專利名稱：：一種金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種金屬管內(nèi)堆積物檢測(cè)和評(píng)定方法及所用裝置，屬于管道內(nèi)部無(wú)損檢測(cè)
技術(shù)領(lǐng)域：
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背景技術(shù)：
：隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，各種金屬管道及設(shè)備日益增加。為確保其安全運(yùn)行，要求經(jīng)常進(jìn)行檢查。由于管道和設(shè)備作業(yè)環(huán)境的限制，很難直接進(jìn)行內(nèi)部檢查，由此導(dǎo)致各種安全事故，如火電廠機(jī)組在停機(jī)或啟動(dòng)過(guò)程中，因鍋爐爐管內(nèi)壁氧化皮與鋼基體熱膨脹系數(shù)不同，氧化皮剝落堵塞導(dǎo)致管子流通面積減少，使?fàn)t管下彎頭長(zhǎng)期處于超溫狀態(tài)，造成鍋爐爆管事故。因此，迫切需要采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)彎管內(nèi)部堆積物進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)及評(píng)定。目前，檢測(cè)金屬管道內(nèi)堆積物的方法大致有兩種一種是利用射線檢測(cè)法，因金屬管和管內(nèi)堆積物是結(jié)構(gòu)完全不同的兩種物質(zhì)，當(dāng)進(jìn)行射線透照時(shí)，它們對(duì)射線的吸收劑量是不同的，因此會(huì)在底片上反映出堆積物的堆積狀態(tài)。利用射線照像的方法較直觀，但其靈敏度低，對(duì)于數(shù)量較少的堆積物難于從圖像上辨別確定，尤其當(dāng)管壁厚度增大時(shí)問(wèn)題更突出，容易發(fā)生漏檢。對(duì)于仍然附著在管壁上的薄層，特別是均勻的覆層，射線探傷方法幾乎無(wú)法檢測(cè)。同時(shí)受到使用射線放射危害性限制，射線探傷檢測(cè)方法影響其它檢修工作，不利于縮短檢修工期，影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，并且受檢測(cè)空間限制，難于實(shí)現(xiàn)全面檢測(cè)。另一種是工業(yè)內(nèi)窺鏡法，可有效地進(jìn)行管道及設(shè)備的診斷和預(yù)知故障，獲得管道內(nèi)部真實(shí)的視頻影像或圖像檢測(cè)信息，較射線檢測(cè)法準(zhǔn)確、直觀。但是受管道結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度及管徑尺寸限制，內(nèi)窺鏡無(wú)法檢測(cè)到每個(gè)部位；對(duì)于沒(méi)有內(nèi)窺鏡進(jìn)入通道的還需要割管檢測(cè)，屬有損檢測(cè)范疇。
發(fā)明內(nèi)容為彌補(bǔ)傳統(tǒng)的射線檢測(cè)及內(nèi)窺鏡檢測(cè)法的不足，本發(fā)明提供了一種金屬?gòu)澒軆?nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，并提供了該方法所用的裝置，采用該方法和裝置能有效解決金屬管內(nèi)部，特別是金屬?gòu)澒軆?nèi)部因存在堆積物而導(dǎo)致的設(shè)備故障或安全事故問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是一種金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，其具體步驟如下1)用激勵(lì)裝置敲擊金屬管的激勵(lì)部位，激勵(lì)出能反映出結(jié)構(gòu)本體的脈沖響應(yīng)特性的聲波；2)用傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡將激勵(lì)出的聲波信號(hào)傳出并采集；3)采集軟件錄制聲音，并存入計(jì)算機(jī)；4)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析，計(jì)算出小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值這些特征參數(shù)；5)將特征參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)管內(nèi)是否有堆積物進(jìn)行定性和定量，并根據(jù)定量結(jié)果評(píng)定管內(nèi)堵塞程度。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)識(shí)別的具體步驟是l)采集訓(xùn)練樣本，包括時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間、頻譜圖最大共振頻率幅值和/或小波包分析的各頻段能量值和堵塞程度；2)構(gòu)造并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將步驟l)中的樣本數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)造好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定好訓(xùn)練參數(shù)后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練的均方誤差達(dá)到要求時(shí)訓(xùn)練將自動(dòng)終止；3)采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷測(cè)試，即輸入待測(cè)管的特征參數(shù)，即可得到金屬管內(nèi)堵塞程度。本發(fā)明還提供了上述金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法所用的裝置，該裝置包括激勵(lì)裝置、傳聲器、帶數(shù)據(jù)采集卡的計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)內(nèi)安裝有用于信號(hào)錄制的采集軟件、用于對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析并計(jì)算特征參數(shù)的信號(hào)處理軟件和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)，傳聲器固定于金屬管上，傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡分別與計(jì)算機(jī)主機(jī)相連。