一种管道内检测器里程测量装置及方法
【专利摘要】一种管道内检测器里程测量装置及方法，属于管道检测【技术领域】，该装置安装在管道内检测器上，包括：磁场传感器单元、信号调理模块、A/D转换模块和中央处理单元；该方法包括：步骤1：采集与各路里程轮的磁场变化相对应的脉冲电信号；步骤2：对各路脉冲电信号分别进行滤波和放大处理；步骤3：对步骤2处理后的脉冲信号进行模数转换；步骤4：对步骤3模数转换后的数字脉冲信号进行二次滤波处理；步骤5：里程轮异常判断和管道转弯判断；步骤6：选择当前最优里程脉冲信号并输出；步骤7计算管道内检测器里程值。本发明保证了系统的检测速度、里程脉冲信号的稳定性，同时提高了系统的抗干扰性、保证了里程测量的测量精度和最优里程脉冲的输出。
【专利说明】
【技术领域】
[0001] 本发明属于管道检测【技术领域】，具体涉及一种管道内检测器里程测量装置及方 法。 一种管道内检测器里程测量装置及方法
【背景技术】
[0002] 随着输油管道的增多和管道铺设距离的增长，油气管道在各种复杂、恶劣的环境 状况下易产生裂纹、蚀坑、管壁变薄等现象，带来重大安全隐患和经济损失，因而开展长输 管道的内部缺陷检测十分必要。腐蚀缺陷的准确定位是管道内检测的关键技术，而精确的 里程测量则是腐蚀缺陷准确定位的重要保证。
[0003] 目前，对管道的里程测量已经具有较好的实时检测技术，但缺乏系统的、高精度的 检测装置。尤其是在微小缺陷的检测系统中，要求较高的采样频率和较小的采样间隔，才 能保证对微小缺陷的检测及高精度的缺陷定位，这就要求对管道的里程测量必须精确和准 确。因此，设计一种具有强抗干扰性、实时检测的、高精度的里程测量装置具有重要的现实 意义。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术存在的不足，本发明提供一种管道内检测器里程测量装置及方法。
[0005] 本发明的技术方案：
[0006] 一种管道内检测器里程测量装置，安装在管道内检测器上，包括：磁场传感器单 元、信号调理模块、A/D转换模块和中央处理单元；
[0007] 所述磁场传感器单元包括多个磁场传感器；所述磁场传感器单元中的每个磁场传 感器用于对准每个里程轮，随着每个里程轮的运动，捕捉每个里程轮的磁场变化并输出脉 冲电信号至信号调理模块；
[0008] 所述信号调理模块用于对接收到的脉冲电信号进行滤波和放大并送至A/D转换 模块；
[0009] 所述A/D转换模块用于对从信号调理模块接收到的脉冲电信号进行模数转换并 将转换后的数字信号传送至中央处理单元；
[0010] 所述中央处理单元，包括时序控制模块、滤波处理模块、里程轮异常判断模块、管 道弯道判断模块和里程信号智能优选模块；
[0011] 所述时序控制模块用于控制A/D转换模块的各通道的转换顺序；
[0012] 所述滤波处理模块用于接收A/D转换模块传送的数字信号，并对该数字信号进行 二次滤波，并将滤波后的数字信号分别送至里程轮异常判断模块和管道弯道判断模块；
[0013] 所述里程轮异常判断模块用于判断各里程轮当前工作状态是否正常，同时，分别 将接收的各路脉冲信号及各里程轮的当前工作状态送至里程信号智能优选模块；
[0014] 所述管道弯道判断模块用于根据接收的各路脉冲信号的相互关系，通过计算判断 当前管道是否在转弯，并将判断结果送至里程信号智能优选模块；
[0015] 所述里程信号智能优选模块用于根据从里程轮异常判断模块接收的各路脉冲信 号及各里程轮的当前工作状态、从管道弯道判断模块接收的当前管道的转弯信息和从管道 内检测器接收的管道内检测器当前的姿态信息，利用智能优选算法选择当前最优里程脉冲 信号并输出，且根据该最优里程脉冲信号计算管道内检测器里程。
[0016] 采用所述的管道内检测器里程测量装置获取管道内检测器里程的方法，包括以下 步骤：
[0017] 步骤1 :实时检测各路里程轮转动引发的磁场变化，并采集到与各路里程轮的磁 场变化相对应的脉冲电信号；有η路里程轮，即采集到η路脉冲电信号；
[0018] 步骤2 :对步骤1得到的各路脉冲电信号分别进行滤波和放大处理；
[0019] 步骤3 :对步骤2处理后的脉冲信号进行模数转换；
[0020] 步骤4 :对步骤3模数转换后的数字脉冲信号进行二次滤波处理；
[0021] 步骤5 :根据二次滤波处理后的数字脉冲信号进行里程轮异常判断和管道转弯判 断；
[0022] 步骤5. 1 :里程轮异常判断，包括以下步骤：
[0023] 步骤5. 1. 1 :设定阈值λ ;
[0024] 步骤5. 1.2 :在Ν个连续等时间段，分别计数各路脉冲信号的脉冲数，并找出每个 时间段的最大脉冲数及其对应的脉冲信号；
[0025] 步骤5. 1. 3 :将每个时间段的各路脉冲信号的脉冲数分别与相应的最大脉冲数做 比较，得到（η-1)*Ν个脉冲数差△&，i为第i路脉冲信号，j = 1，2,…，（η-1)*Ν ;
[0026] 步骤5. 1. 4 :将每个时间段的（η_1)*Ν个脉冲数差逐一与阈值λ比较；
[0027] 步骤5. 1. 5 :如果第i路里程轮在每个时间段的（η_1)*Ν个脉冲数差^丨均大于阈 值λ，则标记第i路里程轮异常；否则，标记第i路里程轮正常；
[0028] 步骤5. 2 :管道转弯判断；
[0029] 步骤5. 2. 1 :构建管道弯道半径计算公式；
[0030] 将管道弯道处的内侧管壁与外侧管壁视为两个同心圆，则有
[0031]
【权利要求】
1. 一种管道内检测器里程测量装置，其特征在于：安装在管道内检测器上，包括：磁场 传感器单元、信号调理模块、A/D转换模块和中央处理单元； 所述磁场传感器单元包括多个磁场传感器；所述磁场传感器单元中的每个磁场传感器 用于对准每个里程轮，随着每个里程轮的运动，捕捉每个里程轮的磁场变化并输出脉冲电 信号至信号调理模块； 所述信号调理模块用于对接收到的脉冲电信号进行滤波和放大并送至A/D转换模块； 所述A/D转换模块用于对从信号调理模块接收到的脉冲电信号进行模数转换并将转 换后的数字信号传送至中央处理单元； 所述中央处理单元，包括时序控制模块、滤波处理模块、里程轮异常判断模块、管道弯 道判断模块和里程信号智能优选模块； 所述时序控制模块用于控制A/D转换模块的各通道的转换顺序； 所述滤波处理模块用于接收A/D转换模块传送的数字信号，并对该数字信号进行二次 滤波，并将滤波后的数字信号分别送至里程轮异常判断模块和管道弯道判断模块； 所述里程轮异常判断模块用于判断各里程轮当前工作状态是否正常，同时，分别将接 收的各路脉冲信号及各里程轮的当前工作状态送至里程信号智能优选模块； 所述管道弯道判断模块用于根据接收的各路脉冲信号的相互关系，通过计算判断当前 管道是否在转弯，并将判断结果送至里程信号智能优选模块； 所述里程信号智能优选模块用于根据从里程轮异常判断模块接收的各路脉冲信号及 各里程轮的当前工作状态、从管道弯道判断模块接收的当前管道的转弯信息和从管道内检 测器接收的管道内检测器当前的姿态信息，利用智能优选算法选择当前最优里程脉冲信号 并输出，且根据该最优里程脉冲信号计算管道内检测器里程。
2. 采用权利要求1所述的管道内检测器里程测量装置获取管道内检测器里程的方法， 其特征在于：包括以下步骤： 步骤1 :实时检测各路里程轮转动引发的磁场变化，并采集到与各路里程轮的磁场变 化相对应的脉冲电信号；有η路里程轮，即采集到η路脉冲电信号； 步骤2 :对步骤1得到的各路脉冲电信号分别进行滤波和放大处理； 步骤3 :对步骤2处理后的脉冲信号进行模数转换； 步骤4 :对步骤3模数转换后的数字脉冲信号进行二次滤波处理； 步骤5 :根据二次滤波处理后的数字脉冲信号进行里程轮异常判断和管道转弯判断； 步骤6 :根据步骤5的结果，选择当前最优里程脉冲信号并输出； 步骤7 :根据步骤6优选的最优里程脉冲信号计算管道内检测器里程值。
3. 根据权利要求2所述的获取管道内检测器里程的方法，其特征在于：步骤5所述的 根据二次滤波处理后的数字脉冲信号进行里程轮异常判断和管道转弯判断的方法，包括如 下步骤： 步骤5. 1 :里程轮异常判断，包括以下步骤： 步骤5. 1. 1 :设定阈值λ ; 步骤5. 1. 2 :在Ν个连续等时间段，分别计数各路脉冲信号的脉冲数，并找出每个时间 段的最大脉冲数及其对应的脉冲信号； 步骤5. 1. 3 :将每个时间段的各路脉冲信号的脉冲数分别与相应的最大脉冲数做比 较，得到（n-l)*N个脉冲数差, i为第i路脉冲信号，j = 1，2, ···，（n-l)*N ; 步骤5. 1.4:将每个时间段的（n-l)*N个脉冲数差逐一与阈值λ比较； 步骤5. 1. 5 :如果第i路里程轮在每个时间段的（η-1)*Ν个脉冲数差均大于阈值 入，则标记第i路里程轮异常；否则，标记第i路里程轮正常； 步骤5. 2 :管道转弯判断； 步骤5. 2. 1 :构建管道弯道半径计算公式； 将管道弯道处的内侧管壁与外侧管壁视为两个同心圆，则有
(1) 式中，Θ为管道弯道弧度角；AS为Θ对应的内、外圆的弧长差；SlS Θ对应的外圆 的弧长；S2为Θ对应的内圆的弧长；D为管道直径；R为外圆外径；r为内圆内径屯、!^、!^ 分别为映射系数；根据公式（1)，得到管道弯道半径计算公式为：
(2)
⑶ 步骤5. 2. 2 :利用某时间段某段管道的各路历史数字脉冲信号，按照公式（2)和（3)，离 线构建并训练BP神经网络模型，建立脉冲信号与管道内、外半径的对应关系； 步骤5. 2. 3 :将实时数字脉冲信号输入训练后的BP神经网络模型，得到当前管道的转 弯判断结果A及该结果的置信程度W2 ; 具体判断方法为：若各路脉冲信号的脉冲数差均等于〇或接近于〇,且R_r = 0或 接近于0,则BP神经网络模型输出A = 0及
Wi = 0表示当前管道位置不转弯；如
果各路脉冲信号的脉冲差不等于〇,并且R-r关0, BP神经网络模型输出为Wi = 1和 W1 = 1表示当前管道位置转弯。 9
4.根据权利要求2所述的获取管道内检测器里程的方法，其特征在于：步骤6所述的 利用智能优选算法选择当前最优里程脉冲信号的方法，包括如下步骤： 步骤6. 1 :根据步骤5的结果，如果识别出前一时刻的最优里程脉冲信号对应的里程轮 工作正常，并且根据步骤5的结果，判断当前管道位置是否转弯，否，则继续选择该最优里 程脉冲信号作为当前最优里程脉冲信号并输出，转到步骤7 ;是，则判断可信度W2是否大于 〇. 5 :是，则根据内检测器姿态信息，选择当前处于最内侧的、工作正常的里程轮所对应的脉 冲信号作为当前最优里程脉冲信号输出，转到步骤7,否，则继续选择该最优里程脉冲信号 作为当前最优里程脉冲信号并输出，转到步骤7 ; 步骤6. 2 :根据步骤5的结果，如果识别出前一时刻的最优里程脉冲信号对应的里程轮 工作异常，并且根据步骤5的结果，判断当前管道位置是否转弯，否，则选择脉冲数最大的 脉冲信号作为最优里程脉冲信号并输出，转到步骤7 ;是，则判断可信度W2是否大于0. 5 : 是，则根据内检测器姿态信息，选择当前处于最内侧、工作正常的里程轮所对应的脉冲信号 作为当前最优里程脉冲信号输出，转到步骤7,否，则选择脉冲数最大的脉冲信号作为最优 里程脉冲信号并输出，转到步骤7。
【文档编号】F17D5/02GK104048164SQ201410268458
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年6月16日 优先权日:2014年6月16日
【发明者】汪刚, 吴振宁, 冯健, 刘金海, 张化光, 马大中, 周坤, 高亮, 黄珊, 许相凯, 卢森骧, 屈纯, 刘喆, 王一, 张康康 申请人:东北大学