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内容简介

漏磁检测缺陷反演成像理论与技术是近年兴起的研究热点，国内外学者通过大量卓有成效的研究工作，取得了显著的理论成果并进行了工程应用。本书系统介绍了漏磁检测基本原理、缺陷识别与量化理论及其实现技术，主要包括漏磁检测影响因素、检测信号处理方法、缺陷当量尺寸量化方法、缺陷轮廓反演、三维漏磁成像等内容。 《漏磁成像理论与方法》是作者黄松岭、赵伟对漏磁检测缺陷反演与成像理论的系统梳理，作者汇集了十多年来的科研与技术应用成果，对于高校师生和从事无损检测技术的工程人员极具参考价值。

作者介绍

黄松岭（1970—），清华大学油田电气工程研究中心主任、教授、博士生导师，IETFellow，中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会常务理事。主要研究方向为结构健康监测与缺陷无损评估。负责国家重大科学仪器设备开发专项“铁磁性材料三维漏磁成像检测仪开发”项目，承担完成了十多项国家863、国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金项目和企业重大产业化项目。发表论文200多篇，其中40多篇被SCI检索，60多篇被EI检索，获得省部级和行业协会科技奖励11项。出版教材、专著和大型工具书6本。 赵伟（1956—），清华大学电机系教授、博士生导师，主要从事现代电磁测量技术及仪器方向的教学和科研工作，发表论文200多篇。作为第1、第2作者或主编，出版有教材《电磁测量》，译著《电工理论基础》（第4版），专著《电子式电能表及其在现代用电管理中的应用》，辞书《新编电气工程师实用手册》、《中国电工大典》和《现代电气工程师实用手册》等。

目 录

第1章 绪论 1.1 引言 1.2 漏磁检测影响因素 1.2.1 磁化的影响 1.2.2 检测过程的影响 1.3 漏磁检测缺陷量化反演技术研究现状 1.3.1 MFL检测理论与技术发展 1.3.2 缺陷量化反演技术研究 1.3.3 MFL检测缺陷量化反演仍需解决的问题 第2章 检测信号处理方法 2.1 数据采集与存储 2.1.1 漏磁检测的数据采集 2.1.2 数据的组织与存储 2.2 数据压缩及降噪方法 2.2.1 检测数据压缩 2.2.2 检测信号降噪方法 第3章 漏磁检测缺陷量化方法 3.1 引言 3.2 基于统计识别的缺陷量化方法 3.2.1 漏磁信号的预处理 3.2.2 波形特征的定义和提取 3.2.3 缺陷长度的统计识别 3.2.4 多变量统计分析方法 3.2.5 缺陷宽度的统计识别 3.2.6 缺陷深度的统计识别 3.3 径向基函数神经网络量化方法 3.4 三维有限元神经网络量化方法 3.4.1 有限元法的离散化原理 3.4.2 有限元神经网络 3.4.3 用FENN求解正问题和逆问题 3.4.4 FENN的优点分析 第4章 三维漏磁检测缺陷轮廓反演 4.1 三维漏磁信号特性 4.1.1 信号的基本特征 4.1.2 信号随缺陷尺寸的变化规律 4.2 缺陷三维轮廓的随机搜索迭代反演方法 4.2.1 待求解区域的分段识别 4.2.2 缺陷开口轮廓检测方法 4.2.3 缺陷三维轮廓网状模型 4.2.4 缺陷三维轮廓的随机搜索迭代反演 4.3 缺陷三维轮廓的神经网络迭代反演方法 4.3.1 三维MFL检测信号的主要特征值提取 4.3.2 缺陷三维轮廓条状模型 4.3.3 基于RBF神经网络的MFL信号正向预测 4.3.4 缺陷三维轮廓的RBF神经网络迭代反演 4.4 缺陷三维轮廓的多阶段逐次逼近反演方法 4.4.1 缺陷轮廓的多阶段复合反演 4.4.2 缺陷网状模型的逐步细化 4.4.3 有限元计算剖分尺寸的逐步细化 4.4.4 实际缺陷三维轮廓反演实验 4.5 采样精度对缺陷三维轮廓反演的影响与修正 4.5.1 采样精度的影响分析 4.5.2 三维MFL信号的插值修正方法 4.5.3 实验验证 第5章 三维漏磁成像检测 5.1 三维漏磁信号特征量值 5.1.1 凹坑缺陷的参数定义 5.1.2 水平沟槽缺陷的参数定义 5.1.3 切向沟槽缺陷的参数定义 5.2 完整信号下的缺陷分类量化方法 5.2.1 基于RBF神经网络的缺陷分类方法 5.2.2 基于BP神经网络的缺陷量化方法 5.3 不完整信号下的缺陷量化与显示方法 5.3.1 缺陷边缘识别 5.3.2 缺陷深度估计 5.3.3 不完整信号下的缺陷实时显示 参考文献

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