Автоматизоване прецизійне вимірювання амплітуд і фаз полігармонійних сигналів вихрострумового неруйнівного контролю
DOI:
https://doi.org/10.20535/RADAP.2023.92.84-95Ключові слова:
алгоритм, вимірювання фази, ортогональний метод, похибка вимірювання, неруйнівний контроль, вихрові струми, багаточастотний сигнал, гармонікиАнотація
Розвиток електронних систем в останні роки, таких як програмовані логічні інтегральні схеми (Field-Programmable Gate Array, FPGA), зробив їх доступними для масової комерційної експлуатації. Це створило умови для розробки і застосування програмно-технічних засобів, реалізованих на FPGA алгоритмах швидкої обробки цифрових сигналів. Такі рішення, в свою чергу, відкрили нові можливості для поширення багаточастотних вихрострумових систем (multi-frequency eddy current systems, МFЕС) неруйнівного контролю (non-destructive testing) у вигляді систем одночасної обробки цифрових сигналів різних частот, що дозволяє МFЕС ефективно конкурувати з імпульсними вихрострумовими системами (pulsed eddy current systems). У даній роботі представлений новий алгоритм точного цифрового вимірювання амплітуди MFEC і фази гармонічних компонентів полігармонійних сигналів, який реалізований в апаратному і програмному забезпеченні на FPGA. Вимірювання амплітуди і фази гармонійних компонентів базується на методі ортогональної обробки цифрових сигналів, для підвищення точності якого доведена необхідність виконання умови кратності послідовності вибірки до розміру періоду сигналу. Дотримання цієї умови досягається регулюванням довжини послідовності вибірки, яка в запропонованому алгоритмі виконується перед ортогональною обробкою. Змодельовано вплив неточності у встановленні довжини послідовності вибірки на розмір похибок вимірювань при визначенні амплітуди і фази гармонічних компонентів сигналу. В результаті моделювання було встановлено, що при виконанні умови кратності похибка вимірювання значно зменшується, що говорить про високу ефективність роботи нашого алгоритму. Досягнута точність вимірювання амплітуди і фази компонентів полігармонійних сигналів за рахунок заданої апаратно-програмної реалізації алгоритму дозволяє створювати недорогі, компактні, масштабовані автоматизовані цифрові систем, дані вимірювань яких можуть бути використані як для визначення індивідуальних характеристик об'єкта контролю, так і для реконструкції тривимірних зображень, тобто в томографічних системах.
Посилання
References
Avila J. R. S., Chen Z., Xu H. and Yin W. (2018). A multi-frequency NDT system for imaging and detection of cracks. 2018 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), pp. 1-4. doi:10.1109/ISCAS.2018.8351849.
Martínez-Martínez, V., Garcia-Martin, J., Gomez-Gil, J. (2017). RBF-Neural Network Applied to the Quality Classification of Tempered 100Cr6 Steel Cams by the Multi-Frequency Nondestructive Eddy Current Testing. Metals, Vol. 7(10), 385. doi:10.3390/met7100385.
Karpenko O., Efremov A., Ye C., Udpa L. (2020). Multi-frequency fusion algorithm for detection of defects under fasteners with EC-GMR probe data. NDT & E International, Vol. 110, 102227. doi:10.1016/j.ndteint.2020.102227.
Svatoš J., Pospíšil T., Vedral J. (2018). Application of poly-harmonic signals to eddy-current metal detectors and to advanced classification of metals. Metrol, Meas. Syst., Vol. 25, No. 2, pp. 387–402. DOI: 10.24425/119564.
Svatoš, J. (2016). Single-tone and Polyharmonic Eddy Current Metal Detection and Non-Destructive Testing Education Software. Journal of Physics: Conference Series, Vol. 772, 012052. DOI:10.1088/1742-6596/772/1/012052.
Kalenychenko Yu., Bazhenov V., Kalenychenko A., Koval V., Ratsebarskiy S. (2019). Determination of Mechanical Properties of Paramagnetic Materials by Multi-frequency Method. International Journal “NDT Days”, Vol. II, Iss. 4, pp. 406-416.
Kuts Y., Protasov A., Lysenko I., Dugin O., Bliznuk O. and Uchanin V. (2017). Using Multidifferential Transducer for Pulsed Eddy Current Object Inspection. 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), pp. 826-829.
Bazhenov V., Protasov A. and Gloinik K. (2017). Increasing of operation speed of digital eddy current defectoscopes based on frequency synthesizer. 2017 IEEE Microwaves, Radar and Remote Sensing Symposium (MRRS), pp. 155-158. DOI: 10.1109/MRRS.2017.8075051.
Chen Z., Salas-Avlia J. R., Tao Y., Yin W., Zhao Q., and Zhang Z. (2020). A novel hybrid serial/parallel multi-frequency measurement method for impedance analysis in eddy current testing. Review of Scientific Instruments, Vol. 91, 024703. doi:10.1063/1.5130734.
Lu M., Meng X., Huang R., Chen L., Peyton A., Yin W. (2021). Lift-off invariant inductance of steels in multi-frequency eddy-current testing. NDT & E International, Vol. 121, 102458. doi:10.1016/j.ndteint.2021.102458.
Xu, H., Lu, M., Avila, J. R. Salas, et al. (2019). Imaging a weld cross-section using a novel frequency feature in multi-frequency eddy current testing. Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, Vol. 61, Iss. 12, pp. 738-743(6). doi:10.1784/insi.2019.61.12.738.
Zhou Z., Qin M., Xie Y., Tan J. and Bao H. (2020). Experimental Study of Microstructures in Bias Weld of Coiled Tubing Steel Strip With Multi-Frequency Eddy Current Testing. IEEE Access, Vol. 8, pp. 48241-48251. doi:10.1109/ACCESS.2020.2979414.
Reyno T., Underhill P. R., Krause T. W., Marsden C., and Wowk D. (2017). Surface Profiling and Core Evaluation of Aluminum Honeycomb Sandwich Aircraft Panels Using Multi-Frequency Eddy Current Testing. Sensors, Vol. 17(9), 2114. doi:10.3390/s17092114.
Zhu W., Yin W., Dewey S., Hunt P., Davis C. L., Peyton A. J. (2017). Modeling and experimental study of a multi-frequency electromagnetic sensor system for rail decarburisation measurement. NDT & E International, Vol. 86, pp. 1-6. doi:10.1016/j.ndteint.2016.11.004.
Dingley, G. and Soleimani, M. (2021). Multi-Frequency Magnetic Induction Tomography System and Algorithm for Imaging Metallic Objects. Sensors, Vol. 21(11), 3671. doi:10.3390/s21113671.
Dorofeev A. L., Kazamanov Iu. G. (1980). Electromagnetic defectoscopy. Moscow: Mashinostroenie, 232 p.
Bohdan H., Bazhenov V. and Protasov A. (2017). Development of a discrete orthogonal method for determining the phase shift between high-frequency radio impulse signals. IEEE Microwaves, Radar and Remote Sensing Symposium (MRRS), pp. 191-194. DOI: 10.1109/MRRS.2017.8075060.
Chopin N., Papaspiliopoulos O. (2020). An Introduction to Sequential Monte Carlo. Springer, 402 p. doi:10.1007/978-3-030-47845-2.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Юрій, Віктор Баженов, Сергій Рацебарський, Олександр Калениченко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
