CN110082436A - 一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,通过参数优化的变分模态分解算法用于电磁超声信号上,将其分解成两个模态;由于每一个超声回波信号都是一种脉冲型信号,选择峭度最大的模态作为超声回波信号;在获得的超声回波信号里,仍有白噪声信号,最后采用小波阈值消噪算法和希尔伯特变换去除白噪声并且获得回波信号包络。
Description
技术领域
本发明属于无损检测处理技术领域,更为具体地讲,涉及一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法。
背景技术
无损检测方法在工业质量检测中得到了很好的应用。电磁超声传感器(EMAT)是一种在导电材料中产生超声波的非接触无损检测方法。与普通的压电换能器不同,EMA采用静磁场和交变磁场相结合的方法,将电能转换为声能,而不是耦合。尤其是EMAT具有非接触特性,检测速度快的优点,克服了试件表面粗糙造成的干涉问题。
但是EMAT转换效率低,易受噪声影响,特别是在有一定提离距离的情况下。提离距离越大,有用的回波信号幅度就越小,越容易被淹没在噪声中。在工业中,被测物体的表面有时较粗糙,有一定提离距离有利于保护探头,但是削减了回波信号,这阻碍了EMAT技术在实际中的应用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,用参数优化的变分模态分解算法将原始的提离信号分解成有用的超声回波信号和固有模态的噪声,然后通过小波阈值消噪和希尔伯特变换去掉有用信号里面任存留的白噪声,得到包络信号。
为实现上述发明目的,本发明一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)、电磁超声信号预处理
(1.1)、将电磁超声无损检测系统的测试探头与被测物体提离一定的距离,让回波信号被淹没在噪声之中;
(1.2)、通过电磁超声无损检测系统获取原始电磁超声信号,并对获取的原始电磁超声信号进行均值滤波,得到初始电磁超声信号;
(1.3)、剔除初始电磁超声信号前10%信号长度的信号,然后截取峰值回波有效信号段,并通过高通滤波器滤掉低频漂移信号,得到标准电磁超声信号;
(2)、构建高提离电磁超声信号模型
x(t)=(s(t)+n1(t))+w(t)+n2(t)
其中,x(t)为采集到的标准电磁超声信号,n1(t)为x(t)携带的高斯白噪声,n2(t)为x(t)在整个频谱上的高斯白噪声,s(t)为x(t)携带的超声回波信号,w(t)为添加的固有噪声信号;
(3)、基于参数优化的变分模态算法对采集到的x(t)进行分解
设置参数优化的变分模态算法的分解模态k=2,将x(t)分解成超声回波信号和固有噪声信号两个模态,记为IMF1和IMF2;
(4)、选择有效模态
计算两个模态对应信号的峭度
其中,xk分别代表两个模态对应信号,E表示求期望,μ为xk的幅度均值,σ为xk的幅度标准偏差;
选取峭度最大的信号对应的模态为有效模态;
(5)、消除白噪声
(5.1)、先利用小波阈值消除所选模态下对应信号所包含的噪声;
(5.2)、再利用希尔伯特变换提取小波阈值消噪后的信号的包络,得到消噪后的高提离电磁超声信号。
本发明的发明目的是这样实现的:
本发明一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,通过参数优化的变分模态分解算法用于电磁超声信号上,将其分解成两个模态;由于每一个超声回波信号都是一种脉冲型信号,选择峭度最大的模态作为超声回波信号;在获得的超声回波信号里,仍有白噪声信号,最后采用小波阈值消噪算法和希尔伯特变换去除白噪声并且获得回波信号包络。
同时,本发明一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法还具有以下有益效果:
(1)、本发明可以将高提离下的电磁超声回波中的不同类型的噪声全部消除,并且保留回波信号。
