автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.13, диссертация на тему:Развитие теории и разработка новых средств вихретоковой дефектоскопии на основе вейвлет преобразовании

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ

/

Шлеин Дмитрии Валерьевич

На правах рукописи

«Развитие теории и разработка новых средств вихретоковой дефектоскопии на основе вейвлет преобразовании»

Специальность 05 11 13.-Приборы и методы контроля природной среды, веществ, материалов и изделий.

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

0030Б4608

Москва, 2007г

003064608

РаЬота выполнена в Московском государственном университете приборостроения и информатики.

Научный руководитель Шатерников В.Е.

Доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты

Дтн проф Покровский ДА К.тн.доц Арбузов ЕВ.

Ведущая организация Российский НИИ космического приборостроения

Защита состоится «11 » сентябрь 2007 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.119.01 в Московском государственном университете приборостроения и информатики. По адресу 107846 г Москва Стромынка 20

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Университете

Автореферат разослан « 09 » август 2007г

Ученный секретарь Диссертационного совета д.т н. проф. Филинов. В.В.

1.Общая характеристика работы.

1 1 Актуальность

В настоящее время вихретоковый метод контроля широко используется в различных отраслях промышленности - в металлургии, машиностроении, энергетике, на транспорте и т д Однако возможности вихретокового метода неразрушающего контроля использованы далеко не полностью, так как вихретоковые приборы, представленные на нынешний момент на российском рынке, используют алгоритм обработки сигнала на основе Фурье преобразования имеющие ряд ограничений Различные типы современных вихретоковых дефектоскопов позволяют эффективно обнаруживать в основном поверхностные дефекты типа трещин и оценивать их глубину

Однако при наличии в контролируемом изделии группы дефектов оценивать глубину отдельно взятого дефекта, входящего в состав группы, с приемлемой для практики точностью не представляется возможным Поэтому необходимо совершенствование средств вихретоковой дефектоскопии и их метрологического обеспечения с точки зрения повышения их разрешающей способности с учетом одновременного воздействия многих мешающих факторов В представленной работе рассматриваются методы и средства решения научно-практических проблем в вихретоковой дефектоскопии с помощью вейвлет преобразований

1 2 Цель работы и задачи исследования

Цель диссертации заключается в исследовании и разработке математических моделей и технических средств, для вихретоковой дефектоскопии металлических изделий на основе вейвлет преобразований Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи

На основе вейвлет преобразований разработать более точный совершенный математический аппарат для расчета и анализа выходных сигналов при вихретоковой дефектоскопии разработка программно-алгоритмических средств вихретоковой дефектоскопии,

- Выполнить анализ выходных сигналов определить критерии оценки параметров дефектов и разработать алгоритмы обработки сигналов, усовершенствовать прибор ВД-89НП

1 3 Методы исследования

Теоретические исследования проводились методами математического моделирования с использованием преобразования Фурье и вейвлет преобразовании. Экспериментальные исследования проводились на компьютеризованной установке, включающей дефектоскоп ВД-89НП подключенный к ПК с применением разработанных программно-аппаратных средств,

1.4 Научная новизна работы заключается в следующем

- для предложеных автром моделей на основе вейвлет преобразований разработон более точный современный математический апарат для расчета выходных характеристик,

- определены закономерности изменение выходных сигналов от различных групп дефектов с учетом одновременного воздействия мешающих факторов,

- предложены новые критерии оценки токовой модели дефекта на основе вейвлет преоброзования и получены новые алгоритмы расчета сигналов дефекта наоснове вейвет преоброзованяи

1 5 Практическая ценность работы заключается в следующем

- разработаны научно обоснованные требования к контрольным образцам ,

- полученные математическии апарат и программы для расчета сигналов базовых позволяют компьютеризировать проектирование и разработку новых приборов и технологий вихретоковой дефектоскопии,

- повышена эффективность вихретоковой дефектоскопии и ее метрологического обеспечения,

-усовершенствован вихретоковый дефектоскоп ВД-89НП

1 6 Реализация и внедрения результатов работы -Результаты диссертационной работы использовались в Российском НИИ Космических приборостроения и ЗАО НИИН МНПО «СПЕКТР» при усовершенствования средств вихретоковой дефектоскопии

1 7 Апробации работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на двух международных научно-технических конференциях Международной выставке и конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности» (г Москва 2005г 2006г) и Научно технических семинарах в НИИ МНПО «СПЕКТОР» и МГУПИ

1 8 Публикаций

По теме диссертации опубликовано 5 печатных работ общим объемом 32 м п стр

1 9 Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 100 страницах машинописного текста, иллюстрируется 25 рисунками и 15 таблицами и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы

1 10 Основные положения, представляемые к защите

- математические модели и аналитические выражения для расчета выходных характеристик ВТП.

