韩文花，王　建，汪胜兵，吴正阳，王　平

（1.上海电力学院自动化工程学院，上海　200090；2.南京航空航天大学自动化学院，南京210016）

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构*

韩文花1，王建1，汪胜兵1，吴正阳1，王平2

（1.上海电力学院自动化工程学院，上海200090；2.南京航空航天大学自动化学院，南京210016）

缺陷重构，即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数，是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性，提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段，径向基函数神经网络作为前向模型，引力搜索算法作为迭代算法，利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力，得到最优缺陷轮廓，实现缺陷重构。仿真和实验结果表明，基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率，具有较高的实用价值。

铁磁性材料，漏磁检测，缺陷重构，磁偶极子模型，引力搜索算法

0　引言

漏磁检测，作为无损检测中常用的一种检测方法，检测对象为铁磁性材料，该方法对材料表面状态要求不高，检出深度也较大，易于实现自动化检测，使得漏磁检测目前广泛应用于由铁磁性材料制成的军用装备、风电场设备、石油、天然气输送管道和储油罐等的缺陷检测［1-3］。在漏磁检测中，使用永久磁铁或电流磁化检测样本，并用霍尔传感器采集漏磁信号，再进行数据分析。求解反演问题上，即通过漏磁信号得到相应的缺陷轮廓，普遍采用的有基于智能算法的迭代方法［1］、神经网络反演法［2］、改进优化算法结合神经网络法［4］、贝叶斯估计法［5］等重构缺陷轮廓。……