Оценка параметров электрофизических диагностических моделей объектов контроля с помощью вейвлет-преобразования сигналов тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.13 ВАК РФ

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ

МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ КОНТРОЛЯ НА ОСНОВАНИИ

НЕСТАЦИОНАРНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ.

1.1 Электрический сигнал как носитель диагностической информации в задачах неразрушающего контроля и технической диагностики.

1.2 Задачи контроля и диагностики, приводящие к оценке параметров нестационарных электрических сигналов.

1.3 Традиционные методы оценки параметров локально-нестационарных сигналов.(.

1.4 Постановка задачи исследования диссертационной работы.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ВЕЙВЛЕТ

ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА НЕСТАЦИОНАРНЫХ

ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ.

2.1 Основные принципы и методы вейвлет анализа.

2.2 Непрерывное вейвлет-преобразование. Примеры вейвлетообразующих функций.

2.3 Разрешающая способность вейвлет-преобразования.

2.4 Определение параметров модельных сигналов, характерных для -задач неразрушающего контроля и диагностики.

2.5 Принципы построения алгоритма оценки параметров диагностических моделей на основании вейвлет-преобразования локально-нестационарных сигналов.

2.6 Выводы.

3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ

НАКЛОННЫХ ТРЕЩИН В ФЕРРОМАГНИТНЫХ КОНСТРУКЦИЯХ ПО

ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ДИАШОСТИЧЕСКИМ СИГНАЛАМ.

3.1 Физические основы магнитной дефектоскопии.

3.2 Методы построения электрофизических диагностических моделей в магнитной дефектоскопии.

3.3 Определение параметров диагностической модели на основании пространственного и спектрального представления электрического сигнала.

3.4 Определение параметров диагностической модели сигнала с помощью вейвлет-преобразования электрического сигнала.

3.5 Оценка глубины и угла наклона дефекта.

3.6 Описание алгоритма определения параметров наклонной трещины. Основные результаты.

3.7 Выводы.

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ ОБРЫВОВ ПРОВОЛОК

В СТАЛЬНЫХ КАНАТАХ.

4.1 Задачи магнитной дефектоскопии стальных канатов.

4.2 Построение электрофизической диагностической модели локального обрыва каната.

4.3 Методика применения вейвлет-преобразования для выявления обрывов в стальных канатах.

4.4 Применение алгоритма обнаружения обрывов проволок для дефектоскопа стальных канатов «Интрос».

4.5 Выводы.

5. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ

СВОБОДНЫХ И СЛАБОЗАКРЕПЛЕННЫХ ПРЕДМЕТОВ ВНУТРИ

КОРПУСА РЕАКТОРНОЙ УСТАНОВКИ.

5.1 Характеристика диагностической системы обнаружения свободных и слабозакрепленных предметов.

5.2 Теоретические основы анализа ударных сигналов. Построение диагностической модели.

5.3 Характеристика электрического сигнала, зарегистрированного при ударе.

5.4 Использование вейвлет-преобразования для определения параметров диагностической модели процесса удара.

5.5 Описание алгоритма определения местоположения свободного предмета на основании вейвлет - преобразований сигналов.

5.6 Выводы.

Процесс контроля и технической диагностики основан, как правило, на регистрации взаимодействия контролируемого объекта с полем или веществом. В результате измерения физической величины, отражающей это взаимодействие, получают электрический сигнал. Чтобы охарактеризовать физический процесс контроля и установить связь между контролируемыми свойствами объекта и параметрами измеренного электрического сигнала, вводят понятие диагностической модели, которая, как правило, является электрофизической и может быть выражена в аналитическом, графическом, табличном виде или математически, в виде системы дифференциальных уравнений. Контролируемые свойства объекта могут являться непосредственно параметрами диагностической модели или могут быть косвенно оценены на основании параметров модели. Надежная оценка параметров диагностической модели является одной из актуальных задач неразрушающего контроля и технической диагностики.

В настоящее время в практике неразрушающего контроля интерпретация диагностической информации и оценка контролируемых свойств объекта осуществляется оператором, который проводит контроль объекта или обслуживает диагностическую систему. При этом подразумевается диагностическая модель, но алгоритм оценки ее параметров не нуждается в формализации.

Для автоматизации процесса диагностирования необходимо формализовать и программно реализовать алгоритм оценки параметров диагностической модели.

Включение в состав программного обеспечения алгоритмов автоматической обработки диагностической информации позволяет увеличить производительность контроля, исключить субъективность экспертной оценки и снизить требования к квалификации обслуживающего персонала.

Настоящий этап в разработке и использовании средств контроля и технической диагностики характеризуется интенсивной компьютеризацией. Поскольку практически все современные приборы неразрушающего контроля и диагностические системы оснащены компьютерами, проблема автоматизации процесса диагностирования является не технической, а алгоритмической.

Проблемы, возникающие при разработке алгоритмов идентификации диагностической информации, обусловлены, в основном, двумя факторами: неформализованностью большинства задач контроля и диагностики, а также сложностью обрабатываемых электрических сигналов.

Неформализованность задач подразумевает невозможность построения точной аналитической диагностической модели. Алгоритм, предложенный в данной работе, позволяет оценивать параметры диагностической модели, представленной как в виде эмпирических зависимостей, так и параметрически, в виде конечно-разностных схем, и математически, в виде системы дифференциальных уравнений.

Основным фактором, обуславливающим сложность обработки измеренных электрических сигналов, является их нестационарность. Наиболее широко в практике контроля и диагностики распространены сигналы, соответствующие локально нестационарной модели.

Появление в сигнале локальной нестационарности связано с локальным изменением свойств исследуемого объекта во времени или в пространстве. Локальная неоднородность в сигнале с независимой пространственной переменной может быть обусловлена, например, дефектами типа нарушения сплошности, инородного включения, локального аномального изменения свойств материала изделия. Появление локальных изменений диагностических сигналов во времени может наблюдаться, например, при возникновении ударов, свидетельствующих об аномальном режиме работы оборудования. Кроме того, локальная нестационарность наблюдается и в случае, если зондирующее воздействие носит локально нестационарный или импульсный характер.

Перечисленные выше задачи охватывают достаточно широкий круг задач неразрушающего контроля и диагностики, в частности, обнаружение различных нарушений сплошности в магнитной дефектоскопии (раковины, трещины, расслоения, поры), когда появление локальной нестационарности в сигнале свидетельствует об обнаружении дефекта, а ее форма зависит от параметров обнаруженного дефекта. В методе акустической эмиссии, основанном на регистрации волн пластической деформации, измеренный сигнал содержит локальную нестационарность в виде импульсов, соответствующих развитию трещин, трению или фазовым превращениям в материале. Форма импульса содержит информацию о характере пластических изменений.

Все активные методы ультразвукового контроля (эхозеркальный, теневой, временной теневой), основанные на импульсном возбуждении бегущей волны, приводят к анализу локально-нестационарного диагностического сигнала. В системах виброакустической диагностики появление в сигнале локальной нестационарности, как правило, характеризует механические удары, которые могут являться следствием аномального режима работы оборудования (абразивное изнашивание зубьев в зубчатых передачах, увеличение рабочих зазоров, ослабление креплений и т.д.).

Традиционные корреляционный и спектральный методы анализа не позволяют с достаточной степенью точности оценить параметры локально нестационарного электрического сигнала. Корреляционный анализ позволяет оценить лишь момент появления локальной нестационарности, но не ее параметры. Гармонический спектральный анализ не позволяет оценивать локальные изменения спектра сигнала, в результате диагностическая информация оказывается делокализованной между отдельными спектральными составляющими. Частотно-временные представления, позволяющие анализировать изменение частотной структуры сигнала, не обеспечивают достаточного разрешения для анализа локального изменения спектра.

В последние годы вейвлет-преобразование находит все более широкое применение в задачах обработки и анализа сигналов и изображений. Оно относится к классу время-масштабных (координатно-масштабных) преобразований и позволяет одновременно анализировать локальные свойства сигналов (процессов), выявлять и оценивать параметры кратковременных событий.

Цель работы

Данная работа посвящена исследованию и разработке эффективных методов автоматизированной оценки параметров электрофизических моделей для диагностирования объектов контроля и разработке алгоритмического и программного обеспечения приборов и диагностических систем, реализующего эти методы.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

- Исследование характера электрических сигналов, получаемых в результате контроля промышленных объектов, выбор общей модели нестационарного сигнала, характеризующей локальные изменения свойств контролируемых объектов

- определение эффективности применения время-масштабных преобразований для оценки параметров электрофизических диагностических моделей на основании измерительной информации

- разработка методов на основании вейвлет-преобразования для оценки состояния объектов по результатам измерения электрических сигналов

- разработка алгоритмического и программного обеспечения приборов и диагностических систем для внедрения разработанных методов в практику технического контроля

Методы исследования

В работе использовались математический аппарат теории вейвлет-преобразования и обобщенного преобразования Фурье, элементы теории вероятностей и математической статистики, математического моделирования электромагнитных полей, методы теории цифровой обработки сигналов и изображений.

При разработке программного обеспечения использовался принцип модульного программирования и технология средств визуального программирования Delphi.

Научная новизна

Научная новизна работы заключается в следующем:

- впервые рассмотрена возможность применения аппарата вейвлет-преобразования для эффективной оценки параметров электрофизических диагностических моделей;

- разработан обобщенный алгоритм решения задачи оценивания технического состояния объекта на основе использования вейвлет-анализа соответствующих локально нестационарных электрических сигналов;

- предложен и программно реализован алгоритм количественной оценки параметров наклонных трещин в ферромагнитных конструкциях, основанный на вейвлет-преобразовании сигналов, характеризующих поле рассеяния трещины;

- разработан новый алгоритм обнаружения обрывов проволок в стальных канатах по результатам вейвлет-анализа сигналов датчиков, регистрирующих магнитное поле рассеяния; алгоритм позволяет обнаруживать локальные обрывы малого диаметра при отношении сигнал/шум < 1.0;

- предложен алгоритм локализации свободных предметов внутри корпусов энергетических установок по параметрам дисперсионного распространения ударной волны;

Положения, выносимые на защиту:

- обобщенный метод построения алгоритмов оценки параметров локально-нестационарных электрофизических моделей при помощи вейвлет-преобразования;

- алгоритм количественной оценки параметров наклонных трещин в ферромагнитных конструкциях, основанный на вейвлет-анализе сигналов, характеризующих поле рассеяния;

- алгоритм локализации обрывов проволок в стальных канатах по результатам магнитного контроля;

- алгоритм определения местонахождения свободных предметов внутри корпусов энергетических установок на основании оценки параметров дисперсионного распространения ударной волны.

Практическая значимость

Практическая значимость работы заключается в разработке пакета программ, предназначенных для автоматической оценки состояния контролируемого оборудования на основании анализа сигналов. Включение разработанного программного комплекса в состав алгоритмического обеспечения дефектоскопа стальных канатов и диагностической системы обнаружения свободных предметов позволило повысить точность и достоверность результатов контроля.

Основные результаты работы:

- На основании анализа основных моделей сигналов, характерных для задач неразрушающего контроля и технической диагностики, предложена модель, характеризующая широкий класс диагностических сигналов - локально-нестационарная модель.

- Обзор методов обработки нестационарных сигналов привел выводу о перспективности применения вейвлет-преобразования для оценки параметров нестационарных сигналов.

- Исследована разрешающая способность различных вейвлетообразующих функций, предложены аналитические оценки параметров модельных сигналов, характерных для задач контроля и диагностики.

