海底石油管道检测技术是目前国际无损检测领域的研究热点。漏磁检测技术因其所具有的优点一直受到管道检测专家和学者的高度重视，它是利用磁场和缺陷的相互作用来进行工作的。漏磁检测信号可以提供直观和大量的信息，准确检测出物体中的缺陷，并确定其位置、大小和性质。信号处理和缺陷识别技术是海底管道漏磁检测系统中最关键的技术之一，它是海底管道安全状况评估和修理的主要依据，本论文对此进行了研究。 根据管道漏磁检测的工作原理，设计了应用漏磁技术的海底管道模拟样机硬件系统和软件系统总体方案。基于电磁学计算理论，应用磁畴分析对管道铁性物质及漏磁场特性进行了研究，其中重点研究了铁性物质的磁化过程、漏磁场的磁化方式、磁化工作点等。提出了基于解析法的点偶极子、线偶极子和面偶极子管道缺陷理论模型，并分别以有限长矩形缺陷、无限长矩形缺陷和锥型缺陷为例做出了相应的解析法漏磁场分布研究。同时从漏磁场的数值分析理论出发，建立了管道缺陷的有限元分析模型，结合Ansys分析软件对有限元分析在管道漏磁中的应用作了具体研究。针对海底管道漏磁检测实际工况和实验实研究的需要，设计研制了海底管道模拟样机装置和漏磁在线管道台架系统。 信号的预处理水平直接关系到管道漏磁数据压缩效果和缺陷识别的精度。对漏磁检测信号的特性进行了分析，并根据我国国标GB-T12606-90对钢管漏磁探伤方法的规定利用实验室加工和Ansys仿真的方法建立了一些缺陷样本数据库以供漏磁信号处理使用。详细阐述了应用插值法去除坏道信号的影响以及为提高精度对漏磁纵向信号和周向信号的插值，分析了应用中值滤波、自适应去噪、小波滤波等去除管道漏磁检测中的畸异点、材料噪声和系统噪声的过程。同时也研究了漏磁信号特征有关影响因素如缺陷的尺寸参数、传感器探头提离值、检测装置移动速度的变化、温度压力变化等，得到了具有重要参考价值的各种因素对漏磁检测的影响规律，为相关补偿、分析及评估提供了理论依据和指导。 针对管道漏磁数据压缩既要有较高的压缩比又必须满足足够的保真度的要求下，提出了一种不影响管道缺陷数据分析结果的大容量高保真数据压缩算法。通过分析漏磁检测数据工况要求，利用一阶差分法和动态阈值法对漏磁检测信号进行重要区域块的划分，以DPCM算法为例分析了各种压缩算法的优缺点，提出了对漏磁检测中的缺陷数据(包括腐蚀、裂缝、裂纹等)采用Huffman算法进行无损压缩，对健康数据和非缺陷数据(包括阀门、三通、套管等)利用小波多分辨率多尺度的特点，改进常用的多分辨率小波压缩算法，采用基于整数小波变换和多级树集合编码的数据有损压缩方法压缩，并对相应的数据压缩仿真结果及性能进行了分析。本论文也探讨了多节点去冗余技术在海底管道漏磁检测数据压缩中的应用。数据压缩实验部分基于FPGA设计了数据压缩硬件电路，编制了海底管道漏磁检测数据压缩和解压缩软件包，该软件包可以有效地对漏磁数据进行大容量高保真的压缩，节省了海底管道漏磁检测存储器空间，提高了漏磁信号后续处理的速度和精度。 论文研究了管道漏磁检测缺陷定量分析和缺陷评价问题，分别提出了基于磁偶极子的缺陷定量识别和一种高效快速的基于插值法的缺陷识别方法。利用非线性自回归滑动NARMAX模型对漏磁识别问题进行建模，本论文提出了神经网络管道漏磁缺陷识别系统，并通过实验和仿真的方法建立了缺陷特征样本库和测试库。在利用神经网络进行识别时，首先采用BP神经网络对其进行了二维重构，并在此基础上提出了一种识别精度高、收敛速度更快的小波神经网络缺陷识别算法。同时，根据缺陷尺寸参数识别结果采用管体腐蚀尺寸损伤、最大安全工作压力等方法对缺陷的安全评价进行了研究。在海底管道缺陷识别和评估算法理论的基础上，本课题编制了缺陷识别和评估软件包用来对缺陷尺寸参数的识别，并对缺陷进行2D或3D显示，利用提出的管道缺陷评估方法对缺陷的等级进行评价，为海底管道运行安全评估和修理提供依据。 本论文最后对海底管道漏磁信号处理和缺陷识别技术进行了总结和展望。