小波分析在管道缺陷超声检测中的应用探讨

刘昕

摘 要：使用小波分析技术，对管道缺陷进行超声检测，技术人员应该采用标准孔深的测量方法，采集丰富的精度实测数据，从而减少管道检测质量的误差。在管道检测中采用缺陷定位的方法提升测量精度，并且要注意控制手工操作可能产生的误差情况，得到工件声波检测的常规值，满足管道探伤的需要。本文从小波分析方法展开讨论，提出几点有利于管道缺陷超声检测技术应用的可行性建议。

关键词：小波分析；管道缺陷；超声检测；应用分析

中图分类号：TP802 文献标识码：A

一、小波免疫遗传算法分析技术

我们采用小波分析技术，对管道缺陷进行分析，可以采用免疫遗传算法提升检测的准确性。其中，技术人员首先要多次对受检区域发射超神波，并且生成初始种群，计算适应度值。然后根据初始种群的适应度提取疫苗，计算适应度平均值。小波分析方法具有显著的优势，在超声检测中将超声波短脉冲发送至被测物体，让它自物体的非连续性结构（缺陷）或者边界范围中，获取其回波信号，从而判断管道中结构的具体工作情况。技术人员可以选取适应度高的个体，作为第一代种群，确保其能够满足收敛标准。采用小波分析方法，观察其交叉、变异情况，并且生成下代种群。采用小波分析方法，技术人员还应该根据免疫遗传图像进行数据的处理，通过对平滑图像进行处理并且求出小波的母函数。对焊接管道缝图像进行小波转换，求出幅度角与幅度值。表1所示的小波分析法中，往往会遇到大量的干扰信号，技术人员需要根据管道实测的位置不同，选择不同的峰值采样数，将这些影响检测的干扰信号进行排除。其中，管道的实际位置为DB1小波，其峰值的采样数为1281～1296个。管道的实际位置为DB3小波，其峰值的采样数为1332个。管道的实际位置为DB5小波，其峰值的采样数为1298个。管道的实际位置为DB7小波，其峰值的采样数为1338个。管道的实际位置为DB9小波，其峰值的采样数为1334个。在管道缺陷超声检测活动中，技术人员应该根据缺陷定位确定管道的测量精度。运用小波变换对被测缺陷漏误差特征进行提取和分析，以便有效地建立缺陷判别的模型，提升分析的准确性。

二、有限元模型关系参数小波分析

在小波分析检测中，技术人员需要根据小波检测的回波信号建立有限元模型，并且及时地找到管道缺陷位置。这种缺陷检测方法，获得了较好的降噪效果，能够得到更加清晰的检测表图，有利于管道检测人员分析与评估管道缺陷情况。建立关系的有限元模型，通过对关系参数进行分析，提升管道缺陷的分析准确性。其中，主管外径为0.4064m时，其主管厚度为0.11m，保温层厚度0.07m，主管弹性模量为2.06E11，此种类型的管材弹性模量为2.06E11左右，松卜比小于0.3，主管密度为7800kg/m?，保温层的密度为220kg/m?。分析管道上不同打磨位置，进行传感器位置的布置，也能够显著提升管道缺陷分析的精准度。在小波分析技术应用中，根据管材不同孔径和深度确定检测方案。在超声波缺陷检测中，利用回波信号进行探伤，小波分析法利用时频分析技术处理这种信号时，具有显著的优势，能够提升信号采集和分析的稳定性。传统分析技术中信号是一种时频有限的非平稳信号，而小波分析法却能够在稳定的信号中获得反映缺陷本质的特征信号。

其中，管道直径为10mm的，其标称深度为2.35mm。管道直径为6mm的，其标称深度为2.35mm，管道直径为6mm的，其标称深度为10mm，管道直径为4.2mm的，其标称深度为2.35mm，管道直径为4.2mm的，其标称深度为10mm。分析管道缺陷，技术人员需要考虑到超声波发射不同位置，进行采样数量的确定。对变换后小波系数进行取模，通过免疫遗传算法求出最佳的阈值T。在分析活动中，技术人员应该根据阈值T筛选出边缘与噪声。图像每列信息满足最终条件，确保图像行与列都是局部极大值。技术人员应该对图像的边缘点和非边缘点进行数据采集与整理，得到比较清晰的边缘图像。传统的小波算法误检率为4%左右，漏检率为16%，其信噪比值PSNR为25.43.我们采用相似性距离的算法，采用免疫遗传小波算法，进行管道缺陷的分析，其误检率控制在小于1%的水平，其漏检率小于12%，信噪比结果大于28.84。采用小波分析法，技术人员可以根据界面波回波最高峰位置的不同，进行界面波的双程采样数误差标准的计算。

三、管道检测中双程采样数误差分析

在小波分析法中，采用双程采样数误差取绝对值平均数的计算方法，准确求出单水程误差平均值。其中，Sym5小波8层分解后D5层界面波最高峰位置为1264，Sym5小波8层分解后D5层界面波的误差双层采样数不低于118.52885。Sym5小波12层分解后D5层界面波最高峰位置为1178，Sym5小波12层分解后D5层界面波的误差双层采样数不少于32.528848。

此时的界面回波最高峰位置为1265，界面波的计算位置为1145.471152。我们计算此时的界面波双程采样数误差为-119.5288479。Sym5小波8层分解后D5层界面波最高峰位置为1297，Sym5小波8层分解后D5层界面波的误差双层采样数不低于-46.30388。Sym5小波12层分解后D5层界面波最高峰位置为1290，Sym5小波12层分解后D5层界面波的误差双层采样数不少于-53.30388。此时的界面回波最高峰位置为1290，界面波的计算位置为1343.30388。我们计算此时的界面波双程采样数误差为53.30387973。Sym5小波8层分解后D5层界面波最高峰位置为1376，Sym5小波8层分解后D5层界面波的误差双层采样数不低于28.498086。Sym5小波12层分解后D5层界面波最高峰位置为1377，Sym5小波12层分解后D5层界面波的误差双层采样数不少于-3.501914。此时的界面回波最高峰位置为1376，界面波的计算位置为1348.501914。我们计算此时的界面波双程采样数误差为-27.49808572。在具体的探伤缺陷检测活动中，技术人员要尽可能地模拟现场制作样本的缺陷，通过对制作的缺陷进行测量，获得更加准确的样本数据。

结语

在管道检测中，使用小波分析技术，能够显著提升管道缺陷检测的精准度。影响管道缺陷检测精度的主要原因为手工操作误差和常规值选取不合理。在管道缺陷检测中，部分操作需要由手工替代超声波机器，难免会出现误差。除此之外，声速检测管道缺陷的方法采用常规值，而不是工件的实际测量值，因此，管道缺陷检测中可能会出现一些误差。对于常规的管道探伤，将误差控制在±0.50的标准之内，其检测精度已经能够满足管道缺陷检测的需要。小波去噪可以较好地保存信号中的尖峰和突变部分，有效地区分信号的图表和噪声，信噪比明显提高，以利于特征检测设备物理性能的实现。

参考文献

[1]夏海波，张来斌，王朝晖，等.小波分析在管道泄漏信号识别中的应用[J].石油大学学报（自然科学版），2003，27（2）：78-80，86.