(2)、本发明在进行缺陷检测时,也可以将缺陷的回波信息保留。
(3)、相比于传统的消噪方法,消噪后的回波更加光滑没有毛刺,不会出现波峰混叠的现象,并且提高了信噪比,减少了厚度计算的误差。
附图说明
图1是本发明一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法流程图;
图2是固有噪声信号示意图;
图3是电磁超声信号分解后的信号示意图;
图4是峭度最大的信号示意图;
图5是小波分解后的信号示意图;
图6是希尔伯特变换后的信号示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述,以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是,在以下的描述中,当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时,这些描述在这里将被忽略。
实施例
图1是本发明一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法流程图。
在本实施例中,如图1所示,本发明一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,包括以下步骤:
S1、电磁超声信号预处理
S1.1、将电磁超声无损检测系统的测试探头与被测物体提离一定的距离,让回波信号被淹没在噪声之中,此时设置的距离为最大的提离距离;
S1.2、通过电磁超声无损检测系统获取原始电磁超声信号,并对获取的原始电磁超声信号进行均值滤波,得到初始电磁超声信号;
S1.3、剔除初始电磁超声信号前10%信号长度的信号,然后截取峰值回波有效信号段,并将截取的峰值回波有效信号段作为研究对象,并且通过高通滤波器滤掉低频漂移信号对超声信号的影响,得到标准电磁超声信号;
S2、构建高提离电磁超声信号模型
以铝板为例,在铝板中产生超声波主要是因为洛伦兹力的作用:
F=Jw×(B0+Bjb)
其中,F代表洛伦兹力,Jw代表涡流密度,Bjb代表产生的磁感应强度,B0代表静态磁场感应强度。由于静态磁场远远大于产生的变化的磁感应强度,所以洛伦兹力主要由静态磁场以及涡流密度来决定。
提离距离和产生的磁场的关系可以由下列公式来表示:
其中,代表产生的在材料内部的水平方向的磁场,n代表线圈的匝数,I代表通入的交变电流的强度,s代表线圈长度,h代表提离高度,κ为复数,δ代表趋肤深度,z代表垂直深度。从公式可以看出,随着提离高度增大,在物理内部产生的磁场强度就会越来越弱。由于涡流密度由以下公式:
可以知道,提离距离越大,物理内部产生的磁场就越小,涡流密度越小,产生的洛伦兹力就会越小,回波信号的幅度就越小。对于铁磁性材料,产生超声的主要是磁致伸缩力,提离高度越大,产生磁场越小,磁致伸缩力也越小,回波信号越弱。根据多次试验,然而,经过多次的实验验证,电磁超声的噪声不仅包括一种噪声,而且还包含一种固有的噪声。固有噪声含有噪声、电磁干扰和其他干扰。当提离距离是小的时,超声波回波信号的振幅很强,而固有噪声的能量是低的,因此可以看成高斯白噪声。随着提离距离的增加,超声回波信号衰减,而固有噪声与超声回波信号能量比增加。因此,不能简单地把固有噪声当作高斯白噪声,应该被视为一种窄带的高频信号如图2。左图为没有提离时,右图为提离为1.1mm的时候。
因此,新的提离超声回波模型:
x(t)=(s(t)+n1(t))+w(t)+n2(t)
其中,x(t)为采集到的标准电磁超声信号,n1(t)为x(t)携带的高斯白噪声,n2(t)为x(t)在整个频谱上的高斯白噪声,s(t)为x(t)携带的超声回波信号,w(t)为添加的固有噪声信号;
S3、基于参数优化的变分模态算法对采集到的x(t)进行分解
变分模态分解算法需要人为的设定将原始信号分解成几个模态。这里由于新提出的超声回波模型,这里只需要把需要分解的模态设定为2。将参数优化的变分模态算法用在所采集到的x(t)上,将信号分解成两个模态,其中一个模态是有用的超声回波信号,记为IMF1。另一个则是固有噪声模态,记为IMF2。如图3(a)是原始的信号,参数优化的变分模态分解算法将原始信号分解成两个模态,如图3(b)和图3(c)。
参数优化的变分模态算法分解后的提离超声回波模型可以表示为:
S4、选择有效模态
在电磁超声信号中,每个回波信号都是一种脉冲型信号。因此,电磁超声信号的有效分量被定义为具有尖锐上升沿特性的窄带信号,而峭度可以有效地指示信号的突变。因此,我们需要计算两个模态对应信号的峭度即分别将分解后的两个模态下对应的信号代入下面的公式,分别计算他们的峭度值;
其中,xk分别代表两个模态对应信号,E表示求期望,μ为xk的幅度均值,σ为xk的幅度标准偏差;
然后选取峭度最大的信号对应的模态为有效模态,如图4所示;
S5、消除白噪声
S5.1、先利用小波阈值消除所选模态下对应信号所包含的噪声;
在本实施例中,步骤S4选取的信号之后,仍然有很多的白噪声,而采用小波阈值消噪不仅可以保留信号的局部有用信息,也可以去除噪声,消噪后的信号如图5。在经过大量的实验之后,‘db3’小波作为母波以及分解的层数为5时效果最佳。其中,需要对小波分解的各个层次的噪声水平估计进行了调整并且采用固定阈值的规则。阈值被表示为:
小波阈值为:
其中,thrj表示小波分解第j层的阈值,Nj表示第j层的小波系数,j=1,2,…,J,J表示小波分解的总层数;
S5.2、再利用希尔伯特变换提取小波阈值消噪后的信号的包络,得到消噪后的高提离电磁超声信号;
在本实施例中,尔伯特变换可以表示信号的瞬时振幅和频率,希尔伯特变换的输入信号要求为线性稳态。然而,在现实生活中,大多数信号是线性不稳定甚至非线性不稳定的。线性稳态条件严格限制了希尔伯特变换的应用。变分模态分解算法可以得到线性稳态信号,分解后的模态具有较好的性能。因此,将分解后的信号作为希尔伯特变换的输入,得到信号的包络,如图6所示,进而得到消噪后的高提离电磁超声信号。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (2)
1.一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)、电磁超声信号预处理
(1.1)、将电磁超声无损检测系统的测试探头与被测物体提离一定的距离,让回波信号被淹没在噪声之中;
(1.2)、通过电磁超声无损无损检测系统获取原始电磁超声信号,并对获取的原始电磁超声信号进行均值滤波,得到初始电磁超声信号;
(1.3)、剔除初始电磁超声信号前10%信号长度的信号,然后截取峰值回波有效信号段,并通过高通滤波器滤掉低频漂移信号,得到标准电磁超声信号;
(2)、构建高提离电磁超声信号模型
x(t)=(s(t)+n1(t))+w(t)+n2(t)
其中,x(t)为采集到的标准电磁超声信号,n1(t)为x(t)携带的高斯白噪声,n2(t)为x(t)在整个频谱上的高斯白噪声,s(t)为x(t)携带的超声回波信号,w(t)为添加的固有噪声信号;
(3)、基于参数优化的变分模态算法对采集到的x(t)进行分解
设置参数优化的变分模态算法的分解模态k=2,将x(t)分解成超声回波信号和固有噪声信号两个模态,记为IMF1和IMF2;
(4)、选择有效模态
计算两个模态对应信号的峭度
其中,xk分别代表两个模态对应信号,E表示求期望,σ为xk的幅度标准偏差;
选取峭度最大的信号对应的模态为有效模态;
(5)、消除白噪声
(5.1)、先利用小波阈值消除所选模态下对应信号所包含的噪声;
(5.2)、再利用希尔伯特变换提取小波阈值消噪后的信号的包络,得到消噪后的高提离电磁超声信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于变分模态的高提离电磁超声信号消噪方法,其特征在于,所述的小波阈值为:
其中,thrj表示小波分解第j层的阈值,Nj表示第j层的小波系数,j=1,2,…,J,J表示小波分解的总层数。
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