Magnetic Flux Leakage Detection Defect of Oil Storage Tank Applying Variational Mode Decomposition

漏磁 泄漏(经济) 磁通量 焊剂(冶金) 模式(计算机接口) 分解 工程类 储油 核工程 机械 材料科学 控制理论(社会学) 计算机科学 石油工程 磁铁 磁场 物理 电气工程 人工智能 化学 冶金 经济 有机化学 宏观经济学 控制(管理) 量子力学 操作系统
作者
Wei Liu,Fanglin Lv,Mengda Li
出处
期刊:Structural Health Monitoring-an International Journal [SAGE Publishing]
被引量:1
标识
DOI:10.12783/shm2017/14175
摘要

Corrosion, stress and mechanical damage of oil storage tank can lead to disastrous consequences. Therefore, it is very important to study a reasonable and effective method for detecting tank defect. Signal processing and defect recognition technique is one of the most important techniques in oil tank inspection magnetic flux leakage system, the paper discussed its signal processing procedure. First the noise robustness of the variational modal decomposition (VMD) is analyzed, and compared with wavelet decomposition and empirical mode decomposition (EMD) respectively to verify the superiority of VMD in signal-to-noise ratio. Especially in the low-band signal decomposition processing VMD has obvious advantages. Detection is then discussed the application of the magnetic flux leakage method in the tank defects, and verified the feasibility by the magnetic flux leakage detection in a laboratory platform. Finally, the VMD algorithm is used to decompose and reconstruct the magnetic flux leakage signal of the oil storage tank wall, and the leakage magnetic signal is effectively decomposed to achieve the de-noising effect and the modal function of the required frequency band is extracted to achieve the purpose of denoising. The validity of the proposed method is proved by means of the magnetic flux leakage detection technique based on VMD .

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
qt完成签到,获得积分10
1秒前
JCSY发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
研友_LMNqrn发布了新的文献求助30
4秒前
陈预立发布了新的文献求助20
4秒前
逮劳发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
猪猪猪xia发布了新的文献求助10
5秒前
假装学霸发布了新的文献求助10
6秒前
苗苗完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
Owen应助Eric采纳,获得10
7秒前
所所应助Cynthia采纳,获得10
7秒前
123应助激动的冰淇淋采纳,获得10
7秒前
Owen应助hugdoggy采纳,获得10
8秒前
微笑谷雪发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
酷波er应助白华苍松采纳,获得10
9秒前
谭代涛发布了新的文献求助10
9秒前
平淡雪枫发布了新的文献求助10
10秒前
ZeKaWa应助mouse采纳,获得10
11秒前
Ethan应助无语的尔岚采纳,获得10
11秒前
鱼瑜发布了新的文献求助10
12秒前
卡卡西发布了新的文献求助10
12秒前
swslgd完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
假装学霸完成签到,获得积分10
13秒前
Zzz发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
迷人的冰旋完成签到,获得积分10
15秒前
真实的火车完成签到,获得积分10
16秒前
科研通AI6.1应助周明达采纳,获得10
16秒前
大鱼发布了新的文献求助10
17秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 1200
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
Adhesion Science: Principles & Practice 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6492186
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8289880
关于积分的说明 17689415
捐赠科研通 5583896
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2915252
邀请新用户注册赠送积分活动 1892392
关于科研通互助平台的介绍 1750377