Повышение точности прогнозирования размеров коррозионных дефектов трубопроводов при проведении магнитной дефектоскопии

Результат выполнения научно-исследовательской работы. Авторами представлен новый подход к диагностике технического состояния трубопроводов методом магнитоскопии (MFL), который сочетает моделирование методом конечных элементов с технологиями искусственных нейронных сетей. Предложена физическая модель дефектного участка трубопровода на основе метода конечных элементов (МКЭ) для тестирования дефектов, обнаруживаемых MFL, обсуждается влияние состояний намагниченности на сигналы MFL и анализируется изменение экстремума сигнала в зависимости от интенсивности намагничивания. Выбираются подходящие характеристики сигнала MFL, чтобы установить связь между типами и размерами дефектов. Предложена прогностическая модель машины экстремального обучения ядра (KELM) для классификации типов дефектов и прогнозирования размеров дефектов. Результаты показывают, что по мере увеличения интенсивности намагничивания процесс намагничивания трубопровода можно разделить на нелинейную фазу роста и линейную фазу, при этом экстремум сигнала MFL быстро увеличивается, а затем постепенно растет линейно. Различные геометрические характеристики дефектов соответствуют различным распределениям сигналов MFL, эффективно отражая изменения типов и размеров дефектов. По сравнению с традиционными моделями ELM, модель KELM обеспечивает более высокую точность прогнозирования и стабильную производительность, при этом радиальная базисная функция ядра значительно расширяет возможности обобщения и прогнозирования нейронной сети.