Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi

Okan KARA, (Milli Savunma Üniversitesi, Deniz Astsubay Meslek Yüksek Okulu, Elektronik ve Otomasyon Bölümü, Yalova, Türkiye)
Hasan Hüseyin ÇELİK (Marmara Üniversitesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, İstanbul, Türkiye)
International journal of advances in engineering and pure sciences (Online)
2 1
Yıl: 2021 Cilt: 33 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 180 - 186 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.7240/jeps.732610 İndeks Tarihi: 29-07-2022

Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi

Öz:
Manyetik kaçak akı (MKA) yöntemi, ferromanyetik özellikteki materyallerde oluşan çatlak, delik, korozyon gibi kusurlarıalgılama amaçlı kullanılan tahribatsız test yöntemlerinden biridir. MKA sensörlerinden alınan işaretler test edilen materyalyapısında oluşan kusurları tanımlamakla birlikte gürültü bileşenlerini de içermektedir. Gürültü miktarı ve niteliği ise test sistemive materyal yapısına göre farklılıklar göstermektedir. Uygun olmayan bir filtreleme işlemi sonucunda, kusurları temsil edenişaretler, gürültü içerisinde kaybolmakta veya bozularak anlamını kaybetmektedir. Bu çalışmada MKA yöntemi ile alınanişaretler üzerinde dalgacık dönüşümü ve tekrarlı Gauss filtreleme yöntemlerinin etkinliği incelenmektedir. MKA işaretleriniüretmek amacıyla, ANSYS Maxwell benzetim ortamında manyetik test sistemi tasarlanmıştır. Test materyali olarak, üzerindefarklı büyüklükte 3 yapay kusur bulunan bir çelik plaka kullanılmıştır. Manyetik sistemden alınan işaretler üzerinde, ayrıkdalgacık dönüşümü ve tekrarlı Gauss fitreleri uygulanmıştır. Filtrelenen işaretler üzerinde oluşan işaret bozulmaları ve simetribozukluğu ele alınarak incelenmiştir. Deney sonuçlarına göre, MKA işaretleri üzerinde, tekrarlı Gauss filtresinin dalgacıkdönüşümü yöntemlerinden daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmektedir
Anahtar Kelime: Manyetik Kaçak Akı Gürültü Filtreleme Tekrarlı Gauss filtre Kusur Tespiti Dalgacık Dönüşümü

Investigation on Wavelet Transform and Iterative Gaussian Filtering Methods for Denoising Signal of Magnetic Flux Leakage

