WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:     || 2 |

«Жданов Андрей Геннадьевич ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ ТЕПЛООБМЕННЫХ ТРУБ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ АЭС Специальность 05.11.13 – Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и ...»

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Жданов Андрей Геннадьевич

ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ

ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ ТЕПЛООБМЕННЫХ ТРУБ

ПАРОГЕНЕРАТОРОВ АЭС

Специальность 05.11.13 – Приборы и методы контроля природной среды,

веществ, материалов и изделий

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва – 2014 Оглавление Основные обозначения и сокращения

Введение

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ТРУБ

1 ПАРОГЕНЕРАТОРОВ АЭС

Структура и принцип действия ПГ

1. Неразрушающий контроль теплообменных труб парогенераторов АЭС с ВВЭР...... 1. Вихретоковый контроль ТОТ ПГ АЭС

1. Системы обработки данных вихретокового контроля

1. Выводы и постановка задачи диссертационной работы

1.

ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕДУРЫ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ

ТЕПЛООБМЕННЫХ ТРУБ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ С УЧЕТОМ МЕШАЮЩИХ

ФАКТОРОВ

2.1 Исследование математической модели взаимодействия электромагнитного поля с электропроводящим изделием

2.2 Определение вносимых параметров преобразователя при взаимодействии поля с дефектным изделием

2.3 Расчет выходных сигналов проходного вихретокового преобразователя (ВТП) при сканировании ТОТ

2.4 Исследование влияния геометрических параметров дефектов на сигналы ВТП........ 2.5 Исследование влияния основных мешающих факторов при вихретоковом контроле теплообменных трубок

2.6 Методы решения обратных задач электромагнитного контроля

2.7 Формирование базы модельных сигналов от дефектов с различными геометрическими характеристиками

2.8 Расчет основных признаков вихретоковых сигналов

2.8.1 Признаки, описывающие геометрию сигнала на плоскости

2.8.2 Признаки, описывающие распределения сигналов

2.8.3 Признаки, описывающие коэффициенты формы годографа

2.8.4 Исследование влияния параметров дефектов на признаки

2.9 Выводы

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ВТК ТОТ

ПГ АЭС

Общий алгоритм обработки данных

3. Модуль отстройки от геометрического шума

3. Обнаружение конструктивных элементов

3. Отстройка от влияния конструктивных элементов

3. Формирование комбинированного сигнала из сигналов разных частот

3.4. Подбор аппроксимирующих функций сигнала решетки

3.4. Алгоритмы автоматического обнаружения дефектов

3. Классификация и параметризация дефектов на основе ИНС

3. Выводы

3.

РАЗРАБОТКА, ИСПЫТАНИЕ И ВНЕДРЕНИЕ ПРОГРАММЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

PIRATE В ПРАКТИКУ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ АЭС с

ВВЭР-440 и ВВЭР-1000

Описание программного обеспечения PIRATE

4. 4.2 Приемочные испытания программно-методического обеспечения

4.2.1 Программа и методика приёмочных испытаний

4.2.2 Анализ результатов приемочных испытаний

4.3 Опытно-промышленные испытания программно-методического обеспечения для систем контроля теплообменных трубок

4.3.1 Программа опытно-промышленной эксплуатации (ОПЭ) программы PIRATE....... 4.3.2 Результаты опытно-промышленной эксплуатации на Кольской АЭС (парогенератор АЭС с РУ ВВЭР-440)

4.3.3 Результаты опытно-промышленной эксплуатации на Калининской АЭС (парогенератор АЭС с РУ ВВЭР-1000)

парогенераторов

4.4.1 Исследование данных эксплуатационного ВТК парогенераторов ВВЭР-440........... 4.4.2 Исследование данных эксплуатационного ВТК парогенераторов ВВЭР-1000......... 4.4.3 Обоснование выбора параметров амплитудного критерия

4.4.4 Тестовые испытания амплитудного критерия

4.5 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

ЛИТЕРАТУРА

Основные обозначения и сокращения АЭС - атомная электростанция ВВЭР - водо-водяной энергетический реактор PWR- pressurized water reactor - ядерный реактор с водой под давлением ОК - объект контроля ПГ – парогенератор ТОТ – теплообменные трубки ВТК – вихретоковый контроль РУ – реакторная установка ВТП - вихретоковый преобразователь ИНС – искусственная нейронная сеть ГВК- гидравлический метод с визуальным контролем дефектов ГДК –гидравлический метод с дистанционным контролем дефектов ГЛИП – гидравлический метод с люминесцентным индикаторным покрытием ПГА - пневмогидравлический аквариумный метод контроля ТОТ ППР – планово-предупредительный ремонт ОПЭ – опытно-промышленная эксплуатация Введение Ядерная и радиационная безопасность страны во многом зависит от безопасности эксплуатации атомных электростанций (АЭС). Российские АЭС с реакторами типа ВВЭР-440 и ВВЭР-1000 являются одними из наиболее перспективных в плане развития атомной энергетики, на основе этих проектов стоятся все новые АЭС в стране. При этом одним из важнейших элементов работы станции является парогенератор, теплообменные трубки которого служат барьером между радиоактивным теплоносителем первого контура и безопасным паром второго контура.



Целостность металла этих теплообменных труб напрямую определяет безопасность всей атомной электростанции.

На российских АЭС с реакторами типа ВВЭР-440 и ВВЭР- установлены парогенераторы (ПГ) горизонтального типа, представляющие собой цилиндрические сосуды диаметром более 3м и длиной 12-15 м.

Теплоноситель поступает в парогенератор снизу через горячий коллектор и выходит из него через холодный коллектор. От горячего коллектора к холодному теплоноситель проходит через систему теплообменных трубок (трубчатку). На ВВЭР-440 таких трубок в каждом ПГ более 5 тыс. На ВВЭРчисло трубок в каждом ПГ увеличено до 11 тыс. При этом на каждом блоке ВВЭР-440 находится 6 парогенераторов, а на блоке ВВЭР-1000 по парогенератора.

Чтобы действовать как эффективный барьер, теплообменные трубки парогенератора должны быть свободными от трещин, коррозий и утонений.

К сожалению, в последнее время участились случаи выхода из строя теплообменных труб парогенераторов из-за деградационных процессов в металле этих труб, что создает экологическую опасность. Частота и последствия отказов труб парогенератора могут быть значительно уменьшены путем осуществления соответствующих и своевременных операций неразрушающего контроля с заменой или глушением чрезмерно поврежденных трубок. Большинство парогенераторов обычно контролируется при их останове и охлаждении, когда их внутренние структуры становятся доступными для неразрушающего инспекционного оборудования, а также для ремонта обнаруженных дефектных труб. При этом основной проблемой является невысокая достоверность контроля. Не менее сложной задачей также является вынесение заключения о том, какие именно трубки из частично-поврежденных являются все еще пригодными, а какие требуется заменить или вывести из эксплуатации.

Наиболее эффективным методом оценки состояния теплообменных труб ПГ на данный момент является вихретоковый метод контроля (ВТК).

Он позволяет выявить не только сквозные дефекты, но и дефекты различной глубины и размеров, что даёт возможность превентивно глушить трубы с дефектами, которые еще не пропускают теплоноситель из первого контура во второй, но могут развиться в ближайшей перспективе до сквозных.

Многочастотный ВТК теплообменных труб (ТОТ) ПГ с использованием внутреннего проходного дифференциального преобразователя дает возможность проконтролировать трубы по всей длине, позволяет зафиксировать наличие дефекта, локализовать его и оценить глубину.

На российских АЭС многочастотный метод вихретокового контроля металла ТОТ ПГ применяется уже более 20 лет, но, несмотря на такой длительный срок, остаются проблемы с достоверностью получаемых результатов ВТК, связанной с субъективностью соответствующих экспертных решений. Одной из причин является сложность анализа эксплуатационных вихретоковых сигналов, обусловленная наличием множества мешающих факторов (шум, сигналы от элементов конструкций, отложения и др.). Другой причиной является использование программного обеспечения для обработки данных вихретокового контроля, которое позволяет работать лишь в экспертном режиме, что вносит человеческий фактор, необъективность и низкую достоверность результатов.

В связи с этим актуальной является постановка задачи, связанная с разработкой и исследованием эффективных и объективных алгоритмов автоматического выявления дефектов теплообменных труб ПГ как на свободных участках, так и под конструктивными элементами. Помимо обнаружения дефектов важной задачей является определение их геометрических параметров и положения для дальнейшего заключения о возможности эксплуатации этой ТОТ или её глушения.

Объект исследования установками ВВЭР-440 и ВВЭР-1000, изготовленные из аустенитной стали, а параметрическим проходным преобразователем.

Предмет исследования Методы и алгоритмы обработки одномерных сигналов на основе алгоритмов фильтрации и аффинных преобразований сигналов разных частот вихретокового преобразователя для отстройки от мешающих факторов и параметризации дефектов на основе аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС).

Разработка алгоритмов автоматической обработки многочастотных вихретоковых сигналов, получаемых при эксплуатационном контроле теплообменных труб парогенераторов для повышения надежности правильной регистрации дефектов, а также разработка алгоритмов классификации и определения геометрических параметров дефектов для повышения достоверности результатов контроля с использованием как аппарата ИНС, так и стандартных калибровочных зависимостей.

Задачи, решаемые для достижения поставленных целей Решение прямой задачи вихретокового контроля – расчет сигнала на преобразователя при сканировании им области ТОТ с дефектом;

Формирование базы модельных сигналов от дефектов с различными геометрическими характеристиками;

Формирование набора и анализ информативных признаков вихретокового сигнала от дефекта, используемых для классификации и параметризации;

Разработка алгоритмов подавления мешающих факторов на сигнале Разработка алгоритма согласованной фильтрации для автоматического обнаружения и локализации дефектов по ВТК сигналам;

Решение обратной задачи электромагнитного контроля с целью определения геометрических параметров дефектов, используя аппарат Экспериментальные исследования разработанных методов цифровой обработки вихретоковых сигналов и нейросетевого классификатора на данных, полученных при лабораторных исследованиях и проведении контроля парогенераторов в период ППР.

Методы исследования В работе использованы сеточный метод моделирования распределения электромагнитных полей (метод конечных элементов), а также методы цифровой обработки сигналов, теории распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики, математический аппарат искусственных нейронных сетей.

При разработке и исследовании алгоритмов программ использовались следующие пакеты прикладных программ: Delphi, MathCAD, Maple, Matlab.

Научную новизну работы составляют следующие положения Разработана конечно-элементная модель процедуры вихретокового контроля для получения сигнала вихретокового преобразователя при его перемещении вдоль оси ТОТ, позволившая провести теоретические исследования влияния изменения геометрических параметров дефектов, изучить влияние наличия элементов конструкции (дистанционирующих и антивибрационных решеток) на сигнал ВТП.

Разработана методика автоматического обнаружения дефектов и конструктивных элементов по сигналам вихретокового контроля, основанная на использовании согласованного фильтра при выделении областей сигнала, соответствующих дефектам, а на использовании статистических алгоритмов – областей сигнала, соответствующих конструктивным элементам.

Разработана методика классификации и параметризации дефектов, основанная на аппарате искусственных нейронных сетей, позволяющая производить классификацию дефектов по расположению на трубке (внешние, внутренние, сквозные) и определять геометрические параметры дефектов.

Практическая значимость Практическая ценность работы связана с разработкой алгоритмов, позволяющих в автоматическом режиме производить обработку вихретокового сигнала и давать заключение о наличии дефектов и их геометрических параметрах. Разработанные в диссертации классификатор и параметризатор на основе искусственных нейронных сетей позволяют повысить эффективность и точность определения геометрических параметров дефектов.

Внедрение результатов работы Результаты диссертационной работы могут быть использованы для обработки сигналов при многочастотном вихретоковом контроле.

Предложенные методики и алгоритмы обработки вихретоковых данных реализованы в программном обеспечении «PIRATE», позволяющем производить весь перечень операций по анализу экспериментальных данных и формированию заключения по обнаруженным дефектам.

Работа над диссертацией проводилась в рамках 3-х хоздоговорных НИР МЭИ (кафедры Электротехники и Интроскопии) с ОАО «Концерн РосЭнергоАтом», результатом которых явилась разработка программы «PIRATE» – нейросетевого классификатора дефектов ТОТ ПГ АЭС с реакторными установками (РУ) ВВЭР. В настоящее время программнометодическое обеспечение проходит этап опытно-промышленной эксплуатации на Кольской АЭС.

Основные положения, выносимые на защиту:

Способ отстройки от «размерного» шума на основе аффинного преобразования сигналов различных частот.

Способ отстройки от сигналов конструктивных элементов на основе автоматической адаптации аппроксимирующей функции.

согласованного фильтра.

Алгоритм классификации дефектов по вихретоковым сигналам на основе ИНС.

Алгоритм параметризации дефектов по вихретоковым сигналам на основе ИНС.

Достоверность публикациями в научных изданиях, а также проверкой с использованием экспериментальных данных, полученных на модельных и реалистичных образцах теплообменных труб.

1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ

НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ ТРУБ

ПАРОГЕНЕРАТОРОВ АЭС

1.1 Структура и принцип действия ПГ Важнейшим элементом первого контура реакторной установки типовой атомной электростанции с реакторами типа ВВЭР, блок-схема которой показана на рисунке 1.1 является парогенератор.

Рис.1.1 Схема работы атомной электростанции с двухконтурным водо-водяным Парогенератор предназначен для отвода тепла от теплоносителя первого контура и генерации насыщенного пара. ПГ состоит из следующих основных узлов: корпуса; устройства раздачи основной питательной воды;

устройства раздачи аварийной питательной воды; теплопередающей поверхности и коллекторов первого контура; сепарационного устройства;

устройства выравнивания паровой нагрузки, опорных конструкций;

уравнительных сосудов; гидроамортизаторов (Рис.1.2).

Рис.1.2 Макет парогенератора для РУ ВВЭР-1000 в разрезе Корпус ПГ является оболочкой, предназначенной для размещения внутрикорпусных устройств, трубного пучка с коллекторами первого контура. Конструкция корпуса ПГ обеспечивает доступ для осмотра внутрикорпусных устройств со стороны второго контура. Для этой цели на соединениями. Для осмотра коллекторов первого контура имеются два люка (Рис.1.3).

установки ВВЭР-440 содержит 5536 труб, для ВВЭР-1000 – 11000 труб.

Средняя длина трубки – 14 м, толщина стенки трубки – 1.5 мм для ВВЭР- и 1.4 мм для ВВЭР-1000, внешний диаметр– 16 мм. Теплообменные трубы, Расположение труб в пучке шахматное или коридорное, это достигается закреплены в стенках коллекторов вальцовкой и сваркой.

Рис.1.3 U-образные трубные пучки и коллекторы первого контура (вид со стороны Рис.1.4 Дистанционирующая решетка и теплообменные трубки, расположенные в теплоносителя в теплообменные трубы («горячий» коллектор) и сбора его после отвода тепла («холодный» коллектор). Коллекторы имеют в верхней части люки для доступа внутрь. В нижней части коллекторы имеют патрубки для соединения с главным циркуляционным трубопроводом [1].

Повреждения теплообменных труб парогенераторов от коррозионных воздействий воды второго контура являются одним из важнейших факторов, влияющих на ресурс парогенераторов блока. Повреждения имеют место главным образом между и под дистанционирующими решетками. Они обусловлены совместным действием механических напряжений, коррозионно-активных элементов и окислителя. Опыт эксплуатации и имеющиеся наработки по проблеме повреждения ТОТ показывают, что основными факторами, влияющими на образование дефектов, являются [2]:

чрезмерные отложения на трубах;

величина теплового потока на поверхности трубы;

концентрация коррозионно-активных примесей (хлоридов) в воде ПГ.

медьсодержащих элементов оборудования второго контура на поверхности ТОТ, инициирует образование на ней язв, которые в свою очередь являются местом зарождения трещин при действии указанных факторов.

концентрирования в них хлор-ионов вследствие доупаривания воды (за счет кипения в пористых структурах отложений). Чем больше толщина отложений, тем интенсивнее идет концентрирование хлоридов на поверхности ТОТ. Особенно это заметно в местах дистанционирования труб, где под решетками образуются отложения значительного объема и тем самым создаются условия для коррозионного растрескивания металла в этих местах (Рис. 1.4). Увеличение содержания хлор-ионов в воде ПГ ускоряет процесс коррозионного растрескивания теплообменных труб.

Отложения на теплообменных трубах парогенераторов расположены неравномерно. Наблюдается изменение загрязненности отложениями по высоте трубного пучка и по длине ТОТ [3].

Эксплуатация ПГ большинства энергоблоков АЭС с ВВЭР-1000 с величиной отложений на трубном пучке, во много раз превышает величину, допускаемую руководством по эксплуатации ПГ [4, 5]. На ранних стадиях эксплуатации ПГ это приводит к развитию множественных коррозионных повреждений теплообменных труб ПГ по механизму:

присутствия значительного количества меди в отложениях;

высокая концентрация коррозионно-агрессивных примесей в пористых отложениях;

развитие коррозионных трещин, в большинстве случаев начинающихся из вершин первичных питтингов, вплоть до сквозного разрушения Рис.1.5 Основные типы дефектов, развивающиеся на ТОТ Отличительной особенностью ПГ АЭС являются высокие требования теплопередающих элементов, разуплотнение которых приводит к попаданию радиоактивной воды первого контура в пароводяной контур АЭС (турбина, конденсаторы, подогреватели и т.п.) с возможностью выхода радиоактивных продуктов в окружающую среду. Эти особенности обуславливают высокие требования к конструкции, качеству изготовления и надежности эксплуатации ПГ [2].

парогенераторов АЭС с ВВЭР При работе ПГ через него прокачивается высокорадиоактивный теплоноситель первого контура. В связи с этим, он практически недоступен для непосредственного осмотра и обслуживания при эксплуатации, а во время останова его основные узлы и полости имеют высокий уровень остаточной радиоактивности даже после дезактивации (специальной отмывки). По этой причине инспекции и контрольные проверки состояния металла и узлов ПГ, а также ремонтные работы существенно осложнены, но вместе с тем они должны быть надежными и выполняться в полном объеме в соответствии с требованиями эксплуатационной документации.

Причинами межконтурной неплотности могут быть протечки через фланцевые уплотнения первого контура и через дефекты в теплообменных трубах, сварных швах приварки их к коллектору.

Необходимость обеспечения межконтурной плотности (отсутствия протечек) обусловлена опасностью попадания воды первого контура во второй и повышением по этой причине активности во втором контуре до недопустимого уровня. Кроме того, протечка через неплотность (дефект) в металле какого-либо элемента почти всегда содержит опасность развития этого дефекта и перерастания в большую, некомпенсируемую течь.

Контроль протечек из первого контура во второй выполняется периодически по методу расчета приведенной активности изотопа в продувочной воде из «солевого» отсека ПГ [2]. Фиксируется также активность воды второго контура.

При превышении значения хотя бы одного эксплуатационного предела (после повторной проверки) блок переводится в «холодное» состояние для поиска и устранения протечки. При достижении предела безопасности блок переводится в «холодное» состояние сразу без повторной проверки.

Также поиск межконтурных неплотностей производится при плановопредупредительном ремонте. Предусмотрены следующие способы обнаружения дефектных труб:

гидравлический с визуальным контролем протечек (ГВК);

гидравлический с дистанционным контролем протечек (ГДК);

гидравлический с люминесцентным индикаторным покрытием пневмогидравлический аквариумный способ контроля протечек (ПГА);

вихретоковый контроль (ВТК).

Гидравлический способ с визуальным контролем протечек Парогенератор заполняется по второму контуру до уровня 2600 мм водой с температурой 80...90 °С, охлаждается до температуры 25....30 °С, давление в парогенераторе поднимается до 1,96—2,45 МПа. Производится поиск дефекта путем непосредственного осмотра внутренней поверхности коллекторов первого контура. Обнаружение протечек воды свидетельствует о наличии дефекта. Следует зафиксировать координаты дефектной трубы.

Давление не снижается в течение всего периода поиска.

Гидравлический способ с дистанционным контролем протечек Этот способ предусматривает выполнение тех же операций, что и при гидравлическом способе с визуальным контролем протечек, но с применением перископа или телевизионной камеры.

Гидравлический с люминесцентным индикаторным покрытием способ контроля протечек Используется в случае сомнений в результатах поиска течи способами ГВК и ГДК. На внутреннюю, предварительно тщательно очищенную поверхность коллектора, наносится слой люминесцентной индикаторной суспензии. Парогенератор заполняется водой как при ГВК и ГДК.

Производится осмотр поверхности коллектора в лучах ультрафиолетового света в условиях полного или частичного затемнения (освещенность не более 10 лк). Со стороны второго контура поддерживается давление 1,96-2,45 МПа.

Температура воды в ПГ не выше 40 °С. В месте контакта суспензии с водой (в случае протечки) появляется зеленое свечение. Как и в предыдущих случаях, место протечки следует фиксировать. После контроля суспензию тщательно удаляют путем протирки ветошью, смоченной в спирте.

Пневмогидравлический аквариумный способ контроля протечек Способ ПГА позволяет выявить поврежденную теплообменную трубу.

Его принцип заключается в обнаружении протечек по появлению пузырьков воздуха на поверхности зеркала воды в коллекторе, при этом со стороны второго контура должно поддерживаться избыточное давление воздуха не менее 0,196 МПа (2 кгс/см2). Изменяя уровень воды в коллекторе, можно весьма точно определить координату текущей трубы. Метод наблюдения за появлением пузырьков воздуха может быть визуальным и инструментальным (перископом, телекамерой) под водой внутри коллектора первого контура.

Этот способ получил высокую оценку при эксплуатации на АЭС. Показано, что эффективность обнаружения течи повышается при увеличении давления вплоть до 2 МПа и времени наблюдения (выдержки) до 4—10 часов.

При первых 4-ех методах поиска течи следует вести наблюдение — визуальное или приборное внутренней поверхности коллектора.

Вихретоковый метод контроля принципиально отличается от описанных выше способов контроля межконтурной плотности, которые могут обнаружить только сквозные дефекты.

В последнее время широкое применение получило использование вихретокового метода контроля. Этот метод применяется для контроля металла перемычек коллекторов первого контура и теплообменных труб.

Вихретоковый контроль металла теплообменных труб производится для определения состояния металла и оценки динамики износа труб путем сравнения результатов последующего контроля с предыдущими.

Для контроля труб применяются электронно-механические комплексы (манипуляторы), позволяющие в автоматическом режиме наводить преобразователь на намеченные для контроля отверстия (из внутренней полости коллектора), перемещать его по всей длине трубы, снимать анализирующий прибор. Преобразователь и измерительное устройство могут фиксировать утонение стенки трубы (в виде трещин, язв, забоин и пр.) в пределах 20%—100% от толщины стенки трубы, а также наличие иных повреждений труб.

Вихретоковый способ контроля состояния металла ТОТ Вихретоковый контроль [6, 7] позволяет зафиксировать наличие не только сквозного дефекта, но и несквозного дефекта в металле стенки трубы, его месторасположение, глубину. В настоящее время результаты ВТК не являются абсолютно достоверными (хотя методики и приборы постоянно совершенствуются), однако, анализируя полученные данные, можно принимать решения о превентивном глушении дефектных труб и избегать во время эксплуатации возможного раскрытия имеющегося дефекта до сквозного и, соответственно, внепланового останова реакторной установки.

ВТ-контроль также позволяет своевременно обнаружить деградацию (начало коррозионного повреждения) ТОТ, путем последовательных проверок установить ее динамику в пределах конкретного ПГ и принять необходимые возможные меры для замедления или прекращения этого процесса.

По результатам ВТК в настоящее время заглушено подавляющее количество теплообменных труб, особенно на парогенераторах энергоблоков, имеющих массовые коррозионные повреждения ТОТ. Величина критерия глушения дефектных теплообменных труб по результатам ВТК (по глубине коррозионной трещины - так называемая «нехватка материала») для различных РУ различна, зависит от характера дефектов и их количества.

Даже при наличии большого числа повреждений в ТОТ, выявленных с помощью ВТК, течь может быть незначительной и не фиксироваться другими способами, но результаты этого контроля позволяют судить о состоянии металла труб. Поэтому вихретоковый метод на сегодня является одним из основных инструментов контроля и оценки технического состояния ТОТ ПГ. Наличие дефекта, его месторасположение и глубина определяются при использовании внутреннего проходного преобразователь, который на данный момент наиболее распространен. При использовании других типов преобразователей (например, вращающихся) возможно определить объемные геометрические характеристики дефекта, а также дать более точно интерпретацию его типа. Мнения специалистов различных стран по оценке достоверности результатов ВТК существенно расходятся. Достаточно много исследований проведено по оценке параметров систем контроля [4, 5, 8].

Анализ эффективности вихретокового метода контроля с учетом результатов экспериментальных исследований показал, что:

чувствительность используемой аппаратуры позволяет выделять дефекты глубиной примерно 20% от толщины стенки ТОТ; дефекты с глубиной более 40% от толщины стенки теплообменной трубы выявляются с высокой вероятностью, около 0,8;

выявляемость дефектов на наших ПГ достаточно хорошо сопоставима с литературными данными по выявляемости дефектов ВТ-методом контроля в США (для дефектов глубиной выше 75% толщины стенки, вероятность выявления около 0,9).

1.3 Вихретоковый контроль ТОТ ПГ АЭС Поскольку вихревые токи чувствительны ко многим параметрам, то вихретоковый контроль универсален и может использоваться для проверки множества свойств материала. Однако мешающие параметры могут маскировать нужную информацию и вызывать неверное толкование результатов контроля. Поэтому необходимо рассмотреть все факторы, которые возникают в процессе исследования. Кроме того, вихретоковый метод контроля основан на косвенных измерениях, поэтому должна тщательно устанавливаться корреляция между местоположением дефекта, его ориентацией, размером, и другими структурными особенностями контролируемого объекта.

Простейшая вихретоковая испытательная система состоит из катушки, источника переменного тока (или генератора), и индикатора изменений в катушке, вызванной изменениями амплитуды и фазы вихревых токов в пределах испытуемого материала. Типичные частоты для осмотра труб парогенератора лежат в диапазоне от 10 кГц до 1 МГц, наборы частот, используемые в вихретоковых приборах, производящих контроль ТОТ, приведены в таблице 1.1 [9, 10, 11].

Таблица 1.1. Наборы частот, применяемые в вихретоковых установках контроля ТОТ ПГ Переменный электрический ток в испытательной катушке производит переменное во времени первичное магнитное поле, которое окружает катушку. Магнитное поле ориентируется нормально к току в катушке или параллельно оси катушки. Когда первичное магнитное поле взаимодействует с контролируемым материалом, вторичные электрические токи, так называемые вихревые токи, появляются вследствие закона электромагнитной индукции. Вихревые токи направлены перпендикулярно по отношению к направлению магнитного потока и параллельно направлению электрического тока в испытательной катушке. Они, в свою очередь, создают вторичное магнитное поле, которое направлено против первичного магнитного поля и испытательной катушки вызывает изменение в сопротивлении катушки (рис.1.6).

а) возбуждение магнитного поля параметрическим проходным преобразователем б) распределение вихревых токов на бездефектном участке ТОТ в) распределение вихревых токов на участке ТОТ, содержащем дефект Любое изменение в материале, который препятствует вихревым токам, такое, как неоднородность в материале или изменение проводимости или магнитной проницаемости материала, вносит изменения в первичное и вторичное магнитное поле и таким образом изменяет сопротивление испытательной катушки. Это изменение в свою очередь фиксируется индикатором.

Факторы, влияющие на амплитуду и направление вихревых токов:

сопротивление катушки;

электрическая проводимость и магнитная проницаемость материала объекта контроля;

зазор между материалом и катушкой;

коэффициент заполнения;

амплитуда и частота возбуждающего поля.

сопротивление провода R и индуктивное сопротивление XL. Пространство между катушкой и объектом называется зазором. Эффект зазора, произведенный небольшими изменениями в этом пространстве, может маскировать вихретоковый сигнал от дефектов, который представляет основной интерес. Катушка характеризуется коэффициентом заполнения, который означает, как испытательная катушка заполняет внутреннюю часть контролируемой трубы. Небольшое изменение во внутреннем диаметре трубы может привести к большому изменению в сигнале.

Внешний вид штатного проходного вихретокового преобразователя для контроля трубок парогенератора показан на рис.1.7.

Генерируемое первичное магнитное поле ориентируется по оси трубы, а вихревые токи, вызванные в трубе, направлены параллельно току в испытательной катушке. Поэтому катушки чувствительны к присутствию осевых трещин, которые препятствуют прохождению вихревых токов, но менее чувствительны к радиальным трещинам. Однако катушка может не обнаружить осевую трещину, если она находится в области значительного изменения геометрии, типа области перехода. Катушки чувствительны к объемной потере металла, коррозии, наличию конструктивных элементов – рис.1.8, где 1 – стенка ТОТ, 2 –ВТП, а 3 – дефект.

Рис.1.8 Схема контроля проходным вихретоковым преобразователем Основные параметры дифференциального преобразователя с катушкой индуктивности тороидального вида указаны на рисунке:

Внутренний диаметр, ID = 10 мм Внешний диаметр, OD = 11 мм Ширина катушек, L = 2 мм Расстояние между центрами катушек, Lc = 3 мм Воздушный зазор, G = 1 мм Количество витков, N = Плотность тока, J = 1 А/мм2, диаметр провода 0.08 мм Электромагнитные и геометрические параметры теплообменных труб:

Материал – нержавеющая сталь 08Х18Н10Т (ANSI 321) Электрическая проводимость, = 1.4 МСм/м Относительная магнитная проницаемость, µ = Внутренний диаметр ТОТ, D1 = 13 мм Внешний диаметр ТОТ, D2 = 16 мм На практике используются как абсолютные, так и дифференциальные схемы измерения вихретоковым методом. Преобразователи обычно имеют две катушки, которые включаются два смежных плеча моста. Схема съема сигналов с ВТП представлена на рис.1.9.

Рис.1.9 Схема включения ВТП в мостовую измерительную цепь Абсолютные датчики чувствительны ко всем факторам, которые изменяют вихревые токи, то есть к таким, как проводимость, магнитная проницаемость, и дефекты. Напротив, дифференциальные датчики сравнивают близлежащие области объекта контроля. Когда на одной из катушек возникает изменение сигнала, происходит потеря компенсации между катушками, и это означает, что обнаружено аномальное состояние контролируемого материала.

парогенераторов в обоих режимах работы показаны на рис.1.10 и рис.1. (короткий дефект имеет осевую длину, длинный дефект и плавный датчик показывает как внезапные, так и постепенные изменения в свойствах нечувствителен к постепенным изменениям в свойствах или размерах и может «пропустить» длинный дефект, так как отмечает только его начало и конец. На абсолютные измерения оказывает влияние изменение температуры дифференциальных. Для контроля труб в равной степени используются как абсолютные, так и дифференциальные датчики.

Рис.1.10 Абсолютный сигнал вихретокового преобразователя а) профиль дефекта и решетки в сечении ТОТ; б) и в) действительная и мнимая составляющие наводимого напряжения при сканировании ВТП вдоль оси ТОТ соответственно; г) годограф наводимого напряжения на комплексной плоскости Рис.1.11 Дифференциальный сигнал вихретокового преобразователя 1.4 Системы обработки данных вихретокового контроля В настоящее время на АЭС России применяется несколько систем вихретокового контроля теплообменных труб парогенераторов:

Harmonic-210 (программное обеспечение AIDA v.6.7);

Zetec MIZ-70 (программное обеспечение EddyOne);

Technatom Teddy (программное обеспечение Teddy).

Система вихретокового контроля представляет собой программноаппаратный комплекс, в который входят следующие элементы:

Манипулятор – устройство для позиционирования вихретокового теплообменной трубки;

Вихретоковый преобразователь – устройство, состоящее из двух катушек, включенных в мостовую схему (рис.1.9). Вихретоковый преобразователь с помощью манипулятора вводится в ТОТ ПГ до теплообменной трубы в зависимости от возможности прохождения преобразователя. На обратном пути преобразователя с помощью вихретокового дефектоскопа производится считывание сигнала преобразователя внутри ТОТ;

Вихретоковый дефектоскоп – устройство для возбуждения первичного поля в преобразователе и съема сигнала в виде действительной и преобразователя вдоль оси ТОТ;

дефектоскопом и манипулятором;

Программное обеспечение для обработки сигнала ВТП и диагностики состояния металла контролируемой трубки.

Схема вихретокового комплекса показана на рис.1.12.

Рис.1.12 Схема вихретокового комплекса контроля теплообменных труб ПГ АЭС проведения вихретокового контроля ТОТ ПГ АЭС представляют собой универсальные и надежные компоненты (манипулятор, вихретоковый дефектоскоп и вихретоковый преобразователь). Кроме того, применение именно таких установок для контроля и таких типов преобразователей регламентировано руководящими документами по атомной отрасли. Слабым звеном всего комплекса при проведении контроля является программное обеспечение, производящее диагностику состояния ТОТ по результатам собранных вихретоковых сигналов.

Программное обеспечение AIDA v.6.7 [9] применяется совместно с вихретоковым дефектоскопом Harmonic-210 на большинстве АЭС с РУ ВВЭР-440 и ВВЭР-1000 (Кольская АЭС, Нововоронежская АЭС, Ростовская АЭС, Балаковская АЭС). Это первое программное обеспечение, которое было поставлено в нашу страну в середине 90-х годов прошлого века характеристиками этой программы являются:

Простота и надежность работы в части обработки сигналов;

автоматическом;

Имеет встроенную калибровочную характеристику для определения глубины дефектов;

Имеет встроенную систему отстройки от некоторых мешающих факторов;

Возможность формирования отчетов по обнаруженным дефектам.

Недостатками этой программы являются:

Работа только в операционной системе DOS, и как следствие, накладываемые этой ОС ограничения на используемую программой память и на разрешение экрана (640х480), что не позволяет детально просматривать сигналы и принимать решения в сложных случаях, а также приводит к пропуску дефектов;

Невозможность изменения параметров программы для отстройки от мешающих факторов, что не позволяет провести отстройку для конкретной ТОТ и приводит к пропускам дефектов или некорректной их идентификации;

Работа по строго заданной калибровочной зависимости по определению глубины дефектов, что не учитывает различия в поведении сигналов от дефектов различных типов (рис.1.5) и приводит к некорректному определению глубины дефекта;

Автоматический режим выделения работает не удовлетворительно:

частые пропуски дефектов и отмечает дефекты на чистых участках, поэтому обработка данных производится только в экпертном режиме.

Программное обеспечение EddyOne [10] применяется совместно с вихретоковым дефектоскопом MIZ-70 на нескольких АЭС с РУ ВВЭР- (Калининская АЭС, Балаковская АЭС). Это современное программное обеспечение, которое используется с новыми многофункциональными универсальными вихретоковыми дефектоскопами. Основными характеристиками этой программы являются:

Возможность работать в экспертном режиме;

Возможность настраивать программу для отстройки от мешающих факторов для каждого сигнала ТОТ;

индивидуально, что позволяет адаптировать ее по конкретный преобразователь и условия контроля;

Возможность формирования расширенных и гибко настраиваемых отчетов по обнаруженным дефектам.

Недостатками этой программы являются:

Работа только на специализированном оборудовании под управлением операционной системы HP-UX, и как следствие, непереносимость этой программы, а также накладываемые оборудованием ограничения на скорость обработки данных;

Отсутствие какой-либо системы автоматизированного поиска дефектов, что требует операторов просматривать все сигналы в экспертном режиме;

Неудобное с точки зрения эргономики представление информации в программе;

Использование в качестве средства определения глубины дефектов калибровочной кривой, что не учитывает различные типы дефектов и вносит погрешность в определение их глубины.

Программное обеспечение Teddy [11] применяется совместно с одноименным вихретоковым дефектоскопом Teddy на Кольской АЭС с РУ ВВЭР-440. Это современное программное обеспечение, которое используется с многофункциональным универсальным вихретоковыми дефектоскопом. Основными характеристиками этой программы являются:

Возможность работать в экспертном режиме;

Возможность настраивать программу для отстройки от мешающих факторов для каждого сигнала ТОТ;

индивидуально, что позволяет адаптировать ее по конкретный преобразователь и условия контроля;

Возможность формирования расширенных и гибко настраиваемых отчетов по обнаруженным дефектам;

Возможность производить сравнение текущего состояния ТОТ и состояния при предыдущем контроле.

Недостатками этой программы являются:

Отсутствие системы автоматизированного поиска дефектов, что требует операторов просматривать все сигналы в экспертном режиме;

Использование в качестве средства определения глубины дефектов калибровочной кривой, что не учитывает различные типы дефектов и вносит погрешность в их определение.

Все применяемые в настоящее время программы обработки сигналов контроля могут работать только с сигналами одной конкретной установки и полагаются на оператора для обнаружения дефектов по сигналам ВТП. При этом оператор подвержен усталости и утомляемости, имеет ограниченную скорость обработки данных, способен принимать необъективные решения (пропустить дефект или зафиксировать «ложный» дефект). Для решения этой проблемы необходим автоматизированный программный комплекс, позволяющий исключить человеческий фактор при анализе сигналов ВТП ТОТ ПГ АЭС. При этом оператор не исключается, а подключается после процедуры автоматической обработки, чтобы внести возможные корректировки в результат автоматического анализа и выдать диагностическое заключение по конкретной трубке.

1.5 Выводы и постановка задачи диссертационной работы Отмечено, что проблема безопасной эксплуатации АЭС и повышения объективности и достоверности неразрушающего контроля ТОТ ПГ АЭС актуальна и требует скорейшего решения.

На основании представленного в главе обзора методов контроля ТОТ ПГ видно, что вихретоковый контроль предоставляет наибольшее количество возможностей для фиксации наличия и местоположения не только сквозных дефектов, но и дефектов меньшей глубины, а также не имеющих выхода на внешнюю или внутреннюю поверхность ТОТ ПГ АЭС.

Анализ эксплуатационных сигналов вихретокового преобразователя сопряжен со значительными трудностями, обусловленными наличием как множества мешающих факторов, таких как сигналы от конструктивных элементов, гибов и отложений, так и шумов, наложенных на сигнал. Помимо этого анализ сигналов с использованием существующего программного обеспечения не дает возможности объективно и оперативно производить анализ больших объёмов данных, получаемых при контроле ПГ. На основе описанных проблем сформулирована задача диссертационной работы по автоматизации обработки данных вихретокового контроля ПГ АЭС, основными этапами в решении которой являются следующие задачи:

для исследования сигналов ВТП от различных дефектов, а также влияния на сигнал конструктивных элементов ПГ и шумов необходимо провести решение прямой задачи вихретокового контроля;

для автоматизации процесса выявления дефектов при анализе сигналов вихретокового преобразователя необходимо провести отстройку от влияния мешающих факторов;

для повышения выявляемости дефектов на фоне помех необходимо разработать алгоритм автоматического обнаружения и локализации дефектов по ВТК сигналам, используя различные подходы при анализе и обработке сигналов (в том числе пороговый, фурье-анализ, согласованная фильтрация и др.);

для решения обратной задачи вихретокового контроля и определения геометрических параметров дефектов необходимо сформировать базу модельных сигналов от дефектов с различными геометрическими вихретокового сигнала построить параметризатор, используя аппарат В связи с этим целью работы являются разработка алгоритмов автоматической обработки многочастотных вихретоковых сигналов, получаемых при контроле теплообменных труб парогенераторов, обеспечивающих повышение надежности правильной регистрации дефектов при обработке эксплуатационных сигналов, разработка алгоритмов классификации и определения параметров дефектов с целью повышения достоверности результатов контроля с использованием как аппарата ИНС, так и стандартных калибровочных зависимостей с учетом влияния эксплуатационных мешающих факторов.

2 ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОЦЕДУРЫ ВИХРЕТОКОВОГО КОНТРОЛЯ

ТЕПЛООБМЕННЫХ ТРУБ ПАРОГЕНЕРАТОРОВ С

УЧЕТОМ МЕШАЮЩИХ ФАКТОРОВ

Автоматизация обработки данных вихретокового контроля должна устранить все недостатки существующей процедуры просмотра сигналов в ручном режиме: малая скорость контроля, необъективность контроля, пропуск дефектов и достоверность контроля. То есть, в результате автоматизации обработки данных вихретокового контроля ТОТ ПГ АЭС должна возрасти скорость обработки данных, повыситься выявляемость дефектов, а также увеличиться достоверность контроля. Для решения поставленных задач в первую очередь необходимо глубокое исследование самой физической основы процедуры вихретокового контроля и получения информации с вихретоковых преобразователей.

электромагнитных полей является метод конечных элементов (МКЭ) [12, 13].

Основными достоинствами этого метода являются возможность моделирования объектов со сложными поверхностями, построение неравномерных сеток, сгущающихся и разрежающихся в зависимости от требуемой детализации области, а также возможность задавать неоднородные свойства.

преобразователя как от дефектов, так и от мешающих факторов. Применение моделирования позволяет спрогнозировать сигнал для большого количества вариантов дефектов и мешающих факторов, которые создать для проведения эксперимента либо слишком долго и дорого, либо невозможно.

2.1 Исследование математической модели взаимодействия электромагнитного поля с электропроводящим изделием непрерывной функции (в физической интерпретации – напряженности поля, индукции, потенциала и т.д.) дискретной моделью, которая строится на множестве кусочно-непрерывных функций, определенных на конечном числе подобластей, называемых конечными элементами. Исследуемая геометрическая область разбивается на элементы таким образом, чтобы на каждом из них неизвестная функция апроксимировалась пробной функцией (как правило, полиномом). Причем эти пробные функции должны удовлетворять граничным условиям непрерывности, совпадающим с граничными условиями, налагаемыми самой задачей. Выбор для каждого элемента аппроксимирующей функции будет определять тип элемента.

В работе рассматривается вычислительный алгоритм метода конечных элементов в формулировке, основанной на процедуре минимизации энергетического функционала, соответствующего решаемой непрерывной задаче [13]. В результате выполнения указанной процедуры происходит замещение уравнения или системы уравнений в частных производных системой линейных уравнений, имеющих в качестве коэффициентов аппроксимирующие функции, которые фактически являются значениями искомой функции в вершинах разбиения. Для моделирования распределения электромагнитного поля при проведении процедуры вихретокового контроля и расчета сигнала вихретокового преобразователя используется авторская программа конечно-элементного моделирования MagNum3D [14, 15, 16, 17].

представляет собой полномасштабную среду для моделирования (проектирования, расчета и анализа) динамических электромагнитных систем. Она может применяться для моделирования и исследования электромагнитных полей при проектировании систем вихретокового электромагнитного метода неразрушающего контроля, а также для обоснования новых методик неразрушающего контроля различных объектов.

Программный продукт MagNum3D имеет следующие возможности:

построение сложных трехмерных моделей источников поля и объектов контроля с дефектами для расчета электромагнитного поля;

построение моделей в прямоугольных и цилиндрических координатах;

задание и коррекции электрофизических параметров источников поля и объектов контроля, в том числе анизотропных;

моделирование граничных условий Дирихле и Неймана;

адаптивное сгущения и разрежения конечно-элементной сетки в различных областях модели по указанию пользователя;

решение задач с количеством конечных элементов в несколько миллионов на персональных компьютерах средней мощности;

различных плоскостях сечения, в объёме и вдоль прямых в пространстве в виде графиков, векторов поля и изолиний;

расчет интегральных характеристик: потока, ЭДС катушки, энергии;

расчет возмущений поля, вызванных дефектами, неоднородностями и прочими изменениями в объекте контроля без двойного просчета;

интуитивно-понятный графический интерфейс пользователя;

проведение множественных расчетов с меняющимися параметрами с использованием удобного интерфейса, без написания кода скрипта.

Пример окна задания свойств модели представлен на рис.2.1.

Пример результатов расчета распределения вихревых токов в объекте контроля представлен на рис.2.2.

Рис.2.1 Окно просмотра геометрии модели и задания параметров Рис.2.2 Окно просмотра результатов распределения электромагнитных полей При решении задач вихретокового контроля электромагнитное поле описывается следующим уравнением:

Здесь и – магнитная проницаемость и удельная электрическая проводимость соответственно в произвольной точке пространства, магнитный векторный потенциал, – вектор плотности тока сторонних источников. В решаемой задаче квазистационарного поля энергетический функционал для конечного элемента i представляется в виде:

Условием минимума является равенство нулю частных производных этого функционала по всем составляющим векторного потенциала во всех узлах конечно-элементной сетки области решения.

В трехмерных задачах в качестве конечных элементов первого порядка используются тетраэдры, при этом для описания поведения функции внутри тетраэдра используется линейное распределение векторного потенциала.

Поскольку уравнение (2.3) должно удовлетворяться во всех четырёх четырёх уравнений для потенциалов в этих узлах. После определения этих констант потенциал внутри элемента может быть представлен в виде:

Где V – объём соответствующего тетраэдра, а Для остальных членов (в случае j=2, 3, 4) соответствующие выражения получаются циклической перестановкой индексов в (2.5).

Для каждого конечного элемента в области решения формируется локальная энергетическая матрица элемента. Для элемента i вид матрицы показан в (2.6).

Здесь [S] – локальная матрица элемента, составленная в соответствии с (2.4); [Q] – вектор-столбец, характеризующий источники электромагнитного поля в выбранном элементе (в задаче вихретокового контроля это сторонние источники переменного тока). Индексы векторного потенциала (A) и вектора источников (Q) имеют локальную нумерацию для каждого конечного элемента (Рис.2.3). Глобальная матрица формируется, учитывая то, что каждый элемент вносит свой вклад (в виде слагаемого) в значение элемента глобальной матрицы (2.7). Поскольку решается задача относительно векторного потенциала, то формируется матрица для трех координатных составляющих с комплексными переменными.

2.2 Определение вносимых параметров преобразователя при взаимодействии поля с дефектным изделием На рисунках 2.4 и 2.5 представлены расчетные модели процедуры вихретокового контроля для случаев дефекта на открытом участке и моделирования сигнала дистанционирующей решетки.

На рисунке 2.4 обозначено:

состоящий из 2-х катушек, включенных по мостовой схеме (рис.1.9);

Рис.2.4 Модель для расчета сигнала дефекта на открытом участке объект контроля (ТОТ парогенератора);

Стрелкой показано направление движения ВТП относительно дефекта.

При моделировании процедуры вихретокового контроля параметры вихретокового преобразователя, применяющегося при штатном контроле ТОТ парогенераторов АЭС. Наводимые ЭДС и напряжения в каждой катушке вычисляются по закону электромагнитной индукции:

Рис.2.5 Модель расчета сигнала дистанционирующей решетки Для имитации сканирования ВТП внутренней поверхности ТОТ при движении вдоль оси ТОТ проводились множественные расчеты, при которых изменялась координата дефекта вдоль оси трубы, а катушки вихретокового преобразователя оставались на месте (в центре области решения). Такой подход не противоречит принципу относительности, с одной стороны, а с другой, позволяет, оставляя источник электромагнитного поля (ВТП) в центе области решения, снизить погрешности расчета, вызванные приближением его к краю области решения (так называемый «краевой эффект»).

Распределения электромагнитного поля при различных положениях вихретокового преобразователя в ТОТ относительно дефекта показано на рис.2.6-2.9.

Рис.2.6 Распределение мнимой компоненты Рис.2.7 Распределение мнимой компоненты векторного потенциала в сечении области векторного потенциала в сечении области решения при расстоянии от центра решения при расстоянии от преобразователя до дефекта равном 0мм преобразователя до дефекта равном 3мм (дефект по центру преобразователя) (дефект под одной из катушек) Рис.2.8 Распределение мнимой компоненты Рис.2.9 Распределение мнимой компоненты потенциала в сечении области решения при векторного потенциала в сечении области расстоянии от преобразователя до дефекта решения при расстоянии от равном 9мм (дефект на краю преобразователя до дефекта равном 13мм чувствительности преобразователя) (дефект не искажает поля преобразователя) преобразователя, пример которого представлен на рис.2.10. Расчет сигнала производится с использованием формулы 2.8. Для каждого положения вихретокового преобразователя относительно дефекта производится расчет наводимого комплексного напряжения, которое отмечается точкой на комплексной плоскости.

Рис.2.10 Пример сигнала ВТП при сканировании в области дефекта, выполненного в виде осесимметричной проточки глубиной 60% и осевой протяженностью 2мм (точки на годографе с координатами 0мм, 3мм, 9мм и 13мм соответствуют положениям ВТП относительно дефекта, показанные на рис.2.6, 2.7, 2.8 и 2.9 соответственно) Все получаемые вихретоковые сигналы являются зависимостью наводимого в катушках вихретокового преобразователя напряжения от координаты вихретокового преобразователя вдоль оси трубы.

2.3 Расчет выходных сигналов проходного вихретокового преобразователя (ВТП) при сканировании ТОТ Моделирование процедуры вихретокового контроля с использованием вихретокового преобразователя питаются от источника тока и тогда расчет наводимого напряжения справедливо рассчитывать по формуле 2.8. При этом эквивалентной электрической схемой подключения катушек является схема, представленная на рис.2.11 [18, 19, 20].

Обе катушки возбуждают электромагнитное поле, и с каждой из них производится съём наводимого напряжения. Для расчета дифференциального сигнала необходимо просто произвести разность комплексных значений напряжений на первой и второй катушках (2.9).

С другой стороны, при движении ВТП в области дефекта комплексные сопротивления обеих катушек изменяются и напряжения на катушках могут быть рассчитаны по формуле:

так как катушки питаются от идентичных источников тока, получаем:

преобразователя с учетом вносимого объектом контроля сопротивления, а индуктивностью двух катушек вихретокового преобразователя, а также вносимым объектом контроля взаимным сопротивлением. На рисунке 2. приведено сравнение результатов расчетов с экспериментальными сигналами.

Рис.2.12 Сравнение абсолютных сигналов ВТП (сплошной линией показан сигнал, полученный в результате моделирования, а линией с точками - экспериментальный) Из результатов сравнения видно, что сигналы отличаются по форме.

Разность сигналов модельного и экспериментального, рассчитанная в каждой соответствующей точке составляет 60%. По амплитуде и фазе годографы приведены к единым значениям для оценки правильности расчета формы сигналов. Несовпадение формы связано с неточным моделированием процесса контроля.

Для решения проблемы, связанной с несовпадением форм годографов расчетных и экспериментальных сигналов, необходимо учесть условия реальной процедуры получения экспериментальных сигналов. В модели предполагается, что обе катушки питаются от источника тока, а в эксперименте они питаются от источника напряжения, вольт-амперная характеристика которого приближена к вольт-амперной характеристике реального источника тока. Следовательно, для определения выходного электрической схемы и способа включения катушек, а также соединительных кабелей. На рис.2.13 представлена схема реальной измерительной части прибора (схема идентична схеме рис.1.9 с уточнениями параметров).

Рис.2.13 Схема измерительной части прибора (U0 – напряжение генератора, Z1 и Z комплексные сопротивления катушек ВТП, Zm – сопротивления взимной индукции, Ск – ёмкость кабеля, R и С – низкочастотный фильтр на входе прибора) Напряжения, которые оцифровываются и записываются программой съёма данных прибора в файлы ( и ) вычисляются по формулам:

Все параметры в формулах являются известными константами, кроме комплексных сопротивлений катушек ( ) и сопротивления взаимного влияния катушек ( ). Всего необходимо посчитать три параметра, а модель может служить изменение модели контроля. Вместо двух возбуждающих катушек необходимо оставить только одну возбуждающую, а вторая будет играть роль измерительной. Эквивалентная электрическая схема такой модели представлена на рис.2.14.

Рис.2.14 Электрическая схема модели с одной возбуждающей и одной измерительной При этом наводимые напряжения в схеме вычисляются по формуле Таким образом, вычисляя напряжения в модели на обеих катушках по формуле (2.8), можно рассчитать комплексное сопротивление одной из катушек ( ) и сопротивление взаимного влияния этих катушек ( ), так как известен ток ( ). Сопротивление второй катушки будет совпадать с сопротивлением первой, но смещенной на расстояние базы ВТП (см. рис.1.8).

Здесь x – координата, вдоль которой происходит перемещение ВТП внутри ТОТ. Применение алгоритма пересчета показывает, что сигналы модельные значительно меньше отличаются по форме от экспериментальных сигналов (рис.2.15). Разность сигналов модельного и экспериментального, рассчитанная в каждой точке, и отнесенная к значениям экспериментального сигнала в соответствующей точке, составляет 5%.

Рис.2.15 Сравнение абсолютных сигналов при учете мостовой схемы включения ВТП (сплошной линией показан сигнал, полученный в результате моделирования, а линией с Применение изложенного подхода к расчету сигналов позволило экспериментальными сигналами по сравнению с классическим расчетом. Все дальнейшие расчеты сигналов проводились только с использованием алгоритма пересчета электрической схемы.

дефектов на сигналы ВТП Для исследования влияния различных геометрических параметров дефектов на сигнал ВТП были выбраны несколько типичных для ТОТ дефектов (см. рис.1.5). Численные исследования проводились для продольных трещин как с внешней стороны ТОТ (наиболее типичный дефект на трубках ПГ [4]), так и с внутренней, а также для поперечных трещин и коррозионных язв. Геометрические размеры выбирались наиболее типичные для дефектов, а глубина задавалась равномерно меняющейся от 20% (минимально выявляемые дефекты) до 100%. При расчетах применялся набор частот установки Harmonic-210, как наиболее массово представленной на атомных станциях с РУ ВВЭР-440 и ВВЭР-1000 (таблица 1.1).

Продольные трещины Для построения зависимости сигналов ВТП от глубины дефекта для продольных трещин был выбран дефект со следующими параметрами:

Осевая длина 8мм;

Раскрытие (окружная длина) 0.5мм;

Глубина 20%, 40%, 60%, 80% (от толщины стенки ТОТ).

зависимости от глубины внешней продольной трещины для различных частот контроля.

зависимости от глубины внутренней продольной трещины для различных частот контроля.

По полученным зависимостям можно сделать следующие выводы:

с увеличением частоты увеличивается чувствительность по фазе при изменении глубины дефекта как для внутренних, так и для внешних;

с увеличением частоты сильно увеличивается чувствительность внешние дефекты имеют больший диапазон изменения угла сигнала Im (U), мВ Im (U), мВ Im (U), мВ продольного дефекта на сигнал ВТП, а также раскрытия, то есть окружная длина. Для исследования влияния длины дефекта был выбран дефект со следующими геометрическими параметрами:

следующими геометрическими параметрами:

Раскрытие (окружная длина) 0.5мм, 1мм, 2мм;

с увеличением длины дефекта амплитуда сигнала ВТП увеличивается, с увеличением раскрытия продольных дефектов амплитуда сигнала Im (U), мВ поперечных трещин был выбран дефект со следующими параметрами:

Для построения зависимости сигналов ВТП от раскрытия дефекта для поперечных трещин был выбран дефект со следующими параметрами:

Im (U), мВ Из представленных зависимостей можно сделать следующие выводы:

Поведение сигналов ВТП от поперечных дефектов в зависимости от глубины дефекта совпадает с поведением сигналов продольных;

При изменении раскрытия поперечных дефектов амплитуда сигнала ВТП пропорционально изменяется, в то время как фаза и форма сигнала ВТП практически не меняются.

Коррозионные язвы Для построения зависимости сигналов ВТП от глубины дефекта для коррозионных язв был выбран дефект со следующими параметрами:

Диаметр 3мм;

Глубина 60%, 80%, 100% (от толщины стенки ТОТ).

Для построения зависимости сигналов ВТП от диаметра коррозионной язвы был выбран дефект со следующими параметрами:

Диаметр 3мм, 4мм, 6мм;

Глубина 60% (от толщины стенки ТОТ).

Из полученных зависимостей можно сделать следующие выводы:

Поведение сигналов ВТП от коррозионных язв в зависимости от глубины совпадает с поведением сигналов ВТП в зависимости от глубины дефектов для продольных и поперечных трещин;

При увеличении диаметра коррозионной язвы амплитуда сигнала ВТП увеличивается пропорционально площади поверхности язвы. При этом фаза и форма сигнала ВТП остаются практически не изменными.

2.5 Исследование влияния основных мешающих факторов при вихретоковом контроле теплообменных трубок Основными мешающими факторами, проявляющимися в вихретоковых сигналах ТОТ, являются:

антивибрационные решетки);

Гибы ТОТ;

Неровность внутренней поверхности трубки (геометрический шум);

Электропроводящие и магнитные отложения на внешней стенке ТОТ.

Гиб ТОТ являются одним из сложных элементов для моделирования, поскольку ВТП может проходить этот участок трубки по-разному в зависимости от скорости, наклона и пр. Численные модели сигналов ВТП от участков гибов, совпадающие с экспериментальными данными, получить не удалось. Экспериментальные данные для этого мешающего фактора также очень нестабильны и сильно разнятся. На рис.2.30-2.31 представлен вид сигнала от гиба на различных частотах.

Рис.2.30 Вид сигнала ВТП от гиба на частоте 60 кГц (дифференциальный канал) Рис.2.31 Вид сигнала ВТП от гиба на частоте 60 кГц (абсолютный канал) Геометрический шум возникает вследствие процесса производства ТОТ. Для производства длинных бесшовных труб применяется так называемая пилигримовая прокатка труб (pilger rolling of tubes) [21, 22] — периодический процесс прокатки труб на цилиндрической оправке, при котором цикл деформации гильзы в трубу осуществляется за один оборот валков с переменным радиусом калибра. При этом направление прокатки противоположно направлению транспортирования гильзы и готовой трубы.

Сигнал вихретокового преобразователя, обусловленный наличием такой небольшой периодической неровности поверхности также получил название пильгер-сигнала, а поскольку он в нашем случае является помехой для поиска сигналов дефектов, то пильгер-шумом (рис.2.32-2.33).

Рис.2.32 Фрагмент исходного сигнала на частоте 60кГц (сплошная синяя линия – действительная компонента, штриховая красная – мнимая) Рис.2.32 Фрагмент исходного сигнала на частоте 130кГц (сплошная синяя линия – действительная компонента, штриховая красная – мнимая) Рис.2.33 Фрагмент исходного сигнала на частоте 280кГц (сплошная синяя линия – действительная компонента, штриховая красная – мнимая) Оценка влияния дистанционирующей решетки При моделировании влияния дистанционирующих элементов на сигнал ВТП от дефекта был выбран дефект со следующими параметрами:

Продольная трещина;

Осевая длина 2мм;

Раскрытие (окружная длина) 0.1мм;

Глубина 40% (от толщины стенки ТОТ).

Поскольку геометрические параметры дистанционирующих элементов стабильны, то и сигнал ВТП от них носит детерминированный характер, а основной задачей исследования было выяснить влияние на сигнал ВТП от дефекта сигнала от дистанционирующей решетки при различных положениях дефекта относительно дистанционирующего элемента. На рис.2.34 показана модель дефекта в области дистанционирующей решетки.

Рис.2.34 Модель процедуры ВТК в области дистанционирующей решетки, под краем Рис.2.35 Положения дефектов относительно дистанционирующей решетки при (рис.2.37-2.43):

Im (U), мВ Im (U), мВ Im (U), мВ дистанционирующей решетки при нахождении дефекта в позиции 3 (рис.2.35) Рис.2.43 Влияние на сигнал ВТП от исследуемого дефекта ТОТ дистанционирующей производилось сравнение амплитуды и фазы сигнала ВТП от дефекта во всех расчетов представлены в таблице 2.1.

