基于漏磁内检测器的管道缺陷数据处理方法

前言第1章 绪论1.1 管道漏磁内检测的意义1.1.1 管道漏磁内检测技术的目的意义1.1.2 管道漏磁内检测技术国内外发展现状1.2 管道漏磁内检测技术概述1.2.1 漏磁检测原理1.2.2 管道检测方法1.3 漏磁内检测基本流程1.3.1 检测流程1.3.2 数据处理流程1.3.3 数据呈现流程参考文献第2章 管道漏磁检测理论基础2.1 引言2.2 漏磁检测理论基础2.2.1 漏磁场形成2.2.2 求解漏磁场的方法2.2.3 漏磁场理论分析2.3 管道漏磁检测有限元分析2.3.1 有限元分析原理2.3.2 有限元分析模型2.3.3 有限元分析步骤2.4 ANSYS建模及分析过程2.4.1 ANSYS软件介绍2.4.2 ANSYS计算过程2.5 管道漏磁检测二维ANSYS仿真2.5.1 创建二维有限元模型2.5.2 定义单元类型与材料詹陛2.5.3 网格划分2.5.4 加载载荷与求解2.5.5 结果后处理2.6 管道漏磁检测三维ANSYS仿真参考文献第3章 漏磁检测预处理技术3.1 引言3.2 漏磁检测数据有效性判定原则3.3 数据校正算法的研究3.3.1 里程数据校正方法3.3.2 基于中值校正方法的传感器基准校正3.3.3 基于改进的平均中值校正方法的传感器基准校正3.3.4 基于人工剔除方法的异常数据的剔除3.3.5 基于阈值分割方法的异常数据的剔除3.3.6 基于变尺度窗差值拟合方法的异常数据的剔除3.3.7 异常数据的补偿方法3.4 漏磁检测信号的数据滤波3.4.1 单通道自适应滤波3.4.2 多通道自适应滤波参考文献第4章 缺陷特征智能提取及特征分析方法研究4.1 缺陷特征提取及分析的研究背景4.1.1 研究背景4.1.2 缺陷特征提取及分析研究现状4.2 缺陷识别及检测4.2.1 平均幅值缺陷检测法4.2.2 多尺度窗缺陷检测法4.3 缺陷特征提取及分析的研究意义4.3.1 研究目的与意义4.3.2 几种常见的特征提取及分析方法4.4 漏磁信号特征的辨识及提取4.4.1 缺陷特征辨识4.4.2 缺陷特征提取4.5 缺陷特征的PCA分析4.5.1 缺陷相关特征的选择4.5.2 PCA分析的原理模型4.5.3 PCA分析的计算步骤4.5.4 缺陷尺寸相关特征分析参考文献第5章 管道漏磁检测的反演方法5.1 引言5.1.1 反演方法应用与介绍5.1.2 漏磁数据反演的国内外发展现状5.1.3 反演方法理论5.2 几种常见的反演方法介绍5.2.1 基于模型的反演方法5.2.2 基于非模型的反演方法5.3 基于模型的迭代反演方法5.3.1 迭代法正向模型5.3.2 迭代法的优化算法5.3.3 仿真实例与结果分析5.3.4 反演结果5.4 基于神经网络直接反演方法5.4.1 神经网络简介5.4.2 网络反演模型5.5 基于支持向量机直接反演法5.5.1 支持向量机简介5.5.2 支持向量机反演过程5.6 基于随机森林的直接反演方法5.6.1 决策树简介5.6.2 随机森林5.7 仿真实例与结果分析5.7.1 神经网络反演结果5.7.2 支持向量机反演结果5.7.3 随机森林反演结果参考文献第6章 漏磁检测信号呈现技术6.1 引言6.2 漏磁信号曲线呈现方法6.2.1 *近邻插值法6.2.2 三次多项式插值法6.2.3 三次样条插值法6.2.4 反距离权重插值法6.2.5 插值前后对比图6.3 漏磁信号灰度图呈现方法6.4 漏磁信号彩色图呈现方法6.4.1 频率域转换方法6.4.2 灰度级彩色变换方法6.4.3 热金属编码方法6.4.4 彩虹编码方法6.4.5 HIS-RGB转换法6.4.6 DirectRGB方法参考文献