷回波，為此，對于近表面缺陷通常還要借助于渦流檢測技術(shù)，但如果缺陷處于近內(nèi)壁表面，渦流技術(shù)由于檢測深度有限，也將失去功用．如果超聲檢測技術(shù)的分辨率能夠得到有效的提高，那么就可以成功解決這些問題。

三、自動準(zhǔn)確識別缺陷的種類并進(jìn)行定量描述

    不銹鋼管在生產(chǎn)過程中，根據(jù)工藝的不同，產(chǎn)生的缺陷各異，種類較多。如連軋無縫鋼管可能出現(xiàn)的缺陷有：內(nèi)折、外折、壁厚不均、結(jié)疤．內(nèi)麻坑、內(nèi)直道、軋折、輥痕，發(fā)紋．劃傷等。常規(guī)超聲探傷并不能識別具體的缺陷種類，對于缺陷的走向，大小、形狀、成分等同樣還不能實現(xiàn)在線檢測評定．然而，對缺陷的定量分析是改進(jìn)工藝提高無縫鋼管生產(chǎn)質(zhì)量的重要方法，因此，對缺陷的定量辨識有著重要的意義。

四、實現(xiàn)超聲回波信號的高速處理與結(jié)果實時顯示

    用于在線檢測的超聲無損檢測設(shè)備，往往需要精心布置組合多個探頭以實現(xiàn)整根鋼管的全覆蓋，從而避免缺陷漏檢．由于超聲換能器的數(shù)目比通常手持式探傷儀多，也印對應(yīng)的通道數(shù)較多，如果自動檢測系統(tǒng)同時需要對縱向缺陷，橫向缺陷、壁厚和外徑等進(jìn)行檢測，這就要求該系統(tǒng)必須要達(dá)到足夠的收發(fā)速度，并且能夠快速處理以實時顯示檢測結(jié)果。

    針對上述提出亟待解決的問題，結(jié)合當(dāng)前智能優(yōu)化技術(shù)的最新研究成果，本文在分別開展基于模型估計和群體融合算法的超聲信號消噪技術(shù)、基于群體融合算法和小波交換的反卷積技術(shù)以及基于復(fù)小波交換和粒子群聚類分析的缺陷類型識別技術(shù)等相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，完成了一種無縫鋼管超聲自動檢測系統(tǒng)的總體方案設(shè)計、關(guān)鍵部件的研發(fā)，并實現(xiàn)系統(tǒng)的集成．具體研究內(nèi)容安排如下：

   論述了加快不銹鋼無縫鋼管超聲無損檢測設(shè)備自主研發(fā)的必要性，介紹了超聲無損檢測技術(shù)在無縫鋼管檢測領(lǐng)域中的典型應(yīng)用，并對超聲自動檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢作了總結(jié)概括，明確無縫鋼管超聲自動無損檢測中亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)，為本文進(jìn)一步研究指明了方向。為了提高不銹鋼管超聲回波信號的信噪比，針對現(xiàn)有的信號消噪技術(shù)直接以剔除回波信號中的噪聲來突出有用信號為策略，而必須考慮噪聲本身的多樣性、所在的大致頻段以及信號分解后選取合適的消噪閩值等因素，使得這些方法應(yīng)用到無縫鋼管在線檢測超聲信號消噪時遇到了許多局限性，為此，本章提出一種基于模型估計和群體融合算法的超聲檢測回波信號消噪技術(shù)。通過建立超聲回波信號模型，確定其優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，利用群體融合算法對該目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解，得到超聲回波信號模型參數(shù)的最優(yōu)估計以重構(gòu)目標(biāo)信號模型．實驗結(jié)果表明，該技術(shù)極大地提高了回波信號的信噪比，凸顯了信號中的有用信息。

  為了提高不銹鋼無縫鋼管超聲無損檢測分辨率，提出一種基于群體融合算法和小波變換的廣譜反卷積新技術(shù)。在利用小波變換多分辨率分析能力對超聲反射回波信號消噪，并確定超聲反射系數(shù)位置集的基礎(chǔ)上，采用群體融合優(yōu)化算法求出相應(yīng)位置反射系數(shù)的幅值，從而消除畸變小波的平滑作用，有效改善檢測分辨率。同時，該技術(shù)還突破傳統(tǒng)方法僅適合于超聲回波信號為平穩(wěn)，檢測噪聲為白色以及先驗知識已知的場合應(yīng)用的局限性。計算機(jī)仿真和實驗研究表明，與傳統(tǒng)反卷積技術(shù)相比，該方法能極大地提高超聲檢測的分辨率，并體現(xiàn)出較強(qiáng)的廣譜適應(yīng)性和魯棒性，

  針對現(xiàn)有不銹鋼無縫鋼管在線檢測系統(tǒng)只能定性檢測缺陷，不能識別缺陷具體類型所存在的問題，本章提出了一種基于復(fù)小波變換和粒子群算法模式識別理論的無縫鋼管缺陷類型識別新方法．通過對超聲缺陷回波信號進(jìn)行小波消噪，采用復(fù)小波交換提取缺陷回波信號的包絡(luò)信息以形成缺陷的特征向量，并結(jié)合粒子群聚類分析算法識別該特征向量的類別，從而實現(xiàn)缺陷的自動識別。實驗結(jié)果表明，該方法具有識別效率和準(zhǔn)確率高，泛化能力強(qiáng)以及易實現(xiàn)等特點，可應(yīng)用于在線檢測系統(tǒng)中。

   為了滿足當(dāng)前不銹鋼無縫鋼管生產(chǎn)在線檢測要求，根據(jù)某企業(yè)對不銹鋼無縫鋼管檢測功能和性能要求，完成了一種超聲自動檢測系統(tǒng)總體方案的設(shè)計，在此基礎(chǔ)上，利用參數(shù)化和模塊化設(shè)計方法完成系統(tǒng)關(guān)鍵部件和功能模塊的開發(fā)，并實現(xiàn)了系統(tǒng)的集成。實際運行表明，本文開發(fā)的超聲自動檢測系統(tǒng)滿足了不銹鋼無縫鋼管在線自動檢測的需求。對本文的研究內(nèi)容進(jìn)行了概括總結(jié)，明確了未來的主要研究工作和方向。