- Предложен обобщенный алгоритм определения параметров диагностической электрофизической модели по локально-нестационарному измерительному сигналу

- Проведен анализ и дано сопоставление линейной аналитической модели и нелинейной конечно-элементной модели наклонного дефекта, исследован характер влияния параметров диагностической модели на топографию магнитного поля рассеяния.

- На основании сопоставления результатов оценки параметров дефекта методом множественной линейной регрессии по признаком, характеризующим пространственную реализацию сигнала, его спектр и вейвлет-преобразование, сделан вывод об эффективности применения вейвлет-преобразования по сравнению с пространственным и спектральным анализом.

- Разработан и программно реализован метод оценивания базовых параметров трещин в ферромагнитных конструкциях, обеспечивающий погрешность определения угла 3,2° и глубины 0,7 мм, при возможных вариациях раскрытия от 0,2 до 0,8 мм, зазора от 0,5 до 1,2 мм и уровня намагничивающего поля от 1 до 7 кА/м.

- Проведено исследование влияния раскрытия трещины, зазора и уровня намагниченности на величину погрешности и предложены рекомендации для выбора соответствующих параметров с целью минимизации погрешности.

Построена конечно-элементная модель магнитной системы дефектоскопа стальных канатов, исследована зависимость формы топографии градиента магнитной индукции, являющейся диагностическим сигналом, от геометрических размеров локального дефекта, при помощи конечно-элементной модели определена пространственная разрешающая способность дефектоскопа. На основании инвариантности формы диагностических сигналов сделан вывод о целесообразности применения вейвлет-преобразования для обнаружения обрывов проволок в канатах по измеренным сигналам на фоне помех.

Для решения задачи определен оптимальный диапазон изменения масштабного коэффициента, обеспечивающий максимальное соотношение сигнал/шум и не снижающий пространственную разрешающую способность.

Разработан алгоритм локализации обрывов в стальных канатах, позволяющий обнаруживать обрывы до 1,3 мм при соотношении сигнал/шум >0,8.

Исследованы различные модели ударного сигнала, предложена приближенная диагностическая модель, учитывающая эффект дисперсионного распространения ударной волны.

Обоснована эффективность применения вейвлет-преобразования для оценки параметров измерительных сигналов, характеризующих дисперсионное распространение ударной волны.

Разработан и исследован метод локализации свободных предметов внутри корпуса энергетической установки, позволяющий уменьшить число ошибок в определении местоположения свободного предмета более, чем в 10 раз.

§;

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Абакумов. A.A. Магнитные методы и приборы для неразрушающего контроля оборудования АЭС. Обнинск: Изд-во Обнинского института атомной энергетики, 1989.-70с

2. Абрамов В.В., Жукова Г.А., Хватов Л.А. О методе обработки информации при магнитном контроле ферромагнитных труб. // Дефектоскопия, 1980. -№2. с.34-41

3. Алимов О.Д., Манжосов В.К, Еремьянц В.Э. Удар. Распространение волн деформаций в ударных системах. М.: «Наука», 1985г. - 358с.

4. Аппаратные и программные средства магнитных измерений и контроля: Межвузовский тематический сборник научных трудов. Омск: ОмПи, 1988. -87с.

5. Астафьева Н.М. Вейвлет анализ: основы теории и примеры применения.// Успехи физических наук, 1996. № 11.- С.1156-1170.

6. Афифи А., Эйзен. С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. - 488с

7. Ахметин A.M., Гвоздак А.П. Спектрально-временной метод магнитно-индукционной дефектоскопии труб в реальном масштабе времени. // Дефектоскопия, 2000. №2. - С.45-54.

8. Барат. В.А., Лунин .В.П., Слесарев Д.А. Использование нейронных сетей для анализа изображений, соответствующих частотно-временным распределениям нестационарных сигналов. // Вестник МЭИ, 1997. №6. -С.108-111.

9. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. 540с.

10. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.:, Машиностроение, 1978. - 240с.

