为了研究电涡流传感器中电涡流探头线圈的结构参数对检测性能的影响，以电磁场理论 为基础，采用有限元分析法，以有限元仿真软件 COMSOL 为工具，建立电涡流传感器的检测模 型，通过仿真研究电涡流传感器探头的电磁特性和影响其性能的探头线圈内径 、 外径 、 厚度等结 构参数 ． 结果表明: 电涡流传感器探头线圈的电阻值与电抗值随线圈内径和外径的增大及厚度 的减少而呈上升趋势，当内径和外径越大 、 厚度越小时，电涡流传感器的灵敏度越高，且线圈厚 度对传感器灵敏度的影响更明显 ． 研究结果对研制用于钢闸门缺陷检测的电涡流传感器的优化 设计具有一定的参考价值 ．

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脉冲涡流检测是电涡流检测技术的一个最新研究,激励源采用一定占空比的方波信号.结合虚拟仪器技术,设计了一种USB接口的直接数字合成的脉冲涡流激励源.实验结果表明该激励源有占空比(10%～90%),频率(0.5k～500kHz)连续可调,分辨率高(0.011 6Hz),稳定可靠,界面友好等优点,能够满足脉冲涡流探头驱动要求,具有一定应用前景.

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准确快速地识别缺陷对于使用涡流（EC）非破坏性测试对在役设备的结构完整性和健康状况进行监控至关重要。 本文介绍了一种新颖的无模型方法，该方法包括三个主要模块：信号预处理模块，分类器模块和优化模块。 在信号预处理模块中，提出了一种两级差分结构，以抑制可能污染EC信号的提离波动。 在分类器模块中，基于一对多策略的多类支持向量机（SVM）具有良好的准确性。 在优化模块中，通过改进的粒子群算法（IPSO）获得分类器的最优参数。 提出的IPSO技术可以通过以下策略提高主PSO的收敛性能：惯性权重的非线性处理，黑洞的引入以及具有极端扰动的模拟退火模型。 通过将其他样本添加到测试集中，已经验证了IPSO-SVM模型的良好泛化能力。 实验表明，该算法比其他著名的分类器具有更高的识别精度和效率，并且训练集少，优点更加明显，有利于在线应用。

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