- закономерности измерения выходных сигналов от групп различных дефектов и критерии оценки их параметров.

- алгоритмы обработки сигналов от дефекта

2.Содержание работы.

В ведении обоснована актуальность диссертационной работы,

сформулированы цель исследования и решаемые задачи, указаны наиболее важные научные результаты и приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведен анализ существующих средств вихретокового контроля и способы обработки сигналов Приведены их сравнения Вейвлет преобразование, как и Фурье - преобразование измеренного сигнала основано на одном принципе - синтезе исследуемого сигнала на основе некоторых базовых функций. Если в случае Фурье - преобразования в качестве базовых функций используются периодические тригонометрические функции, то в вейвлетном преобразовании в качестве базовых функций используются непериодические, узколокализованные функции, удовлетворяющие определенным условиям Для того чтобы функция \|/(х) принадлежала к классу вейвлетов, то есть, являлась базовой функцией для вейвлетного преобразования, необходимо выполнение двух условий

- функция \|/(х) должна быть определена в локальной области и осциллировать около нуля, при этом ее среднее значение в области определения равно нулю:

оо

{ <Р(х)ёх=0 (1)

—00

-норма функции у(х) (ее энергия) должна быть конечной

р(х| = ^Т Ч'2(х)ах<со. (2)

Для существования обратного вейвлетного преобразования требуется выполнение дополнительного, третьего условия.

с =2*7 (3)

б

1 00 — £

где \¡f(i;)=-T= } v|/(x) e ^ dx Фурье - преобразование (Фурье-образ)

-J^-oo

функции y(x)

Если H(x) есть измеренный сигнал поля дефекта сплошности, то коэффициенты прямого вейвлетного преобразования определяются по формуле

WH(a, b) = 7 Н (х) 4—) dx, (4)

•Va -00 V а )

где переменная а - масштабирующий параметр, b - параметр сдвига

Значения масштабирующего параметра 0 < |а| « 1 соответствуют очень узким окнам и служат для локализованной регистрации высокой частоты переходных процессов в измеренном сигнале Значения масштабирующего параметра |а|» 1 соответствуют очень широким окнам и служат для регистрации медленно изменяющихся составляющих в измеренном сигнале

По коэффициентам прямого вейвлетного преобразования можно восстановить исходный измеренный сигнал (обратное вейвлетное преобразование).

Н(х) = J- f WH(a,b) ч»(х) (5)

«С R2 а

где постоянная С,, определяется по формуле (3)

Так как для вейвлетного преобразования, как и для Фурье -

преобразования, справедлива теорема Парсеваля, то коэффициенты прямого

вейвлетного преобразования можно определять также по формуле

WH(a,b) = -J= Тн (4 ) е1 b ^ <у(а{) d£, (6)

Va.«,

где Н(£ ) , " Фурье - образы измеренного сигнала и вейвлетной

функции Заметим, что вычисление интегралов (5) - (6) в ряде случаев может оказаться трудной задачей.

На основе токовой модели дефекта сплошности был разработан вейвлет, который наиболее адаптирован для анализа сигнала преобразователя электромагнитного поля дефекта сплошности в стальном изделии, а также получены аналитические выражения для коэффициентов вейвлетного преобразования в случае присутствия в измеренном сигнале случайного шума

Во второй главе излагается теоретические исследованиям и решения поставленной задачи известными способами и обоснованию предложенного способа повышения эффективности вихретоковой дефектоскопии с использованием вейвлет преобразовании Применение вейвлетного преобразования наиболее эффективно при исследовании сигналов, в которых отсутствует ярко выраженная периодичность и характерна неоднородность, как по амплитуде, так и по частоте по всей длительности сигнала Как показывает анализ литературы, пока не существует строго обоснованной методики выбора вейвлетной функции применительно к анализируемому сигналу, и эта задача во многом должна решаться самим исследователем, исходя из его опыта и практических соображений, с учетом формы и характерных особенностей исходного сигнала

Очевидно, что в силу заложенного принципа в вейвлетное преобразование, наиболее оптимальным будет тот вейвлет, который наилучшим образом подходит по своей форме к чаще всего повторяющейся локализованной части измеренного сигнала.

