CN100545651C - 三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法 - Google Patents

Abstract

一种声信号检测技术领域的三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法。步骤为：采用信噪比阈值法进行脆裂信号似然帧检测；在检测出的似然帧内，利用离散小波变换技术检测短时特征声信号的发生和突变点，并将其在时域定位；在设定额定时限的突变信号峰值对称邻域内，采用严格斯坦因无偏似然估计算法对音频帧信号降噪处理，然后计算声信号基频和突变信号倒谱包络；根据倒谱包络差值实时匹配方法将似然信号倒谱包络差值与本地数据库中特征声信号倒谱包络差值模板进行匹配，判定似然声信号与标准脆裂声信号的相似程度。本发明在设定似然信号与标准脆裂声信号特征匹配度阈值为0.85条件下，正确检测概率达到94%以上，误报警概率小于5%。

Description

三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法

技术领域

本发明涉及一种检测技术领域的方法，尤其涉及一种三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法。

背景技术

汽车尾气三元催化净化器是安装在排气管中的机外废气净化装置，装有三元催化转化器的汽车能将尾气中90％以上有害气体转换为无毒气体排入大气。三元催化转换器总成由壳体、减震层、催化剂载体和催化剂四部分构成，其中载体一般采用含氧化铝涂层的整体多孔蜂窝陶瓷体。在三元催化器总成生产线上，捆绑、点焊过程中陶瓷载体会发生脆性破裂。捆绑、点焊工艺中陶瓷载体会发生脆裂是在多工艺参数(夹持力、捆绑力等)作用下，有多变量耦合作用和大量随机不确定因素的过程，同时还有其自身的特点：脆裂发生在壳体内，处于封闭状态无法观测；产品为金属外壳和多孔介质类陶瓷复合制品，常规无损检测手段失效；脆裂发生时间极短，信号提取比较困难；工况下背景噪声复杂，检测辨识难度大，多年来一直是各国科研技术人员关注的焦点问题，国际现行检测技术方案是对产品抽样检查，该方案不仅费工费时成本高，而且检查效率低下，对于带有一定随机性的脆裂问题无法准确判定。

经对现有技术的文献检索发现，对于陶瓷碎裂检测问题，文献《用声发射监测陶瓷材料的热震损伤》(中国陶瓷，2001(5)，37：pp34-36)介绍了利用声发射技术检测陶瓷材料激冷时损伤强度及裂纹扩展过程，虽然此方法能检测到陶瓷体破裂过程中的声发射特征，但该方法用于三元催化净化器生产线脆裂检测时，面临三大困难：其一是陶瓷载体会发生脆裂时间短且声强不定，用指数衰减正弦V波表征陶瓷脆裂事件缺乏统一的模型和标准；其二是声信号无法定位，因此脆裂似然信号无法准确提取；其三是此方法只可以检测声信号却无法对声强不同、持续时间不定、过零频率特征不明显的似然信号进行辨识；因此在线实时监测陶瓷载体脆裂现象的发生必须另辟途径。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法，使其实际使用时首先分析不同情况下声音信号样本的波形、短时能量和倒谱包络差值，提取破裂发生时的特征频率段倒谱包络差值与数据库中倒谱包络模板进行匹配运算以确定陶瓷载体是否发生脆裂，用时域和频域结合的方法简单、高效、低成本实现破裂检测。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明针对复杂背景噪声基底下突变声信号的特征，提出了一种基于时频域复合检测与辨识的方法，有效的从复杂噪声背景情况下检测、定位、提取并最终辨识出脆裂信号，从而达到剔除废品的目的。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

第一步，采用信噪比阈值法进行脆裂信号似然帧检测：

第二步，似然帧内脆裂声信号峰值点时域精确定位，在第一步检测出的似然帧内，利用离散小波变换技术准确检测短时特征声信号的发生和突变点，并将其在时域定位，为后续步骤提供热点邻域内信号；

第三步，在设定额定时限的突变信号峰值对称邻域内，采用Rigorous SURE(严格斯坦因无偏似然估计)算法对音频帧信号降噪处理，然后计算声信号基频和突变信号倒谱包络；