11. Вибрации в технике: Справочник. В 6 т. М.: Машиностроение, 1979. - Т. 2. Колебания нелинейных механических систем. - Под ред. И.И. Блехмана.1979 -351с.

12. Вибрации в технике: Справочник. В 6 т. М.: «Машиностроение», 1981. - Т. 5. Измерения и испытания. - Под ред. М.Д. Генкина 1981. - 496с.

13. Викторов И.А. Ультразвуковые поверхностные волны в твердых телах. М.: Наука, 1981.-288с.

14. Генкин М.Д., Соколова А.Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. -М.: «Машиностроение», 1987. 288с.

15. Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов Пер. с англ. М.: Советское радио, 1973. - 378с.

16. Гольденберг Л.М, Матюшин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов. М.: - «Радио и связь», 1985 - 312с.

17. Гольдсмит В. Удар. Теория и физические свойства соударяемых тел. М.: Стройиздат, 1965. - 448с.

18. ГОСТ 16504-81. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1985. 7с.

19. ГОСТ 27518-87 Диагностирование изделий.Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1991. 15с.

20. Горкунов Э.С., Михеев H.H. Магнитные методы структурного анализа и неразрушающего контроля. М.: Наука, 1993.- 252с.

21. Ермолов И.Н. Теория и практика ультразвукового контроля. М.: Машиностроение, 1981.-460с.

22. ЗО.Зацепин H.H. Неразрушающий контроль. Избранные вопросы теории поля. -Минск: Наука и техника, 1979. 179с.

23. Зацепин H.H., Щербинин В.Е, Пашагин А.И. Исследование магнитного поля дефекта на внутренней поверхности ферромагнитной трубы. // Дефектоскопия, 1969, №2. С.8-20.

24. Иванов Ю.В. Теория частотно-временных методов идентификации нерегулярных моделей и создание виброакустических комплексов контроля в технической диагностике в машиностроении. Диссертация на соискание степени доктора технических наук. Москва, 1991. 406с.

25. Кавецкий 3., Стахурский Я. Магнитная дефектоскопия стальных канатов: Пер. с польск. Варшава: Изд-во. Недра, 1974. - 175с.

26. Котельников B.C., Сухоруков В.В. Дефектоскопия канатов грузоподъемных машин. // Безопасность труда в промышленности, 1998. №5. - С.34-38.

27. Лунин В.П., Гомонов Д.А., Кирсанов C.B. Новые компьютерные технологии инженерного проектирования в электротехнической подготовке. //

28. Техническое диагностирование 93. Тез. докл.- Санкт-Петербург, 1993. -С.11-12.

29. Лунин В.П., Гомонов Д.А., Кирсанов C.B. Интерактивные пакеты программ для анализа и проектирования интерактивных средств диагностирования.

30. Техническое диагностирование 93. Тез. докл.- Санкт-Петербург, 1993. -С.39-41.

31. Максимов В.П. Измерение обработка и анализ быстропротекающих процессов в машинах. М.: Машиностроение, 1987. - 205 с.

32. Маргулова Т.Х. Атомные электрические станции. Учебное пособие для высших учебных заведений по специальности «Проектирование и эксплуатация АЭС».-М.:ИздАТ, 1994. -297с.

33. Михайлов С.П., Ваулин С.Л., Щербинин В.Е., Шур М.Л. К проблеме автоматизированной оценки дефектов сплошности в магнитографической дефектоскопии. 1. Автоматизированные магнитографические дефектоскопы. //Дефектоскопия, 1993. №3.- С.51-62.

34. Некоторые проблемы обнаружения сигнала, маскируемого флюктуационной помехой/ Сборник статей под редакцией И.И.Шнер. М.: Советское радио, 1965.-264с.

35. Неразрушающий контроль и диагностика. Справочник / В.В. Клюев, Соснин В.Р, Филинов В.Н., Аертс В., и др. Под редакцией В.В. Клюева. М: Машиностроение, 1995. - 487с.

36. Неразрушающий контроль. В 5 книгах. Книга 1. Общие вопросы. Контроль проникающими веществами: Практическое пособие./ А.К Гурвич, И.Н. Ермолов, С.Г.Сажин. Под ред. В.В Сухорукова. М.: Высшая школа, 1993.-242с.

37. Неразрушающий контроль. В 5 книгах. Книга 3. Электромагнитный контроль: Практическое пособие. / В.Г. Герасимов, А.Д. Покровский, В.В Сухоруков. Под ред. В.В Сухорукова. -М.: Высшая школа, 1993. 330с.

38. Опыт внедрения и результаты первого этапа адаптации системы обнаружения свободных и слабозакрепленных предметов KUS на 1,2 блоках Кольской АЭС и 3, 4 блоках Нововоронежской АЭС. Научно-технический отчет. ВНИИАЭС. 1992.

39. Павелко В.И. Спектральные методы оценивания времени запаздывания в реакторно-шумовых исследованиях.// Вопросы атомной науки и техники, 1989. №Ц,С26-33.

40. Пашагин А.И, Богданович Б.Н., Щербинин В.Е. О корреляции между полем и размерами дефекта при магнитной дефектоскопии горячекатных труб.// Дефектоскопия, 1988. №3. С.91-93

41. Пашагин А.И, Яковлева Н.В. О топографии магнитного поля дефекта, наклонного к поверхности изделия.// Дефектоскопия, 1993. №6. - С. 79-85

42. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. Учебное пособие. -Спб: Изд-во СПб ГТУ, 1999. 207с.

43. Применение цифровой обработки сигналов. Сборник статей. / Под ред. Э.Оппенгейма: Пер. с англ. -М.: Мир, 1980. 552с.

44. Проскуряков К.Н. Использование виброакустических шумов для диагностики технологических процессов в АЭС. М.: Изд-во МЭИ, 1999. -67с.

45. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2 т. М.: Мир, 1982-2т.

46. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов Пер. с англ. М.: Мир, 1978. - 848с.

47. Разработка механико-математических моделей динамических процессов для диагностирования состояния оборудования и трубопроводов реакторныхустановок типа ВВЭР в процессе эксплуатации. Научно-технический отчет, ВНИИАЭС, 1992.- 104с.

48. Слесарев.Д.А Разработка методов измерения параметров нестационарных электрических сигналов, соответствующих шумам технологического оборудования. Диссертация на соискание степени кандидата технических наук. Москва, 1996. 142с.

49. Слесарев Д.А., Барат В.А. Применение вейвлет-преобразования для анализа сигналов с импульсными составляющими. // Измерительная техника 2000. -№ 8. С. 43 - 46.

50. Слесарев Д.А, Барат В.А. Использование время-частотных и время-масштабных преобразований для распознавания диагностических сигналов.// 15-я Российская научно-техническая конференция. Неразрушающий контроль и диагностика. Тез. докл.- Москва, 1999. С256.

51. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина. Пер. с англ. М.: Финансы и Статистика, 1989г-2т.

52. Сурков Ю.П., Щербинин В.Е, Ваулин С.Л, Рыбалко В.Г., Копьев М.А. К вопросу об определении геометрических размеров эксплуатационных дефектов трубопроводов.// Дефектоскопия, 1994. №12. - С.24-28.

53. Урманов А.Н, Грибок A.B. Нелинейные методы извлечения признаков из сигналов и их применение в системах диагностики ЯЭУ: анализ независимых компонент. Обнинск, 1997. 34с.

54. Ферстер Ф. Неразрушающий контроль методом магнитных полей рассеяния. Теоретические и экспериментальные основы выявления поверхностных дефектов конечной и бесконечной глубины.// Дефектоскопия, 1982. -№11.-С.3-24.

55. Харкевич А.А Спектры и анализ. М.: ФизМатГИЗ, 1962. - 236с

56. Хофманн Д Измерительно-вычислительные системы обеспечения качества. Пер. с нем. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 272с

57. Цветков Э.И. Нестационарные случайные процессы и их анализ. М.: Энергия, 1973. - 129с.

