采用堆叠式MSSA融合技术的双传感器收敛探针，用于脉冲涡流检测中与启动条件无关的腐蚀量化分析

《Measurement》：Dual-sensor convergence probe with stacked MSSA fusion for lift-off-independent corrosion quantification in pulsed eddy current testing

　　

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  研究人员开发了一种集成磁线圈和霍尔传感器的脉冲涡流检测收敛探针。
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  该探针通过锥形铜芯尖端产生集中的涡流。
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  堆叠多变量奇异谱分析技术可结合双传感器数据，有效抑制提升干扰现象。
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  经融合处理后的结果能提升信噪比，并在2毫米的提升距离内保持腐蚀图像的准确性。
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  融合处理后，腐蚀体积估算的关联度很高（R² = 0.9618）。

引言

脉冲涡流检测技术因其能够提供宽频激励，并利用时间域中的瞬态响应来检测导电材料中的表面及次表面缺陷，因而越来越受到关注[1]、[2]、[3]。该技术已被广泛应用于航空航天[4]、[5]、管道工程[6]以及能源领域[7]，在这些领域中，潜在的腐蚀和疲劳裂纹可能对结构安全构成严重威胁。与传统使用谐波信号的涡流检测方法相比，脉冲涡流检测能提供更多特征信息，这些信息可用于评估腐蚀深度[8]、[9]、壁厚[10]、[11]，还能弥补提升误差带来的影响[12]。然而在实际应用中，尤其是当采用低频率激励以提高探测深度时，脉冲涡流检测的缺陷检测能力仍面临挑战。在这种模式下，线圈信号容易受到信噪比下降的影响，导致微弱的裂纹信号难以从背景噪声和提升效应中分离出来[13]、[14]、[15]。

为提升脉冲涡流检测的性能，近期的一些研究致力于减轻提升干扰并提高缺陷识别的可靠性。潘等人指出，通过选择合适的频段并结合主成分分析，即便在空气间隙变化的情况下，也能有效区分双层结构中的表面缺陷和次表面缺陷；他们还引入了“差频归零”功能来抑制提升效应[16]。李等人则借助数学变换方法，通过对阻抗平面上的弧形提升响应进行莫比乌斯变换，从而更精准地提取缺陷信号，并利用K近邻分类法实现缺陷深度的预测[17]。与此同时，数据驱动方法也得到了发展，乐等人设计了一种基于LSTM和Conv1D层的无监督自编码器模型，该模型能够学习正常响应的固有特征，并通过重构误差来识别腐蚀现象，其信噪比显著优于传统方法[13]。在传感器设计方面，郭等人提出了一种带有实时幅度校正功能的混合式电磁超声-脉冲涡流检测探针，该探针对小型底部裂纹的检测灵敏度有所提升[18]。作为对这些进展的补充，傅等人提出了一种基于快速傅里叶变换谐波动态轨迹的方法，该方法能够区分缺陷响应与提升轨迹，进而重构出接近理想零提升条件下的差分信号[19]。综上所述，这些研究表明，将先进的信号处理技术与新型传感器架构相结合，能够有效拓展脉冲涡流检测技术在更复杂检测场景中的应用范围。

近年来，多传感器系统与数据融合技术已被证明是提升监测效率的重要工具。通过同时采集并整合多个传感器传来的信息，这种方法能够利用时空相关性，提高对微小缺陷的检测能力，同时在复杂条件下降低误差并提升检测精度[20]、[21]、[22]。在无损检测领域，许多研究都证实了这种策略的优势，例如将涡流检测、磁通量泄漏检测与热成像技术相结合，可提高对浅层裂纹的检测可靠性[23]；或者同时运用超声波、冲击回波检测与地面穿透雷达技术，可自动检测混凝土中的蜂窝状缺陷[24]。此外，结合热成像、声发射检测与超声波检测等方法，也为建筑结构的损伤评估提供了有效手段[25]。与此同时，诸如采用LDC技术的涡流检测系统等新型集成传感器，提升了同时测量提升现象与缺陷深度的能力；而配备摄像头、激光雷达及地面穿透雷达的移动多传感器平台，则在交通基础设施监测中展现了实际应用价值[26]。然而在脉冲涡流检测领域，多传感器系统与数据融合技术的应用尚未得到系统性的研究或应用。以往的研究大多集中在线圈信号优化或探针改进方面[27]、[28]、[29]，而将霍尔传感器等其他传感器与线圈结合，通过多信号融合技术提升信号灵敏度的潜力至今仍未被充分挖掘。这一研究空白为解决脉冲涡流检测中常见的较大提升量和高噪声环境下的缺陷检测难题提供了新的思路。

