涡流检测技术在航空航天、核工业、石油化工、机械制造等领域应用广泛。本文结合国家自然科学基金项目,围绕板状导电结构缺陷识别和定量化检测开展理论和实验研究,提出了基于远场涡流和常规涡流的复合式涡流检测方法,研究复合式检测系统正向场量数值建模、检测信号与被测材料间映射关系建立、反向缺陷类型判定及尺寸参数预估等关键技术,自主设计研发了新型的复合式涡流检测设备,实现了板状导电结构不同深度缺陷的有效检测,完成了实验验证。主要研究工作和创新点如下：1.针对板状导电结构表面、亚表面和深层缺陷检测的实际需求,提出了平板远场和常规涡流双模复合式检测方法。利用电磁数值技术,研究平板导体检测系统中涡流、能量、磁力线、磁通密度等电磁场量的分布机理与变化特性。计算求解对应不同检测参数的各类电磁场量分布变化形式,分析总结复合式检测系统中被测导体板材质属性、板中缺陷位置、形状等参数对系统中关键电磁场量分布及其变化的影响规律。研究表明利用电磁场量叠加与相位滞后特性的双模复合式板材检测方式可提高系统的表层缺陷检测精度和深层缺陷检测能力,场量分析结果验证了对板状导体材料进行复合式涡流检测的可行性,为检测系统研发和缺陷参数定量化分析奠定了理论基础。2.研究了平板远场／常规复合式涡流检测信号特征,建立了探头检测值与被测材料属性、激励频率、提离距离、缺陷形状、位置、尺寸等关键因素间的映射关系。研究结果表明,综合两类不同涡流检测信号有助于提高系统的缺陷检出及缺陷位置判定能力,利用常规涡流探头阻抗信号中电阻和电感分量对缺陷不同方向尺寸变化具有不同敏感性的特点可提高系统对缺陷尺寸参数的反演精度。研究的涡流检测信号变化规律与涡流电磁场量分析结果吻合,检测信号响应特性规律的研究可为系统开发和缺陷反演推算工作提供正向指导。3.针对无损检测中板状导电结构缺陷类型辨别与缺陷尺寸预估的检测需求,根据探头检测值与缺陷参数间的内在关联与映射关系,利用双模检测信号的互补特性,提出了基于支持向量机和广义回归神经网络技术的复合式涡流检测反演方法。采用群智能算法对分类和回归模型中相关参数进行优化,实现了小样本条件下板状导电结构表层与深层缺陷类型的有效判定和缺陷参数的定量评估。4.研究开发了综合平板远场涡流与常规涡流技术的复合式涡流检测系统。系统采用复合激励方式,同步采集和处理探头双模检测信号,有效克服了单一检测方法深层缺陷检测信号响应微弱或缺陷位置识别不精确等的局限性。系统可实现板状导电结构表层、下表层缺陷的同步扫描检测。相比于常规涡流,复合式系统大大拓宽了平板导体的缺陷可测范围,对导体板中深层缺陷的检测能力与报道的国外远场涡流系统相当,具有重要的工程应用价值。