Page 36 - 无损检测2025年第一期
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齐卜弘，等：
基于贝叶斯优化的 BiLSTM 小管径弯管漏磁缺陷识别
图 12 BiLSTM 优化前后的训练准确度和损失值曲线对比
表3 不同算法的缺陷识别结果准确率 示计算机上明显看出电压值的变化，然后通过对比
算法 分析多通道信号的波形强度和变化，选择信号幅值
参数
BP LSTM BiLSTM BO-BiLSTM 最大的通道，采用此通道的漏磁信号进行弯管缺陷
准确率/% 83.57 91.79 93.94 96.07 识别分析。
并在电子仓内对模拟信号进行A/D（模/数）转换， 试验管道的公称直径为114 mm，壁厚t为8 mm，
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再将转换后的电信号传输至数据采集节。通过无缺 曲率材料为Q235，对试验弯管人工预设1 ~5 五种缺
陷管段时，初始电压值基本保持不变，经过预设缺陷 陷，每种缺陷设置两组，且每组缺陷深度均为10%t，
管段时，缺陷周围的磁场强度发生改变，可在数据显 20%t，30%t，40%t，50%t，60%t，70%t和80%t，弯管
图 13 各种神经网络算法的识别结果对比
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2025 年 第 47 卷 第 1 期
无损检测
