管道缺陷的高分辨率抗噪声定位方法.pdf

无损检测19Dn2023远东无损检测新技术论坛论文精选DOI:10.11973/wsjc202310004管道缺陷的高分辨率抗噪声定位方法穆为磊，宁昊，孙海亮?，孙艺峰（1.中国海洋大学工程学院，青岛2 6 6 1 0 0；2.北京宇航系统工程研究所，北京1 0 0 0 7 6；3.中国特种设备检测研究院，北京1 0 0 0 2 9）摘要：超声导波技术具有传播距离长、对小损伤灵敏的优点，因此广泛应用在结构的无损检测中。然而，当管道中存在多个相邻的缺陷时，缺陷的反射波会相互重叠，导致损伤定位的分辨率较低。为了提高定位分辨率，建立了一种基于选代优化的管道导波稀疏分解方法，然后在强泄漏噪声干扰下，对试验测得的重叠波包进行分离。与传统的定位方法相比，重构后的波包具有较高的时间分辨率，从而提高了定位分辨率。试验结果表明，该算法在强泄漏干扰噪声条件下能有效识别两个相邻缺陷，定位误差分别为3.33%和4.6 2%。关键词：管道检测；波包分离；字典中图分类号：TG115.28文献标志码：A文章编号：1 0 0 0-6 6 56（2 0 2 3）1 0-0 0 1 9-0 4Localization method for pipeline defects with high spatial resolution under noise interrupticMU Weilei,NING Hao,SUN Hailiang,SUN Yifeng(1.College of Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266100,China;2.Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering,Beijing 100076,China;3.China Special Equipment Inspection and Research Institute,Beijing 100029,China)Abstract:Ultrasonic guided wave technology is widely used in structural nondestructive testing due to its longpropagation distance and sensitivity to small damage.However,when there are multiple defects nearly in thepipeline,the reflected waves of the defects will overlap each other,deducing comparatively low localizationresolution.In order to enhance the localization resolution,a sparse decomposition approach based on iterativeoptimization for pipeline detection is was firstly established.Then,under strong leakage noise interference,theoverlapped wave packets are were separated.The reconstructed wave packets showed better temporal resolution,and subsequently improved the localization resolution.Compared with the conventional positioning method,theproposed algorithm verified by experiment can effectively identify two adjacent defects under strong leakageinterference noise,and the positioning errors are 3.33%and 4.62%respectively.Key words:pipeline detection;wave-packet separation;dictionary管道运输在工业领域和日常生活供应中起着重要的作用，但是，长期运行中，管道会不可避免地出现裂纹、腐蚀孔洞等缺陷而形成安全隐患，采用合适的缺陷定位方法来监测管道的健康状况至关重要。收稿日期：2 0 2 3-0 7-1 5基金项目：国家自然科学基金（52 1 7 1 2 8 3）；山东省自然科学基金（Z R 2 0 2 0 M E2 6 8）；江苏省自然科学基金（BK20201189）作者简介：穆为磊（1 9 8 6 一），男，博士，副教授，主要从事海洋机电装备的结构健康监测工作通信作者：穆为磊，当管道埋在地下时，通过其他检测技术很难实现无损检测和结构健康监测，而超声导波检测技术具有传播距离长、对小损伤灵敏、可定量分析损伤位置等特点，已成为管道无损检测和结构健康监测（SHM)的首选方法，并应用于民用供气管道、基础设施管道等设施的无损检测中门超声导波虽然可以通过数值模拟来确定最佳的模态，但在实际研究中，其具有的多模态特性在生成目标模型时存在困难2 。当管道中存在多个距离相近的缺陷时，从激励致动器到接收传感器的波程会2023年第45卷第1 0 期无损检测2023年第45卷第1 0 期20管道缺陷的高分辨率抗噪声定位方法穆为磊，等：非常接近，使得采集信号的波包相互重叠。此外，纵波、扭转波和弯曲波模态的频散特性延长了反射波包的持续时间3。因此，高时空分辨率的数据分析方法有利于信号的处理和分析4。DENG等5 采用时间反转定位方法，集中研究了管道中的损伤位置，但该方法并不能提高导波信号的信噪比和损伤检测能力。基于压缩感知的反射波包分离方法目前得到了广泛的应用。ALGURI等6 通过试验建立了导波数据字典，然后重建了被测结构的场波。过完备字典原子与采集信号波包之间的匹配度是确定定位精度的重要因素。因此，如果利用所有潜在的缺陷位置来构建一个精确的损伤反射模型，就可以建立一个精确的过完备字典。在以往的工作中，笔者通过兰姆波传播的解析模型建立了一个平板缺陷检测字典7，然后分别分离出波包。稀疏分解方法有利于提高定位分辨率，特别是对于多缺陷成像的情形。提出了一种基于波包分解和频散移除的管道损伤定位方法。利用过完备字典送代优化算法，对重叠的波包进行分离。通过频散移除进一步重构分离的波包，以将长波包补偿为原始波包。试验结果表明，重构信号的定位性能明显优于原始采集信号。1导波理论与信号重建方法在无限长的管道中，距离激励距离d处的导波响应可以表示为8 1S(a)elleim(adda(1)2元式中：up(t)为p模态(不同阶的L、F或T模态)的时域响应信号；t为传播时间；为角频率；S（）为频域的激励信号；km（）为相应导波模式的波数；j为虚数单位。对激励信号的位移长度d，设置一个给定的间隔与范围，如间隔为0.0 1 m，长度范围为0 2.5m。因此可以将激励信号在此长度范围内各距离处的时域信号进行组合，构成一个在特定模态下的频散字典。在稀疏分解理论中，只包含某些波包的稀疏信号。可以用一个过完备字典中的原子的线性组合来表示。通过字典D求解最佳的系数并确定字典中与信号y。最匹配的原子即为过完备字典送代优化算法需要解决的问题，即70最优一minI y-0D2+al（2)2式中：入为正则化参数，用来平衡稀疏性和保真度。其具体步骤为：首先构建管道中某一模态下的字典DM，随后对信号y。和字典中的每一列的向量a；进行内积运算，记录计算结果中最大的内积值，并对产生最大内积的原子及其列数讠进行记录。下一步对进行计算并记录，计算原始信号经过此次匹配后的残余值r，随后进行迭代运算，当迭代次数等于K时，终止程序的运算。利用以上的过完备字典迭代优化算法以及由导波传播原子组成的字典，可以求解出K个与原始信号匹配的波包，以实现信号的稀疏分解与频散移除，从而得到更为清晰与准确的信号信息。2超声导波检测试验对存在缺陷的管道进行超声导波检测，试验材料为30 4不锈钢管，其外径为35mm，壁厚为1.5mm，长度为1.2 m，密度为7 9 30 kgm-3，弹性模量为195GPa，泊松比为0.2 47。采用由汉宁窗调制的中心频率为1 2 5kHz的正弦信号作为激励信号1 0 1，即y=Asin(2元f。t)1-c o s(2 元fct/N)式中：A为正弦信号的振幅；N为调制信号的周期数；f。为中心频率；t为从O到N/f。的时间序列。为了减少扭转模态和弯曲模态的影响，在试验中将1 6 块压电片均匀分布并平行放置1 1。同时，对压电片按顺时针方向进行编号。接收压电片的布置和数量与激励压电片相同，其位置如图1 所示。激励端位置靠近管道的左壁，接收端中心位置距离激励端7 0 mm。缺陷管道检测试验中，在距离管道端面6 0 0 mm处，切割出一条弦长2 0 mm，弦宽2 mm的裂缝（缺陷1 见图2）。用时间反转法对具有单一缺陷的损伤管道试验数据进行处理后，累积复数的模长值，从而确定信号的峰值，即确定损伤的位置。上述方法对损伤管道的定位结果如图3所示（缺陷1），即定位结果为0.6 5m，与实际结果相差0.0 5m。随后，在距离端面6 50 mm处切割第二个裂纹（缺陷2，见图2）。试验测量了存在两个缺陷管道的导波信号，在没有噪声的情况下，采集信号包含大量的波包，双缺陷管道超声导波信号如图4所示。从时间反转定位结果可知，其存在一些明显的峰值，代表了执行器的位置、潜在的缺陷和边界。但是由于无损检测2管道缺陷的高辫率抗噪声定位方法穆为磊，等：1200650-4-左视图116270501533211403513512111110接收传感器缺陷189（激励传感器缺陷2图1激励、接收传感器与缺陷位置示意缺陷2（6 50 mm）缺陷1 (6 0 0 mm)图2缺陷1 和缺陷2 形貌4030201000.51.01.5位置/m图3管道中缺陷1 定位结果6420-24-60123456时间/(1 0-4s)图4双缺陷管道超声导波信号波包的频散和重叠，只能定位这两个缺陷中的一个，双缺陷管道时间反转定位结果如图5所示。可见在采用时间反转定位方法处理试验数据时，很难区分这两个缺陷。提出的过完备字典迭代优化算法可用于分离采集信号，双缺陷管道试验信号处理结果如图6 所示。由图6（a)可见，有两个反射波包相互重叠，但不能区分这两个波包；然后，构建非频散导波字典，迭代1401201008060402000.51.01.5位置/m图5双缺陷管道的时间反转定位结果求解非频散反射波信号得到的结果清晰地显示了两个缺陷处的反射波，如图6（b)所示；利用含有位置信息和幅值信息的定位图像更直观地观察到两个损伤的位置，如图6（c）所示。为了研究泄漏噪声是否会影响迭代求解方法对两个相邻缺陷的定位性能，在采集信号中增加了泄漏引起的强噪声，如图6（d)所示。然后，对带有噪声的信号进行处理，成功地分解了直达波、反射波和边界反射波，如图6（e）所示，可见虽然强噪声掩盖了波形信号，但迭代优化算法可以解决潜在波包的信号混叠问题含噪声试验信号的定位求解结果如图6（f)所示，可以发现在定位距离为0.58 m和0.6 8 m处分别存在缺陷，实际缺陷位置和定位结果之间的误差分别为3.33%和4.6 2%，有效地解决了重叠现象造成的定位不准确和强噪声问题，3结语介绍了导波字典构建与过完备字典迭代优化算法的基本理论，随后利用时间反转方法对管道上的损伤进行定位，在对存在两个近距离缺陷的管道进行定位时，发现由于两个损伤信号发生重叠，此定位方法只能识别出一个缺陷。针对上述问题，通过采用构建字典与迭代优化算法相结合的方法，对不同2023年第45卷第1 0 期管道缺陷的高分辨率抗噪声定位方法穆为磊，等：661044522000X:0.05X:0.58 X:0.67X:1.17-22Y:6.03Y:3.87Y:3.53Y:6.36-5-4-4-6-6-1001234501234500.20.40.60.811.2时间/(X 10-4 s)时间/(X10-4s)定位距离/m（a）原始信号和过全备字典求解信号(b)非频散字典选代求解结果（c）双缺陷管道定位成像结果10缺陷1 与缺陷2 反射波10r10r555000X:0.08X:0.58X:0.68X:1.17-5Y:8.06Y:5.50Y:6.14Y:8.33-5-5-10012345-10012345-1000.20.40.60.811.2时间/(X10-4s)时间/(X 10-4 s)定位距离/m(d)含噪声的试验数据e）含噪声信号的选代求解结果（f)含噪声的双缺陷管道定位成像结果图6双缺陷管道试验信号处理结果距离成分的波包进行分解，对两个近距离损伤的定位精度达到了3.33%和4.6 2%，消除了相邻缺陷的反射波相互叠加造成的定位失效问题，提高了近距离损伤聚集时的分辨精度。虽然该研究对相邻缺陷的定位问题给出了一个有效的解决方案，但也忽略了一些影响因素，如理论频散曲线误差的影响、温度的影响等，并且在采集信号中同时存在多种模态的波包，如果考虑到这些因素，将有助于实现更高分辨率的定位。参考文献：1BAI M,YAO B W,YANG J.Pipeline foulingdetection technology based on ultrasonic guidewavded waves in pipes J.Assoc ComputingMachinery,2015,45(6):393-398.2BANG S S,LEE Y H,SHIN Y J.Defect detection inpipelines via guided 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