由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明所述的金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法為聲振檢測(cè)方法，是一種通過(guò)激勵(lì)被測(cè)試件產(chǎn)生機(jī)械振動(dòng)(聲波)，測(cè)量其振動(dòng)的聲音信號(hào)特征來(lái)對(duì)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行判定的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)。由于目前計(jì)算機(jī)及信號(hào)處理技術(shù)已得到飛速發(fā)展，因此用聲振法檢測(cè)和評(píng)定金屬管內(nèi)堆積物的科學(xué)性和準(zhǔn)確性可達(dá)到很高水平。本發(fā)明提供的金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下的主要優(yōu)點(diǎn)(1)能夠快速判定金屬管，包括金屬?gòu)澒軆?nèi)是否有堆積物，并定量評(píng)定管內(nèi)堵塞程度。(2)不受檢測(cè)空間限制，無(wú)需破壞管道，優(yōu)于射線檢測(cè)法和內(nèi)窺鏡法。(3)操作簡(jiǎn)便，檢測(cè)準(zhǔn)確，有效解決了金屬?gòu)澒軆?nèi)部因存在堆積物而導(dǎo)致的設(shè)備故障或安全事故問(wèn)題，實(shí)用性強(qiáng)，前景廣闊。圖1為本發(fā)明提供的檢測(cè)裝置的示意圖。圖2為本發(fā)明所述的激勵(lì)部位示意圖。圖3為本發(fā)明所述的利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷管內(nèi)堵塞程度的流程圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，但本發(fā)明并不局限于所提供的實(shí)施例。實(shí)施例均以目前難于檢測(cè)的金屬?gòu)澒転楸粶y(cè)對(duì)象。實(shí)施例l:如圖1所示，本發(fā)明提供的檢測(cè)裝置包括激勵(lì)裝置l、傳聲器2、帶數(shù)據(jù)采集卡的計(jì)算機(jī)3，計(jì)算機(jī)3內(nèi)安裝有用于信號(hào)錄制的采集軟件、用于對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析，并能計(jì)算小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值這些特征參數(shù)的信號(hào)處理軟件和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)。傳聲器2固定于金屬?gòu)澒苌希挥诼暡ǖ恼蛉肷湮恢?，傳聲?和數(shù)據(jù)采集卡分別與計(jì)算機(jī)主機(jī)相連。為能激勵(lì)出反映金屬?gòu)澒軆?nèi)結(jié)構(gòu)本體的脈沖響應(yīng)特性的聲波，本實(shí)施例1中激勵(lì)裝置可采用鋼制錘頭。金屬管上的激勵(lì)部位應(yīng)是彎管易堵塞部位，優(yōu)先選擇金屬管道下彎頭的下方部位A，如果檢測(cè)空間受限，可選擇下彎頭側(cè)面B或上方部位C激勵(lì)(見(jiàn)圖2)。實(shí)施例2:用實(shí)施例1的檢測(cè)裝置對(duì)金屬?gòu)澒軆?nèi)堆積物進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)定的具體步驟如下1)用鋼制錘頭敲擊金屬?gòu)澒艿南路讲课籄，激勵(lì)出能反映出結(jié)構(gòu)本體的脈沖響應(yīng)特性的聲波；2)用傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡將激勵(lì)出的聲波信號(hào)傳出并采集；3)用采集軟件錄制聲音，并存入計(jì)算機(jī)；4)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析，計(jì)算出小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值這些特征參數(shù)；5)將特征參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)管內(nèi)是否有堆積物進(jìn)行定性和定量，并根據(jù)定量結(jié)果評(píng)定管內(nèi)堵塞程度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)識(shí)別的流程圖見(jiàn)圖3，其具體步驟如下1)采集訓(xùn)練樣本包括時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間，頻譜圖最大共振頻率幅值，小波包分析的各頻段能量值和堵塞程度。2)構(gòu)造并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將步驟l)中的樣本數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)造好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定好訓(xùn)練參數(shù)后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練的均方誤差達(dá)到要求時(shí)訓(xùn)練將自動(dòng)終止。3)采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷測(cè)試，即輸入待測(cè)管的特征參數(shù)，就能從輸出向量值得到相應(yīng)的管內(nèi)堵塞程度。本發(fā)明中構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性映射。所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)可以利用現(xiàn)有的MATLAB軟件平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)，只要輸入待測(cè)管的特征參數(shù)，就能從輸出向量值得到相應(yīng)的管內(nèi)堵塞程度。本發(fā)明中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)能采用小波包分解得到的各個(gè)頻段的能量值、時(shí)域分析得到的時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜分析得到的頻譜圖最大共振頻率幅值作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別，小波包分解得到的各個(gè)頻段的能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間、頻譜圖最大共振頻率幅值這三種特征參數(shù)可分別用于診斷識(shí)別，也可在運(yùn)用小波包分解得到的各個(gè)頻段的能量值作為特征參數(shù)來(lái)進(jìn)行診斷識(shí)別的基礎(chǔ)上綜合以時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別和/或以頻譜圖最大共振頻率幅值作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別，達(dá)到提高精度的目的。