立式储罐底板与壁板连接处的角焊缝起着连接储罐壁板和储罐底板的作用,并且因其所处位置和结构的特殊性,使储罐角焊缝在储罐日常生产运行中承受着巨大的交变载荷,这将使材料容易产生疲劳缺陷。为了保障运行生产安全,对储罐角焊缝的检测就非常重要。本文以储罐角焊缝为研究对象,开展储罐角焊缝处缺陷漏磁检测技术研究。根据储罐角焊缝漏磁检测的基本原理,应用ANSYS软件建立了储罐角焊缝模型,并对储罐角焊缝处缺陷进行了三维有限元仿真分析,分析了永磁体尺寸、板厚、缺陷深度和提离值等各方面因素对角焊缝缺陷处漏磁信号的影响。在理论分析和有限元分析的基础上,进行了储罐角焊缝漏磁检测仪器研制和实验研究。储罐角焊缝漏磁检测仪器包括:磁化系统、数据采集系统、驱动系统、定位系统和附属结构等。同时利用设计出的检测仪器,在实验室环境下进行了储罐角焊缝漏磁检测实验研究。通过分析缺陷漏磁信号波峰波谷图和最佳采样点图,得到缺陷信号幅值与缺陷深度在一定范围内呈递增关系;发现实验所得到的缺陷尺寸参数和位置参数与预制缺陷的实际参数的一致性,验证了该储罐角焊缝漏磁检测仪器的可靠性;将有限元分析得出的漏磁信号与实验得到的漏磁信号进行比较,发现了两者漏磁信号规律的相同点,验证了有限元分析的结果。利用人工神经网络思想,结合有限元分析所得仿真数据,提取漏磁信号的相应特征量,通过训练样本的训练,构造出用于缺陷尺寸量化的BP神经网络。经过测试样本测试,构造出的BP神经网络宽度最小预测精度和平均预测精度分别为88.456%和95.4182%,深度最小预测精度和平均预测精度分别为87.74%和94.1914%,实现了缺陷宽度和深度的量化。