Quantifying the Relative Thickness of Conductive Ferromagnetic Materials Using Detector Coil-Based Pulsed Eddy Current Sensors

Nalika Ulapane; Karthick Thiyagarajan; David Hunt; Jaime Valls Miro

doi:10.3791/59618

JoVE Journal > Engineering

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Engineering

Dedektör Bobin Bazlı Darbeli Eddy Akım Sensörleri Kullanılarak İletken Ferromanyetik Malzemelerin Göreceli Kalınlığının Ölçülmesi

Published: January 16, 2020

doi:

10.3791/59618

Nalika Ulapane¹, Karthick Thiyagarajan², David Hunt², Jaime Valls Miro²

¹Melbourne School of Engineering,University of Melbourne, ²Center for Autonomous Systems,University of Technology Sydney

Summary

Burada, dedektör bobin bazlı darbeli eddy akım sensörleri kullanılarak iletken ferromanyetik malzemelerin göreceli kalınlığını (yani bir referansa göre yüzde olarak kalınlığı) ölçmek için bir protokol sıyoruz. Gereksinim.

Abstract

İletken ferromanyetik malzemelerin tahribatsız değerlendirme (NDE) yoluyla kalınlık tasnifi, özellikle büyük çaplı iletkenlerin durumunudeğerlendirmek için altyapının yapısal sağlık takibinin önemli bir bileşenidir. enerji, su, petrol ve gaz sektörlerinde bulunan ferromanyetik borular. Darbeli eddy akım (PEC) algılama, özellikle dedektör bobin tabanlı PEC sensör mimarisi, bu amaca hizmet etmek için etkili bir araç olarak yıllar içinde kendini kurmuştur. Pec sensörleri ve işleme sinyalleri tasarlamak için yaklaşımlar önceki çalışmalarda sunulmuştur. Son yıllarda kalınlık nicelemesi amacıyla dedektör bobin tabanlı zaman etki alanı PEC sinyalinin bozunma oranı nın kullanımı incelenmiştir. Bu tür çalışmalar, bozunma hızı nadayalı yöntemin dedektör bobini tabanlı sensör mimarisine genellik tuttuğunu ve sensör şekli ve boyutu, bobin dönüşlerinin sayısı ve uyarma akımı gibi faktörlere karşı bir dereceye kadar bağışıklık sahibi olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, bu yöntem gri dökme demirden yapılmış büyük boruların NDE etkinliğini göstermiştir. Bu tür literatürü takiben, bu çalışmanın odak noktası açıkça PEC sensör dedektörü bobin gerilim bozunma hızı esaslı iletken ferromanyetik malzeme kalınlığı nicelleştirmedir. Ancak, bu yöntemin karşılaştığı zorluk kalibrasyon zorluğudur, özellikle bazı boru malzemelerinin elektriksel ve manyetik özelliklerinin ölçülmesi veya kalibrasyon elde edilmesi nedeniyle yerinde boru durum değerlendirmesi gibi uygulamalar söz konusu olduğunda örnekler pratikte zordur. Bu meydan okumadan motive edilen, önceki bazı çalışmalarda olduğu gibi gerçek kalınlığı tahmin etmek yerine, bu çalışma, göreceli kalınlığı (örneğin, belirli bir konumun kalınlığını maksimum kalınlık), kalibrasyon için gerekli olmadan.

Introduction

Darbeli eddy akım (PEC) algılama tekniği belki de eddy akım ailesinin en çok yönlü üyesidir (EC) tahribatsız değerlendirme (NDE) teknikleri ve kusurların tespiti ve nicelleştirilmesi nde birçok uygulama vardır, ve metallerin ve metalik yapıların geometrisi^1. Birkaç milimetreden birkaç milimetreye kadar duvar kalınlıklarına sahip iletken ferromanyetik duvar benzeri yapıların kalınlık niceliği, altyapının yapısal sağlık takibi alanında yüksek talep li bir mühendislik hizmetidir. Bu hizmeti gerektiren ferromanyetik alaşımlardan oluşan kritik altyapı, enerji, su, petrol ve gaz endüstrilerinde yaygın olarak mevcuttur. PEC sensörleri çeşitli mimariler aşağıdaki tasarlanmış olsa da, dedektör bobin tabanlı mimari en etkili ve yaygın ferromanyetik malzemelerin durum değerlendirilmesinde kullanılan olarak tespit edilmiştir²^,³^,⁴^,⁵. Bu nedenle, iletken ferromanyetik malzemelerin kalınlık niceliği sorununa temel oluşturan dedektör bobin tabanlı PEC sensör mimarisidir.

Dedektör bobin tabanlı PEC sensör mimarisi genellikle iki eşmerkezli yara oluşur, hava kordin, iletken bobinler²^,³^,⁴^,⁵^,⁶ (genellikle bakır bobinler). Bu bobinlerinşekil^2,³^,⁴^,⁵,⁶şeklinde dairesel olması oldukça yaygındır, ancak zaman zaman dikdörtgen şekilli bobinler⁶ kullanılmıştır. Sensördeki iki bobinden biri uyarıcı bobin, diğeri ise dedektör bobini gibi davranır. BIR PEC sensöründe, eksiter bobin bir gerilim darbesi ile heyecanlanır – prensipte Bir Heaviside adım fonksiyonu olarak karakterize edilebilir bir şey. Bu darbeli uyarma sensörün etrafında geçici bir manyetik alan (birincil alan olarak adlandırılır) oluşturur. Sensör iletken bir test parçasına (örneğin, iletken ferromanyetik duvar benzeri bir yapı) bitişik yerleştirildiğinde, bu geçici manyetik alan test parçasındaki değişen eddy akımlarını tetikler. Bu eddy akımları birincil alana karşı ikincil bir manyetik alan (ikincil alan olarak adlandırılır) oluşturur. Birincil ve ikincil alanların ortaya çıkan etkisine yanıt olarak, geçici bir gerilim dedektör bobinine indüklenir – bu da bu çalışma için ilgi nin zaman alanı PEC sinyali olur.

PEC sensör dedektörü bobin gerilim bozunma hızı (βolarak gösterilir) rapor edilmiştir⁶^,⁷^,⁸ orantılılık β μσdgöstermek için², bir sinyal manyetik geçirgenlik bir iletken ferromanyetik tabaka üzerinde bir PEC sensörü yerleştirerek elde edildiğinde μ, elektrik iletkenlik σ, ve kalınlığı d. Bu bozunma hızı sinyal özelliği sensör boyutu, sensör şekli ve lift-off^6,^7,⁸gibi parametrelere önemli bir bağışıklık olmasına rağmen, hangi son derece in situ boru durum değerlendirmesi 9 gibi zorlu NDE senaryoları için çürüme oranı arzu yapar⁹^,¹⁰^,¹¹, Bu özellik kalibre edilmelidir (yani, μ, incelenen malzemenin σ) kalınlığı sağlamak için (yani. , d) niceleme. Çürüme hızına dayalı kalınlık nicelliği geleneksel yöntemler etkinleştirmek için⁶^,⁸, Bu kalibrasyon kalibrasyon örnekleri ayıklama tarafından yapılmalıdır⁶^,⁸ veya eddy akım tabanlı malzeme özelliği karakterizasyon yöntemleri¹²^,¹³. Alternatif olarak, kalibrasyon karmaşıklığı göreceli kalınlık şeklinde kalınlığı temsil ederek önlenebilir. Bir NDE egzersizi yapıldığını ve β değerlerinin sinyallerden çıkarılırken, test parçasındaki maksimum kalınlık noktasının β değeri nitel olarak temsil edildiğini varsayalım (yani β_ref μσd_max^2); daha sonra, başka bir konumun kalınlığı formda maksimum kalınlığın yüzdesi olarak temsil edilebilir , çıkış olarak göreceli bir kalınlık sunan, hangi hala yararlı nitel bilgi bir NDE çıkış olarak da μiçin kalibre etmek zorunda kalmadan basitlik taşır , σ. Burada sunulan protokol, bunu gerçekleştirmek için izlenecek adımları açıklar.

Çürüme oranı β dedektör bobin tabanlı PEC sensör mimarisine genellik gösterdiğinden, sensör tasarımının parametrelerine karşı bağışıklığı gösterirken, asansör 6^,⁷^,⁸^,¹⁴, uygulayıcılar burada protokolü takip ederek göreceli kalınlık niceliği gerçekleştirmek için uygun bir iletken ferromanyetik malzeme üzerinde seçtikleri herhangi bir dedektör bobin tabanlı PEC algılama sistemini kullanabilirler. İletim ferromanyetik malzeme için PEC sensör tasarım örneği ilgilenen okuyucular için kullanılabilir¹⁵. Bu çalışmada sunulan sinyaller ve sonuçlar University of Technology Sydney tarafından geliştirilen PEC sistemi kullanılarak elde edilmiştir⁶^,⁸. PEC sistemi tarafından elde edilen temsili sonuçlar için kullanılan iletken ferromanyetik malzeme, Sydney Avustralya’da bir boru test yatağı^9,^10,¹¹ çıkarılan gri dökme demirdir.

Bu yayında sunulan yöntemlerin, sonuçların ve tartışmaların açıkça dedektör bobini tabanlı PEC sensör mimarisinin zaman etki alanı sinyalinin iletken ferromanyetik malzemelerin kalınlık niceliği için bozunma oranının kullanımına odaklandığı unutulmamalıdır. Yayın PEC algılama ilkeleri ve sensör yapılandırmaları genel kuralları hakkında daha geniş bir tartışma içermez. Diğer yayınlanan çalışma¹⁶^,¹⁷^,¹⁸ okuyucular için dedektör bobin tabanlı sensör mimarisi dışında PEC sensör yapılandırmaları hakkında daha fazla fikir edinmek için yararlı olabilir.

Protocol

1. Mevcut bir dedektör bobin bazlı PEC sinyalinden bozulma oranı β ayıklanması Deneysel olarak yakalanan PEC sinyalini (yani, ln[V(t)]] logaritmik formunda bir zaman etki alanı dedektörü bobin gerilimini (V(t))olarak gösterilir) ifade edin. Şekil 1’deln[V(t)] şeklinde ifade edilen tipik bir PEC sinyali gösterilmiştir. Sinyal in durumu tatmin <img align="center" alt="Equation 2" src="/files/ftp_up…

Representative Results

Bu bölümdeki temsili sonuçlar, referans8ile ek malzeme olarak sağlanan PEC sinyalleri kullanılarak oluşturulmuştur; Yukarıda belirtildiği gibi, sinyalleri sydney Avustralya, konumu ve vintage detayları referanslar9,10,11sağlanır boru test yatağından çıkarılan gri dökme demir örnekleri ele geçirilmiştir. Şekil 1, dedektör bobi…

Discussion

Dedektör bobin bazlı PEC sensörleri kullanılarak iletken ferromanyetik malzemelerin bağıl kalınlığını (yani bir referansa göre yüzde olarak kalınlığı) ölçen bir protokol sunuldu. Bu yöntemin en büyük avantajı kalibrasyon gereksiniminin üstesinden gelebilme yeteneğidir (örneğin, kalınlık nicelemesini sağlamak için incelenen malzemenin manyetik geçirgenliğini ve elektriksel iletkenliğini ölçme veya tahmin etme ihtiyacının üstesinden gelmek). Protokol, zaman etki alanı PEC sinyalinin …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar michael Behrens ve Damith Abeywardana tarafından tasarım ve çeşitli algılama donanım bileşenleri uygulanmasında yapılan katkıları kabul etmek istiyorum. Alen Alempijeviç, Teresa Vidal-Calleja, Gamini Dissanayake ve Sarath Kodagoda’nın oynadığı araştırma denetim rolleri ve Kritik Borular Projesi’ni finanse eden ve ortak olan tüm kişi ve kuruluşların katkıları da kabul edilmektedir. .

Materials

A Detector Coil-based PEC Sensing System.	N/A	The representative results in this work were generated using the PEC system developed by University of Technology Sydney (UTS), Australia and published in works 6,8. This system may be accessible to readers via collaborating with UTS.
A suitable conductive ferromagnetic material of varying thickness.	N/A	The representative results in this work were generated by acquiring PEC measurements on grey cast iron test pieces extracted from a pipe test-bed located in Sydney Australia, whose location and vintage details are available in references 9-11. The pipe test-bed as well as the extracted calibration samples may be accessible to readers via collaborating with UTS.
A computation platform for PEC signal processing	MathWorks, Natick, MA, USA.	A computation platform in which the PEC signal processing algorithm can be coded and executed is required. In this publication, PEC signal processing was done using a software executable named "PEC_Signal_Processor", produced using MATLAB R2017b, Publisher: MathWorks, Natick, MA, USA.
An application that can produce a table containing raw PEC signals (e.g., Microsoft Office Excel).	Microsoft Corporation, One Microsoft Way, Redmond, Washington, USA.	Microsoft Office Excel (Office 16) was used for the work of this publication.

References

García-Martín, J., Gómez-Gil, J., Vázquez-Sánchez, E. Non-destructive techniques based on eddy current testing. Sensors. 11 (3), 2525-2565 (2011).
Huang, C., Wu, X., Xu, Z., Kang, Y. Ferromagnetic material pulsed eddy current testing signal modeling by equivalent multiple-coil-coupling approach. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 44 (2), 163-168 (2011).
Xu, Z., Wu, X., Li, J., Kang, Y. Assessment of wall thinning in insulated ferromagnetic pipes using the time-to-peak of differential pulsed eddy-current testing signals. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 51, 24-29 (2012).
Huang, C., Wu, X. An improved ferromagnetic material pulsed eddy current testing signal processing method based on numerical cumulative integration. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 69, 35-39 (2015).
Chen, X., Lei, Y. Electrical conductivity measurement of ferromagnetic metallic materials using pulsed eddy current method. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 75, 33-38 (2015).
Ulapane, N., Alempijevic, A., Valls Miro, J., Vidal-Calleja, T. Non-destructive evaluation of ferromagnetic material thickness using Pulsed Eddy Current sensor detector coil voltage decay rate. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 100, 108-114 (2018).
Ulapane, N., Nguyen, L., Valls Miro, J., Dissanayake, G. A Solution to the Inverse Pulsed Eddy Current Problem Enabling 3D Profiling. IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. , (2018).
Ulapane, N., Alempijevic, A., Vidal Calleja, T., Valls Miro, J. Pulsed Eddy Current Sensing for Critical Pipe Condition Assessment. Sensors. 17 (10), 2208 (2017).
Valls Miro, J., et al. A live test-bed for the advancement of condition assessment and failure prediction research on critical pipes. Proceedings of the Leading-Edge Strategic Asset Management Conference (LESAM13). , (2013).
Valls Miro, J., Ulapane, N., Shi, L., Hunt, D., Behrens, M. Robotic pipeline wall thickness evaluation for dense nondestructive testing inspection. Journal of Field Robotics. 35 (8), 1293-1310 (2018).
Valls Miro, J., Hunt, D., Ulapane, N., Behrens, M. Towards Automatic Robotic NDT Dense Mapping for Pipeline Integrity Inspection. Field and Service Robotics. , 319-333 (2018).
Chen, X., Lei, Y. Electrical conductivity measurement of ferromagnetic metallic materials using pulsed eddy current method. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 75, 33-38 (2015).
Desjardins, D., Krause, T. W., Clapham, L. Transient eddy current method for the characterization of magnetic permeability and conductivity. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 80, 65-70 (2016).
Chen, X., Lei, Y. Excitation current waveform for eddy current testing on the thickness of ferromagnetic plates. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 66, 28-33 (2014).
Ulapane, N., Nguyen, L., Valls Miro, J., Alempijevic, A., Dissanayake, G. Designing a pulsed eddy current sensing set-up for cast iron thickness assessment. 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). , 901-906 (2017).
Sophian, A., Tian, G., Fan, M. Pulsed eddy current non-destructive testing and evaluation: A review. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 30 (3), 500 (2017).
Sophian, A., Tian, G. Y., Taylor, D., Rudlin, J. Design of a pulsed eddy current sensor for detection of defects in aircraft lap-joints. Sensors and Actuators A: Physical. 101 (1-2), 92-98 (2002).
Li, P., et al. System identification-based frequency domain feature extraction for defect detection and characterization. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 98, 70-79 (2018).
Ulapane, N., Nguyen, L. Review of Pulsed-Eddy-Current Signal Feature-Extraction Methods for Conductive Ferromagnetic Material-Thickness Quantification. Electronics. 8 (5), 470 (2019).
Nguyen, L., Valls Miro, J., Shi, L., Vidal-Calleja, T. Gaussian Mixture Marginal Distributions for Modelling Remaining Pipe Wall Thickness of Critical Water Mains in Non-Destructive Evaluation. arXiv. , 01184 (2019).
Ulapane, N., et al. Gaussian process for interpreting pulsed eddy current signals for ferromagnetic pipe profiling. 2014 9th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. , 1762-1767 (2014).
Ulapane, A. M. N. N. B. . Nondestructive evaluation of ferromagnetic critical water pipes using pulsed eddy current testing (Doctoral dissertation). , (2016).
Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Alvarez, J. K. An instrumentation system for smart monitoring of surface temperature. 2016 14thInternational Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV). , 1-6 (2016).
Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Van Nguyen, L. Predictive analytics for detecting sensor failure using autoregressive integrated moving average model. 2017 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). , 1926-1931 (2017).
Thiyagarajan, K. . Robust sensor technologies combined with smart predictive analytics for hostile sewer infrastructures (Doctoral dissertation). , (2018).
Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Van Nguyen, L., Ranasinghe, R. Sensor failure detection and faulty data accommodation approach for instrumented wastewater infrastructures. IEEE Access. 6 (56), 562-574 (2018).
Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Ranasinghe, R., Vitanage, D., Iori, G. Robust sensing suite for measuring temporal dynamics of surface temperature in sewers. Scientific Reports. 8, 16020 (2018).
Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Van Nguyen, L., Wickramanayake, S. Gaussian Markov random fields for localizing reinforcing bars in concrete infrastructure. 35th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. , 1052-1058 (2018).
Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Ulapane, N. Data-driven machine learning approach for predicting volumetric moisture content of concrete using resistance sensor measurements. 2016 IEEE 11th Conference on Industrial Electronics and Applications. , 1288-1293 (2016).
Giovanangelia, N., et al. Design and Development of Drill-Resistance Sensor Technology for Accurately Measuring Microbiologically Corroded Concrete Depths. 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. , (2019).
Wickramanayake, S., Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Piyathilaka, L. Frequency Sweep Based Sensing Technology for Non-destructive Electrical Resistivity Measurement of Concrete. 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. (771), (2019).
Ulapane, N., Wickramanayake, S., Kodagoda, S. Pulsed Eddy Current Sensing for Condition Assessment of Reinforced Concrete. 14th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. , (2020).

Play Video

PDF

DOI

DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite This Article

Ulapane, N., Thiyagarajan, K., Hunt, D., Valls Miro, J. Quantifying the Relative Thickness of Conductive Ferromagnetic Materials Using Detector Coil-Based Pulsed Eddy Current Sensors. J. Vis. Exp. (155), e59618, doi:10.3791/59618 (2020).

Automatically Generated