本實(shí)施例僅以小波包分解得到的各個(gè)頻段的能量值作為特征參數(shù)為例用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)進(jìn)行診斷識(shí)別。本發(fā)明中，以3層小波包分解后的8個(gè)頻帶能量作為輸入節(jié)點(diǎn)；以管道堵塞程度管道暢通、少量堵塞、堵塞較多、嚴(yán)重堵塞為輸出節(jié)點(diǎn)組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)輸出節(jié)點(diǎn)的選擇見(jiàn)下表。<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本為已知堵塞狀態(tài)的一組數(shù)據(jù)，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，設(shè)定好訓(xùn)練樣本輸入向量與對(duì)應(yīng)的輸出向量后，在MATLAB中運(yùn)行程序，BP網(wǎng)絡(luò)采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法，將trainlm作為訓(xùn)練函數(shù)，訓(xùn)練時(shí)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到設(shè)定的精度后自動(dòng)停止，最后采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)待測(cè)樣本進(jìn)行測(cè)試。本實(shí)施例的具體數(shù)據(jù)如下采用已知堵塞程度的30組來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，測(cè)試采集到的未知堵塞程度的12組信號(hào)。用于訓(xùn)練的30組數(shù)據(jù)為30.049518.417914.62179.6041.21072.246512.83843.0631;28.212416.924318.60379.31831.15452,211116,95033.1863;30.672918,573615.40319.31681.24112.240513.75392.841;31,519916.14558.61637.48011.05471.85897.20092.0322;29.309816.69320.5389.13041.15162.164818.79143.1577;33.101416.96485.81636.80131.0621.75883.97241.7494;34.164415.43859.82817.18210.97691.75128.50372.0858;23,614612,01599.60937.24660,87231,69288.31762,6076;22.116311.35112.13976.71170細(xì)81.5488112.566;22.762411.688212.55727.91920.89461.767111.20592.9013;22,72711,61210.92727.11390駕21.70659.79392.4573;21.666711.11311.0957.38570.8681.6949.90332.7154;19.086511.811710.62258.82180.84112,04329.39543.0273;22.401811.664310.76647.18070.89291.71299.60132.6466;18.49659.32416.8944.99530.69711.20595.93031.7506;20.654311.29438.62745.85140.84241.41297.46312.019;20.375611.4827.93295.99920,81061.43816.60952.1217;18.74839.92088.6265.61660.76241.29357,59422.045;19.451210.53638.86855.28790,77181.32147.9413l細(xì)5;20扁910.79217.85095.48410.81831.39396.77762扁8;19.44311.16177.65685.08710.76421.33346.51871,7238;17.18749.80518.87574,57280.72671.13477.88381.7536;16.95469.53537.67425.20760.74761,23786.74841.9521;16.18749.27677.52924.75480.70981.21156.65991.7472;16.68729.47246.31184.8350.70021.14735.33641.6791;17.52610.02797.24325.270.73971.26016.27071.8005;16.28979.27276.46174.94210.68021.17125.54271.6939;16.39959.08217.49744.97870.71131,17756.69921.7883;18.741410.42556.8155.09670.77711.1915.66541.6386;16.83149.62736.95084.2450.69771.05315.97241.5462用于測(cè)試的12組數(shù)據(jù)為29.622717.680119.465510.26751.23342.432617.61773.5355;31.517718.69815.78079.86321.24862.367114.0713.2618;29.76618.083216.47859.52381.22752.28814.80593,2531;26.216213.951710.38127.16660.95721.67618.96092.5129;8<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>結(jié)果分析:將得到的結(jié)果與試驗(yàn)時(shí)管道中的實(shí)際狀態(tài)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，第四組試驗(yàn)診斷錯(cuò)誤，實(shí)際情況為"少量堵塞"，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤判為"暢通"。其他狀態(tài)得到的結(jié)果都和實(shí)際相符。由此可知本發(fā)明方法的診斷識(shí)別精度是很高的。本發(fā)明還可分別單獨(dú)以時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間或頻譜圖最大共振頻率幅值作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別，但試驗(yàn)證明這兩者的診斷識(shí)別精度沒(méi)有以小波包分解得到的各個(gè)頻段的能量值作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別的精度高。通過(guò)試驗(yàn)可知，在運(yùn)用小波包分解得到的各個(gè)頻段的能量值作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別的基礎(chǔ)上綜合以時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別和/或以頻譜圖最大共振頻率幅值作為特征參數(shù)進(jìn)行診斷識(shí)別，可提高診斷識(shí)別精度。權(quán)利要求1.一種金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，其具體步驟如下1)用激勵(lì)裝置敲擊金屬管的激勵(lì)部位，激勵(lì)出能反映出結(jié)構(gòu)本體的脈沖響應(yīng)特性的聲波；2)用傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡將激勵(lì)出的聲波信號(hào)傳出并采集；3)用采集軟件錄制聲音，并存入計(jì)算機(jī)；4)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析，計(jì)算出小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值這些特征參數(shù)；5)將特征參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)管內(nèi)是否有堆積物進(jìn)行定性和定量，并根據(jù)定量結(jié)果評(píng)定管內(nèi)堵塞程度。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，其特征在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)識(shí)別的具體步驟是l)采集訓(xùn)練樣本，包括小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值和堵塞程度；2)構(gòu)造并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將步驟l)中的樣本數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)造好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定好訓(xùn)練參數(shù)后對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練的均方誤差達(dá)到要求時(shí)訓(xùn)練將自動(dòng)終止；3)采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷測(cè)試，即輸入待測(cè)管的特征參數(shù)，即可得到金屬管內(nèi)堵塞程度。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，其特征在于堵塞程度分為管道暢通、少量堵塞、堵塞較多和嚴(yán)重堵塞四個(gè)級(jí)別。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，其特征在于激勵(lì)部位為金屬管易堵塞部位。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法，其特征在于激勵(lì)部位為金屬管道下彎頭的下方部位。6.—種權(quán)利要求1所述金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法所用的裝置，包括激勵(lì)裝置、傳聲器、帶數(shù)據(jù)采集卡的計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)內(nèi)安裝有用于信號(hào)錄制的采集軟件、用于對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析并計(jì)算特征參數(shù)的信號(hào)處理軟件和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)，傳聲器固定于金屬管上，傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡分別與計(jì)算機(jī)主機(jī)相連。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于激勵(lì)裝置為鋼制錘頭。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于傳聲器位于聲波的正向入射位置。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于所述特征參數(shù)包括小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值。全文摘要本發(fā)明提供了一種金屬管內(nèi)堆積物的檢測(cè)和評(píng)定方法及裝置，該方法的具體步驟是1)用激勵(lì)裝置敲擊金屬管的激勵(lì)部位，激勵(lì)出能反映出結(jié)構(gòu)本體的脈沖響應(yīng)特性的聲波；2)用傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡將激勵(lì)出的聲波信號(hào)傳出并采集；3)用采集軟件錄制聲音，并存入計(jì)算機(jī)；4)對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波包分析、時(shí)域分析和/或頻譜分析，計(jì)算出小波包分析的各頻段能量值、時(shí)域信號(hào)持續(xù)時(shí)間和/或頻譜圖最大共振頻率幅值這些特征參數(shù)；5)將特征參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家診斷系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別，對(duì)管內(nèi)是否有堆積物進(jìn)行定性和定量，并根據(jù)定量結(jié)果評(píng)定管內(nèi)堵塞程度。所用裝置包括激勵(lì)裝置、傳聲器、帶數(shù)據(jù)采集卡的計(jì)算機(jī)，傳聲器固定于金屬管上，傳聲器和數(shù)據(jù)采集卡分別與計(jì)算機(jī)主機(jī)相連。文檔編號(hào)F17D5/00GK101509604SQ200910061210公開(kāi)日2009年8月19日申請(qǐng)日期2009年3月20日優(yōu)先權(quán)日2009年3月20日發(fā)明者李曉紅,郭慧英申請(qǐng)人:武漢大學(xué)