Öz:
Magnetic flux leakage (MFL) method is one of the non-destructive testing methods used to detect defects such as cracks, holes, and corrosion within ferromagnetic materials. Signals produced by MFL sensors, identify the defects occurred in structure of tested material also include noise components. The amount and property of the noise varies according to the test system and material structure. As a result of improper filtering, signals representing defects are lost in noise or distorted and become meaningless. In this study, the effectiveness of wavelet transform and iterative Gauss filtering methods on the signals obtained by applying MFL method was examined. In order to generate MFL signals, magnetic test system were designed in ANSYS Maxwell simulation environment. As a test material, a steel plate with 3 different size defects was used. Discrete wavelet transform methods and iterative Gauss filter were applied on the signals produced by the magnetic system. Signal distortions and symmetry disturbances which occured on the filtered signals were examined. According to experimental results, it is seen that iterative Gaussian filter produces more successful results than wavelet transform methods on MFL signals.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] LiYing, S., YiBo, L., LiBo, S. ve LingGe, L. (2012). Comparison of Magnetic Flux Leakage (MFL) and Acoustic Emission (AE) techniques in corrosion inspection for pressure pipelines”, In Control Conference (CCC), Chinese, 5375-5378.
  • [2] Baskaran, R. ve Janawadkar, M.P. (2008). Defect localization by orthogonally projected multiple signal classification approach for magnetic flux leakage fields, NDT&E International, 41, 416– 419.
  • [3] Coughlin, C. R., Clapham, L. ve Atherton, D. L. (2000). Effects of stress on MFL responses from elongated corrosion pits in pipeline steel, NDT & E International, 33(3), 181-188.
  • [4] Ravan, M., Amineh, R. K., Koziel, S., Nikolova, N. K., ve Reilly, J. P. (2010). Sizing of 3-D arbitrary defects using magnetic flux leakage measurements, IEEE transactions on magnetics, 46(4), 1024-1033.
  • [5] Li, C., Li, Z., ve Jia, W. (2019). Theoretical study on the characteristics of self-magnetic flux leakage signals from pipeline defects. Insight - Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, 61(9), 536-541.
  • [6] Xiao-meng L., Hong-sheng, D. ve Shi-wu, B. (2014). Research on the stress-magnetism effect of ferromagnetic materials based on three-dimensional magnetic flux leakage testing, NDT&E International, 62, 50–54.
  • [7] Atzlesberger, J. ve Zagar, B. (2010). Magnetic flux leakage measurement setup for defect detection, Procedia Engineering, 5, 1401-1404.
  • [8] Nur, Y., Muzafir, I., Haziah, H., Mohd, R. A., Mohamad, N. K. H. R., Chai, C. Y. ve Nurul, N. A. (2016). Denoising Technique for Partial Discharge Signal: A Comparison Performance between Artificial Neural Network, Fast Fourier Transform and Discrete wavelet transform, IEEE International Conference on Power and Energy, 311-316.
  • [9] Daniel, J., Mohanagayathriand, R. ve Abudhahir, A. (2014). Characterization of Defects in Magnetic Flux Leakage (MFL) Images using Wavelet Transformand Neural Network, International Conference on Electronics and Communication Systems. 1-5.
  • [10]Kaya, M. ve Guldemir, H. (2007). Dalgacık Dönüşümü İle En Düşük Anlamlı Bit Filigran Ekleme Yöntemlerinin Kaynaştırılması, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları, 5 (4), 4-8.
  • [11]Vatansever, F., 2020, Güç bileşenlerinin dalgacık dönüşümü tabanlı Hesaplanması, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25 (2), 679-692.
  • [12]Öner, V. İ., Yeşilyurt, K. M., Yılmaz, Yılmaz, Ç, E., (2017), Wavelet analiz tekniği ve uygulama alanları, Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg. 7(1), 42-56.
  • [13]Han, W., Que, P., 2006, A modified wavelet transform domain adaptive FIR filtering algorithm for removing the SPN in the MFL data, Measurement, 39, 621–627.
  • [14]ANSYS, (2021), ANSYS Maxwell, https://www.ANSYS.com/products/electroni cs/ANSYS-maxwell.
  • [15]Mathworks (2021), MATLAB, www.mathworks.com. [16]Türkkan, L., (2015), Sürekli Dalgacık Dönüşümü İle Yüzey Ölçümü, Yüksek Lisans Tezi.
  • [17]Yang, Z., Dai, G., Zhao, H. ve Jiang, Y. (2009). Research of Magnetic Flux Leakage Signal Processing Based on Wavelet Denoising and EMD”, 2nd International Congress on Image and Signal Processing, 1- 4.
  • [18]Ou Z. ve Xueye W., (2019), De-noising of Magnetic Flux Leakage Signals Based on Wavelet Filtering Method, Research In Nondestructive Evaluation, 30 (5), 269–286, https://doi.org/10.1080/09349847.2018.1476 745.
  • [19]Ray, B., ve Ray, K. (1995). Corner Detection Using Iterative Gaussian Smoothing With Constans Window Size, Pattern Recognition, 28 (11), 1765-1781.
APA KARA O, Çelik H (2021). Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. , 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
Chicago KARA Okan,Çelik Hasan Hüseyin Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. (2021): 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
MLA KARA Okan,Çelik Hasan Hüseyin Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. , 2021, ss.180 - 186. 10.7240/jeps.732610
AMA KARA O,Çelik H Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. . 2021; 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
Vancouver KARA O,Çelik H Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. . 2021; 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
IEEE KARA O,Çelik H "Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi." , ss.180 - 186, 2021. 10.7240/jeps.732610
ISNAD KARA, Okan - Çelik, Hasan Hüseyin. "Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi". (2021), 180-186. https://doi.org/10.7240/jeps.732610
APA KARA O, Çelik H (2021). Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. International journal of advances in engineering and pure sciences (Online), 33(2), 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
Chicago KARA Okan,Çelik Hasan Hüseyin Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. International journal of advances in engineering and pure sciences (Online) 33, no.2 (2021): 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
MLA KARA Okan,Çelik Hasan Hüseyin Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. International journal of advances in engineering and pure sciences (Online), vol.33, no.2, 2021, ss.180 - 186. 10.7240/jeps.732610
AMA KARA O,Çelik H Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. International journal of advances in engineering and pure sciences (Online). 2021; 33(2): 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
Vancouver KARA O,Çelik H Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. International journal of advances in engineering and pure sciences (Online). 2021; 33(2): 180 - 186. 10.7240/jeps.732610
IEEE KARA O,Çelik H "Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi." International journal of advances in engineering and pure sciences (Online), 33, ss.180 - 186, 2021. 10.7240/jeps.732610
ISNAD KARA, Okan - Çelik, Hasan Hüseyin. "Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi". International journal of advances in engineering and pure sciences (Online) 33/2 (2021), 180-186. https://doi.org/10.7240/jeps.732610
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 19:57

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları