Вимірювання приповерхневих радіальних профілів електрофізичних характеристик циліндричних об’єктів вихрострумовим методом із застосуванням апріорних даних

Abstract

Створено новий багатопараметровий експрес-метод вихрострумового вимірювання радіальних приповерхневих профілів електрофізичних параметрів циліндричних об’єктів контролю з апріорним накопиченням інформації щодо них. Метод поєднує в собі натурні вимірювання та модельні розрахунки із застосуванням високопродуктивних обчислювальних технологій штучного інтелекту на основі нейронних мереж, які проводяться як попередньо з метою отримання специфічних відомостей щодо об’єктів, так і безпосередньо в процесі виконання вимірювань для швидкого отримання результату. Математично метод оснований на унікальній здатності швидкого розв’язку рівнянь Максвела без фактичного явного виконання його завдяки апроксимації цього розв’язку глибокими нейронними мережами. Це дозволяє використовувати глибоко навчену нейронну мережу не тільки в прямому напрямку, але й у зворотному, тобто застосовувати для розв’язку обернених вимірювальних задач. Адекватність запропонованого методу доведена на числових експериментах, наведено приклади реалізації всіх етапів його застосування. Створені алгоритми та комплекс програм у середовищі Python 3, які дозволяють практичне застосування методу. Встановлена на модельних розрахунках точність вимірювання профілів характеризується максимальними відносними похибками, які не перевищу-ють 0,5 % при умові ідеальної безпомилкової фіксації сигналу перетворювача.

A new multiparameter express method for eddy-current measurement of radial near-surface profiles of electrophysical parameters of cylindrical control objects with a priori accumulation of information about them is proposed. The method combines in-situ measurements and model calculations using high-performance computing technologies of artificial intelligence based on neural networks, carried out both in advance in order to obtain specific information about objects, and directly in the process of performing measurements to quickly obtain a result. Mathematically, the method is based on the unique ability to quickly solve Maxwell's equations as a result of its approximation by deep neural networks without actually explicitly executing this solution. This allows deep learning to be used not only in the forward direction, but also in the opposite direction, i.e. apply to solve inverse measuring problems. The method is universal and can be extended to multiparameter measurement control with simultaneous additional determination of the diameter of a cylindrical object. The adequacy of the proposed method by numerical experiments is proved; examples of the implementation of all stages of its application are given. Algorithms and a complex of programs in the Python 3 environment have been created, which make it possible to practically implement the method. The profile measurement accuracy established on model calculations is characterized by maximum relative errors not exceeding 0,5%, provided that the probe signal is perfectly fixed. It is possible to generalize the use of the proposed method to similar eddy current measurements with surface probes of profiles of material parameters of flat objects.

Предложен новый многопараметровый экспресс-метод вихретокового измерения радиальных приповерхностных профилей электрофизических параметров цилиндрических объектов контроля с априорным накоплением информации о них. Метод сочетает в себе натурные измерения и модельные расчеты с применением высокопроизводительных вычислительных технологий искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. Математически метод основан на уникальной способности быстрого решения уравнений Максвелла без фактического явного выполнения его в результате аппроксимации глубокими нейронными сетями этого решения. Адекватность предлагаемого метода доказана на численных экспериментах, приведены примеры реализации всех этапов его применения. Созданы алгоритмы и комплекс программ в среде Python 3, позволяющие практически реализовать метод. Установленная на модельных расчетах точность измерения профилей характеризуется максимальными относительными погрешностями не превышающими 0,5 % при условии идеальной безошибочной фиксации сигнала преобразователя. Указаны перспективные пути применения метода для более сложных случаев.