Таблица 2.1 Оценка влияния дистанционирующей решетки на сигнал ВТП от дефекта участке ТОТ Положение 1 Дефект не может быть обнаружен Положение 5 Дефект не может быть обнаружен Как видно из полученных данных, дистанционирующие элементы способны не только исказить сигнал ВТП от дефекта, но и полностью скрыть его и сделать невозможным его обнаружение и оценку параметров. Поэтому одной из основных задач автоматического анализа является отстройка от влияния дистанционирующих и антивибрационных решеток.

Исследование влияния мешающих факторов на моделях позволяет понять поведение мешающего фактора и сделать выводы о методах и возможностях отстройки от его влияния. После отстройки от влияния мешающих факторов необходимо приступать к решению обратной задачи контроля – определению геометрических параметров дефектов.

2.6 Методы решения обратных задач электромагнитного контроля Обратные задачи и методы для их решения постоянно находятся в центре внимания исследователей во многих технических дисциплинах.

Для специалистов неразрушающего контроля и диагностики решение таких задач позволяет идентифицировать и оценивать параметры (размеры, форму и расположение) дефектов, основываясь на результатах измерений, проводимых на контролируемом изделии. Стратегия решения подобных обратных задач зависит от вида дифференциального уравнения в частных производных, описывающего соответствующее физическое явление.

Большинство задач электромагнитного неразрушающего контроля в предположении линейности и изотропности физических свойств сред описывается следующей математической моделью:

Правая часть обусловленную источниками поля, в качестве которых могут быть распределенные в пространстве электрически заряженные тела, проводники или катушки с током, а также постоянные магниты. В качестве неизвестной (искомой) переменной является целью решения обратной задачи, может быть как вектор напряженности электрического или магнитного поля, так и потенциал (скалярный или векторный ). Параметр в приведенном уравнении определяет природу рассматриваемого поля. Возможны три варианта для значения этого параметра:

а) - физический процесс статический (в качестве источников поля выступают неподвижные заряженные тела или постоянные магниты) или стационарный (источник поля – ток в проводниках) по природе;

б) - уравнение (2.21) описывает квазистационарный процесс (уравнение диффузии) и, наконец, в) - уравнение (2.21) описывает процесс распространения электромагнитной волны в пространстве.

Физические процессы, обусловленные различным значением параметра, отличаются друг от друга. Соответственно, методы, предполагающие при решении конкретной обратной задачи опираться на физику явления, должны учитывать особенности характера распространения электромагнитной энергии во времени и пространстве.

Методы электромагнитных испытаний, процессы взаимодействия энергии и контролируемого материала в которых не зависят от времени (статика), опираются на сбор и анализ экспериментальной информации, содержащейся, как правило, в координатных составляющих векторов магнитного или электрического поля, измеренных в зоне контроля с помощью соответствующих датчиков. Методы, описываемые уравнением диффузии (квазистационарные процессы), позволяют получать в качестве экспериментальных данных, помимо амплитудных значений, фазовые соотношения между измеряемыми сигналами и сигналами источников. И, наконец, в волновых методах исследования возможны измерения как амплитудных и фазовых параметров сигнала, так и временных параметров.

Отсюда можно заключить, что измеряемые сигналы становятся потенциально богаче по своему содержанию при переходе от статических методов к методам, описываемым волновыми уравнениями. Этот факт имеет очевидные последствия. С одной стороны, шансы в решении обратной задачи повышаются. С другой стороны, объем данных, необходимых для решения, значительно возрастает, и потребуются серьезные затраты для сбора, накопления и хранения результатов измерения.

С математической точки зрения, учитывая для упрощения лишь линейные среды, решение уравнения (2.21) может быть записано в интегральной форме где ( ) - функция Грина, определяемая как решение уравнения Уравнение (2.22) является интегральным уравнением Фредгольма первого рода. Решение задачи, предполагающей расчет распределения поля в области по известной функции Грина, относительно прост и не представляет больших проблем известными численными методами. Напротив, получить решение обратной задачи чрезвычайно трудно [23], а в ряде случаев и невозможно, и даже ввод определенных ограничений на область поиска не дает возможности найти устойчивое решение современными методами.

Для иллюстрации рассмотрим задачу (2.22) в матричной форме Прямые методы решения обратных задач включают исследование и решение матричного уравнения (2.24). Ключевая задача при реализации процедуры обращения лежит в увеличении специального параметра – числа обусловленности матрицы. Хотя подобные «прямые» методы и кажутся привлекательными и относительно простыми, результаты, полученные этими методами до настоящего времени, не могут считаться удовлетворительными для практики. Поэтому инженерные подходы к решению обратных задач на практике, как правило, ориентируются на применение непрямых методов.

Одним из наиболее ранних и широко используемых подходов является метод, предполагающий построение калибровочных характеристик, когда отдельные значения параметров, выделенные в экспериментальных данных, сравниваются с теми значениями, которые взяты из совокупности стандартных сигналов, полученных от известных дефектов. Например, Hwan и Lord [24] построили ряд таких калибровочных кривых, используя сигналы магнитного поля рассеяния различных дефектов, выделив при этом некоторые характерные параметры, такие, как амплитудное значение касательной составляющей поля, а также расстояние между двумя экстремумами. Дефект описывается несколькими геометрическими параметрами, как правило, шириной, длиной, глубиной и углом наклона к поверхности, а также расстоянием от поверхности в случае подповерхностного (внутреннего) дефекта. Каждая калибровочная кривая получается, если меняется один из параметров дефекта, при этом все другие остаются неизменными и принимают известные конкретные значения.

Строятся графики зависимости этих параметров сигнала от изменяющегося параметра. Этот метод был успешно реализован в работе Beissner с сотрудниками [25] для построения характеристик развивающихся трещин и соответствующих зон пластической деформации.

Подобные графики для сигналов были получены англичанином Auld с коллегами в работе [26], где выделенные в сигнале датчика отдельные параметры напрямую характеризовали форму границы дефекта.

Калибровочные графики, полученные при изменении ширины дефекта, и теоретические схемы обращения с использованием параметров сигнала для оценки глубины дефектов приведены в [27]. Эти процедуры нацелены на параметризацию дефектов, то есть на численную оценку эквивалентных значений глубины, ширины и угла наклона дефекта или его объема.

Необходимо отметить, что методы, основанные на построении калибровочных кривых, справедливы, вообще говоря, лишь тогда, когда форма дефекта известна заранее. Если формы дефектов существенно отличаются от формы дефектов, задействованных при построении калибровочных кривых, этот метод становится неприемлемым.

С увеличением вычислительных ресурсов были разработаны более совершенные подходы к решению обратной задачи с использованием эффективных численных методов. Эти алгоритмы могут быть разбиты на две большие категории, в зависимости от базовой стратегии, которую они используют в решении обратной задачи: методы, в основе которых заложена некоторая математическая модель (феноменологический подход), и методы классификации и распознавания сигналов. Методы, основанные на математической модели, учитывают физику явления, заложенную в методе контроля, и включают соответствующую математическую модель в процесс поиска решения. Напротив, методы анализа сигналов рассматривают эту задачу как задачу распознавания и отнесения сигнала (а тем самым, и соответствующего дефекта) к заранее определенному классу.

Методы на основе математической модели Методы, в основе которых лежит феноменологический подход, опираются на строгое описание физики взаимодействия создаваемого поля и изделия с дефектом. Один из таких методов основан на объемной интегральной формулировке. Второй использует при постановке задачи требование минимизации ошибки целевой функции и представляет собой алгоритм с использованием нейронных сетей.

Метод с использованием объемного интеграла Численный подход, предложенный Sabagh с сотрудниками [28], использует формулировку, основанную на функции Грина, в которой обратная задача сводится к решению интегрального уравнения вида для функции источника ( ) – ядро интегрального уравнения – является функцией Грина.

Например, в задачах вихретоковой дефектоскопии, интегральное уравнение по объему соответствует уравнению вида ( ) в области контролируемого материала с проводимостью проводимости ( ), с помощью эквивалентного источника тока присутствием дефекта, имеет вид Дискретизация и численное решение этого уравнения дает решение контролируемом образце.

Нейронная сеть Hopfield Решение интегрального уравнения Фредгольма с помощью нейронной сети Hopfield было предложено El-Shafiey и Udpa [29]. Основное преимущество этого метода проявляется в устойчивости решения, которое подкрепляется высокой степенью распараллелизации процесса расчета и взаимосвязанностью элементов, входящих в архитектуру нейросети Hopfield.

В этом алгоритме решение интегрального уравнения (2.25) сводится к задаче минимизации ошибки. Сопоставлением выражения для ошибки с функцией энергии нейронной сети определяются цепные параметры электрической схемы. Затем для получения решения интегрального уравнения моделируется полученная электрическая схема и определяется распределение тока в ветвях.

Оба описанных метода основаны на решении интегральных уравнений и опираются на известный вид функции Грина для конкретной задачи.

Однако для большинства практических задач неразрушающего контроля с произвольными формами геометрии контролируемых объектов расчет функции Грина представляет собой серьезную проблему, что значительно ограничивает применение этого метода в диагностической практике.

непрямого подхода к решению обратной задачи в неразрушающем контроле, основанного на использовании математической модели. Другие примеры использования такого подхода описаны в научно-технической литературе [30, 31, 32, 33].

Во второй группе подходов к решению обратных задач процедура распознавания образов и в этом случае сигнал идентифицируется как представитель одного из классов, относящихся к известным типам дефектов, независимо от физической природы применяемого метода контроля.

Методы классификации сигналов В этом классе алгоритмов непрерывное пространство решений обратной задачи разбивается на конечное число подпространств, конструктивным элементам контролируемого изделия, являющихся источниками эквивалентных сигналов.

Характерной особенностью всех методов, опирающихся на алгоритмы классификации или распознавания образов, является то, что они опираются на заранее сформированный банк данных, содержащий соответствующие сигналы от всех типов дефектов. Этот набор сигналов относится к так называемой обучающей выборке, которая используется для обучения либо человека-оператора, либо некоторой автоматической системы, в основе работы которой заложен алгоритм распознавания.

Алгоритмы классификации, к которым наиболее часто обращаются в области неразрушающего контроля, это использование оптимального фильтра и методы на основе выделения признаков.

Использование оптимального (согласованного) фильтра Оптимальным можно считать фильтр, передаточная функция которого совпадает с конкретным диагностическим сигналом. То есть выбирается такой фильтр, импульсный отклик которого масштабированной версии сигнала ( ) где k и произвольные константы. Этот фильтр используется как простой корреляционный классификатор с передаточной функцией Shankar и Mucciardi [34] использовали этот прием для того, чтобы построить массив фильтров, каждый из которых соответствует известному классу сигналов. Неизвестный (тестируемый) сигнал затем автоматически относится к какому-либо из классов по результатам откликов его свертки с фильтрами из этого массива.

Алгоритм использования наиболее подходящего фильтра подвержен влиянию ошибок, вызванных, например, изменениями скорости перемещения зонда. Кроме того, эта процедура требует, чтобы хранилась полная версия временного сигнала, что не позволяет использовать лишь отдельные (разделяющие) признаки в этих сигналах. Признаки дают возможность существенно уменьшить массив хранимых данных, как это делается в случае методов классификации сигналов, основанных на использовании выделенных признаков в сигналах.

Методы, основанные на выделении признаков Системы автоматической классификации сигналов становятся все популярнее в практических приложениях. Эти системы, как правило, используют методы, основанные на выделении признаков в сигналах.

Процедура классификации состоит из двух шагов:

Первый шаг – это выделение признаков, то есть определяются некоторые характерные параметры диагностического сигнала, несущие дискриминационную информацию.

Второй шаг состоит в собственно операции классификации вектора признаков через алгоритм кластеризации или нейронной сети.

Операция выделения признаков несет две основные функции, а именно, сжатие данных и обеспечение инвариантности обработки. Вектор некоторых параметров (признаков), находится из анализа результатов измерений.

Процедура выделения признаков строится с целью значительного сокращения объема данных и, соответственно, приводит к существенному уменьшению длины вектора признаков по отношению к вектору отсчетов всего сигнала. Это, в свою очередь, приводит к снижению вычислительных затрат, требуемых для последующей инверсии сигнала и, как правило, к увеличению точности классификации.

Более важное обстоятельство состоит в том, что признаки, выделенные наиболее тщательным образом, могут обеспечить инвариантность, что является важнейшим аспектом систем классификации сигналов. На практике неразрушающие испытания проводятся в постоянно изменяющихся экспериментальных условиях, таких, как характеристики преобразователя (например, под влиянием температуры), изменяющаяся скорость сканирования, использование разных частот, изменяющиеся (локальные) значения электропроводимости и магнитной проницаемости объекта контроля, нестабильности коэффициента усиления прибора и т.д. Главная же цель состоит в разработке такого алгоритма обработки сигналов, который позволяет компенсировать изменение сигнала при варьируемых нестабильных условиях проведения эксперимента. Такие схемы обработки наиболее важны для успешного функционирования системы классификации сигналов, обеспечивая нечувствительность к неизбежным влияниям внешних условий, в которых получают реальный диагностический сигнал.

классификации - это алгоритмы кластеризации и нейронные сети.

Совокупность векторов признаков от похожих сигналов (соответствующих близким по размерам и типу дефектам) образуют кластер в этом признаковом пространстве. Алгоритмы кластеризации нацелены на идентификацию этих классов либо в режиме «с учителем» (с обучением), либо в режиме без учителя (то есть без предварительно проводимых исследований). Алгоритм непересекающихся подобластей таких, для которых соответствующая ошибка разделения минимизирована. Эта ошибка кластеризации наиболее часто выбирается как сумма квадратов эвклидовых расстояний между центром кластера и всеми точками, относящимися к этому кластеру.

Алгоритм итеративен по своей природе и во время каждого расчетного цикла центры кластеров пересчитываются. Действие этого алгоритма можно значительно улучшить, если К центров кластеров во время первой итерации поступят от К различных классов сигнала из обучающей выборки. Вектор признаков также очень часто нормализуется по отношению к максимальному значению в каждом направлении в этом многомерном пространстве признаков. Это обеспечивает условие, при котором одинаковый весовой коэффициент приписывается каждому элементу вектора признаков.

Нейросетевые алгоритмы Нейронные сети представляют собой попытку смоделировать работу биологической нервной системы как в отношении структуры, так и в отношении технологии переработки информации. Сеть состоит из простейших вычислительных элементов (нейронов), которые взаимосвязаны между собой с помощью связей, имеющих веса. Сначала эта сеть настраивается с использованием подходящего обучающего алгоритма для оценки значений этих весовых коэффициентов. Как только сеть обучена, неизвестные тестовые сигналы могут быть классифицированы в режиме, близком реальному времени. Для решения задач классификации наиболее часто используются нейронные сети типа многослойный персептрон, структура которого достаточно проста.

Многослойный персептрон обычно состоит из входного слоя нейронов, одного или более промежуточных слоев с нейронами и выходного слоя нейронов. Нейроны внутри одного и того же слоя не соединены между собой, но все нейроны слоя связаны с каждым из нейронов предыдущего слоя и последующего. Один из наиболее распространенных алгоритмов обучения является алгоритм обратного распространения ошибки, где сигналы из обучающей выборки последовательно подаются на вход сети. Этот алгоритм использует метод градиентного спуска для минимизации квадратической ошибки между реальным выходным сигналом и требуемым сигналом на входе с помощью итеративно изменяемых коэффициентов связи. Алгоритм продолжает итерационные циклы подачи на вход обучающих сигналов до тех пор, пока ошибка не станет меньше некоторого ранее определенного порогового значения. Нейронные сети были успешно использованы при классификации диагностических инспекционных сигналов [35, 36, 37].

На основе представленного обзора методов решения обратных задач был выбран метод, наиболее точно отвечающий требованиям поставленной задачи и условиям штатного контроля ТОТ ПГ АЭС. Феноменологические методы хороши тем, что могут в процессе определения истинных параметров дефекта создавать модели, наиболее приближенные к экспериментальным дефектам, но при этом требуют довольно много времени для определения параметров каждого дефекта (до нескольких дней), что не приемлемо при проведении штатного контроля, где анализ в реальном масштабе времени наиболее важен. Алгоритмические методы в этом плане намного более предпочтительны, поскольку требуют временных затрат только на стадии подготовки или обучения системы решения обратной задачи. При этом определение геометрических параметров может происходить в реальном времени. Для повышения точности определения геометрических параметров дефектов необходимо создать подробную и репрезентативную базу сигналов от дефектов, в которой собраны дефекты со всеми возможными сочетаниями геометрических параметров и положениями на стенке ТОТ. При этом наиболее точным методом определения геометрических параметров дефектов может стать система на основе искусственных нейронных сетей.

2.7 Формирование базы модельных сигналов от дефектов с различными геометрическими характеристиками Для формирования базы модельных сигналов использовался пакет специализированный модуль, позволяющий изменять геометрические размеры объектов решения и физические характеристики материалов, из которых сделаны объекты, а также частоты контроля и взаимное положение объектов контроля. Все расчеты производились с учетом схемы включения дифференциального, так и для абсолютного режимов работы ВТП. При формировании базы сигналов рассматривались дефекты типа потери металла, при изменении в широком диапазоне их геометрических параметров:

Глубина дефекта;

Длина (размер в осевом направлении);

Раскрытие (размер в окружном направлении);

Положение на трубе (внешний / внутренний) Труба парогенератора Внутренний диаметр D1=13мм Для всех возможных сочетаний изменения параметров дефектов проводились расчеты распределения электромагнитного поля и сигналов ВТП на наборе частот, применяемом на штатной системе вихретокового контроля ТОТ ПГ АЭС Harmonic-210 (см. таблицу 1.1) [40, 41].

Формат выводимых данных По окончании расчета распределения поля для каждого дефекта данные определенного положения датчика записываются в файл. На диске создается следующая система каталогов:

\Data_Base\Ext;

\Data_Base\Int.

Данные по всем дефектам, расположенным на внешней Ext Int Каждый файл с данными формируется для одного уникального набора размеров дефекта. В нем находятся сигналы ВТП для всех четырёх частот и двух вариантов съёма данных с катушки (абсолютный и дифференциальный).

Формат имени файла для сигналов ВТП от дефектов, следующий:

Ec_base_A_B_C.txt Таблица 2.4 Описание параметров имён файлов базы модельных сигналов C – Раскрытие дефекта Значение раскрытия в градусах.

Data_Base\ext\Ec_base_030_025_036.txt Внешнее расположение дефекта на стенке ТОТ;

Глубина дефекта 30% (0.45мм);

В результате моделирования была получена репрезентативная база модельных сигналов, содержащая сигналы ВТП на четырех частотах от дефектов с различными геометрическими параметрами. Помимо модельных сигналов в базу были добавлены экспериментальные сигналы ВТП от искусственных дефектов с известными геометрическими размерами. Состав общей базы модельных и экспериментальных сигналов представлен в таблице 2.5.

Программа просмотра модельных вихретоковых сигналов базы Для анализа и удобства работы с базой модельных сигналов была создана программа просмотра. Общий вид представлен на рис.2.44.

Рис.2.44 Окно программы просмотра базы вихретоковых сигналов В программе предусмотрена возможность навигации по каталогам базы модельных сигналов, а также вывода сигнала любого из частотных каналов.

Для этого необходимо в списке файлов выбрать файл с дефектом с интересующими параметрами, а затем в списке каналов («Сигнал») выбрать необходимую частоту и параметры сигнала.

В программе можно просмотреть как годограф сигнала, так и отдельно действительную и мнимую компоненты этого сигнала:

Рис.2.46 Выбранный сигнал ВТП на комплексной плоскости Рис.2.47 Действительная компонента выбранного сигнала ВТП Рис.2.48 Мнимая компонента выбранного сигнала ВТП 2.8 Расчет основных признаков вихретоковых сигналов признаков, описывающих сигналы ВТП. Все признаки делятся на 3 группы:

Признаки, описывающие геометрию сигнала на плоскости;

Признаки, описывающие статистические распределения сигнала;

Признаки, описывающие коэффициенты формы фигуры сигнала ВТП на комплексной плоскости.

2.8.1 Признаки, описывающие геометрию сигнала на плоскости К первой группе признаков, описывающих геометрию сигнала на комплексной плоскости, относятся следующие признаки:

Амплитуда сигнала. Вычисляется как максимальное значение модуля сигнала (рис.2.49), рассчитываемое по формуле Фаза сигнала. Фаза определяется как угол между положительной полуосью действительных чисел и вектором, проведенным из центра координат в точку с максимальным модулем сигнала, причем для определенности в дифференциальном сигнале фаза вычисляется по первому лепестку годографа (рис.2.50) Размах сигнала по действительной оси (рис.2.51) Размах сигнала по мнимой оси (рис.2.52) Площадь фигуры, на комплексной плоскости. Площадь фигуры определяется по формуле для площади многоугольника Энергия сигнала. Энергия сигнала определяется по формуле Рис.2.49 Амплитуда сигнала Рис.2.50 Фаза сигнала Рис.2.51 Размах сигнала по Рис.2.52 Размах сигнала по мнимой оси действительной оси Рис.2.53 Площадь фигуры на Рис.2.54 Ширина лепестка по комплексной плоскости различным уровням Ширина лепестка годографа по уровням 0.7, 0.5 и 0.3. Ширина лепестка определяется, как показано на рис.2.54. Уровни вводят перпендикулярно вектору, проведенному из начала координат в точку с максимальной амплитудой сигнала.

действительной и мнимой компонент сигналов. Этот признак использовался только при обработке дифференциальных сигналов, а для анализа сигналов с абсолютных каналов не является информативным.

2.8.2 Признаки, описывающие распределения сигналов распределения величины сигнала относительно нулевого уровня. Принимая нулевой уровень в качестве математического ожидания сигнала, мы рассчитываем для каждой из компонент (действительной и мнимой) только статистические моменты 2-го и высших порядков (вплоть до 5-го). В качестве признаков соответственно выступают действительные и мнимые компоненты статистических моментов 2-го, 3-го, 4-го и 5-го порядков.

Для расчета момента порядка «К» использовались формулы:

Моменты второго порядка – дисперсия сигнала, характеризуют ширину полезного сигнала. Момент третьего порядка – эксцентриситет сигнала, характеризует асимметрию сигнала, то есть различие между положительной и отрицательной полуволнами сигнала. Моменты высших порядков также характеризуют различные параметры формы сигнала.

2.8.3 Признаки, описывающие коэффициенты формы годографа Пример выделения признаков для обеспечения инвариантных свойств – это использование дескрипторов Фурье для представления вихретокового сигнала в виде годографа (замкнутого контура) на комплексной плоскости.

Этот прием использован при решении задачи классификации дефектов труб парогенераторов АЭС. Такая модель представления сигнала не только описывает сигнал несколькими коэффициентами, которые инвариантны к вращению, перемещению и масштабированию измеряемого сигнала, но при этом позволяет восстанавливать оригинальный сигнал по коэффициентам разложения. Это приводит к значительному сокращению объема требуемой информации, а ошибка в восстановлении сигнала может быть использована для количественной оценки вектора признаков. Основная идея в этом методе периодической функцией. Рассмотрим замкнутый контур, который может быть математически описан с помощью контурной функции компоненты наводимого напряжения преобразователя в зависимости от расстояния по дуге, начиная от произвольной стартовой точки. Таким образом, ( ) – периодическая функция с периодом L Здесь L - длина контурной кривой. Периодичность позволяет записать разложение в ряд Фурье по формуле На практике имеем только дискретные значения отсчетов функции.

Аппроксимируя замкнутый контур многоугольником с вершинами, выражение (2.44) может быть заменено на:

где – комплексное напряжение в к-ой точке.

коэффициенты разложения. Применяются также действительнозначные коэффициенты разложения в ряд по синусам и косинусам:

Для того чтобы получить дескрипторы формы замкнутой кривой, нечувствительные к неконтролируемому смещению нуля и коэффициенту усиления вихретоковой аппаратуры, необходимо провести дополнительные преобразования. Используется несколько комбинаций коэффициентов ряда Фурье в дескрипторы. Одна из них заключается в следующем:

Предлагается использовать следующую формулу:

где и – коэффициенты разложения сигнала (2.47) и (2.48).

Дескрипторы, n=1,2…N нечувствительны к вращению, смещению нуля, масштабированию и порядку нумерации точек кривой. Смысл операции состоит в том, что изменения в сигнале, вызванные смещением настроек аппаратуры или изменением коэффициента усиления, не будут влиять на результаты интерпретации сигнала. Такое параметрическое представление сигнала обеспечивает условие, при котором изменения в скорости сканирования датчика не оказывают влияния на результат.

2.8.4 Исследование влияния параметров дефектов на признаки Для выявления признаков сигналов ВТП, наиболее сильно зависящих корреляционный анализ с помощью программы STATISTICA. На рис.2.56 – 2.58 показаны зависимости глубины дефектов от фазы сигналов на различных частотах.

Рис.2.56 Зависимость глубины внешних дефектов от фазы сигнала дифференциального Рис.2.57 Зависимость глубины внешних дефектов от фазы сигнала дифференциального Рис.2.58 Зависимость глубины внешних дефектов от фазы сигнала дифференциального Как видно из представленных зависимостей, невозможно с достаточной точностью произвести аппроксимацию этих зависимостей калибровочной геометрических параметров дефектов. На рис.2.59 и 2.60 представлены зависимости глубины и окружного размера дефекта от амплитуды сигнала.

Рис.2.59 Зависимость глубины внешних дефектов от амплитуды сигнала Рис.2.60 Зависимость окружного размера внешних дефектов от амплитуды сигнала Как видно, на амплитуду сигнала ВТП от дефекта влияет много факторов: глубина, осевая протяженность, окружной размер дефекта, поэтому выявить влияние конкретного параметра довольно сложно.

На рис.2.61 представлена зависимость осевого размера от признака DeltaX (рис.2.54).

Рис.2.61 Зависимость осевого размера внешних дефектов от признака DeltaX дифференциального сигнала ВТП на частоте 130кГц Как видно, полученная зависимость позволяет достаточно однозначно определять этот геометрический размер дефекта при его длине больше 6 мм, то есть больше двух баз вихретокового преобразователя (рис.1.8). При осевой дополнительные признаки сигналов.



Pages:     || 2 |


Похожие работы:

«из ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ Каменева, Вероника Александровна 1. Гендерно-о5условленные стереотипы в публицистическом дискурсе 1.1. Российская государственная Библиотека diss.rsl.ru 2005 Каменева, Вероника Александровна Гендерно-о5условленные стереотипы в публицистическом дискурсе [Электронный ресурс]: На материале американской прессы Дис.. канд. филол. наук : 10.02.19, 10.02.04.-М.: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной Библиотеки) Теория языкаГерманские языки...»

«Половнева Лилия Владимировна ОПТИМИЗАЦИЯ ФАРМАКОТЕРАПИИ ПАПИЛЛОМАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ КОЖИ У ДЕТЕЙ, ПРОЖИВАЮЩИХ В РЕГИОНАХ С РАЗЛИЧНЫМ УРОВНЕМ ГЕОМАГНИТНОГО ПОЛЯ Специальность: 14.03.06 – фармакология, клиническая фармакология Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук...»

«ШАНГИН ВАСИЛИЙ ОЛЕГОВИЧ АВТОМАТИЧЕСКИЙ ПОИСК НАТУРАЛЬНОГО ВЫВОДА В КЛАССИЧЕСКОЙ ЛОГИКЕ ПРЕДИКАТОВ Диссертация на соискание ученой степени кандидата философских наук Специальность 09.00.07 – Логика Научный руководитель : проф. Бочаров В.А. Москва 2004 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Глава 1. Автоматический поиск натурального вывода: история вопроса § 1.1. Натуральный вывод как тип логического...»

«Юзефович Наталья Григорьевна АДАПТАЦИЯ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА В МЕЖКУЛЬТУРНОМ ПОЛИТИЧЕСКОМ ДИСКУРСЕ РОССИЯ – ЗАПАД Диссертация на соискание ученой степени доктора филологических наук Специальность: 10.02.04 – германские языки Научный консультант доктор филологических наук, профессор...»

«из ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ Истомин, Анатолий Васильевич 1. Стратегия экономического развития регионов Севера 1.1. Российская государственная Библиотека diss.rsl.ru 2003 Истомин, Анатолий Васильевич Стратегия экономического развития регионов Севера [Электронный ресурс]: Методология формирования : Дис.. д-ра экон. наук : 08.00.05.-М.: РГБ, 2003 (Из фондов Российской Государственной Библиотеки) Экономика — Российская Федерация — Север Российской Федерации. Экономика и...»

«ЗАКЛЮЧЕНИЕ ДИССЕРТАЦИОЛННОГО СОВЕТА Д 212.198.06 НА БАЗЕ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ В СООТВЕТСТВИИ С ПРИКАЗОМ МИНОБРНАУКИ РОССИИ №428/НК ОТ 12 АВГУСТА 2013 Г. ПО ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА НАУК, аттестационное дело №_ решение диссертационного совета от 16 июня 2014 г., протокол № 8 О присуждении САМБУР МАРИНЕ ВЛАДИМИРОВНЕ, ГР. РФ степени...»

«ИЗ ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ Рыжова, Елена Львовна Предупреждение производственного травматизма при выполнении работ с повышенными требованиями безопасности на основе автоматизированного компьютерного тренажера­имитатора Москва Российская государственная библиотека diss.rsl.ru 2006 Рыжова, Елена Львовна.    Предупреждение производственного травматизма при выполнении работ с повышенными требованиями безопасности на основе автоматизированного...»

«C.Z.U.: 330.332:658:005(043.3)161.1 S-58 СИМОВ ДЕНИС ВЛАДИМИРОВИЧ РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ, ОРИЕНТИРОВАННОЙ НА ЭКОНОМИЧЕСКУЮ РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ СОВРЕМЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 08.00.05 – Экономика и менеджмент (предпринимательская деятельность предприятия) Диссертация на соискание ученой степени доктора экономики Научный руководитель доктор экономики, конф. универ. _ Благоразумная Ольга Автор _ Кишинев, © Симов Денис,...»

«КОМАРОВА ЕЛЕНА ВАСИЛЬЕВНА РУССКАЯ РЕЦЕПЦИЯ АЛДЖЕРНОНА ЧАРЛЗА СУИНБЁРНА (ПОСЛЕДНЯЯ ЧЕТВЕРТЬ XIX – ПЕРВАЯ ТРЕТЬ XX В.) 10.01.01 – Русская литература ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени кандидата филологических наук Научный руководитель – доктор филологических наук, профессор Д.Н.Жаткин Саратов – Оглавление Введение.. Глава 1. Восприятие творчества А.-Ч.Суинбёрна русской литературой и литературной критикой...»

«ХАНИНОВА Римма Михайловна СВОЕОБРАЗИЕ ПСИХОЛОГИЗМА В РАССКАЗАХ ВСЕВОЛОДА ИВАНОВА (1920–1930-е гг.) диссертация на соискание ученой степени кандидата филологических наук по специальности 10.01.01 – русская литература Научный руководитель – доктор филологических наук, профессор Л.П. ЕГОРОВА Ставрополь, 2004 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ.. ГЛАВА 1. Психологизм как особенность характерологии в...»

«ИЗ ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ Андерсон, Ольга Владимировна Лингвокультурологические и национально­ментальные особенности языка рекламы Москва Российская государственная библиотека diss.rsl.ru 2006 Андерсон, Ольга Владимировна Лингвокультурологические и национально­ментальные особенности языка рекламы : [Электронный ресурс] : Дис.. канд. филол. наук  : 10.02.19. ­ Краснодар: РГБ, 2006 (Из фондов Российской Государственной Библиотеки)...»

«Хасаншин Илгиз Абрарович ПРОЦЕССУАЛЬНЫЕ ГАРАНТИИ ПРАВ УЧАСТНИКОВ ПРОИЗВОДСТВА В АРБИТРАЖНОМ СУДЕ ПЕРВОЙ ИНСТАНЦИИ 12.00.15. – гражданский процесс, арбитражный процесс Диссертация на соискание ученой степени кандидата юридических наук Научный руководитель д.ю.н., проф. Валеев Д.Х. Казань-2014 Оглавление Введение..3 Глава 1. Сущность процессуальных гарантий в...»

«Чехранова Светлана Викторовна ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРЕМИКСОВ В КОРМЛЕНИИ ДОЙНЫХ КОРОВ 06.02.08 – кормопроизводство, кормление сельскохозяйственных животных и технология кормов ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук Научный руководитель : доктор сельскохозяйственных наук, профессор...»

«Сергеев Олег Витальевич РАЗРАБОТКА И ИСПЫТАНИЕ ЖИВОЙ СУХОЙ ВАКЦИНЫ ПРОТИВ ЭПИЗООТИЧЕСКОЙ ДИАРЕИ СВИНЕЙ (ВАКЦИНА ВЕРРЕС-ЭДС) В ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ И ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ УСЛОВИЯХ 06.02.02 – ветеринарная микробиология, вирусология, эпизоотология, микология с микотоксикологией и иммунология Диссертация на соискание учёной...»

«ИЗ ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ Кирпичев, Александр Александрович Повышение эффективности вибродиагностики с использованием пьезоэлектрических и вихретоковых преобразователей Москва Российская государственная библиотека diss.rsl.ru 2007 Кирпичев, Александр Александрович.    Повышение эффективности вибродиагностики с использованием пьезоэлектрических и вихретоковых преобразователей  [Электронный ресурс] : дис. . канд. техн. наук  : 05.11.13. ­ М.: РГБ, 2007. ­ (Из фондов...»

«АРИСТОВ Виктор Юрьевич Структура и электронные свойства чистой и покрытой ультратонкими металлическими слоями поверхности полупроводников в интервале температур 10К – 1200К Специальность 01.04.07 – физика конденсированного состояния Диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук Черноголовка 2002...»

«БОСТАНОВ МАГОМЕТ ЭНВЕРОВИЧ ГЛОБАЛИЗАЦИОННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ВНЕШНЕЙ ПОЛИТИКИ ТУРЕЦКОЙ РЕСПУБЛИКИ В РЕГИОНЕ ЛЕВАНТА Специальность 23.00.04 – Политические проблемы международных отношений, глобального и регионального развития Диссертация на соискание ученой степени кандидата политических наук Научный руководитель : канд. полит. наук, доц....»

«из ФОНДОВ РОССИЙСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ БИБЛИОТЕКИ Пинегина, Яна Николаевна 1. Парцеллированные конструкции и ик коммуникативно—прагматические функции в современный медиа—текстак 1.1. Российская государственная Библиотека diss.rsl.ru 2005 Пинегина, Яна Николаевна Парцеллированные конструкции и ик коммуникативно-прагматические функции в современный медиа-текстак [Электронный ресурс]: Дис.. канд. филол. наук : 10.02.01.-М.: РГБ, 2005 (Из фондов Российской Государственной Библиотеки) Русский язык...»

«ТУРКИНА ОЛЬГА ВАЛЕНТИНОВНА МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И МЕХАНИЗМЫ СГЛАЖИВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДИСПРОПОРЦИЙ В СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКОМ РАЗВИТИИ РЕГИОНОВ (НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНОВ ЮГА РОССИИ) Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика) ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук Научный...»

«Молочкова Юлия Владимировна ЭКСТРАКОРПОРАЛЬНАЯ ФОТОХИМИОТЕРАПИЯ В КОМПЛЕКСНОМ ЛЕЧЕНИИ КРАСНОГО ПЛОСКОГО ЛИШАЯ 14.01.10 – кожные и венерические болезни Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Научные руководители: доктор медицинских наук Сухова Татьяна Евгеньевна доктор медицинских наук,...»






 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.