Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Non-contact harmonic detection of ferromagnetic material defects based on SQGSR and OPLTF

Tytuł:
Non-contact harmonic detection of ferromagnetic material defects based on SQGSR and OPLTF
Autorzy:
Zhao, Yizhen
Wang, Xinhua
Chen, Yingchun
Ju, Haiyang
Shuai, Yi
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1848986.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
harmonic detection
ferromagnetic materials defects
focusing vector array
signal extraction algorithm
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2021, 28, 1; 55-72
0860-8229
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In order to find the defects in ferromagnetic materials, a non-contact harmonic detection method is proposed. According to the principle of frequency modulated carrier wave, a tunnel magneto resistance harmonic focusing vector array detector was designed which radiates lower and higher frequency electromagnetic waves through the coil array to the detection targets. We use bistable stochastic resonance to enhance the energy of collected weak target signal and apply quantum computation and a Sobol low deviation sequence to improve genetic algorithm performance. Then we use the orthogonal phase-locked loop to eliminate the intrinsic background excitation field and tensor calculations to fuse the vector array signal. The finite element model of array detector and the magnetic dipole harmonic numerical model were also established. The simulation results show that the target signal can be identified effectively, its focusing performance is improved by 2 times, and the average signal-to-noise ratio is improved by 9.6 times after the algorithm processing. For the experiments, we take Q235 steel pipeline as the object to realize the recognition of three defects. Compared with the traditional methods, the proposed method is more effective for ferromagnetic materials defects detection.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies