[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN107345937A - 一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法 - Google Patents

一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107345937A
CN107345937A CN201710481885.5A CN201710481885A CN107345937A CN 107345937 A CN107345937 A CN 107345937A CN 201710481885 A CN201710481885 A CN 201710481885A CN 107345937 A CN107345937 A CN 107345937A
Authority
CN
China
Prior art keywords
array element
main shaft
echo
piezoelectricity
piezoelectricity array
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710481885.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107345937B (zh
Inventor
何存富
程俊
吕炎
吴斌
武龙
潘涌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Lang S Information Technology Co Ltd
Beijing University of Technology
Original Assignee
Nanjing Lang S Information Technology Co Ltd
Beijing University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Lang S Information Technology Co Ltd, Beijing University of Technology filed Critical Nanjing Lang S Information Technology Co Ltd
Priority to CN201710481885.5A priority Critical patent/CN107345937B/zh
Publication of CN107345937A publication Critical patent/CN107345937A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107345937B publication Critical patent/CN107345937B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04Analysing solids
    • G01N29/041Analysing solids on the surface of the material, e.g. using Lamb, Rayleigh or shear waves
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/22Details, e.g. general constructional or apparatus details
    • G01N29/26Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor
    • G01N29/262Arrangements for orientation or scanning by relative movement of the head and the sensor by electronic orientation or focusing, e.g. with phased arrays
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/023Solids
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/26Scanned objects
    • G01N2291/263Surfaces
    • G01N2291/2634Surfaces cylindrical from outside

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法。本发明将压电阵元按圆环方式排列构成压电传感器阵列固定于风机主轴端面,利用压电阵元扩散角内的声束实现风机主轴检测区域内主轴表面全覆盖;采用电子扫查方式依次激励压电传感器阵列中的压电阵元,使其向检测区域内主轴表面辐射超声波,并接收超声回波信号,通过对回波信号特征的识别,从而定位主轴表面缺陷。本发明通过阵列方式对风机主轴进行检测,实现了非人工扫查方式的风机主轴表面缺陷的原位检测。

