Research Article
BibTex RIS Cite

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

Year 2021, Volume: 33 Issue: 2, 180 - 186, 31.03.2021
https://doi.org/10.7240/jeps.732610

Abstract

Manyetik kaçak akı yöntemi, ferromanyetik özellikteki materyallerde oluşan çatlak, delik, korozyon gibi kusurları algılama amaçlı kullanılan tahribatsız test yöntemlerinden biridir. Manyetik akı sensörlerinden alınan işaretler test edilen materyal yapısında oluşan kusurları tanımlamakla birlikte gürültü bileşenlerini de içermektedir. Gürültü miktarı ve niteliği ise test sistemi ve materyal yapısına göre farklılıklar göstermektedir. Uygun olmayan bir filtreleme işlemi sonucunda, kusurları temsil eden işaretler, gürültü içerisinde kaybolmakta veya bozularak anlamını kaybetmektedir. Bu çalışmada manyetik kaçak akı yöntemi ile alınan işaretler üzerinde dalgacık dönüşümü ve tekrarlı gauss filtreleme yöntemlerinin etkinliği incelenmektedir. Manyetik kaçak akı işaretlerini üretmek amacıyla, ANSYS Maxwell benzetim ortamında manyetik test sistemleri tasarlanmıştır. Test materyali olarak, üzerinde farklı büyüklükte 3 yapay kusur bulunan bir çelik plaka kullanılmıştır. Manyetik sistemden alınan işaretler üzerinde, ayrık dalgacık dönüşümü ve tekrarlı Gauss fitreleri uygulanmıştır. Filtrelenen işaretler üzerinde oluşan işaret bozulmaları ve simetri bozukluğu ele alınarak incelenmiştir. Deney sonuçlarına göre, manyetik kaçak akı işaretleri üzerinde, tekrarlı Gauss fitresinin dalgacık dönüşümü yöntemlerinden daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmektedir.

References

  • [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. 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] Yang, Z., Dai, G., Zhao, H. ve Jiang, Y. (2009). Research of Magnetic Flux Leakage Signal Processing Based on Wavelet De-noising and EMD”, 2nd International Congress on Image and Signal Processing, 1-4. [12] Ray, B., ve Ray, K. (1995). Corner Detection Using Iterative Gaussian Smoothing With Constans Window Size, Pattern Recognition, 28 (11), 1765-1781.
Year 2021, Volume: 33 Issue: 2, 180 - 186, 31.03.2021
https://doi.org/10.7240/jeps.732610

Abstract

References

  • [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. 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] Yang, Z., Dai, G., Zhao, H. ve Jiang, Y. (2009). Research of Magnetic Flux Leakage Signal Processing Based on Wavelet De-noising and EMD”, 2nd International Congress on Image and Signal Processing, 1-4. [12] Ray, B., ve Ray, K. (1995). Corner Detection Using Iterative Gaussian Smoothing With Constans Window Size, Pattern Recognition, 28 (11), 1765-1781.
There are 1 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Research Articles
Authors

Okan Kara 0000-0003-3388-6920

Hasan Hüseyin Çelik 0000-0003-2885-0501

Publication Date March 31, 2021
Published in Issue Year 2021 Volume: 33 Issue: 2

Cite

APA Kara, O., & Çelik, H. 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, 33(2), 180-186. https://doi.org/10.7240/jeps.732610
AMA Kara O, Çelik HH. Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. JEPS. March 2021;33(2):180-186. doi:10.7240/jeps.732610
Chicago Kara, Okan, and Hasan Hüseyin Çelik. “Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü Ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 33, no. 2 (March 2021): 180-86. https://doi.org/10.7240/jeps.732610.
EndNote Kara O, Çelik HH (March 1, 2021) Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 33 2 180–186.
IEEE O. Kara and H. H. Çelik, “Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi”, JEPS, vol. 33, no. 2, pp. 180–186, 2021, doi: 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 33/2 (March 2021), 180-186. https://doi.org/10.7240/jeps.732610.
JAMA Kara O, Çelik HH. Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. JEPS. 2021;33:180–186.
MLA Kara, Okan and Hasan Hüseyin Çelik. “Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü Ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, vol. 33, no. 2, 2021, pp. 180-6, doi:10.7240/jeps.732610.
Vancouver Kara O, Çelik HH. Manyetik Kaçak Akı İşaret Gürültüsü İçin Dalgacık Dönüşümü ve Tekrarlı Gauss Filtreleme Yöntemlerinin İncelenmesi. JEPS. 2021;33(2):180-6.