超声检测数字信号处理方法研究_陈乐.pdf

文章编号：（）：超声检测数字信号处理方法研究基金项目：上海市市场监督管理局科技项目“高端装备超限厚度焊缝相控阵检测技术的应用与研究”（）收稿日期：陈 乐 （上海市特种设备监督检验技术研究院，上海）摘 要：以钛阶梯试块为研究对象采集超声信号，以不同的信号处理方法分别从时域和时频域处理采集信号，通过短时傅里叶时频二次分析和小波时频分析分别做出频率集中处的能量分布图，并根据始波和一次底波能量峰值的采样点数差值计算其时间间隔，根据已知声速测量试块的厚度；通过小波去噪和经验模态分解对去噪后的信号找出始波和一次底波峰值，并根据其采样点数差值计算其时间间隔，根据已知声速测量试块厚度。通过对信号处理后的波形测量试块厚度比较不同超声信号处理方法。关键词：信号处理；短时傅里叶变换；小波时频分析；小波去噪中图分类号：.文献标识码：作者简介：陈乐（），男，工程师，锅炉检验师，硕士研究生。研究方向：锅炉检验检测。（，）：，：；引言锅炉制造、安装及使用环节，针对承压结构焊缝实施无损检测，及时排查焊缝缺陷，是保证锅炉设备安全运行的有效措施。超声检测技术作为无损检测五大常规检测之一，结合了数字信号处理技术，具有灵敏度高、指向性好、穿透性好、用途广泛等优点。近年来，随着科学技术发展，信号处理技术的应用范围也越来越广。超声回波信号是包含不同成分的非平稳时变信号，通过对信号处理可提高信号质量并增强有用信号，使得难以获取的信息被检测出来。对于非平稳信号，通常希望将信号时域信息和频域信息相结合，描述信号的时频特征。常用时频分析方法如小波时频分析、短时傅里叶变换、维纳分布、希尔伯特黄变换等。年，王柄方等提出基于匹配追踪和小波变换两种时频分析方法，用来提高奥氏体焊缝超声检测回波的信噪比；年，刘云轩等针对小直径的钢棒材，使用水浸超声检测超声检测数字信号处理方法研究方法，通过短时傅里叶变换二次时频变换对 扫信号进行研究，所得结果与实际复合尺寸一致；年，温银堂等为增强超声回波信号特征，采用自适应小波阈值算法进行降噪处理，有效减少噪声信号对原始信号的干扰。本文选取钛阶梯试块为试验对象，对获得的回波信号进行短时傅里叶时频分析、小波时频分析、小波降噪和经验模态分解信号处理方法，通过对比不同方法测得的试块厚度与试块真实厚度差值，从而选取出更为有效和准确的超声信号处理方法，为进一步提高现场超声检测缺陷定位精度提供理论借鉴。基本理论 短时傅里叶变换短时傅里叶变换的核心是：把信号在时域上划分为多个小的时间区间，并用标准傅里叶变换分析每一个小的时间区间，以便确定每一时间区间对应的信号频率，得到信号的时变特性，从而直观地描述出信号频率与时间的对应关系。其表达式为：（，）（）（?）（）式中，表示复共扼，（）为被分析的信号，（?）为在短时间间隔内平稳并具有时频局部化特性的函数，称之为窗函数，其中 起着频限作用，（?）起时限作用。单一的时间频率变化称为线性时频，即将信号分解为基本的分量，而将信号在时频面上的能量分布，称为二次变换，常用谱图来表示。定义为短时傅立叶变换模的平方，即：（，）（，）（）（?）（）从该式可看出，它是实值、非负的二次型分布。小波变换小波变换是在傅里叶变换的基础上，将时域信号进行一系列小波分解，进而从小波的角度对信号进行分析。小波变换的定义为：（，），（）|（），（）式中，（，）为（，）的小波变换，“”表示内积，为母小波，表示 的复共轭，为尺度因子，为位移因子。实际应用中，在进行超声波数据采集时，采集卡获得的数据一般都以离散形式表达，并需对其进行后续处理。因此进行小波变换时，大多采用在一些离散尺度和（或）离散位移下进行小波变换，即离散小波变换。离散小波变换定义为，()（），（）（），（）经验模态分解理论经验模态分解（，）是一种将任何数据分解为一组本征模态分量（，）的自适应方法，它不需要基函数，而是直接分析信号局部特征，获得一系列中心频率逐渐降低而周期逐渐增大的。