基于漏磁检测的钢管探伤监控系统设计*

李晓杰，王一光

(1.哈尔滨工程大学 自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001；2.哈尔滨精达测量仪器有限公司，黑龙江 哈尔滨 150078；3.黑龙江大学 电子工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080)



基于漏磁检测的钢管探伤监控系统设计*

李晓杰1,2，王一光3

(1.哈尔滨工程大学 自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001；2.哈尔滨精达测量仪器有限公司，黑龙江 哈尔滨 150078；3.黑龙江大学 电子工程学院，黑龙江 哈尔滨 150080)

针对钢管漏磁检测的特殊性,设计开发了一种带有干扰滤波的探伤监控系统，采用信号接收模块配合多串口卡，开辟了多个内存缓冲区，将数据进行多线程并行分析处理，极大地提高了数据处理的速度和检测的实时性。采用均值平移小波阈值去噪法对漏磁检测信号进行降噪处理，有效降低了测量噪音等干扰因素的影响，并消除伪吉布斯现象。软件部分利用Visual Studio C#进行开发，可以实现无人值守条件下的全自动流水线检测控制、自动钢管缺陷判断、报警和分析处理等功能。系统具有高的实用性和可靠性。

漏磁检测； 探伤监控； 均值平移小波去噪； 多内存缓冲； Visual Studio C#

0 引 言

在钢管漏磁探伤领域，由于漏磁检测数据受到环境因素、检测方式和测量噪声等因素的影响，使得检测结果与实际情况出现偏差，不能反映钢管的真实缺陷，也无法发挥漏磁检测探伤速度快、反应灵敏等优势。其中，横向检测的结果受影响最为明显。横向检测需要的传感器数量较多、实时上传的数据量较大，数据处理过程较为复杂，传统的横向检测数据常出现失真等问题。本文提出一种数据传输方案和一种特殊的小波阈值去噪法，很好地解决了上述技术问题，并获得了良好的效果。

1 漏磁检测监控软件设计方案

由漏磁检测原理可知，当缺陷走向与磁力线方向垂直时，缺陷处漏磁场强度最大，探伤灵敏度也最高。随着缺陷走向的偏斜，漏磁场强度逐渐减小，直至二者走向一致时，漏磁场强度接近为零[1,2]。为了使缺陷不漏检，出现了钢管轴向磁化检测横向伤和周向磁化检测纵向伤等检测方法[3,4]。每种检测方法都需要多个传感器同时进行信号采集，其中，横向检测至少需要8个霍尔传感器，纵向检测至少需要3个霍尔传感器。当检测速度增加时，传感器的数量需要成倍增加，因此，需要采集和上传的数据量很大，并且需要传输的距离较远(至少在200 m以上)。市面上可买到的数据采集板通常不符合该漏磁检测数据传输的要求，因此，需要根据实际需求开发一种数据采集监控系统。

数据采集系统采用RS—422作为远程数据传输方式，并在计算机端使用多串口卡，实现数据的高速、远距离传输，传输过程如图1所示。

图1 数据远距离传输方式Fig 1 Remote data transmission method

根据设计的数据传输方案，上位机监控软件中的数据将由PCI多串口卡[5]来接收和发送，在内存中配合多串口卡开辟多个缓冲区，将数据进行多线程并行处理，极大地提高了系统的工作效率，完成数据的处理、实时显示、实时存储等功能。上位机工作流程如图2所示。

图2 监控软件工作过程Fig 2 Working process of monitoring software

2 自动化检测流水线设计

控制模块对流水线上每个继电器的动作加以控制，实现整个流水线的自动化和半自动化检测。当选取全自动控制模式时，可在无人监控的情况下进行全套设备的自动运行、检测、缺陷判断和钢管自动分类下线等操作。具体控制流程如图3所示。

图3 检测与控制流程Fig 3 Flowchart of detection and control

3 数据处理

为了解决漏磁检测的测量噪声干扰问题，该系统采用均值平移小波阈值去噪法对测量信号进行滤波。传统的小波阈值去噪法去噪的关键是阈值的选择，它对去噪效果具有很重要的影响[6,7]。小波去噪进行阈值处理的方法一般有默认阈值去噪法、给定阈值去噪法、强制去噪法三种[8]。其中，强制去噪法将小波分解结构中的高频系数全部置0，即滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波重构[9]。在阈值法的基础上加以改进的均值平移小波去噪法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象，而且能减小信号和估计信号之间的均方根误差，是一种比阈值法更好的去噪方法。

为了改进去噪效果，本系统通过平移噪声信号来改变不连续点的位置，对平移后的信号进行阈值法去噪处理，然后把去噪后的信号再进行相反的平移，便可以得到原信号的去噪信号。假设输入的含噪信号为xi,i=0,1,…,n-1，Sh为对信号x在时域循环平移h的算子，即(Shx)i=x(i+h)mod，则得到的平移信号为Shx。用T表示小波阈值法对信号进行去噪处理，则去噪信号可表示为T(Shx)；对去噪后的信号再进行相反的循环平移h，可得最后的去噪信号S-h(T(Shx))。

在漏磁检测中，横向检测法显示的曲线相对平稳，缺陷显示明显，经过均值平移小波阈值去噪法处理后，相对较小的波动基本被去掉，只剩下明显的缺陷图形。纵向检测法曲线的波动较大，经过去噪处理后，能够明显看到曲线更为光滑，比较容易辨认钢管缺陷。总磁通检测法是噪声最强烈的，这种检测法由于流水线结构的问题，受到了一个50 Hz固定频率的干扰，经过去噪后，50 Hz的噪声已经被去处，效果比较理想。图4、图5和图6为均值平移小波阈值去噪法应用在3种检测方式中的效果。

图5 纵向检测效果对比Fig 5 Comparison of vertical detection effect

图6 总磁通检测效果对比Fig 6 Comparison of total flux detection effect

4 漏磁检测监控系统的软件实现

监控软件具有流水线检测控制、仪器状态监测、数据采集、数据处理、图形显示、数据管理、历史数据管理和数据对比等功能。横向、纵向、总磁通3种检测方式的图形和检测信息的显示可以让操作人员清晰地看到检测数据和系统运行的情况，使检测过程和检测结果更加安全可靠。图7为系统的监控界面。

5 结 论

实验证明：该漏磁检测监控系统达到各项设计要求，能够在无人参与的条件下完成自动运行、检测、缺陷判断、报警和钢管自动分类下线等操作并能给出缺陷的准确位置。

图7 监控系统主界面Fig 7 Main interface of monitoring system

本文所述的钢管漏磁检测系统现已在大庆油田、新疆彩南油田和吉林油田的抽油管无损探伤中应用。

[1] 林俊明.漏磁检测技术及发展现状研究[J].无损探伤，2006，30(1)：1-5.

[2] 刘 辉.基于直流正交磁化的钢管纵向伤漏磁检测方法研究[D].武汉:华中科技大学,2008：17-18.

[3] 宋 凯，康宜华，孙燕华，等.漏磁与涡流复合探伤时信号产生机理研究[J].机械工程学报，2009，45(7)：233-237.

[4] 李 健,崔剑雷,刘 栋.高清晰度漏磁管道内检测器主控系统的设计[J].传感器与微系统,2012,31(5):129-131.

[5] 郭俊钊.PCIE多串口卡设计[J].电子制作，2013(5):18-19.

[6] 蔡德尊.基于小波变换的图像去噪算法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2011.

[7] 田 丰,孙 剑,邵 山.小波阈值去噪在传感器性能试验数据处理中的应用[J].传感器与微系统,2014,33(6):143-146.

[8] 王春香,李丽宏,张 帝.基于小波变换和DBN的汽车衡传感器故障诊断[J].传感器与微系统,2016,35(4):22-24.

[9] 薛缠明,李丽宏.小波分析在激光测距传感器中的应用[J].传感器与微系统,2015，34(6):151-152.

Design of steel pipe flaw detection monitoring system based on magnetic flux leakage detection*

LI Xiao-jie1,2,WANG Yi-guang3

(1.School of Automation,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;2.Harbin Jingda Measuring Instruments Co Ltd,Harbin 150078,China;3.Electronic Engineering College,Heilongjiang University,Harbin 150080,China)

Aiming at particularity of steel pipe magnetic flux leakage detection,a flaw detection system with interference filtering is designed and developed,signal receiving module with multi-serial port card is used for opening up multiple memory buffers,data can be analyzed and processes by multi-threads,the speed of data processing and instantaneity of detection are greatly improved.In this system,the magnetic flux leakage detection signal is processed by the method of mean-shift wavelet threshold denoising which can effectively reduce effect of measurement noise and eliminate the pseudo Gibbs phenomenon.The software of this system is implemented by Visual Studio C#,and unattended detection and control of automatic pipeline,steel pipe defect determination,alarm and analysis and processing can be achieved.Compared with traditional magnetic flux leakage testing monitoring software,the system has higher availability and reliability.

magnetic flux leakage testing;flaw detection monitoring;mean-shift wavelet denoising;multiple memory buffers;Visual Studio C#

10.13873/J.1000—9787(2016)11—0100—03

2016—09—22

黑龙江大学青年科学基金资助项目(QL201506)：黑龙江大学电子工程省高校重点实验室开放基金资助项目(DZGC201607)

TG 115

B

1000—9787(2016)11—0100—03

李晓杰(1987-)，女，四川崇州人，硕士，助理工程师，从事精密仪器检测工作。