第四步，根据倒谱包络差值实时匹配方法将似然信号倒谱包络差值与本地数据库中特征声信号倒谱包络差值模板进行匹配运算，可以判定似然声信号与标准脆裂声信号的相似程度。

所述采用信噪比阈值法进行脆裂信号似然帧检测，是指：因为破裂信号属于时短、微弱声强信号，通过声检测硬件装置对生产过程中声信号采样。由于破裂声信号具有声强高于背景噪声的特点，故可以根据不同情况下(如电机突然启动、金属物撞击)声音信号样本的波形、短时能量，经过统计计算获得时域声强信噪比阈值，此处设定信噪比阈值参数θ_SNR＝10db，该阈值略高于背景噪声。对短时音频信号帧中信噪比大于θ_SNR的帧判定为特征信号似然帧，似然帧具有待检测信号的时域突变特征，能够有效区分背景噪声和突变声信号，此步骤旨在检测出声强略高于背景噪声的突发时短信号。

所述的似然帧内脆裂声信号峰值点时域精确定位是指：在特征突变信号奇异性检测与定位中，使用无限光滑、无穷次可微墨西哥草帽小波在不同尺度下分解与重构原始信号，从而精确检测和定位复杂噪声基底下似然信号发生的时域突变点。本发明选用墨西哥草帽(Mexican hat)小波基波生成连续小波函数族，该过程摒弃常用的Mallat(马拉特)离散小波变换算法，直接将连续小波函数族离散化以后得到离散小波基，因此避免了Mallat算法中每经一次分级分解需要一次基二抽取使数据减半，以此小波基可以在任意小波尺度空间上进行小波逆变换信号重构，使得信号突变点时域定位更为准确。

所述的倒谱包络差值模板特征矢量，是指：在设定额定时限的突变信号峰值邻域内，分别采用谐波自相关算法和MFCC(Mel倒谱)计算声信号基频和突变信号倒谱，继而计算包络上下包络线差值；在预设定的n个敏感频段区间内对包络线差值离散值求平均，后构成的n维特征矢量即为倒谱包络差值模板特征矢量。

所述的倒谱包络差值模板进行匹配，是指：根据倒谱包络实时匹配算法将似然信号倒谱包络上下包络线差值与本地数据库中特征声信号倒谱包络上下包络线差值模板进行匹配运算，检验所测得突变信号是否为待检测特征声信号；系统使用前先在本地数据库中通过试验建立特征声信号n阶倒谱包络差值模板特征矢量，待检测到似然信号完成第一步和第二步得到实测似然声信号n阶倒谱包络差值模板特征矢量后，将特征声信号n阶倒谱包络差值模板特征矢量和实测似然声信号n阶倒谱包络差值模板特征矢量按照余弦法则比对获得倒谱包络差值特征匹配度，按照匹配度设定阈值给出似然信号为特征声信号的确认，还是为虚假报警的最终判定结果。

脆裂时短信号在时域上通常表现为具有主峰值的类脉冲信号，各种随机因素造成的各类突变信号时域特征不明显，无法通过时域分析手段进行似然信号是否为特征信号的判定；同时，常规的时频联合分析方法(如小波分析)也因为时短信号频域分量复杂、不同频段能量存在波动性而失效；脆裂声信号为突变峰值信号，其频谱范围几乎和噪声背景等宽，但有别于本底噪声的是，在低中频段脆裂能量较为集中、倒谱包络差值幅值较大，可以作为特征频段与标准脆裂声信号对比后进行区分。倒谱包络差值能够综合反映不同频段信号能量分布，适合检出时短信号在特定低频段的频域特征。从而，在检测出声信号出现突变的前提下可以进一步判定突变信号是否为所期望的特征信号。将脆裂发生特征声信号特征频段中n阶倒谱包络差值模板特征矢量C1n记入本地数据库中(实验结果表明n可取0～19共20阶系数)，实测似然声信号n阶倒谱包络差值特征矢量记为C2_n，按照余弦投影法(1)式计算与倒谱包络差值模板的匹配度

$\mathrm{\&rho;}=\frac{<{C1}_n,{C2}_n>}{\left|{C1}_n\right|\left|{C2}_n\right|}=\frac{{C1}_1{C2}_1+{C1}_{2}C{2}_2+L{C1}_n{C2}_n}{\sqrt{{{C1}_1}^2+{{C1}_2}^2+L{{C1}_n}^2}\&CenterDot;\sqrt{{{C2}_1}^2+{{C2}_2}^2+L{{C2}_n}^2}}---\left(1\right)$