Description

一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法
技术领域
本发明涉及一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法,属于无损检测领域。
背景技术
风能作为一种清洁的可再生能源,越来越受到人们的关注。随着风力发电的大规模普及,风机及其零部件运行状态直接关系国民生产的安全和利益。风机主轴都是旋转式运动,主轴是主要的受力部件,由于长时间的工作产生疲劳性缺陷和磨损锈蚀的情况不可避免。因此对这类结构的安全检测不仅有助于预防安全事故的发生,也可以避免不必要的经济损失。
风机的主轴是通过轴承固定于机舱连接于轮毂仓和齿轮箱之间,一同安装在塔架上。风机安装完成后一般很难再次进入到主轴所在部位进行缺陷检测;加之主轴是安装在轮毂和轴套(或轴承等)中,其在接触部位产生的缺陷不能直接进行接触式检测。如要对其主轴进行检测,目前只能在风机停机状态,由检测人员爬上塔架,进入风机轮毂仓在主轴端面利用纵波探头进行扫查,或是将主轴从风机上拆卸下来进行检测。但是一旦完成风机在塔架的安装,其停机或拆卸几乎很难实现,耗时耗力,检测成本非常巨大。所以时至今日风机——特别是大型风机——主轴的在线原位检测都无法得到很好的实施。为确保风机的安全使用,保障国民生产安全,把安全隐患降到最低,研究无需人员靠近风机主轴的缺陷检测方法是非常必要和紧迫的。
风机的轴类基本上处于完全封闭的状态,只有端面可以通过简单的拆卸暴露在外,而且此类工件容易出现缺陷的地方离端面一般较远,主要集中在压装部位,相对主轴而言属于表面缺陷。要对其进行检测,超声波无疑是最合适也是最有效的检测方法。超声波无损检测技术对确定内部缺陷的大小、位置、取向、埋深、性质等参量较其他无损检测方法有综合优势。主要表现为:检测能力强,对人体和制件以及周围环境无害。
国内外对风电设施轴类检测的研究相对较少,机车车轴的研究较多。机车车轴一般是从机车上拆卸下来之后进行检测,在不退轮的条件下采用小角度端面入射,和斜探头在轴身入射的方法进行检测,该检测方法已近成熟。该方法虽然设计较为合理可行,但是仍不能直接应用于风机主轴原位检测,其主要原因在于:尚不能满足原位检测需求,检测前提需要将检测件从母体中拆出,不能满足风电行业应用的特殊性;需要人工操作超声波探头,针对风机主轴位于高度上百米的塔架中的检测,其检测条件较为苛刻,可实施性不强。
发明内容
本发明提供了一种基于超声纵波的阵列检测方法,采用纵波压电阵元,通过电子式扫查即可实现主轴圆周表面缺陷检测,避免了常规检测过程中人工扫查的繁琐工艺,相比于轴类工件端面检测的其他方法,本发明更有利于实现对主轴圆周表面的原位检测。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案为一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法,实现检测方法的检测装置包括计算机1、超声激励接收设备2、多路选通器3,其中,计算机1与超声激励接收设备2连接,超声激励接收设备2与多路选通器3连接,该方法具体实施步骤包括:
步骤一、根据风机主轴的材料和需要检测缺陷的大小Q,按照超声检测原则选择中心频率f,直径d的压电阵元,计算得到压电阵元声束半扩散角大小θ,f的范围为1MHz~5MHz;半扩散角通过计算,其中:cL为主轴材料的纵波波速;
步骤二、根据步骤一计算得到的压电阵元声束半扩散角大小θ,以及被检测主轴需检测区域距离端面深度H,计算在检测区域压电阵元声束截面半径r,在检测区域单个压电阵元(6)声束截面半径r通过r=H×tanθ计算;
步骤三、根据步骤二计算得到的压电阵元声束覆盖半径r和被检测主轴需检测区域的直径D,计算所需的压电阵元数量N,如N为小数则向上取整,以及压电阵元中心点距离主轴中心线的垂直距离R,如R为小数则向上取整:
步骤四、根据步骤三中计算得到的压电阵元中心距离主轴中心线的垂直距离R,以及压电阵元的数量N,将数量为N的压电阵元排列成圆环以主轴中心线为对称轴,R为半径均匀布置在检测主轴端面组成压电传感器阵列;
步骤五、将压电传感器阵列中数量为N的压电阵元固定在主轴端面,并按时钟刻度方式依次给压电阵元编号,零点时刻位置为编号1的压电阵元;
步骤六、将压电传感器阵列中每个压电阵元的引出线分别连接至多路选通器对应的通道接口,完成压电传感器阵列布置和电气交联;
步骤七、通过计算机发送检测指令控制超声激励接收设备使多路选通器依次选通各编号压电阵元进行激励,并接收其回波信号;
步骤八、超声激励接收设备将每次接收到的回波信号进行采集并发送到计算机,计算机记录每个编号压电阵元的回波信号;
步骤九、超声激励接收设备完成第N号压电阵元激励、接收、数据传输后,在计算机上通过对各编号压电阵元回波特征的识别判断缺陷位置,完成本次主轴检测。回波特征的识别通过回波与主轴底波的时间差及各通道该时间回波出现与否进行判断。具体判断方式为:底波之前出现的回波认定为可疑缺陷回波,各编号压电阵元该时间均出现的可疑回波为结构回波,仅有某一编号或该编号相邻编号出现的回波,则认定为缺陷回波;
步骤十、根据出现回波的压电阵元的编号及回波深度,确定缺陷位置即通道号,深度;
与现有技术相比较,本发明具有如有有益效果。
1.本发明利用压电传感器阵列辐射的超声波在主轴端面实现主轴表面缺陷的检测,检测过程无需将主轴从风机中拆出,实现了主轴表面缺陷的原位检测,该方法在实施便利性及经济性方面优势明显。
2.本发明利用电子扫查方式代替了人工扫查方式,无需检测人员进入到主轴端面所在的风机轮毂仓进行检测作业;针对该类构件的质量检测,尤其涉及难以靠近构件的检测,本发明提出了一种解决技术问题的新思路。
附图说明
图1是本发明所用到的风机主轴表面缺陷超声原位检测系统结构示意图;
图2是本发明实施例中主轴的结构尺寸和检测区域;
图3是本发明单压电阵元半扩散角和声束半径示意图;
图4是本发明主轴端面压电阵元布置示意图;
图5a是本发明实施例中含有缺陷的回波波形图;
图5b是本发明实施例中无缺陷的回波波形图;
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做详细说明。
对于风机主轴而言,其质量能否达到甚至超过设计要求,质量检测非常关键。实践表明,风机主轴在长期使用过程中,其表面容易产生朝主轴心部生长的裂纹,该裂纹直接影响主轴服役性能和服役寿命。
本实施例采用的风机主轴即图1中待测主轴5,主轴材料为42CrMo4,该材料超声波纵波声速为5900m/s。其结构尺寸和检测区域如图2所示,检测面为主轴的上端面。
本实施例采用的检测系统包括一台计算机、一台超声激励接收设备、一台多通道选通器,具体实施步骤如下:
步骤一、本实施例中风机主轴的材料为42CrMo4,需要检测Q大于等于5mm的表面缺陷,按照超声检测一般原则选择中心频率5MHz,直径Φ20mm的压电阵元,计算得到压电阵元声束半扩散角θ=4.13°;
步骤二、根据步骤一计算得到的压电阵元声束半扩散角θ=4.13°,以及被检测主轴需检测区域距离端面的深度H=800mm,计算在检测区域压电阵元声束截面半径r=57.8mm,如图3所示;
步骤三、根据步骤二计算得到的压电阵元声束覆盖半径r=57.8mm和被检测主轴需检测区域的直径D=560mm,计算所需压电阵元数量N=24.2(取25),以及压电阵元中心点距离主轴中心线的垂直距离R=222.2mm(取223);
步骤四、根据步骤三中计算得到的压电阵元中心距离主轴中心线的垂直距离R=223mm,以及压电阵元的数量25,将数量为25的压电阵元排列成圆环以主轴中心线为对称轴,R=223mm为半径均匀布置在检测主轴端面组成压电传感器阵列,如图4所示;
步骤五、将压电传感器阵列中数量为25的压电阵元固定在主轴端面,并按时钟刻度方式针依次给压电阵元编号,零点时刻位置为编号1的压电阵元,如图4所示;
步骤六、将压电传感器阵列中每个压电阵元的引出线分别连接至多路选通器对应的通道接口,完成压电传感器阵列布置和电气交联;
步骤七、通过计算机发送检测指令控制超声激励接收设备使多路选通器依次选通25个编号的压电阵元进行激励,并接收其回波信号;
步骤八、超声激励接收设备将每次接收到的回波信号进行采集并发送到计算机,计算机记录每个编号压电阵元的回波信号;
步骤九、超声激励接收设备完成第25号压电阵元激励、接收、数据传输后,在计算机上通过对各编号压电阵元回波特征的识别判断缺陷位置,完成本次主轴检测。在计算机上存储的第18号压电阵元对应的波形如图5(a)所示,其余编号压电阵元对应的波形如图5(b)所示。经过判断,图5(a)为存在一个缺陷的回波波形;
步骤十、通过图5(a)对应的压电阵元编号18及回波深度,确定该缺陷位于主轴第18号阵元下方距离端面833mm位置。

