數(shù)據(jù)融合在鋼管損傷識別系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、鋼管由于其所具有的良好特性在當前的工業(yè)生產和人們的生活中扮演著重要的作用，具有“工業(yè)的骨骼”的美譽。在享受著鋼管為我們提供的便利性的同時，也應關注每年因鋼管生產質量不過關或使用過度等損傷引起的各種事故，為了避免事故頻發(fā)，針對鋼管的損傷識別研究就顯得特別有意義。
　　本文針對鋼管損傷識別技術進行研究，以多種無損檢測方法中應用特別廣泛的漏磁檢測為研究對象，提出了在鋼管損傷識別系統(tǒng)中應用數(shù)據(jù)融合和無線傳感器網(wǎng)絡技術，以此為基礎的同時輔以

2、移動通信技術來達到實現(xiàn)鋼管損傷識別遠程化的目的。本文的主要工作如下:
　　(1)對無損檢測技術的主要內容及其包含的主要技術作出了介紹，結合各種技術的特點和應用范圍等選擇了漏磁檢測作為本文的主要研究對象，對漏磁檢測技術中漏磁信號與鋼管損傷參數(shù)的對應關系進行了分析，同時根據(jù)漏磁檢測中不同磁化方案、數(shù)據(jù)采集方案的優(yōu)缺點作出分析，選定了適用于本損傷識別系統(tǒng)的永磁體磁化的磁化方案和霍爾傳感器的數(shù)據(jù)采集方案。
　　(2)對數(shù)據(jù)融合技術進

3、行了詳細的介紹，包括概念、特點、層次、結構、常用方法等，在對鋼管損傷識別系統(tǒng)設計過程中的具體特性進行了充分的研究基礎上，設計了包括數(shù)據(jù)層和決策層的兩層數(shù)據(jù)融合算法。數(shù)據(jù)層融合是利用中值濾波算法融合單個霍爾傳感器的多次測量結果以提高所采集信號的準確性;決策層融合是對所采集的軸向和徑向漏磁信號分量的峰值與脈寬進行融合得出鋼管損傷的具體參數(shù)，采用的是GA-BP神經網(wǎng)絡。對所選定的數(shù)據(jù)融合方法展開了詳細的介紹，同時還介紹了它們具體的實現(xiàn)方式，并

4、對比了BP神經網(wǎng)絡與GA-BP網(wǎng)絡的性能。
　　(3)對鋼管損傷識別系統(tǒng)進行硬件和軟件設計。以ZigBee網(wǎng)絡為基礎設計的鋼管損傷識別系統(tǒng)，硬件設計部分主要包括漏磁檢測的磁化磁路設計、傳感器選型、終端節(jié)點設計、網(wǎng)關節(jié)點等設計;軟件設計部分以系統(tǒng)內數(shù)據(jù)流向為切入點，對數(shù)據(jù)流經的各個重要環(huán)節(jié)的軟件設計作出了介紹，最后使用LabVIEW設計了鋼管損傷識別系統(tǒng)的上位機界面，同時進行了應用程序和安裝程序的生成以便于損傷系統(tǒng)的移植。