根据似然信号倒谱包络差值与模版的匹配程度确定匹配度阈值ρ_th(实际生产中设定为0.866)，如果实际计算匹配度ρ≥ρ_th，则认为有特征信号产生，判定为三元催化净化器陶瓷载体发生脆裂，否则为虚警信号。

与现有技术相比，本发明中提出的采用短时声信号倒谱包络差值特征匹配法，可以在强噪声背景下检测并辨识出脆裂声信号，能够更灵敏的检测到声信号突变发生时间点，同时具有以置信概率(匹配度)方式判断得出所检测信号是否为期望特征信号的功能，可以完成实时在线检测三元催化净化器陶瓷载体总成制造过程中发生的脆裂问题。试验证明在设定似然信号与标准脆裂声信号特征匹配度阈值为0.85条件下，正确检测概率达到94％以上，误报警概率小于5％，本发明使得三元催化净化器总成装配生产效率和产品质量可靠性显著提高、生产与检测成本大幅下降。

附图说明

图1为本发明检测方法流程示意图；

图2为含有背景噪声、铁器撞击噪声和陶瓷载体破裂声的原始信号示意图；

图3为信号的墨西哥帽小波6尺度分解与突变点定位灰度示意图；

图4为热点邻域信号截取示意图；

图5为降噪处理示意图；

图6为突变峰值100毫秒热点邻域内信号倒谱分析示意图

其中：图6a为信号倒谱，图6b为倒谱包络计算；图6c为倒谱上下包络线差值；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

所述声检测装置包括CHZ-16型电容式驻极体声传感器、变送器及信号调理板，NI公司的DAQCard-1200数据采集卡、基于LabVIEW-RT的工业控制计算机测控平台。本实施例为一圆柱状汽车尾气三元催化器陶瓷内芯外包不锈钢壳体的生产线，目的在于检测在包装不锈钢壳体过程中时候造成内芯碎裂。

本实施例技术路线是通过检测包装过程中是否有破裂声信号对破裂发生与否进行判断。如图1所示，具体实施步骤如下：

1.因为破裂信号属于时短、微弱声强信号，典型的时域特征是：由脆性材料首次破裂产生的一个大幅值声脉冲和紧随其后因裂纹延展及碎块挤压产生的一些高频和低频信号组合而成。通过硬件设备对生产过程中声信号采样，采样频率为单声道8000赫兹。音频帧宽度为200毫秒，帧间重叠为60毫秒。每帧以5毫秒为单位做滑动平均，根据破裂声信号声强高于背景噪声的特点，设定信噪比阈值参数θ_SNR＝10db，该阈值略高于背景噪声对短时音频信号帧中信噪比大于θ_SNR的帧判定为特征信号似然帧，似然帧具有待检测信号的时域突变特征，附图2为噪声阈值法检测出的携带噪声的似然帧，图中可直观的看出有两处明显高于背景噪声的声强振幅，因此有理由相信在此信号采集过程中很可能发生陶瓷载体脆裂现象；但似然帧中似然信号其峰值、持续时间有着明显的区别，二者是否均为真实的陶瓷脆裂信号必须进行进一步的计算和识别。

2.离散小波变换法精确定位突变点：墨西哥草帽小波无限光滑、无穷次可微，因此它不对单独的噪声点敏感；根据其独特的时域性质，它可以对突变信号进行漫画式的夸张显现，使得包含信息的突变特征点特别突出，对突变峰值奇异点具有良好的定位分析和精度分析。利用小波分析定位突变点检测效果，如图3所示，给出了两个突变声信号(峰值奇异点)采用Mexican hat小波函数的定位分析结果，横轴为时间，纵轴为尺度表示信号的墨西哥帽小波6尺度分解。图3中箭头指出的白色条纹即分解后最大的小波系数，由此可精确地确定碎裂的时间以及频率范围。在线实时处理需在程序中设定一阈值，则可以将值较大的小波系数及其相应的时间和尺度鉴别出来，此处的小波系数灰度图为说明示意图。

3.声信号时域截取与降噪处理：为了减小噪声对碎裂特征的影响，确定突变声信号峰值产生的时间后，再对突变点附近100毫秒范围内(按脆性材料破碎特征，取突变点前10ms，之后取90ms)的采样序列进行消噪处理，消噪处理采用Rigorous SURE算法。图4为热点邻域信号100毫秒段截取(图4)和降噪处理后图(图5)，因为图4信号受到背景噪声信号的污染，反映裂纹延展的微小脆裂声信号被噪声覆盖，所以未经滤波降噪处理的脆裂声信号倒谱特征与单峰值似然信号区别不明显；由图5中采用Rigorous SURE算法降噪以后的信号可以看出，白噪声信号基本被滤除，能够明显观察到声信号峰值领域内的小幅衰减震荡。

4.计算似然信号倒谱、倒谱包络及倒谱包络上下包络线差值，其结果如图6所示，图6a为信号倒谱，倒谱表征的是对数功率谱的功率谱，因此从信号能量观点看具有对峰值信号抑制微弱信号放大作用，有利于展开对特征信号的分析；图6b为倒谱包络计算结果，倒谱包络有两条包络线，上下包络线分别表示倒谱的峰值和谷值；图6c为倒谱上下包络线差值，包络线差值携带了特定频率断的能量信息，因此包络差值可以作为脆裂信号的特征与似然信号做匹配并辨识。

5.倒谱包络差值模板匹配：取上下包络差值在[0，30]，[160，190]，[290，320]三个区间的均值作为脆裂声信号特征矢量(0.05 0.06 0.06)，三个特征区间的差值模版特征矢量(0.05 0.03 0.06)，由相似度公式计算得匹配度0.9582。

6.根据似然信号倒谱包络差值与模版的匹配程度确定匹配度阈值ρ_th(实际生产中设定为0.866)，如果实际计算匹配度ρ＝0.9852≥ρ_th，则认为有特征信号产生，判定为三元催化净化器陶瓷载体发生脆裂。

实验证明在设定似然信号与标准脆裂声信号特征匹配度阈值为0.866条件下，实际计算匹配度大于特征匹配度阈值，认定三元催化净化器陶瓷载体发生脆裂；现场打开壳体检测陶瓷载体，观察到陶瓷载体碎裂，实际检验结果与本发明检测判断结果相符，从而验证了本发明的有效性。

Claims (4)

1、一种三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，采用信噪比阈值法进行脆裂信号似然帧检测；

第二步，似然帧内脆裂声信号峰值点时域定位，在第一步检测出的似然帧内，利用离散小波变换技术检测短时特征声信号的发生和突变点，并将其在时域定位，为后续步骤提供热点邻域内信号；

第三步，在设定额定时限的突变信号峰值对称邻域内，采用严格斯坦因无偏似然估计算法对音频帧信号降噪处理，然后计算声信号基频和突变信号倒谱包络；

第四步，根据倒谱包络差值实时匹配方法将似然信号倒谱包络差值与本地数据库中特征声信号倒谱包络差值模板进行匹配，判定似然声信号与标准脆裂声信号的相似程度。

2、根据权利要求1所述的三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法，其特征是，所述采用信噪比阈值法进行脆裂信号似然帧检测，是指：破裂信号属于时短、微弱声强信号，通过声检测硬件装置对生产过程中声信号采样，根据声音信号样本的波形、短时能量，经过统计计算获得时域声强信噪比阈值，此处设定信噪比阈值参数θ_SNR＝10db，该阈值高于背景噪声，对短时音频信号帧中信噪比大于θ_SNR的帧判定为特征信号似然帧。

3、根据权利要求1所述的三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法，其特征是，所述的似然帧内脆裂声信号峰值点时域定位，是指：在特征突变信号奇异性检测与定位中，使用无限光滑、无穷次可微墨西哥草帽小波在不同尺度下分解与重构原始信号，墨西哥草帽小波基波生成连续小波函数族，直接将连续小波函数族离散化以后得到离散小波基，以此小波基在任意小波尺度空间上进行小波逆变换信号重构，使得信号突变点时域定位更为准确，从而检测和定位复杂噪声基底下似然信号发生的时域突变点。

4、根据权利要求1所述的三元催化器总成中陶瓷载体脆裂检测方法，其特征是，所述的计算声信号基频和突变信号倒谱包络，是指：在设定额定时限的突变信号峰值邻域内，分别采用谐波自相关算法和Mel倒谱计算声信号基频和突变信号倒谱，继而计算包络上下包络线差值，在预设定的n个敏感频段区间内对包络线差值离散值求平均，后构成的n维特征矢量为倒谱包络差值模板特征矢量。

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