无缝管道漏磁信号去噪新方法

    腐蚀、压力和机械损伤会导致输油管道的重大事故^[1]。而漏磁检测是输油管道在线检测应用最广泛的一种无损检测技术,通常使用一种称为“智能猪”的装置检测输油管道的状况。漏磁方法检测无缝管道时,测得的漏磁信号通常受多种噪声源干扰,包括管道噪声、传感器提离值变化产生的噪声、检测装置振动引起的噪声和系统噪声。其中,无缝管道噪声(SPN)和系统噪声构成了信号的背景噪声,其幅值与机械损伤产生的信号具有相近的数量级。另外,无缝管道噪声在某些情况下可能完全湮没来自某一类型缺陷的漏磁信号(如由浅腐蚀和小机械损坏产生的低信噪比信号),极大地降低了管道缺陷的可检测性。因此必须有效地去除噪声,以提高漏磁信号中缺陷信号的可检测性。

    国内外提出了一些去除漏磁信号中噪声的方法,如基于小波的漏磁信号去噪技术^[2],结合自适应滤波和小波软门限^[3]收缩方法抑制系统噪声的方法[4,5],以及将小波变换应用于漏磁信号的去噪^[6,7]。笔者提出一种去除漏磁信号中噪声的信号处理方法,并将该方法用于实测的漏磁信号降噪。

1　理论分析

    去除漏磁信号中噪声时,首先利用自适应滤波方法去除归一化漏磁信号中的SPN,然后利用小波系数去噪方法^[8]去除SPN自适应消除系统输出漏磁信号中的噪声。其中的归一化处理^[4]是消除由传感器提离值变化而产生的噪声和由霍尔元件的失灵而引起的数据不准确。

1.1　去除漏磁信号中SPN的自适应滤波方法

    SPN是时变的,因而需要使用自适应滤波器来消除其影响。自适应滤波器利用使滤波器输出与参考输入之间误差最小化的算法,适当地调整其冲激响应。可利用基于最小均方二乘(LMS)算法的有限冲激响应(FIR)滤波器实现自适应。图1为去除漏磁信号中SPN的自适应滤波方法的系统框图^[4],该方法利用无缝管道的漏磁信号及由管道中缺陷和其它假象所产生信号的相关特性。自适应系统的参考输入信号以及主要输入信号由两个相互接近的漏磁传感器获得,而且两个输入信号假定为统计独立。为了便于分析,首先不考虑系统噪声,假设参考输入信号u_k仅包含SPN信号,而主要输入信号d_k除包含SPN信号外,还包含缺陷信号s_k,此时

d_k= s_k+η_k    (1)

u_k=η′_k    (2)

其中η_k和η′_k表示来自两个传感器的SPN信号。假设主要输入和参考输入信号中的SPN信号η_k和η′_k高度相关,并且与缺陷信号分量_sk不相关。为了利用LMS算法确定自适应滤波器的系数,可使式(3)给出系统的总输出功率或均方误差(MSE)最小。