С учетом этого обстоятельства, рассмотрено вейвлетное преобразование поля дефекта сплошности на основе «стандартных» вейвлетов, которые не являются для них оптимальными (в смысле формы), в сравнении с Фурье - преобразованием Затем рассмотрено преобразование поля дефекта сплошности на основе вейвлета, полученной по токовой модели дефекта, который наиболее адаптирован к форме сигналов электромагнитного дефектоскопа

Рассмотрено вейвлетное преобразование магнитного поля дефекта

сплошности описываемого известным выражением

( \

Н (х)=-1 ' 2п

1

2 2 х^ + ъ

2 2

(7)

на основе широко распространенного вейвлета Хаара и МНАТ - вейвлета Здесь I - сила линейного тока на вершинах дефекта (I = а б), х, г -координаты точки измерения поля над дефектом, г1 = г + Ь, з - ширина, Ь -глубина дефекта; ст - поверхностная плотность «магнитных зарядов» на гранях дефекта

Вейвлет Хаара применяется при обработке дискретных сигналов и представляет собой функцию в виде двуполярного прямоугольного импульса, описываемого следующим образом

а

1,еслиЬ<х^Ь + -

-1,еслиЬ + — 5 х <Ь + а, 2

О, в остальных случаях

(8)

Подставляя функцию Хаара (8) в формулу вейвлетного преобразования (5), для сигнала от магнитного поля дефекта сплошности получено следующее выражение

(а, Ь) = -!= >/а

а

2 Ь + а

\ Н (х)«1х - \ Н (х)ёх

ь ь+1

(9)

Подставив в интегралы (9) формулу (7), получаем аналитическое выражение для коэффициентов вейвлетного преобразования сигнала от х-составляющей напряженности магнитного поля дефекта

\га(а,Ь) =

2ял/а

2 агОД

. а . а

Ь + - . , , Ь + -

2 А Ь+а Ь - 7

-— - агс^--агс^—2агс1я-—

г г ъ 21

. Ь+а , Ь

+ аг<%-+ агОД—

ъ\ г\

(10)

На ниже приведенном рисунке.1 показаны графики зависимости коэффициентов вейвлетного преобразования магнитного поля дефекта сплошности на основе вейвлета Хаара (10) в зависимости от масштабирующего параметра а и параметра сдвига Ь. Характер зависимостей является достаточно сложным (по сравнению с Фурье-преобразованием), что, возможно, определяется неоптимальной формой вейвлетной функции (9) применительно к анализируемому сигналу

Рис 1. Зависимость коэффициентов вейвлетного преобразования поля дефекта на основе вейвлета Хаара от масштабирующего параметра (а) и параметра сдвига (Ь) преобразованием сигнала

Рис 1. Зависимость коэффициентов вейвлетного преобразования поля дефекта на основе вейвлета Хаара от масштабирующего параметра (а) и параметра сдвига (Ь) преобразованием сигнала

На рис 2 показаны графики зависимости коэффициентов вейвлетного преобразования магнитного поля дефекта сплошности на основе МНАТ -вейвлета в зависимости от масштабирующего параметра а и параметра сдвига Ь. МНАТ - вейвлет имеет колоколообразную форму, которая схожа с распределением х — составляющей магнитного поля дефекта сплошности (его иногда называют мексиканской шляпой) и описывается следующим выражением1 4

Форма зависимости коэффициентов вейвлетного преобразования от масштабирующего параметра а зависит от значения параметра сдвига Ь при значениях параметра Ь < 2 форма зависимости примерно схожа с формой Фурье - образа сигнала от поля дефекта сплошности (рис 2), при значениях параметра Ь > 2, форма зависимости становится весьма похожей на форму коэффициентов вейвлетного преобразования Хаара (10)

(И)

дефекта сплошности существенно зависит от применяемых вейвлетных функций.

0 7

\№(а,1)

М«*«.2) 04

- 01

\VH1M)

-02

05 0 4 8 12 16 20

Рис.2 Зависимость коэффициентов вейвлетного преобразования поля дефекта на основе МНАТ — вейвлета от масштабирующего параметра

В работе для получения оптимальной оконной функции при спектральном анализе сигнала от магнитного поля дефекта в ферромагнитном изделии была использована токовая модель дефекта Функции распределения х- или г - составляющих магнитного поля токовой модели дефекта могут быть также использованы в качестве материнских вейвлетных функций, обеспечивающих оптимальное вейвлетное преобразование сигнала от поля дефекта сплошности

Из формулы для токовой модели дефекта получим следующее выражение для материнской вейвлетной функции:

Н (х) ъ.

= , 1 7, (12) 1/2л х +г

где параметр г > г\ Ф 0. Функция (12) является вейвлетом, так как удовлетворяет необходимым условиям (1) - (2).

Подставив функцию (12) в известное выражение | Ч^х^х^

—оо

лучаем, что действительно условие (1) выполняется ( \

00 I

1

2 2 2 2 х +г х +

<1х = 0 < оо

Подставив функцию (12) в известное

выражение

(х| = I | ЧР^(х)с1х < со получаем, что действительно условие (2)

V — оо

шолняется

II 1 12 ос

р(х| = I

\2

2.2 2,2 х х

<Ьс =

7 ? 71 г + ъ\

<00

Согласно известной формуле

е^-е"^1

выражению (12), Фурье-образ функции (12) имеет следующий вид ❖(^(е-^-е-^1) (13)

Фурье — образ функции у(х) (13) не удовлетворяет условию (3) начение интеграла неограниченно возрастает с ростом параметра £,), оэтому для необходимого существования обратного вейвлетного реобразования (5), следует несколько видоизменить Фурье - образ функции 13), а именно ограничиться областью положительных значений параметра^

-И'-

-е

(14)

Для Фурье - образа функции у (х) (14) условие (3) выполняется

* -00 Н

Определим вейвлетиое преобразование сигнала от поля дефекта сплошности по формуле (6), подставив в нее выражения для Фурье — образов магнитного поля дефекта сплошности описанным следующим уравнением

и вейвлетной функции (14):

г + аг

г + аг1

\УН(а,Ь) = ^ л/а

(г 4- аг)2 + Ь2 (г + аг1)2 + Ъ2

г1 + аг

ъ\ + аг1

(г1 + а2)2+Ь2 (г1 + аг1)2+Ь2

(15)

На рис 3 показаны графики зависимости коэффициентов вейвлетного преобразование сигнала от поля дефекта сплошности (15) от масштабирующего параметра а и параметра сдвига Ь

Видно, что форма зависимости коэффициентов вейвлетного преобразования от масштабирующего параметра а существенно зависит от величины параметра сдвига Ь. При совпадении максимумов сигнала от магнитного поля дефекта сплошности и вейвлетной функции (12) (параметр сдвига Ь « 0) происходит существенное увеличение значения коэффициентов вейвлетного преобразования (рис 36), что весьма схоже с результатами корреляционного анализа пары исследуемых сигналов

Это свойство вейвлета (12) можно использовать для поиска наличия поля дефекта сплошности в измеренном сигнале дефектоскопа

а)

«Ни(« -<> е 1)

\И1м(» 0 2) |)

Ш|(х*(а 2) №!!«•(■ Э)

Ъ)

Рис 3 Зависимость коэффициентов вейвлетного преобразования поля дефекта от масштабирующего параметра (а) и параметра сдвига (б) большой длительности Ь.

Заметим, что в отличие от вейвлетного преобразования на основе вейвлета Хаара и МНАТ - вейвлета, зависимости на рис 3, полученные для вейвлетных функций (12) на основе токовой модели дефекта, с изменением параметров а, Ь изменяются более монотонно. С увеличением указанных параметров, после принятия экстремальных значений наблюдается сравнительно быстрое уменьшение величины коэффициентов вейвлетного

преобразования, что позволяет значительно ограничить их количество при анализе исходного сигнала.

Установлено, что вейвлетное преобразование сигнала от магнитного поля дефекта сплошности, полученное на основе стандартных вейвлетных функций (вейвлет Хаара, МНАТ - вейвлет и др ) имеет более сложный вид, чем Фурье - образ сигнала С увеличением параметров вейвлетных функций наблюдается сравнительно медленное уменьшение коэффициентов вейвлетного преобразования.