58. Щербинин В.Е, Пашагин А.И Влияние протяженности дефекта на величину его магнитного поля. // Дефектоскопия 1972. №4, с.74-82

59. Щербинин В.Е, Шур M.JI, Загидулин Р.В Топография магнитного поля узкого поверхностного дефекта. // Дефектоскопия, 1986. №7. - с.86-88

60. Advances in Signal Processing for Nondestructive Evaluation of Materials./ Proceedings of the NATO advances in signal processing for nondestructive evaluation of materials. Edited by X.P.V.Maldagul. Quebec, 1993. 783p.

61. Altshculer E., Pignotti A Nonlinear model of flaw detection in steel pipes by magnetic flux leakage//NDT&E International, 1995. Vol.28. No.l. pp.35-40.

62. Altshculer E, Gavarini H, Perazzo R.P J Neural Network for MFL Inspection of Stell Tubes.// Procedings of 14th World Conference on Non Destructive Testing, New Delhi, India, 1996.

63. Barat V.A., Lunin V.P, Slesarev D.A. Wavelet analysis of MFL signal for stelltbwire rope testing. // Procedings of 15 World Conference on Non Destructive Testing. Rome, Italy, 2000. CDRom.

64. Bechtold В., Knoblach W., Kunze U. The New Loose Parts Monitoring System KUES'95. // Proceedings of SMORN VII. Paris, France, 1995. - pp. 177-185.

65. Bilgen M., Insana M.F Covariance Analysis of Time Delay Estimated for Strained Signals/ЯЕЕЕ Transactions on Signal processing, 1998. Vol.46. -No. 10. - pp.2589-2600

66. Chen G., Yamaguchi A, Miya K. A Novel Signal Processing Technique for Eddy-Current Testing of Steam Generator Tubes. // IEEE Transactions on Magnetics, 1998. Vol.34. - No3. pp. 642-648.

67. Cohen L. The Scale Representation // IEEE Transactions on Signal processing, 1993. Vol. 41, №12. - pp.3275-3292.81 .Cohen L. Time-Frequency Distributions A Review // Proceedings of IEEE, 1989. - Vol.77. №7.-pp.941-977.

68. Costello G.A Theory of wire rope. New York. Springer-Verlag, 1990. - 106c.

69. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. Philadelphia: SIAM, 1991. - 402pp.

70. Daubechies I. The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis // IEEE Transaction on Information Theory, 1990. Vol.36, pp.9611005.

71. Fujita K., Tanaka M. Shock and vibration analysis on the impact of metal parts for PWR diagnosis.// Progress in Nuclear Energy. 1982, vol.9, pp.238-243.

72. Geller L., Kitzinger E., Leung K. NDT of Wire Ropes with a Novel, Computer-Controlled, Dual Function Electromagnetic Wire Rope Tester// Materials Evoluation 1998. Vol.56. - №3. pp.403-410

73. Gerardin J.P., Donnette J.E. Method for Evaluating the System Instrumentation for Loose Part Detection in the Primary Cooling Circuit of French PWRs. // Proceedings of SMORN VII. Paris, France, 1995. - pp. 168-176.

74. Hasan M.A, Azimi-Sadjadi M.R, Dobeck G.J Separation of Multiple Time Delays Using New Spectral Estimation Schemes//IEEE Transactions on Signal processing, 1998. -Vol.46. №6. - pp.1580-1590

75. Hess-Nilsen N. Wavelet and Time-frequency analysis // Proceedings of IEEE, 1996. №4. - pp.523-540

76. Jain A.K. Fundamental of digital image processing. California: Prentice Hall, 1989.-569c.

77. Jones D.L., Parks T.W. A Resolution Comparation of Several Time-Frequency Representations/IEEE Transactions on Signal Processing, 1992.- Vol.40, №2. -pp.413-420.

78. Kalwa E., Piekarski K. Design of Hall-efect sensor for magnetic testing of steel ropes// NDT International, 1987. Vol. 20. - №5, - pp. 128-137.

79. Lee T.W., Lee G.W., Cho J.H., Hah Y.J. Loose Parts Analysis using On-line Monitoring System (NIMS) at YGN 3&4 Plant.// Proceedings of SMORN VII. -Paris, France, 1995. -pp.199-207.

80. Lunin V.P., Barat V.A. Crack depth and angle oblique evaluation by a neural network with simulated training data.// 14th world Conference on Nondestructive Testing. New Delhi, India, 1996. - pp. 1871-1874.

81. Lunin V.P, Barat V.A. Crack Angle and Depth Estimation Using Wavelet Preprocessed Neural Network. // 25th Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation. Snowbird, Utah, USA, 1998. - Vol. 18a. - pp. 821828

82. Lunin V.P., Barat V.A., Podobedov D.V. Neural networks crack parametrization using wavelet preprocessing MFL signal. // 27th Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation. Snowbird, Utah, USA, 2000. - Vol. 20a. - pp.1035-1042.

83. Mallat S.G. A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Inteligence, 1989.-№7. -pp 674-693.

84. Mayo C.W Loose part signal properties.// Progress in Nuclear Energy, 1994. -№5. pp 476-483.

85. Mayo C. W Metal impact signal transmission through reactor structures.// Proceedings of SMORN VII. Paris, 1995. - pp.512-520.

86. Nondestructive Testing Handbook: In two volumes./ Ed: R.S. McMaster. -New York, 1989 453p.

87. Olma B. Source location and mass estimation in loose parts monitoring of LWR.// Progress in Nuclear Energy. 1985. vol.15. - pp.98-114.

88. Olma B. Operational Experiences with Automated Acostic Burst Classification by Neural Networks. // Proceedings of SMORN VII. Paris, France, 1995. -pp.208-219.

89. Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation/ Edited by Thompson D.O, Chimenti D.E., 1999. V0I.I8A. - Kluwer Academic/Plenum Publishers, New York. - 1216pp.

90. Rioul O., Vetterli M. Wavelets and signal processing. //IEEE Signal Processing Magazine, 1991. Vol.4, №9. - pp. 14-38.

91. Tsunoda T., Kato T., Hirato K. Studies on the loose part evaluation technique.// Progress in Nuclear Energy. 1985, vol.15, pp 125-129.

92. Uetake Ichizo, Ito Hideuki, Tetsuya Saito. Quantitative Evaluation of Defects by Magnetic Leakage Flux Testing using a sensor composed of Multiple MagneticxL

93. Elements// Nondestructive Testing. Proc. 12 World Conference, 1989, pp.293-298

94. Vetterli M., Herley C. Wavelets and Filter Banks: Theory and Design. // IEEE Transactions on Signal Processing, 1992. Vol.40. - №9.-pp.2207-2232

95. Weischedel H.R The Inspetion of Wire Ropes in Service: A Critical Review. // Materials Evoluation, 1985. Vol.43. - №13. pp. 1592-1605

96. Weischedel H.R Quantitative In-Service Inspection of Wire Ropes. // Materials Evoluation 1988, Vol.46. - №4. - pp.512-521.

97. МИНИСТЕРСТВО РОССИЙСКОМ ФЕДЕРАЦИИ НО АТОМНОМ. ЭНЕРГИИ

98. Государственное предприятие «Всероссийский научно-исследовательскийинститут но эксплуатации атомных электростанций» (111 ВНИИАЭС)109507, Москва, Ферганская ул., 25. Абонентский телеграф 113766 "UKLON RU" Телефакс 376-83-33, 274-00-71

99. Справочный тел. 172-91-33 E-mail: vniiaes@adm.vniiaes.ru1. Утверждаю

100. Первый заместитель генерального директора ГП ВНИИ АЭС Кудря вце>ГБ:-К1. А*