Оценка параметров электрофизических диагностических моделей объектов контроля с помощью вейвлет-преобразования сигналов

2
СОДЕРЖАНИЕ
стр.
ВВЕДЕНИЕ..................................................... 5
1. ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ
МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ КОНТРОЛЯ НА ОСНОВАНИИ
НЕСТАЦИОНАРНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ....................... 11
1.1 Электрический сигнал как носитель диагностической информации в задачах неразрушающего контроля и технической диагностики........................................ 11
1.2 Задачи контроля и диагностики, приводящие к оценке параметров нестационарных электрических сигналов....................... 15
1.3 Традиционные методы оценки параметров локальнонестационарных сигналов .................................... 19
1.4 Постановка задачи исследования диссертационной работы 29
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ВЕЙВЛЕТ-
ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ШСТАЩОНАРНЬГХ
ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ...................................... 31
2.1 Основные принципы и методы вейвлет анализа............ 31
2.2 Непрерывное вейвлет-преобразование. Примеры
вейвлетообразующих функций............................... 33
2.3 Разрешающая способность вейвлет-преобразования.......... 38
2.4 Определение параметров модельных сигналов, характерных для -задач неразрушающего контроля и диагностики................. 42
2.5 Принципы построения алгоритма оценки параметров диагностических моделей на основании вейвлет-преобразования локально-нестационарных сигналов............................ 51
2.6 Выводы.................................................. 58
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ
НАКЛОННЫХ ТРЕЩИН В ФЕРЮМАШИТНЬТХ КОНСТРУКЦИЯХ ПО
3
ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ДИАГНСХТИЧЕСКИМ СИГНАЛАМ....................... 59
ЗЛ Физические основы магнитной дефектоскопии................. 59
3.2 Методы построения электрофизических диагностических моделей в магнитной дефектоскопии....................... 62
3.3 Определение параметров диагностической модели на основании пространственного и спектрального представления электрического сигнала...................................... 65
3.4 Определение параметров диагностической модели сигнала с помощью вейвлет-преобразования электрического сигнала... 70
3.5 Оценка глубины и угла наклона дефекта................... 76
3.6 Описание алгоритма определения параметров наклонной трещины. Основные результаты............................ 79
3.7 Выводы.................................................. 85
4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ ОБРЫВОВ ПРОВОЛОК
В СТАЛЬНЫХ КАНАТАХ.......................................... 86
4.1 Задачи магнитной дефектоскопии стальных канатов......... 86
4.2 Построение электрофизической диагностической модели локального обрыва каната................................ 93
4.3 Методика применения вейвлет-преобразования для выявления обрывов в стальных канатах............................. 102
4.4 Применение алгоритма обнаружения обрывов проволок для дефектоскопа стальных канатов «Интрос»................. 116
4.5 Выводы.................................................. 121
5. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ
СВОБОДНЫХ И СЛАБОЗАКРЕПЛЕННЫХ ПРЕДМЕТОВ ВНУТРИ
КОРПУСА РЕАКТОРНОЙ УСТАНОВКИ................................ 123
5.1 Характеристика диагностической системы обнаружения свободных и слабозакрепленных предметов................ 123
5.2 Теоретические основы анализа ударных сигналов. Построение диагностической модели................................. 131
4
5.3 Характеристика электрического сигнала, зарегистрированного
при уд аре................................................. 137
5.4 Использование вейвлет-преобразования для определения параметров диагностической модели процесса удара.............. 144
5.5 Описание алгоритма определения местоположения свободного предмета на основании вейвлет - преобразований сигналов 151
5.6 Выводы.................................................... 157
ЗАКЛЮЧЕНИЕ....................................................... 159
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................ 161
Приложение....................................................... 172
5
ВВЕДЕНИЕ
Процесс контроля и технической диагностики основан, как правило, на регистрации взаимодействия контролируемого объекта с полем или веществом. В результате измерения физической величины, отражающей это взаимодействие, получают электрический сигнал. Чтобы охарактеризовать физический процесс контроля и установить связь между контролируемыми свойствами объекта и параметрами измеренного электрического сигнала, вводят понятие диагностической модели, которая, как правило, является электрофизической и может быть выражена в аналитическом, графическом, табличном виде или математически, в виде системы дифференциальных уравнений. Контролируемые свойства объекта могут являться непосредственно параметрами диагностической модели или могут быть косвенно оценены на основании параметров модели. Надежная оценка параметров диагностической модели является одной из актуальных задач неразрушающего контроля и технической диагностики.
В настоящее время в практике неразрушающего контроля интерпретация диагностической информации и оценка контролируемых свойств объекта осуществляется оператором, который проводит контроль объекта или обслуживает диагностическую систему. При этом подразумевается диагностическая модель, но алгоритм оценки ее параметров не нуждается в формализации.
