基于GA-BP神经网络的ACFM实时高精度裂纹反演算法

• 作者: 吴衍运 孔庆晓 张雨田 曲萌 李伟 葛玖浩 袁新安 陈国明
• 来源期刊: 中国石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 物理学
• 关键词: ACFM 实时 高精度 裂纹反演算法 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 石油机械工程
• 页码范围: 128-134
• 页数: 7页
• 分类号: O346.1
• 字数: 2451字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5005.2016.05.016

摘要

针对传统交流电磁场检测( ACFM)特征信号难以实现缺陷高精度实时反演的问题，在电磁耦合ACFM探头有限元模型分析的基础上，引入能量谱和相位阈值判定方法实时获取裂纹特征信号，建立裂纹实时反演实验系统并进行裂纹检测实验，基于加入遗传算法的BP神经网络( GA-BP)建立的ACFM实时高精度裂纹反演算法对实验得到的裂纹特征信号进行长度和深度的反演。结果表明：电磁耦合ACFM探头有限元模型可较好地仿真裂纹特征信号；采用能量谱和相位阈值判定方法能够实时获取裂纹特征信号；GA-BP神经网络能够实现裂纹长度和深度的反演，反演精度误差不超过10%。