每个 都应满足以下条件：在整个时域上，该信号的极值点和过零点数目相等或相差一个；在任一点其局部极值确定的上下包络线均值始终为零。具体步骤如下：求出（）的全部极大值和极小值，通过插值的方法得到其上下包络线，计算出包络均值（），则有（）（）（），其中（）为原始信号与包络均值之差。判断（）是否满足成为 的两个条件，若不满足，重复步骤（）至（）满足 条件，假设第 次满足条件，则有（）（）（）（）此时，第一个 分量（）（）用（）（）（）代替（）重复步骤（）（），当（）成为一个单调函数，不能再从中抽取满足 条件的分量时，分解结束，最终可得（）（）式中，为 序列总数。超声信号采集与处理实验采用奥林巴斯、探头，奥林巴斯生产的信号发射器 接收器 来控制收发信号，及 采集卡以 的频率采集信号。图 为实验采集信号所用的钛阶梯试块，试块中最小阶梯厚度为 ，每一阶梯厚度增加 。图 钛阶梯试块 采集方法及步骤在钛阶梯试块试样阶梯面均匀涂抹耦合剂后，将连接好的探头置于厚度为 的阶梯上，适当超声检测数字信号处理方法研究按压探头以保证探头与试样耦合良好，采用适当增益大小，使得一次底波能够达到始波的，记录此时增益值并保存此时信号；保持增益不变，移动探头，重复三次；按照同样的方法分别对厚度为 、的阶梯采集信号。完成对钛阶梯试块采集信号后，对钢阶梯试块按照同样的方法采集信号。短时傅里叶时频分析将所采集的信号以列矢量的形式导入，采用短时傅里叶变换对超声信号进行时频分析。对信号的采集频率为 ，选取汉宁窗为窗函数，对采样后的信号进行短时傅里叶变换，获得时频图，通过信号分析发现能量集中在 附近，对信号进行短时傅里叶二次分析，将时间幅值图像转化为时间能量图像，获得频率为 时的能量分布图，找出始波和一次底波对应能量峰值时的采样点数，根据采样频率（）和采样点数差值计算出始波和一次底波之间的时间间隔，并根据已知声速计算阶梯试块厚度。图 为对钛阶梯试块所采信号原始图像，图、图 分别为对其采集的信号进行处理获得的时频图和 能量分布图，对其它厚度的阶梯所获信号进行处理获得的图像与之类似。从图中可看出，由于试块厚度小，单从时域来看，波峰之间距离很近，难以准确找出不同回波峰值，因此，结合频域从时频域来分析更加准确。图 原始信号 图 钛阶梯试块信号时频图图 钛阶梯试块 能量分布图 表 为对钛阶梯试块经时频二次分析获得的底波和一次底波采样点数及其时间间隔及所测厚度（由原始信号测得钛中纵波声速为 ）。表 短时傅里叶分析钛阶梯试块所测厚度 始波采样点 一次底波采样点 时间间隔 （）厚度 超声检测数字信号处理方法研究 由于试块厚度越厚，测量精度越高，不同方法处理信号后测得的厚度越接近，难以将不同方法处理信号的结果进行比较，故只对试块 至 处的薄板采集信号进行处理。小波时频分析小波时频分析也是一种有效的时频分析方法。将所采集信号导入 后，确定小波基为，尺度为，求出母小波 的中心频率，然后把尺度序列转换为实际频率序列，实现连续小波变换求出连续小波系数，最后调用作出小波分析时频图，通过信号分析发现能量集中在 附近，根据能量分布图中始波和一次底波能量峰值采样点数差值及采样频率可以计算其时间间隔，并根据已知声速计算试块厚度。对钛阶梯试块采集的信号经小波时频分析后时频图和能量分布图如图 和图 所示。表 为对钛阶梯试块经小波时频分析获得的底波和一次底波采样点数及其时间间隔及所测厚度。图 钛阶梯试块小波时频图 图 钛阶梯试块 能量图表 小波时频分析钛阶梯试块测得厚度 始波采样点 一次底波采样点 时间间隔 （）厚度 小波去噪分析由于原始信号未经处理包含许多噪声，故需要对其进行降噪处理。单一的小波分析降噪并不能达到预期效果，需要结合其他方法。将所采集信号导入，采用 小波三层分解去噪，作出其去噪后的图像再利用经验模态分解对小波去噪后的信号再次去噪并做出其图像。调用 函数对信号进行 至 层模态分解，以达到理想的去噪效果，对小波去噪经验模态分解去噪后的信号找出始波和一次底波峰值，分别记录其采样点数，根据始波和一次底波峰值采样点数差值和采样频率（）可计算出始波和一次底波之间的时间间隔，并根据已知声速计算试块厚度。