Для автоматизации процесса диагностирования необходимо формализовать и программно реализовать алгоритм оценки параметров диагностической модели.
Включение в состав программного обеспечения алгоритмов автоматической обработки диагностической информации позволяет увеличить
6
производительность контроля, исключить субъективность экспертной оценки и снизить требования к квалификации обслуживающего персонала.
Настоящий этап в разработке и использовании средств контроля и технической диагностики характеризуется интенсивной компьютеризацией. Поскольку практически все современные приборы неразрушающего контроля и диагностические системы оснащены компьютерами, проблема автоматизации процесса диагностирования является не технической, а алгоритмической.
Проблемы, возникающие при разработке алгоритмов идентификации диагностической информации, обусловлены, в основном, двумя факторами: неформализованностью большинства задач контроля и диагностики, а также сложностью обрабатываемых электрических сигналов.
Неформализованность задач подразумевает невозможность построения точной аналитической диагностической модели. Алгоритм, предложенный в данной работе, позволяет оценивать параметры диагностической модели, представленной как в виде эмпирических зависимостей, так и параметрически, в виде конечно-разностных схем, и математически, в виде системы дифференциальных уравнений.
Основным фактором, обуславливающим сложность обработки измеренных электрических сигналов, является их нестационарность. Наиболее широко в практике контроля и диагностики распространены сигналы, соответствующие локально нестационарной модели.
Появление в сигнале локальной нестационарности связано с локальным изменением свойств исследуемого объекта во времени или в пространстве. Локальная неоднородность в сигнале с независимой пространственной переменной может быть обусловлена, например, дефектами типа нарушения сплошности, инородного включения, локального аномального изменения свойств материала изделия. Появление локальных изменений диагностических сигналов во времени может наблюдаться, например, при возникновении ударов, свидетельствующих об аномальном режиме работы оборудования. Кроме того,
7
локальная нестационарность наблюдается и в случае, если зондирующее воздействие носит локально нестационарный или импульсный характер.
Перечисленные выше задачи охватывают достаточно широкий круг задач неразрушающего контроля и диагностики, в частности, обнаружение различных нарушений сплошности в магнитной дефектоскопии (раковины, трещины, расслоения, поры), когда появление локальной нестационарности в сигнале свидетельствует об обнаружении дефекта, а ее форма зависит от параметров обнаруженного дефекта. В методе акустической эмиссии, основанном на регистрации волн пластической деформации, измеренный сигнал содержит локальную нестационарность в виде импульсов, соответствующих развитию трещин, трению или фазовым превращениям в материале. Форма импульса содержит информацию о характере пластических изменений.
Все активные методы ультразвукового контроля (эхозеркальный, теневой, временной теневой), основанные на импульсном возбуждении бегущей волны, приводят к анализу локально-нестационарного диагностического сигнала. В системах виброакустической диагностики появление в сигнале локальной нестационарности, как правило, характеризует механические удары, которые могут являться следствием аномального режима работы оборудования (абразивное изнашивание зубьев в зубчатых передачах, увеличение рабочих зазоров, ослабление креплений и т.д.).
Традиционные корреляционный и спектральный методы анализа не позволяют с достаточной степенью точности оценить параметры локально нестационарного электрического сигнала. Корреляционный анализ позволяет оценить лишь момент появления локальной нестационарности, но не ее параметры. Гармонический спектральный анализ не позволяет оценивать локальные изменения спектра сигнала, в результате диагностическая информация оказывается делокализованной между отдельными спектральными составляющими. Частотно-временные представления, позволяющие
8
анализировать изменение частотной структуры сигнала, не обеспечивают достаточного разрешения для анализа локального изменения спектра.
В последние годы вейвлет-преобразование находит все более широкое применение в задачах обработки и анализа сигналов и изображений. Оно относится к классу время-масштабных (координатно-масштабных) преобразований и позволяет одновременно анализировать локальные свойства сигналов (процессов), выявлять и оценивать параметры кратковременных событий.
Цель работы
Данная работа посвящена исследованию и разработке эффективных методов автоматизированной оценки параметров электрофизических моделей для диагностирования объектов контроля и разработке алгоритмического и программного обеспечения приборов и диагностических систем, реализующего эти методы.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:
- Исследование характера электрических сигналов, получаемых в результате контроля промышленных объектов, выбор общей модели нестационарного сигнала, характеризующей локальные изменения свойств контролируемых объектов
- определение эффективности применения время-масштабных преобразований для оценки параметров электрофизических диагностических моделей на основании измерительной информации
- разработка методов на основании вейвлет-преобразования для оценки состояния объектов по результатам измерения электрических сигналов
- разработка алгоритмического и программного обеспечения приборов и диагностических систем для внедрения разработанных методов в практику технического контроля
9
Методы исследования
В работе использовались математический аппарат теории вейвлет-преобразования и обобщенного преобразования Фурье, элементы теории вероятностей и математической статистики, математического моделирования электромагнитных полей, методы теории цифровой обработки сигналов и изображений.
При разработке программного обеспечения использовался принцип модульного программирования и технология средств визуального программирования Пе1рЫ.
Научная новизна
Научная новизна работы заключается в следующем:
- впервые рассмотрена возможность применения аппарата вейвлет-преобразования для эффективной оценки параметров электрофизических диагностических моделей;
- разработан обобщенный алгоритм решения задачи оценивания технического состояния объекта на основе использования вейвлет-анализа соответствующих локально нестационарных электрических сигналов;
- предложен и программно реализован алгоритм количественной оценки параметров наклонных трещин в ферромагнитных конструкциях, основанный на вейвлет-преобразовании сигналов, характеризующих поле рассеяния трещины;
- разработан новый алгоритм обнаружения обрывов проволок в стальных канатах по результатам вейвлет-анализа сигналов датчиков, регистрирующих магнитное поле рассеяния; алгоритм позволяет обнаруживать локальные обрывы малого диаметра при отношении сигнал/шум < 1.0;
10
- предложен алгоритм локализации свободных предметов внутри корпусов энергетических установок по параметрам дисперсионного распространения ударной волны;
Положения, выносимые на защиту:
- обобщенный метод построения алгоритмов оценки параметров локально-нестационарных электрофизических моделей при помощи вейвлет-преобразования;
- алгоритм количественной оценки параметров наклонных трещин в ферромагнитных конструкциях, основанный на вейвлет-анализе сигналов, характеризующих поле рассеяния;
- алгоритм локализации обрывов проволок в стальных канатах по результатам магнитного контроля;
- алгоритм определения местонахождения свободных предметов внутри корпусов энергетических установок на основании оценки параметров дисперсионного распространения ударной волны.
Практическая значимость
Практическая значимость работы заключается в разработке пакета программ, предназначенных для автоматической оценки состояния контролируемого оборудования на основании анализа сигналов. Включение разработанного программного комплекса в состав алгоритмического обеспечения дефектоскопа стальных канатов и диагностической системы обнаружения свободных предметов позволило повысить точность и достоверность результатов контроля.
11
1. ПГОБЛЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТЮВ ЭЛЕКЛРОФИЗИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ КОНТРОЛЯ НА ОСНОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
1.1 Электрический сигнал как носитель диагностической информации в задачах неразрушающего контроля и технической диагностики
Научно-технический прогресс обуславливает повышение требований к качеству и надежности промышленной продукции различных отраслей народного хозяйства. Необходимые качество и надежность объектов могут быть обеспечены при условии применения эффективных систем контроля качества при изготовлении, эксплуатации и ремонте промышленных объектов. Сплошной контроль качества должен осуществляться методами, после применения которых объекты могут быть использованы по прямому назначению, т.е. методами неразрушающего контроля и технической диагностики.
Методы контроля и диагностики основываются на воздействии проникающих веществ или физических полей на объект (активные методы контроля) и на регистрации полей, создаваемых самим объектом (пассивные методы контроля). По общности физических признаков методы неразрушающего контроля разделяют на группы, называемые видами. Существует девять различных видов неразрушающего контроля — магнитный, электрический, вихретоковый, акустический, радиоволновый, тепловой, оптический, радиационный, акустический и проникающими веществами. Среди видов технической диагностики наиболее распространенным является виброакустическая диагностика [47].
В рамках разработки общей теории технического контроля [49], вне зависимости от физической основы, проведение контроля любого вида содержит два основных этапа:
12
- получение информации о фактическом состоянии объекта контроля, о признаках и показателях его свойств, как правило, в форме электрического сигнала,
- анализ и интерпретация полученной информации, например, обнаружение соответствия или несоответствия полученных данных некоторым нормам.
В случае активного контроля первый этап процедуры контроля заключается в следующем. При помощи источника питания и возбудителя создается зондирующее физическое воздействие, которое, взаимодействуя с объектом контроля, трансформируется, приобретая зависимость от параметров объекта, в том числе от имеющихся в нем дефектов; при помощи первичного преобразователя (датчика) трансформированное воздействие, как правило, преобразуется в электрический сигнал, который измеряется и протоколируется. Полученный таким образом электрический сигнал содержит диагностическую информацию об объекте контроля. При пассивном контроле зондирующее воздействие отсутствует, при этом преобразуются и анализируются в виде электрических сигналов изменения собственного физического поля объекта, причиной которых может являться изменение контролируемых свойств.
Второй этап процедуры контроля состоит в обработке полученного электрического сигнала. Цель обработки состоит в обнаружении информативного сигнала на фоне помех, обусловленных влиянием окружающей среды и несовершенством аппаратуры, и его последующей интерпретации для определения контролируемых параметров исследуемого объекта. При этом предполагают соответствие сигнала определенной диагностической модели.
Диагностическая модель устанавливает связь между контролируемыми свойствами объекта и параметрами измеренных при проведении технического контроля электрических сигналов. В случае пассивного контроля
13
диагностическая модель описывает непосредственно объект контроля, принимая во внимание только существенные для установления диагноза свойства. При активном контроле диагностическая модель описывает процесс взаимодействия объекта и зондирующего воздействия.
При построении диагностической модели учитывается характер зондирующего воздействия и те геометрические и структурные свойства объекта контроля, которые оказывают влияние на распространение зондирующего воздействия. В диагностическую модель включаются также все контролируемые свойства исследуемого объекта. Следовательно, процедура оценки технического состояния объекта контроля сводится к оценке характеристик измеренного сигнала, которые являются параметрами диагностической модели, и содержат информацию о свойствах контролируемого объекта.
Существуют различные методы построения диагностических моделей. В качестве диагностических моделей могут рассматриваться модели, представленные в виде системы алгебраических или дифференциальных уравнений, логические соотношения, статистические, феноменологические или параметрические модели [17,34].
Одним из наиболее распространенных способов построения диагностической модели объекта является математическое описание связи между контролируемыми свойствами и параметрами диагностических сигналов при помощи дифференциальных уравнений. Тип уравнений определяется видом технического контроля. Например, при моделировании в задачах электромагнитного контроля используются уравнения Максвелла, в задачах акустического контроля - волновые уравнения, при тепловом контроле -уравнения теплопроводности и.т.д. Перечисленные уравнения описывают процесс взаимодействия электромагнитного, акустического и температурного поля с исследуемым объектом. Ограничением для построения точных математических моделей является то, что получение аналитических решений
14
возможно лишь для однородных слоистых изотропных объектов простейших геометрических форм. Даже незначительное усложнение объекта контроля приводит к необходимости применения численных методов решения.
Проблемы, возникающие при разработке диагностических моделей, обусловлены неформализованностыо большинства задач технического контроля. Неформализованные задачи не могут быть заданы в числовой форме и не имеют точного алгоритмического решения, следовательно, для данного класса задач оказывается невозможным построение точной математической диагностической модели ввиду того, что при разработке моделей процессов контроля и диагностики, как правило, невозможно количественно оценить влияние множества факторов - ряд задач виброакустической диагностики, магнитного, и акустического контроля являются неформализованными. При разработке алгоритмического обеспечения для подобных неформализованных диагностических систем руководствуются статистическими,
феноменологическими или эмпирическими моделями.
В последнее время широкое распространение получили также параметрические модели, построенные на основании сеточной аппроксимации структуры объектов контроля методами конечных разностей, а также конечных или граничных элементов. Конечно-элементные методы позволяют моделировать распределение полей различной природы в объектах сложной геометрической формы. Это позволяет при известном воздействии на объект контроля оценить характер диагностических сигналов. В случае, если для построения диагностической модели объекта используется сеточное моделирование, то алгоритм оценивания информативных параметров диагностических сигналов строится на основании сопоставления результатов моделирования, полученных при различных вариациях условий контроля для всех возможных конфигураций исследуемого объекта. Моделирование методами конечных разностей, конечных и граничных элементов успешно применяется в задачах магнитного и электромагнитного контроля различных
15
объектов (энергетического, подъемно-транспортного оборудования, станков, электрических машин), при этом возможно моделирование различных типов дефектов (поверхностные и подповерхностные трещины, поры, дефекты сварных соединений). В задачах акустического контроля и виброакустической диагностики конечно-элементное моделирование необходимо для расчета собственных частот таких сложных объектов контроля, как реакторные установки, турбины, для моделирования ударных воздействий, определения волновых эффектов при акустической эмиссии [37,38].
На основании результатов исследования диагностической модели определяется способ представления анализируемого сигнала, разрабатывается алгоритм оценки контролируемых свойств объекта.
1.2 Задачи контроля и диагностики, приводящие к оценке параметров нестационарных электрических сигналов
Нестационарными называют сигналы, статистические характеристики которых (плотность распределения, автокорреляционная функция, спектральная функция) зависят от времени. Для нестационарных сигналов введена специальная классификация нестационарности. В рамках этой классификации различают следующие типы сигналов:
1. Сигналы с переменным во времени средним представляемы в виде
НО = *о(0 + *(0
я0(0 - стационарный сигнал; *(0 - произвольный детерминированный процесс.
2. Сигналы с переменным во времени средним квадратом, для которых справедливо равенство