Предложена вейвлетная функция, полученная на основе токовой модели дефекта, форма которой оптимально подходит к форме сигнала от магнитного поля дефекта сплошности

В третей главе описываются разработанный метод вихретокового контроля на основе проведенных экспериментов, который позволяет отстраивается от мешающих факторов, вызванных состоянием поверхности объекта контроля

Эксперименты состояли из следующего Стальная пластина (сталь 3) толщиной 10 мм и шириной 80 мм с дефектами намагничивалась постоянным продольным магнитным полем " П " - образного электромагнита. Напряженность магнитного поля внутри пластины была равно 100 А/см Глубина дефектов Ь=1. 2, 4, 6 мм, ширина 2Ь — 0 9 и 1 05 мм Магнитные поля были измерены на различных высотах г= 1 3, 2; 2 5 и 3 мм датчиком Холла По данным полученным от эксперимента строились математические зависимости коэффициентов вейвелетного преобразования в зависимости от глубины, ширины дефекта и от высоты измерения магнитного поля.

В работе по проведению экспериментов по исследованию на компьютезированой учебной установке «КОМВИС-ТС» с образцами различных групп дефектов. Полученные экспериментальные зависимости (рис.5) штрих пунктиром с погрешность не более 5% совпадают с теоретическими расчетами, что подтверждает правильность и достоверность теоретических исследований и математических моделей описанный в главе 2

группы дефектов по сравнению с различными измерениями параметров одиночного дефекта

Установлено, что погрешность от взаимною влияния Слизко расположенных дефектов длинной от 2 мм и более и глубины от 0 3 мм и более может достигать до 20%.

Исследования математических моделей и программно -алгоритмические средства на ее основе позволяют снизить погрешность определения параметров групп дефектов с учетом взаимного влияния одновременного воздействия многих мешающих дефектов до 5%

На основе полученных и рассчитанных данных был составлен алгоритм обработки сигнала на основе вейвлег преобразований (рис4) и выполнен расчет выходных сигналов ВТП и составляющих напряжение магнитного поля от влияния дефектов (рис5).

Принятый с датчика сигнал характеризующий состояния магнитного поля над дефектом Надо с начало математически обработать (преобразовать) и получить на его основе вейвлет функцию. По полученному вейвлету, находиться параметры вейвлета а и Ь Исходя из выше приведенных теоретических зависимостей параметры вейвлета а и Ь от зазора, глубина, ширина дефекта. Делается математические выводы о состояния контролируемого изделия на основе вейвлет преобразования

Определит« ШИСа^ШНСа})

шорах \¥Н(М)>ШН(Ы)

ШН(а>р«я Значен)!»

\УН(Ь) умш глубин! дефо»

Выходные информационные данные о дефопх

Рисунок 4 Алгоритм обработки сигнала на основе вейвлет преобразований.

—♦—г=1 Змм -»-г=2 мм < г = 2 5 мм к г = 3 мм

-10 -5 0 5 10

Рисунок 5. Выходные сигналы ВТП и составляющих напряжение магнитного поля от влияния дефектов

№[(а,Ь) лин у« с*

и М! (1.ь) от афр осте \УН<а) увеличиваете! Ь глубина дефоста

—Г

В четвертой главе приводятся описание прибора ВД-89НП улучшенного при непосредственном участие автора за период с 2005 -2007 год В основу прибора положены теоретические и экспериментальные исследования, проведенные в предыдущих главах, а также разработанные технические решения

Алгоритм работа дефектоскопа представлен на рис 4 При измерении значения параметра контроля дефектоскопа работает следующим образом Автогенератор с подсоединённым к нему преобразователем постоянно генерирует сигнал собственной частоты и амплитуды Автоматическая подстройка автогенератора измерительным процессором при помощи управления измерительным цифроанапоговым преобразователем и настроечным цифроанапоговым преобразователем обеспечивает выработку дефектоскопом значений параметра контроля со скоростью 50 раз в секунду и передает их для обработки в интерфейсный процессор Измерительный процессор периодически формирует возрастающее значение кода по шинам управления для измерительного цифроаналогового преобразователя, в свою очередь измерительный цифроаналоговый преобразователь формирует на автогенераторе более высокий уровень управляющего напряжения. Автогенератор при этом формирует на входе компаратора переменное напряжение большей амплитуды При заданном уровне амплитуды на его входе, компаратор формирует на управляющем входе измерительного процессора логический сигнал подтверждения формирования значения параметра А, и в этот момент измерительный процессор передает значение кода на входе измерительного цифроаналогового преобразователя в интерфейсный процессор Структурная схема приведена на рисунке 6

Рисунок 6 Структурная схема алгоритма работы дефектоскопа На основе полученных алгоритмов и программ был усовершенствован дефектоскоп ВД-89НП, который по сравнению со старой моделбю обладает большой информативностью, улучшенным интерфейсом, позволяющие точнее определять параметры не одиночных а групп дефектов с учетом нескольких мешающих факторов Усовершенствованный дефектоскоп имеет автоматизированную настройку без комписационых образцов и блок само диагностики и подстройки в процессе контроля.

Основные результаты работах. Полученные выводы и результаты можно сформулировать следующим образом.

1. Установлено, что вейвлетное преобразование сигнала от магнитного

поля дефекта сплошности, полученное на основе стандартных вейвлетных функций (вейвлет Хаара, МНАТ - вейвлет и др.) имеет более сложный вид, чем Фурье - образ сигнала С увеличением параметров вейвлетных функций наблюдается сравнительно медленное уменьшение коэффициентов вейвлетного преобразования

2 Предложена вейвлетная функция, полученная на основе токовой модели дефекта, форма которой оптимально подходит к форме сигнала от магнитного поля дефекта сплошности

3 Получены аналитические выражения, устанавливающие зависимость величины коэффициентов вейвлетного преобразования магнитного поля дефекта сплошности от геометрических параметров дефекта и высоты измерения поля, которые хорошо согласуются с экспериментальными данными

4 Установлено, что с увеличением глубины дефекта, коэффициенты вейвлетного преобразования увеличиваются примерно по линейному закону. Интенсивность роста коэффициентов уменьшается с ростом значения масштабирующего параметра.

5 Установлено, что с увеличением ширины дефекта сплошности, коэффициенты вейвлетного преобразования возрастают не линейно после интенсивного роста в начале зависимости дальнейший рост замедляется.

6. Показано, что увеличение высоты измерения магнитного поля дефекта приводит к уменьшению значений коэффициентов вейвлетного преобразования примерно по гиперболическому закону

7. Определены закономерности изменения выходных сигналов от различных групп дефектов с учетом мешающих факторов

8 Предложены новые критерии оценки токовой модели дефекта на основе вейвлет преоброзования и получены новые алгоритмы расчета сигналов дефекта наоснове вейьот преоброзованяи

9 Разработаны научно обоснованные требования к контрольным образцам

10 Повышена эффективность вихретоковой дефектоскопии и ее метрологического обеспечения

11 Усовершенствован вихретоковый дефектоскоп ВД-89НП

12. Установлено, что погрешность от взаимного влияния близко расположенных дефектов длинной от 2 мм и более и глубины от 0 3 мм и более может достигать до 20%.

13 Исследования математических моделей и программно -алгоритмические средства на ее основе позволяют снизить погрешность определения параметров групп дефектов с учетом взаимного влияния одновременного воздействия многих мешающих дефектов до 5%

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1.ШлеинДВ Мужицкий В.Ф. Загидулин Р В Зигидулин Т.Р. Вейвлет-анализ магнитного поля дефекта сплошности в ферромагнитном изделии. Часть2. Контроль Диагностика №4 Москва 2007 г. стр34-44

2. Шлеин ДВ Мужицкий В.Ф Карабчевский В.А Кортман ЕЮ Вихретоковые дефектоскопы нового поколения. В мире неразрушающего контроля Санкт-Петербург. 2007 г стр.20-24

3 Шлеин Д В Загидулин Р В Мужицкий В Ф. Вейвлет-анализ сигнала электромагнитного дефектоскопа от дефекта сплошности в стальных изделия «Материалы 14-й ежегодной международной конференция в г Ялта 16-20 октября 2006г » стр 42-45

4. Шлеин Д В Сысоев А М, Карабчевский В А, Использование вихретокового метода контроля для диагностики нефтегазопроводов. Тезисы 5 Международной выставке и конференции Н.К. и ТД в промышленности Машиностроение-1. Москва 2006 г. стр.43

5 Шлеин ДВ, Сысоев АМ Обработка изображения для магнитно-порошкового метода дефектов труб. Тезисы 4 Международной выставке и конференции НК и ТД в промышленности. Машиностроение-1 Москва 2005 г стр 41

Подписано в печать 08 07 2007г Формат 60x84 1/16 Объем 1,0 п л Тираж 100 экз Заказ №212 Московском государственном университете приборостроения и информатики 107846 г Москва Стромынка 20