由于试块较薄，不同次数回波间距很小，难以找到回波起始点，故记录其峰值采样点数。图、图 和图 为对钛阶梯试块厚度为 处采集的信号进行处理获得的信号图像，对其他厚度的阶梯所获信号进行处理获得的图像与之类似。如图 和图 对比可看出，单纯小波去噪效果并不明显，仅仅是小波降噪只能去除微弱噪声信号，而对于较大噪声信号作用不大，并不能达到理想去噪效果，加上经验模态分解后信号噪声大大减弱。对钛阶梯试块所采集信号进行小波变换经验模态分解后的信号，测得的始波及一次底波采样点数、时间间隔及厚度如表 所示。实验数据分析通过对钛阶梯试块采集的信号分别以短时傅里叶变换、小波时频分析和小波去噪方法进行处理，测量阶梯试块厚度，发现所测厚度与实际厚度都有一定差值。将所测厚度与实际厚度差值情况列于表 所示。超声检测数字信号处理方法研究 图 原始信号 图 小波去噪后的信号 图 小波去噪 后的信号表 小波变换 分解钛阶梯试块所测厚度 始波采样点 一次底波采样点 时间间隔 （）厚度 表 钛阶梯试块所测厚度差值 短时傅里叶变换所测厚度差值 小波时频分析所测厚度差值 小波去噪所测厚度差值 将表 绘制成折线图，便于直观比较短时傅里叶变换、小波时频分析和小波分析对超声信号的处理效果。所绘制折线图如图 所示。图 钛阶梯试块所测厚度差值折线图总体上看，经小波去噪后的信号所测厚度与实际厚度差值最大，经小波时频分析所测厚度与实际厚度差值最小。由图 可知，无论是短时傅里叶变换、小波时频分析还是小波去噪测得的厚度与实际厚度都有一定区别，但是可以清晰地看到，通过小波时频分析测得厚度差值折线始终位于另外两条折线下方，而通过短时傅里叶二次变换测得的厚度差始终小于经小波去噪测得的厚度差。也就是说，利用小波时频分析方法测量试块厚度差值最小，故从分析域角度而言，对超声信号时频域分析比单独时域分析更加有效；从时频分析方法的角度而言，利用小波时频分析处理超声信号比利用短时傅里叶变换处理超声信号的结果更为准确。结束语本文基于时频分析和小波变换对从钛阶梯试块采集的超声信号处理方法进行研究，并通过对试块厚度的测定验证不同方法对超声信号处理的效果。将三种不同方法测得的试块厚度与试块真实厚度差值进行比较，发现利用经时频分析处理后的信号测得的厚度比经时域分析处理后的信号测得的厚度更加接近实际厚度，而经小波时频分析获得的信号测得的厚度比短时傅里叶变换测得的厚度更加接近实际厚度，即对于超声信号的处理，时频域分析比单独时域分析更为准确，并且小波时频分析比短时傅里叶变换更加准确和有效。参考文献李福彪 电磁加载下金属闭合裂纹的声响应特性分析天津：河北工业大学，王柄方，韩赞东，原可义，等基于时频分析的奥氏体焊缝超声检测信号处理焊接学报，（）：，（下转第 页）超声检测数字信号处理方法研究图 锅炉酸露点测量装置 控制系统工作流程 结论和展望烟气酸露点与壁面高温腐蚀联系紧密，获得酸露点对指导锅炉相关设备安全运行、控制排烟温度等有重要意义；目前市面上烟气酸露点测量仪器不适合应用于复杂的现场环境，该装置后期维护方便，只需更换陶瓷贴片电极即可，具有一定优势；该装置为便携式，不能够在线分析，未来可考虑基于锅炉运行参数分析，结合人工智能学习算法，对锅炉酸露点进行预测，从而更好地指导锅炉安全运行，提高锅炉效率；后期需要结合不同的燃烧工况和不同的使用场景，总结出更加准确、可重复性、适用的改进措施。参考文献舒欢烟气余热回收酸露点分析中华纸业，（）：毕成，杨旭，贠柯，丁勇，鲁元基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点预测设备监理，（）：（上接第 页）刘云轩，吴伟，段宏健小径钛钢爆炸复合棒材超声检测信号时频分析无损检测，（）：，温银堂，杨若然，张玉燕新型陶瓷基复合材料粘接构件的脱粘超声检测信号处理方法电子测量与仪器学报，（）：沈飞 小波变换在图像处理中的应用 黑龙江：哈尔滨工程大学，葛哲学，陈仲生 时频分析技术及其应用北京：人民邮电出