FR 2689273 A1 19931001 FR 9303752 A 19930331 La présente invention concerne un appareil de traitement de signaux pour l'évaluation de données obtenues par contrôle non destructif, notamment un contrôle de défectuosités et autres, comme un contrôle périodique du tuyau de transmission de chaleur d'un générateur de vapeur dans une installation à réacteur nucléaire. Par le passé, il a été d'une pratique générale d'effectuer un contrôle périodique du tuyau de transmis- sion de chaleur d'un générateur de vapeur dans un réacteur de type-PWR par un procédé de test par courants de Foucault. Ce procédé de test par courants de Foucault est conçu pour détecter la présence d'une fissure, d'un défaut ou de dépôts sur un objet à contrôler, par exemple un tuyau de transmission de chaleur, sur le principe suivant. Plus spécifiquement, un enroulement de détec- tion est mis en place sur l'objet à contrôler et l'en- roulement est excité avec une tension alternative. Le champ alternatif engendré à partir de l'enroulement excité passe à travers l'objet de telle sorte que des courants de Foucault sont induits dans l'objet (métal) Puisque la grandeur des courants de Foucault diffère en fonction de la matière constituant l'objet, de la présence ou de l'absence d'une fissure ou bien du dépôt d'un métal étranger, le contrôle non destructif désiré peut être effectué en mesurant la génération des courants de Foucault Les courants de Foucault sont en fait mesurés par détection d'une variation se produisant dans le courant passant dans l'enroulement de détection de telle sorte que, par analyse des don- nées mesurées, il soit possible de déterminer la condi- tion existant dans la partie mesurée de l'objet, par exemple la présence d'une fissure, d'un défaut ou bien d'un dépôt, ou bien d'un changement des pro- priétés de la matière. L'analyse et l'évaluation de telles données mesurées étaient effectuées jusqu'à maintenant par un analyste professionnel, c'est-à-dire qu'un oscilloscope était utilisé pour produire une courbe Lissajous (plan d'impédance) de l'impédance de telle sorte que la courbe résultante soit observée par l'analyste afin de déterminer, par exemple, la présence et les dimensions d'une fissure, d'un défaut ou d'un dépôt Cependant avec ce type de procédé d'évaluation, il est difficile de faire la distinction entre un signal représentant une fissure ou bien un signal représentant un dépôt quand ce signal est mélangé à du bruit et, jusqu'à présent, on utilisait un processus d'analyse faisant intervenir la ou les différences entre ou parmi les valeurs mesurées de deux ou trois fréquences de test dans un procédé de test par courants de Foucault à fréquences multiples (MFECT). Conformément au procédé MFECT, lorsqu'on effectue la cumulation des données mesurées, en addition à une fréquence principale déterminée principalement en relation avec les caractéristiques d'une sonde de contrôle et d'un objet à contrôler, au moins une fréquence secondaire différente est utilisée comme une fréquence de test et l'opération de test par courants de Foucault est effectuée en utilisant simultanément plusieurs fré- quences de test de ce genre Le processus détaillé d'éva- luation conforme à cette méthode de mesure est le sui- vant. 1) En premier lieu, en tenant compte des différentes fréquences de test, la courbe de Lissajous obtenue à partir d'un signal de mesure par rapport à la fréquence principale est observée et les signaux significatifs dépassant le niveau de bruit sont captés. 2) Pour les autres fréquences de test dif- férentes de la fréquence principale, le signal de mesure est analysé pour déterminer si les signaux significatifs cités dans le paragraphe 1) sont imputables à un défaut structural, à une déformation ou bien des dépôts sur l'objet à contrôler. 3) L'identification de la profondeur et de la dimension (grandeur planaire) du défaut est effectuée par rapport au signal déterminé comme représentant le défaut et l'identification de la grandeur de la déforma- tion ou du dépôt est effectuée par rapport au signal déterminé comme représentant la déformation ou le dépôt. Cependant avec les techniques de l'art anté- rieur qui ont été mentionnées ci-dessus, l'évaluation des données de contrôle de défectuosité qui sont obtenues par les mesures est effectuée par l'analyste individuel et en outre l'évaluation est basée seulement sur la courbe Lissajous, qui est l'indication finale des données de contrôle de défectuosité, en créant ainsi les difficultés suivantes: 1 Puisque l'évaluation est effectuée en relation seulement avec la courbe Lissajous de l'impé- dance, il est difficile de discriminer un signal de défectuosité altéré par du bruit ou bien un signal de dépôt et également il est impossible d'utiliser diverses informations contenues dans le signal mesuré (données brutes). 2 Le temps nécessaire pour l'évaluation de tous les résultats de mesure obtenus pour les diffé- rentes fréquences de test est énorme. 3 Les résultats d'évaluation sont fonctions de l'habileté et de l'expérience de l'analyste. 4 Les résultats d'évaluation dépendent égale- ment de la condition de l'analyste. Un objet principal de la présente invention est de remédier aux inconvénients précités qui sont rencontrés dans l'art antérieur et plus particulièrement un objet de l'invention est de créer un appareil de traitement de signaux qui soit capable d'évaluer automa- tiquement les données mesurées et qui soit aussi capable d'améliorer l'efficacité et la précision d'évaluation. Pour atteindre les objectifs précités, il est par conséquent prévu conformément à la présente invention un appareil de traitement de signaux qui utilise un processeur de signaux ayant une structure de réseau neural de façon à effectuer automatiquement l'analyse et l'évaluation de données de contrôle selon un mode en temps réel. Conformément à un aspect de la présente in- vention, l'appareil de traitement de signaux comprend un moyen d'entrée pour recevoir un signal mesuré qui est produit en résultat du contrôle d'un objet à mesurer par un appareil de contrôle, ainsi qu'un moyen d'évalua- tion pour analyser le signal mesuré reçu par le moyen d'entrée afin d'évaluer la condition d'apparition d'une défectuosité et/ou d'un dépôt sur l'objet à mesurer, et le moyen d'évaluation comporte un processeur de signaux ayant une structure de réseau neural et comportant plu- sieurs unités de traitement remplissant chacune des fonctions de réponse d'entrée/sortie prédéterminées individuellement ainsi que plusieurs moyens de connexion pour relier les unités de traitement l'une avec l'autre en correspondance à des caractéristiques individuelles de transmission de facteurs de pondération prédéterminés de telle sorte que les unités de traitement forment plusieurs noeuds dudit réseau neural Le processeur de signaux a une fonction d'instruction pour corriger lesdits facteurs de pondération d'une manière telle que chacune des unités de traitement reliées à un moyen de connexion associé produise une sortie optimale en réponse à une donnée d'entrée qui lui est appliquée. Conformément à une réalisation préférée de la présente invention, le processeur de signaux ayant la structure de réseau neural comporte une structure avec couches comprenant au moins une couche d'entrée et une couche de sortie et en conséquence il est prévu des réseaux neuraux du type-direct de telle sorte que les unités de traitement situées dans la couche d'entrée et les unités de traitement situées dans la couche de sortie soient liées par les moyens de connexion. Conformément à une autre réalisation préférée de la présente invention, le moyen d'entrée comprend un moyen arithmétique pour extraire un facteur en relation avec la défectuosité et/ou le dépôt sur l'objet à partir du signal mesuré reçu en provenance de l'appareil de contrôle et pour convertir ledit facteur en paramètres numériques correspondants formant des données d'entrée appliquées au processeur de signaux. L'appareil de traitement de signaux de la présente invention convient bien pour l'analyse et l'éva- luation de données mesurées provenant de l'appareil de contrôle mentionné précédemment, notamment différents appareils de contrôle non destructif comme un appareil de test par courants de Foucault, en particulier un appareil de test par courants de Foucault de fréquences multiples. Il est à noter que, sauf avis contraire, le terme "défectuosité" doit être interprété comme se rapportant à toutes les conditions anormales telles que des fissures et des criques ainsi que des déforma- tions et des modifications de la forme d'ensemble, une corrosion, etc. Conformément à la présente invention, le fait que le processeur de signaux ayant la structure de réseau neural soit utilisé pour effectuer l'évaluation de données mesurées permet d'obtenir les avantages sui- vants. 1 Le signal mesuré provenant de l'appareil de contrôle est converti paramétriquement et est utilisé comme un des signaux d'entrée appliqués au processeur de signaux, avec pour résultat que les différentes in- formations qui étaient auparavant inutilisées dans le signal mesuré peuvent être exploitées et qu'en conséquence il est possible d'effectuer l'analyse et l'évaluation désirées avec une plus grande précision que précédemment. 2 Puisque le processeur de signaux ayant la structure de réseau neural a une fonction d'instruc- tion, il est tout à fait possible qu'il possède une capacité d'analyse supérieure à celle d'un analyste professionnel en correspondance à son degré d'instruc- tion. 3 Par une automatisation de l'analyse et de l'évaluation des données mesurées, il est possible d'empêcher la production d'une erreur humaine. 4 Par automatisation de l'analyse et de l'évaluation des données mesurées, le temps d'évaluation peut être réduit considérablement par comparaison à l'opération effectuée par l'analyste. L'analyse et l'évaluation des données mesurées par le processeur de signaux ayant la structure de réseau neural peuvent être effectuées par un ordina- teur personnel et non par l'utilisation d'un gros ordina- teur exclusif de conception spéciale de sorte que, par exemple, un ordinateur personnel peut être amené sur le lieu de cumulation des données afin d'effectuer l'ana- lyse et l'évaluation des données mesurées selon un mode en temps réel. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mis en évidence dans la suite de la description, donnée à titre d'exemple non limitatif, en référence aux dessins annexés dans lesquels la Figure i montre la structure d'un appareil de trai- tement de signaux correspondant à une réalisation de la présente invention; la Figure 2 A est un schéma de principe montrant la struc- ture du réseau neural de type-direct, la Figure 2 B est une représentation schématique montrant un exemple de traitement de signaux à l'intérieur du noeud; et la Figure 3 est un schéma de principe montrant la struc- ture du réseau neural de type-interconnexion. Une réalisation de la présente invention va maintenant être décrite en référence à la Figuré 1 Sur la Figure, un appareil de traitement de signaux correspondant à la présente réalisation est désigné dans son ensemble par la référence numérique 7 L'appa- reil 7 comprend une unité arithmétique 2 servant de moyen d'entrée pour recevoir un signal mesuré provenant d'un détecteur de défectuosité par courants de Foucault 1 ainsi qu'un processeur de signaux 6 ayant une structure de réseau neural Dans cette réalisation, le processeur de signaux 6 comporte trois étages de réseaux neuraux 3, 4 et 5. L'unité arithmétique 2 effectue des opéra- tions arithmétiques pour convertir un signal mesuré d'entrée en paramètres sous la forme de valeurs numéri- ques Du fait que les paramètres sont obtenus par ces opérations arithmétiques, ils peuvent être sélectionnés sous la forme d'au moins une combinaison de différents paramètres, comme des paramètres du domaine-temps, des paramètres du domaine-fréquence et des paramètres qui sont en contraste avec les courbes Lissajous L'unité arithmétique 2 sélectionne certains des paramètres qui sont appropriés dans le but du contrôle, de préférence sous la forme d'une combinaison, et le signal mesuré est converti en valeurs numériques correspondant aux paramètres sélectionnés Le signal de données qui est produit par l'unité arithmétique 2 est appliqué comme signal d'entrée au processeur de signaux 6 ayant la structure de réseau neural. Les méthodes spécifiques de conversion des trois types de paramètres en valeurs numériques en rela- tion avec les opérations arithmétiques de l'unité arith- métique 2 sont par exemple les suivantes 1 Paramètres du domaine-temps Par rapport à ses composantes de variation dans le temps, la donnée mesurée est convertie en valeurs numériques sous forme de paramètres en concordance avec les résultats, comme la différentielle de temps ou le coefficient de corrélation du signal mesuré. 2 Paramètres du domaine-fréquence Par rapport à la nature de ses composantes de fréquence, la donnée mesurée est convertie en valeurs numériques sous forme de paramètres en concordance avec les résultats d'une analyse de Fourier ou analogue. 3 Paramètres en contraste avec une courbe Lissajous: L'aire d'une surface fermée définie par une courbe Lissajous, les angles de phase des ondes ou ana- logues imputables aux données mesurées sont convertis en valeurs numériques sous forme de paramètres. En outre, dans la présente réalisation, le processeur de signaux 6 ayant une structure de réseau neural comprend des premier, second et troisième réseaux neuraux 3, 4 et 5 Ce processeur de signaux 6 peut être réalisé au moyen d'un logiciel en utilisant un ordinateur personnel existant et en conséquence il est possible de transporter cet ordinateur personnel jusque sur le lieu de collecte des données afin d'effectuer une analyse de données en temps réel. Les réseaux neuraux 3, 4 et 5 sont identiques en construction de base et cette construction de base va maintenant être décrite. Le réseau neural mentionné ci-dessus est un modèle d'un système de traitement de signaux simulant les neurones d'un être humain et, dans ce modèle, plu- sieurs unités de traitement de signaux correspondant aux neurones sont interconnectées avec des facteurs de pondération donnés Par exemple, un réseau neural de type-direct ayant la structure de couches la plus simple est agencé comme indiqué à titre d'exemple sur la Figure 2 A Chacune des différentes unités de traitement u 1, u 2, u 9 correspond à un des noeudsdans le réseau. En conséquence, dans la description qui va suivre, les termes "unité de traitement" et "noeud" sont considérés comme étant synonymes l'un de l'autre. Sur la Figure 2 A, le réseau neural 3 ( ou 4 ou 5) a par exemple une structure à trois couches, comprenant une couche d'entrée 9, une couche intermédiai- re 10 et une couche de sortie 11, et les couches sont composées de plusieurs noeuds 8 ( ul, u 2, ui 9) Dans ces couches, les noeuds 8 sont interconnectés par des moyens de liaison ayant des caractéristiques de transfert correspondant à des facteurs de pondération prédéterminés W ( qui seront décrits dans la suite) Avec ce type de réseau neural, le nombre de noeuds 8 dans la couche d'entrée 9 est déterminé en correspondance au nombre de classes de signaux d'entrée convertis paramétriquement et également le nombre de noeuds 8 dans la couche de sortie Il est déterminé en correspondance au nombre de classes de signaux de sortie (le nombre de données à sortir) D'autre part, le nombre de couches et le nombre de noeuds 8 sont tous deux variables en ce qui concerne la couche intermédiaire 10. Le traitement de signaux dans chaque noeud 8 est mis en évidence schématiquement sur la Figure 2 B Plus spécifiquement, comme indiqué par l'équation suivante ( 1), les signaux d'entrée (Il I 2 In) provenant de la couche précédente ( la couche située du côté d'entrée) sont respectivement multipliés par les facteurs de pondération (Wi, W 2, Wi, Wn) correspondant à la couche précédente et la somme totale Z Wi x Ii de ces valeurs d'entrée pondérées est détermi- née Ensuite une valeur de seuil H est soustraite de la somme totale de façon à déterminer la valeur de X X = ú wi x i Hi ( 1) La valeur de X est substituée par exemple dans une fonction sigmoide non linéaire f(X), comme cela est indiqué dans l'Equation ( 2), de façon à obtenir une sortie 0. J o = f(X) = {l + tg-1 (X/u)} /2 ( 2) J Il est à noter que la fonction de réponse des noeuds 8 n'est pas toujours limitée à la fonction sigmoide mentionnée ci-dessus et que toute autre fonction peut être utilisée. Lorsque le processeur de signaux 6 ayant une telle structure de réseau neural est utilisé, son fonctionnement dans un mode d'instruction est d'abord exécuté Dans la présente description, ce qu'on entend par le mot "instruction" consiste dans un ajustement des facteurs de pondération Wij entre les noeuds et les valeurs de seuil H de faaçon que le rôle du système J de traitement d'informations soit rempli Une méthode spécifique d'instruction est telle qu'un grand nombre de données appariées correspondant à des entrées connues (questions) et à des sorties (réponses) soient préparées et que les facteurs de pondération W 1 et les valeurs il de seuil H entre les noeuds soient ajustés et déter- minés d'une manière telle que les relations entre les entrées et les sorties du processeur coïncident avec les relations connues mentionnées précédemment en ce qui concerne toutes les paires de données d'entrée et de sortie. Une fois que l'instruction a été terminée, les réseaux neuraux 3 à 5 du processeur de signaux 6 opèrent par "intelligence" de telle sorte qu'une sortie (réponse) soit produite en résultat d'un calcul dans chaque noeud en réponse à une ou plusieurs entrées incon- nues (question(s)) De cette manière, dans chacun des réseaux neuraux 3 à 5, les noeuds 8 effectuent un traite- ment parallèle et le processus de passage des entrées aux sorties est effectué par de simples opérations arith- métiques, ce qui augmente ainsi la vitesse de traitement. Egalement les réseaux neuraux qui ont terminé l'instruc- tion peuvent être soumis à une autre instruction pendant leur utilisation (cela a pour effet d'ajuster les fac- teurs de pondération et les valeurs de seuil aux valeurs plus optimales) et la capacité d'évaluation peut être progressivement améliorée en réponse à des résultats répétés de performances réelles. Bien que les réseaux neuraux du type-direct intervenant dans la structure à couches aient été décrits suffisamment, un modèle d'interconnexion, qui est plus proche d'un système nerveux humain ou d'un système de traitement de signaux avec réseaux neuraux du type-inter- connexion (Figure 3) a été conçu et ce système peut être utilisé pour évaluer un signal mesuré Alors que, dans le réseau neural de type-direct de la Figure 2, l'interconnexion est établie seulement entre les couches respectives et les noeuds situés dans la même couche ne sont pas interconnectés, au contraire dans le réseau neural du type-interconnexion, les noeuds sont inter- connectés tridimensionnellement comme indiqué sur la Figure 3. A nouveau en référence à la Figure 1, les signaux de données convertis paramétriquement par l'unité arithmétique 2 sont d'abord appliqués au premier réseau neural 3 Dans le premier réseau neural 3, les signaux de données sont soumis à la discrimination d'une défec- tuosité (ici des défauts, des criques, etc, de l'objet sont appelés des défectuosités, pour les distinguer de déformations), des déformations ( y compris la clas- sification de dimensions) et des dépôts (y compris la classification de cuivre et de magnétite (Fe 304)) et les résultats sont sortis Parmi les sorties du premier réseau neural 3, les signaux discriminés comme représen- tant une défectuosité sont ensuite appliqués au second réseau neural 4 o la défectuosité est évaluée quantita- tivement L'évaluation quantitative de la défectuosité fait intervenir la classification de directions circon- férentielle ou axiale et de surfaces intérieure ou exté- rieure ainsi que l'identification de dimensions et de profondeurs de la défectuosité et les résultats sont sortis. Egalement les signaux de données discriminés comme étant faibles en ce qui concerne le rapport S/N (rapport signal-sur-bruit) et difficiles à discriminer par le second réseau neural 4 sont appliqués au troisième réseau neural 5 qui a pour fonction de séparer le bruit de telle sorte que la défectuosité soit évaluée quanti- tativement Egalement, si ces signaux de données sont déterminés comme étant difficiles à discriminer dans le troisième réseau neural 5, un signal de gris est produit par ce troisième réseau neural 5 Lorsque le signal de gris est engendré, l'évaluation est effectuée en correspondance à une comparaison entre la discrimina- tion par l'analyste expert et la discrimination par le processeur de signaux 6. Les inventeurs ont réalisé un appareil de traitement de signaux ayant la structure mentionnée ci-dessus et incorporé dans un ordinateur personnel (sa dàignation commerciale est PC-9801, NEC Corporation), de f açon à effectuer l'évaluation de données de contrôle de défectuosité et les paramètres optimaux ont été ensui- te déterminés respectivement pour les premier, second et troisième réseaux neuraux 3, 4 et 5 Ensuite, en utilisant comme données d'instruction un total de ving quatre paires de données (ensembles d'entrées et de sorties) se rapportant à douze défectuosités, quatre déformations, quatre dépôts de cuivre et quatre dépôts de magnétite, le système a opéré dans un mode d'instruc- tion et les facteurs de pondération W ainsi que les valeurs de seuil H entre les noeuds respectifs ont été ajustés de façon optimale. Ensuite, un contrôle de défectuosités a été effectivement réalisé sur un échantillon à tester (le tuyau de transmission de chaleur d'un générateur de vapeur) et les signaux mesurés résultants provenant du détecteur de défectuosités 1 ont été évalués par l'appareil de traitement de signaux Il en est résulté qu'on a obtenu cent pour cent de réponses correctes pour un total de dix défectuosités, déformations et dépôts comme indiqué dans la suite Egalement le temps nécessaire pour l'évaluation a été inférieur à 1 seconde pour chacune des données d'entrée. 1 Une défectuosité jusqu'à une profondeur de 80 % de l'épaisseur dans la direction circonférentielle de la surface intérieure de l'échantillon. 2 Une défectuosité jusqu'à une profondeur de 80 % de l'épaisseur dans la direction circonférentiel- le de la surface extérieure d'échantillon. 3 Une défectuosité jusqu'à une profondeur de 80 % de l'épaisseur dans la direction axiale de la surface intérieure d'échantillon. 4 Une défectuosité jusqu'à une profondeur de 80 % de l'épaisseur dans la direction axiale de la surface extérieure d'échantillon. Une déformation A dans la surface exté- rieure d'échantillon. 6 Une déformation B dans la surface extérieu- re d'échantillon ( qui a été différente en dimension de la déformation A). 7 Un dépôt de cuivre A sur la surface exté- rieure de l'échantillon. 8 Un dépôt de cuivre B sur la surface exté- rieure de l'échantillon ( qui a été différent en dimension du dépôt A). 9 Un dépôt de magnétite A sur la surface extérieure de l'échantillon. Un dépôt de magnétite B sur la surface extérieure d'échantillon ( qui a été différent en dimension du dépôt A). Il est à noter que, alors que dans la réali- sation mentionnée ci-dessus le processeur de signaux 6 comprend les trois réseaux neuraux 3, 4 et 5, il est inutile de préciser qu'un seul réseau neural peut être utilisé pour effectuer l'évaluation des données mesurées. En outre, l'appareil de traitement de signaux de la présente invention est applicable à l'analyse et l'éva- luation de données mesurées par un autre processus de contrôle non destructif que le contrôle de défectuosités par courants de Foucault. REVENDICATIONS 1 Un appareil de traitement de signaux pour évaluer des données de contrôle, comprenant un moyen d'entrée ( 2) pour recevoir, en provenance d'un appareil de contrôle ( 1), un signal mesuré produit en résultat du contrôle d'un objet à contrôler à l'aide dudit appa- reil de contrôle ( 1), et un moyen d'évaluation ( 6) pour analyser ledit signal mesuré reçu par ledit moyen d'entrée afin d'évaluer un état d'apparition d'une défectuosité et/ou d'un dépôt sur ledit objet, caractérisé en ce que ledit moyen d'évaluation ( 6) comprend des processeurs de signaux ( 3, 4, 5) ayant une structure de réseau neural et comprenant plusieurs unités de traitement ( 8, uli u 2 u 9), remplissant chacune des fonctions de réponse d'entrée/sortie prédéterminées individuellement et plu- sieurs moyens de liaison (WI, Wi, W n) pour relier lesdites unités de traitement l'une avec l'autre avec des caractéristiques de transfert individuel correspon- dant à des facteurs de pondération prédéterminés (Wij) de façon que plusieurs noeuds du réseau neural soient formés par lesdites unités de traitement, et en ce que lesdits processeurs de signaux ( 3, 4, 5) ont une fonction d'instruction pour corriger lesdits facteurs de pondéra- tion (W ij) d'une manière telle que chacune desdites unités de traitement produise à sa sortie un signal optimal en réponse à une donnée d'entrée qui lui est appliquée. 2 Un appareil de traitement de signaux selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits pro- cesseurs de signaux ( 3, 4, 5) ont une structure à couches comprenant au moins une couche intérieure ( 9) et une couche extérieure ( 10) et en ce que les unités de traite- ment ( 8, u 1,u 2, u 9) situées dans ladite couche d'entrée ( 9) et les unités de traitement ( 8, uai u 2, u 9) situées dans ladite couche extérieure ( 10) sont respectivement liées par lesdits moyens de liaison pour former un réseau neural de type-direct (Figure 2). 3 Un appareil de traitement de signaux selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit moyen d'entrée comprend un moyen arithmétique ( 2) pour extraire dudit signal mesuré un facteur se rapportant à une défec- tuosité et/ou un dépôt sur ledit objet et pour le con- vertir en valeurs numériques sous forme de données d'en- trée auxdits processeurs de signaux ( 3, 4, 5).