在传统的脉冲涡流检测中，提升现象以及背景磁场的变化往往会导致检测信号出现严重失真，从而使腐蚀程度的定量评估变得不可靠。以往的研究主要通过改进探针结构或应用单一滤波技术来降低噪声，但这些方法无法有效区分真正的腐蚀响应与由提升现象引发的伪信号。为克服这些限制，本研究设计了一种融合型双传感器探针，该探针集成了磁线圈与霍尔元件，可同时测量感应电压与磁通密度。随后，通过堆叠多变量奇异谱分析融合框架，将两种传感器输出的信号进行整合。这一融合过程能够重建各传感器通道之间的相关物理特性，提升信噪比，同时消除由提升现象引起的无关背景波动。通过将传感器层面的互补性与时尚的信号融合技术相结合，所提出的方法为腐蚀程度的定量评估提供了更为可靠且精确的解决方案。下文将详细介绍该探针的设计理念、融合流程以及实验验证结果。

章节要点

脉冲涡流检测收敛探针的多传感器设计及仿真模型

图1展示了脉冲涡流检测收敛探针的多传感器设计结构以及用于仿真的模型。该探针采用了多传感器布局，可同时记录两类响应信号：来自磁线圈传感器的感应电压，以及由霍尔传感器测得的磁通密度。如图1(a)和(b)所示，脉冲涡流检测收敛探针包含一个绕在锥形铜芯上的激励线圈。这种铜芯的设计灵感来源于

实验装置

图5展示了该脉冲涡流检测收敛探针系统的实验配置，该系统集成了多种传感器。该装置由多个组件构成：脉冲涡流检测收敛探针本身、前置放大电路、XY扫描平台、专用探针电源、磁线圈与霍尔传感器、激励线圈的功率放大器、多功能数据采集设备（NI-6531 USB），以及用于系统控制的运行LabVIEW软件的计算机。LabVIEW软件环境

多传感器输出信号的二维特征提取扫描

图7显示了在四种不同提升距离下，对试样表面进行扫描时，从线圈传感器与霍尔传感器获得的特征信号的空间分布情况。在所有测量条件下，由于背景噪声和提升现象的强烈影响，这两种类型的信号都无法清晰呈现腐蚀形态。腐蚀区域仅表现为幅度较小的波动，很难与整体背景区分开来

结论

本研究提出了一种集成磁线圈与霍尔传感器的脉冲涡流检测收敛探针，并结合堆叠多变量奇异谱分析融合技术，用于在不同提升条件下进行腐蚀程度的定量评估。本研究的主要成果如下：

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  本研究设计了一种脉冲涡流检测收敛探针，该探针将磁线圈与霍尔元件传感器以同轴方式集成在一起，可实现同时采集两种信号

CRediT作者贡献说明

Minhhuy Le：撰写——审阅与编辑、验证、研究设计、方法学、数据分析、概念构建。Le Quang Trung：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、验证、软件应用、方法学、数据分析、概念构建。Naoya Kasai：撰写——审阅与编辑、验证、方法学、数据分析、资金获取、概念构建。Phuong Huy Pham：数据分析、形式化分析、数据整理。TungDuong Ngo：数据分析、形式化分析

利益冲突声明

作者们声明存在以下可能被视为利益冲突的财务利益/个人关系：Naoya Kasai表示其研究工作获得了日本学术振兴会科学研究费补助金（B类）的资助，项目编号为22H01724。其他作者则声明自己不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了日本学术振兴会科学研究费补助金（B类）的资助，项目编号为22H01724。

Minhhuy Le|Le Quang Trung|Naoya Kasai|Phuong Huy Pham|TungDuong Ngo|Tran Thi Hoai Dung|Quang Vuong Pham