| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 漏磁检测技术的国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 漏磁检测理论研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 漏磁信号处理技术 | 第15-16页 |
| 1.2.3 缺陷分类与反演技术 | 第16-19页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 研究目标和技术路线 | 第20-21页 |
| 1.5 主要研究成果和创新点 | 第21-23页 |
| 第2章 油管漏磁检测原理与检测方法 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 缺陷漏磁检测原理 | 第23-27页 |
| 2.3 油管漏磁检测系统 | 第27-30页 |
| 2.3.1 漏磁激励磁化装置 | 第27-28页 |
| 2.3.2 检测探头 | 第28-29页 |
| 2.3.3 数据采集与处理终端 | 第29页 |
| 2.3.4 自动控制与油管传送系统 | 第29-30页 |
| 2.4 油管实验样本 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 油管缺陷与其漏磁场关系分析 | 第33-54页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 缺陷漏磁场分析方法 | 第33-42页 |
| 3.2.1 漏磁检测的磁荷理论模型 | 第33-38页 |
| 3.2.2 电磁场有限元分析理论 | 第38-39页 |
| 3.2.3 缺陷漏磁场有限元分析过程 | 第39-42页 |
| 3.3 油管典型缺陷分析 | 第42-44页 |
| 3.4 缺陷类型对漏磁场的影响分析 | 第44-48页 |
| 3.5 缺陷轮廓参数与漏磁场关系分析 | 第48-52页 |
| 3.5.1 缺陷长度对漏磁场的影响 | 第48-49页 |
| 3.5.2 缺陷宽度对漏磁场的影响 | 第49-51页 |
| 3.5.3 缺陷深度对漏磁场的影响 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 基于小波分析的漏磁信号去噪方法 | 第54-83页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 漏磁信号去噪研究现状 | 第54-56页 |
| 4.3 小波变换 | 第56-61页 |
| 4.3.1 连续小波变换 | 第56-58页 |
| 4.3.2 离散小波变换 | 第58页 |
| 4.3.3 小波框架 | 第58-59页 |
| 4.3.4 多分辨分析与二尺度方程 | 第59-61页 |
| 4.4 漏磁信号的小波去噪 | 第61-81页 |
| 4.4.1 小波去噪基函数和分解尺度选择 | 第63-71页 |
| 4.4.2 基于智能优化的小波阂值选择 | 第71-77页 |
| 4.4.3 仿真实验与结果分析 | 第77-79页 |
| 4.4.4 现场检测漏磁信号去噪结果与分析 | 第79-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 油管内外表面缺陷识别 | 第83-108页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 识别油管内外表面缺陷的必要性 | 第83-85页 |
| 5.3 基于PSO-SVM智能分类模型 | 第85-97页 |
| 5.3.1 支持向量机分类模型 | 第86-91页 |
| 5.3.2 基于PSO的SVM模型参数与输入特征优选 | 第91-94页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第94-97页 |
| 5.4 基于PSO-SVM模型的油管内外表面缺陷识别 | 第97-103页 |
| 5.4.1 缺陷样本建立 | 第97-98页 |
| 5.4.2 特征提取与选择 | 第98-101页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第101-103页 |
| 5.5 基于多传感器决策级数据融合的内外表面缺陷识别 | 第103-107页 |
| 5.5.1 多传感器决策级数据融合优势 | 第103-106页 |
| 5.5.2 数据融合后实际缺陷识别结果 | 第106-107页 |
| 5.6 本章小结 | 第107-108页 |
| 第6章 油管缺陷的定量评价 | 第108-145页 |
| 6.1 引言 | 第108-109页 |
| 6.2 基于支持向量回归机的缺陷轮廓直接反演 | 第109-119页 |
| 6.2.1 支持向量机回归模型 | 第109-111页 |
| 6.2.2 基于支持向量回归机的油管缺陷反演 | 第111-115页 |
| 6.2.3 基于多输出支持向量回归机的缺陷轮廓反演 | 第115-119页 |
| 6.3 基于粒子滤波的缺陷轮廓迭代反演 | 第119-139页 |
| 6.3.1 粒子滤波(PF) | 第119-127页 |
| 6.3.2 基于粒子滤波的缺陷轮廓反演 | 第127-130页 |
| 6.3.3 实验结果与分析 | 第130-139页 |
| 6.4 基于改进粒子滤波的缺陷轮廓迭代反演 | 第139-143页 |
| 6.4.1 基于PSO优化的PF缺陷轮廓反演 | 第140-142页 |
| 6.4.2 实验结果与分析 | 第142-143页 |
| 6.5 本章小结 | 第143-145页 |
| 第7章 结论与展望 | 第145-147页 |
| 7.1 结论 | 第145-146页 |
| 7.2 展望 | 第146-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 参考文献 | 第148-155页 |
| 攻读博士期间发表的论文及科研成果 | 第155页 |
