基于BP神经网络管道磁记忆检测模式识别

摘要：

为区分管道母材及焊缝处不同损伤形式磁记忆信号,运用BP神经网络对管道缺陷检测信号的模式进行识别.以X80管线钢作为试样材质,分别从X80管道母材及焊缝部位取样,加工无缺陷及含裂纹等两种形式的试样并对其进行磁记忆检测.采用有限元分析软件获得其磁场分布,对磁记忆检测信号进行特征参数提取并采用BP神经网络对特征参数进行聚类,建立了管道磁记忆检测模式识别方法.研究结果表明:不同损伤部位及形式的试样,其磁记忆检测信号分布有较大差异;磁记忆检测信号分布与试样表面形貌及损伤形式密切相关;运用BP神经网络能够有效识别管道不同位置及损伤形式的磁记忆检测信号.研究结果为磁记忆检测技术应用于管道内检测并进行管道典型缺陷信号识别提供了新的思路和方法.

关键词：管道、磁记忆、检测信号、BP神经网络、特征参数、模式识别

所属期刊栏目：48

分类号：TE973.6(石油机械设备与自动化)

资助基金：国家重点研发计划项目“临海油气管道和陆上终端设施检验评价与安全保障技术”;中国石化集团胜利石油管理局项目“海底管道应力集中点测试实验装置研制”

在线出版日期：2020-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：111-117,125