| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·钢管缺陷无损检测方法概述 | 第9-11页 |
| ·钢管缺陷漏磁检测技术的研究与应用现状 | 第11-15页 |
| ·漏磁信号的调理和去噪 | 第12-13页 |
| ·漏磁信号的分析与处理 | 第13-14页 |
| ·缺陷图形重构技术 | 第14-15页 |
| ·检测元件与检测装置研究 | 第15页 |
| ·本文主要研究内容及意义 | 第15-20页 |
| ·小缺陷漏磁信号的智能调理与去噪 | 第15-16页 |
| ·缺陷信号的数字去噪技术研究 | 第16-17页 |
| ·缺陷漏磁信号的特征提取 | 第17-18页 |
| ·缺陷的分类识别研究与小缺陷精确量化诊断问题 | 第18页 |
| ·本论文研究的意义 | 第18-20页 |
| 第二章 钢管缺陷漏磁检测原理与实验装置 | 第20-29页 |
| ·漏磁检测的物理基础 | 第20-21页 |
| ·磁感应线的折射现象 | 第20页 |
| ·漏磁场及其分布 | 第20-21页 |
| ·钢管缺陷的漏磁检测 | 第21-23页 |
| ·钢管缺陷漏磁检测原理 | 第22页 |
| ·钢管的磁化 | 第22-23页 |
| ·检测元件 | 第23页 |
| ·检测装置及实验台架 | 第23-25页 |
| ·检测样本 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 漏磁信号的智能调理与去噪研究 | 第29-50页 |
| ·漏磁信号调理与去噪综述 | 第29页 |
| ·钢管漏磁检测中的主要噪声和干扰因素分析 | 第29-34页 |
| ·空间磁场干扰 | 第29-30页 |
| ·钢管材料、工艺特性和磁化等因素引起的噪声 | 第30-31页 |
| ·电噪声 | 第31-34页 |
| ·非电噪声的抑制与消除 | 第34-35页 |
| ·屏蔽 | 第34-35页 |
| ·聚磁检测技术 | 第35页 |
| ·漏磁信号的智能调理与去噪 | 第35-49页 |
| ·霍尔传感器对管技术 | 第36-37页 |
| ·漏磁信号的自适应程控高通滤波 | 第37-39页 |
| ·单通道双放大倍数方法提取小缺陷信号技术 | 第39-41页 |
| ·漏磁信号的自适应程控抗混叠滤波 | 第41-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 缺陷漏磁信号的数字处理与空间重构 | 第50-68页 |
| ·相位和时延校正 | 第50-52页 |
| ·趋势项去除 | 第52-54页 |
| ·五点三次平滑与滤波处理 | 第54-55页 |
| ·缺陷漏磁场空间重构与最佳位置传感器信号的提取 | 第55-67页 |
| ·缺陷漏磁场的“切片”式空间重构 | 第56-64页 |
| ·最佳位置传感器信号的提取 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 缺陷漏磁信号的特征提取 | 第68-83页 |
| ·缺陷漏磁信号的时域和频域特征 | 第68-74页 |
| ·基于双正交样条小波方法的缺陷特征提取 | 第74-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 基于BP 神经网络的缺陷模式识别与精确定量识别研究 | 第83-101页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第84-86页 |
| ·基于BP 神经网络的缺陷模式识别 | 第86-93页 |
| ·三层BP 神经网络的输出方式 | 第87-88页 |
| ·缺陷特征量的选择与隐层节点数的确定 | 第88-89页 |
| ·训练与识别结果分析 | 第89-93页 |
| ·基于BP 神经网络的缺陷精确定量识别研究 | 第93-100页 |
| ·定量识别网络的结构 | 第93-95页 |
| ·定量识别结果分析 | 第95-100页 |
| ·本章小节 | 第100-101页 |
| 第七章 结论与展望 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 攻读博士学位期间发表论文和参加科研情况 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115页 |