Claims (2)

1.一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法,其特征在于:实现检测方法的检测装置包括计算机(1)、超声激励接收设备(2)、多路选通器(3),其中,计算机(1)与超声激励接收设备(2)连接,超声激励接收设备(2)与多路选通器(3)连接,该方法具体实施步骤包括:
步骤一、根据风机主轴的材料和需要检测缺陷的大小Q,按照超声检测原则选择中心频率f,直径d的压电阵元,计算得到压电阵元声束半扩散角大小θ,f的范围为1MHz~5MHz;半扩散角通过计算,其中:cL为主轴材料的纵波波速;
步骤二、根据步骤一计算得到的压电阵元声束半扩散角大小θ,以及被检测主轴需检测区域距离端面深度H,计算在检测区域压电阵元声束截面半径r,在检测区域单个压电阵元(6)声束截面半径r通过r=H×tanθ计算;
步骤三、根据步骤二计算得到的压电阵元声束覆盖半径r和被检测主轴需检测区域的直径D,计算所需的压电阵元数量N,如N为小数则向上取整,以及压电阵元中心点距离主轴中心线的垂直距离R,如R为小数则向上取整:
<mrow> <mi>N</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mi>D</mi> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>-</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>r</mi> </mfrac> </mrow>
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mi>D</mi> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>-</mo> <mi>r</mi> </mrow>
步骤四、根据步骤三中计算得到的压电阵元中心距离主轴中心线的垂直距离R,以及压电阵元的数量N,将数量为N的压电阵元排列成圆环以主轴中心线为对称轴,R为半径均匀布置在检测主轴端面组成压电传感器阵列;
步骤五、将压电传感器阵列中数量为N的压电阵元固定在主轴端面,并按时钟刻度方式依次给压电阵元编号,零点时刻位置为编号1的压电阵元;
步骤六、将压电传感器阵列中每个压电阵元的引出线分别连接至多路选通器对应的通道接口,完成压电传感器阵列布置和电气交联;
步骤七、通过计算机发送检测指令控制超声激励接收设备使多路选通器依次选通各编号压电阵元进行激励,并接收其回波信号;
步骤八、超声激励接收设备将每次接收到的回波信号进行采集并发送到计算机,计算机记录每个编号压电阵元的回波信号;
步骤九、超声激励接收设备完成第N号压电阵元激励、接收、数据传输后,在计算机上通过对各编号压电阵元回波特征的识别判断缺陷位置,完成本次主轴检测;回波特征的识别通过回波与主轴底波的时间差及各通道该时间回波出现与否进行判断;具体判断方式为:底波之前出现的回波认定为可疑缺陷回波,各编号压电阵元该时间均出现的可疑回波为结构回波,仅有某一编号或该编号相邻编号出现的回波,则认定为缺陷回波;
步骤十、根据出现回波的压电阵元的编号及回波深度。
2.根据权利要求1所述的一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法,其特征在于:确定缺陷位置即通道号,深度。
CN201710481885.5A 2017-06-22 2017-06-22 一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法 Active CN107345937B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710481885.5A CN107345937B (zh) 2017-06-22 2017-06-22 一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710481885.5A CN107345937B (zh) 2017-06-22 2017-06-22 一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107345937A true CN107345937A (zh) 2017-11-14
CN107345937B CN107345937B (zh) 2020-10-30

Family

ID=60253174

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710481885.5A Active CN107345937B (zh) 2017-06-22 2017-06-22 一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107345937B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107907594A (zh) * 2017-12-21 2018-04-13 爱德森(厦门)电子有限公司 一种在役风电主轴小角度超声监测传感器的耦合方法
CN108414624A (zh) * 2018-03-03 2018-08-17 北京工业大学 基于全波形反演法的起重机异形截面结构起重伸缩臂的检测方法
CN109164034A (zh) * 2018-08-28 2019-01-08 河南科技大学 一种小麦种子质量检测装置及其检测方法
CN109239198A (zh) * 2018-08-21 2019-01-18 北京工业大学 一种风力发电机主轴横向裂纹衍射波检测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1865979A (zh) * 2006-05-23 2006-11-22 江苏大学 垂直入射型线聚焦超声传感器阵列设计方法
CN1978977A (zh) * 2006-12-01 2007-06-13 北京工业大学 管道缺陷的超声导波时间反转检测装置及方法
CN100446827C (zh) * 2005-05-19 2008-12-31 上海交通大学 自聚焦阵列超声换能器
CN102175773A (zh) * 2010-12-24 2011-09-07 中国海洋石油总公司 一种用于海洋管道超声导波检测的探头系统及其设计方法
CN102520064A (zh) * 2011-12-01 2012-06-27 北京工业大学 基于时间反转聚焦方法的管道缺陷大小判定方法
CN103389339A (zh) * 2013-07-22 2013-11-13 北京工业大学 一种基于时间反转周向Lamb波的大口径厚壁管道缺陷定位方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100446827C (zh) * 2005-05-19 2008-12-31 上海交通大学 自聚焦阵列超声换能器
CN1865979A (zh) * 2006-05-23 2006-11-22 江苏大学 垂直入射型线聚焦超声传感器阵列设计方法
CN1978977A (zh) * 2006-12-01 2007-06-13 北京工业大学 管道缺陷的超声导波时间反转检测装置及方法
CN102175773A (zh) * 2010-12-24 2011-09-07 中国海洋石油总公司 一种用于海洋管道超声导波检测的探头系统及其设计方法
CN102520064A (zh) * 2011-12-01 2012-06-27 北京工业大学 基于时间反转聚焦方法的管道缺陷大小判定方法
CN103389339A (zh) * 2013-07-22 2013-11-13 北京工业大学 一种基于时间反转周向Lamb波的大口径厚壁管道缺陷定位方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李智明等: "小角度纵波探头检测轴类零件表面横向缺陷的应用", 《中国特种设备安全》 *
皮凤石等: "轮轴微机控制超声波自动探伤机端面组合探头问题分析", 《铁道技术监督》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107907594A (zh) * 2017-12-21 2018-04-13 爱德森(厦门)电子有限公司 一种在役风电主轴小角度超声监测传感器的耦合方法
CN108414624A (zh) * 2018-03-03 2018-08-17 北京工业大学 基于全波形反演法的起重机异形截面结构起重伸缩臂的检测方法
CN108414624B (zh) * 2018-03-03 2020-11-03 北京工业大学 基于全波形反演法的起重机异形截面结构起重伸缩臂的检测方法
CN109239198A (zh) * 2018-08-21 2019-01-18 北京工业大学 一种风力发电机主轴横向裂纹衍射波检测方法
CN109239198B (zh) * 2018-08-21 2020-12-25 北京工业大学 一种风力发电机主轴横向裂纹衍射波检测方法
CN109164034A (zh) * 2018-08-28 2019-01-08 河南科技大学 一种小麦种子质量检测装置及其检测方法
CN109164034B (zh) * 2018-08-28 2021-01-08 河南科技大学 一种小麦种子质量检测装置及其检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107345937B (zh) 2020-10-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107345937A (zh) 一种风机主轴表面缺陷超声阵列原位检测方法
CN104965023B (zh) 多模态导波工业管道诊断方法
US20220412500A1 (en) Non-destructive Testing Device for Pipeline
CN108844963B (zh) 大型储罐底板腐蚀缺陷在线监测系统及方法
CN103115245B (zh) 基于压磁效应的管道检测装置
CN108037181A (zh) 一种高压电缆铅封涡流探伤装置及方法
CN204594933U (zh) 一种钛板焊缝涡流检测系统
CN103852492A (zh) 基于压电陶瓷的预应力管道压浆密实性监测方法
CN102537669A (zh) 一种基于超声导波聚焦的管道缺陷检测方法和系统
CN108548048A (zh) 可变径自动爬行隔水管内检测器
CN101915364B (zh) 基于磁记忆检测的油管无损检测装置与方法
CN208331553U (zh) 可变径自动爬行隔水管内检测器
CN109773804A (zh) 一种基于钢结构超声波探伤的机器人检测系统
CN104155367A (zh) 超声波探伤检测用对比试块及其使用方法
CN104155360B (zh) 管道内检测器信号激发与采集装置及管道缺陷检测方法
CN104374825A (zh) 储气井超声相控阵自动检测装置及检测方法
CN111305774A (zh) 一种油水井作业在线监测清洗系统及其在线监测方法
CN101419191A (zh) 便携式钻杆磁记忆检测仪
CN103018328A (zh) 一种埋地管道管体超声导波检测方法
CN203745428U (zh) 一种微裂纹无损检测装置
CN109115892A (zh) 竖直管道的管壁检测装置、检测系统及检测方法
CN103713054B (zh) 一种管道近焊缝区缺陷导波特征信号提取方法
CN109239198A (zh) 一种风力发电机主轴横向裂纹衍射波检测方法
CN202152923U (zh) 一种基于超声导波聚焦的管道缺陷检测系统
CN105651856A (zh) 管道腐蚀在线检查的装置及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant