CN112240910A - 一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法及无损检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无损检测领域，并具体公开了一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法及无损检测方法，包括以下步骤：S1从被测对象磁致伸缩导波信号中截取所需的信号；S2利用窗宽M的滑动矩形窗从信号中截取M个信号数据；S3利用截取的信号数据构建矩阵A；S4将矩阵A转换为平面直角坐标系中的M‑1个点的集合B，并计算集合B中各点间的欧式距离；S5取最大欧式距离作为最大连通半径对集合B持续同调，得到集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径，计算各连通半径的方差；S8重复步骤S2～S7，获得所截取信号处理后的方差集合，完成被测对象磁致伸缩导波拓扑信号的处理。本发明无需标准试样，有利于现场检测，且无需多次测量，操作简单。

Description

一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法及无损检测方法

技术领域

本发明属于无损检测领域，更具体地，涉及一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法及无损检测方法。

背景技术

磁致伸缩导波无损检测技术因其非接触，检测长度大，覆盖结构区域广，可接近位置远离检测仪器难以到达的区域，表面无需打磨等优点，近年来在工业领域中得到较广泛的应用。然而，由于磁致伸缩导波技术的非接触性带来的换能效率低，信号信噪比低的缺陷，给检测信号的分析带来较大的难度。

例如，中国专利CN101126743A公开了一种磁致伸缩导波无损检测方法，其将检测信号和基准信号进行差分并根据差分结果是否畸变来确定缺陷，该方法需要无缺陷试样采集基准信号，这对于现场检测而言非常不方便；中国专利CN107356681B公开了一种磁致伸缩导波单向检测方法，其通过移动激励传感器进行多次测量，然后将所测量导波信号叠加来实现单向激励和接收，该方法需要多次移动激励传感器，在现场应用时操作复杂，耗时长。

基于此，本领域有必要进一步进行研究，以获得一种全新的磁致伸缩导波处理方法，以实现磁致伸缩导波的快速有效检测，进而实现缺陷的无损检测。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法及无损检测方法，其利用信号的拓扑信息实现导波信号的处理，该方法无需标准试样，有利于现场检测，且无需多次测量，操作简单，可有效提高磁致伸缩导波检测精度，并可应用在无损检测中，提高无损检测精度。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提出了一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法，其包括如下步骤：

S1从被测对象的磁致伸缩导波信号中截取所需的信号X，该信号X包含的信号数据量记为N，初始化i＝1；

S2利用窗宽为M的滑动矩形窗从信号X中截取M个信号数据，分别为x(i)、x(i+1)、…、x(i+M-1)；

S3基于截取的M个信号数据构建(M-1)×2的矩阵A：

S4将矩阵A转换为平面直角坐标系中的M-1个点的集合B，并计算集合B中各点间的欧式距离；

S5取最大的欧式距离作为最大连通半径ε_max对集合B持续同调，得到集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径，计算所有连通半径的方差z(i)；

S6令i＝i+1，重复步骤S2～S5，直至i＝N-M+1，以获得方差集合z(n)，n＝1,2,…,N-M+1，以此完成被测对象的磁致伸缩导波拓扑信号的处理。

作为进一步优选的，步骤S1中，优选截取被测对象磁致伸缩导波信号中第一次通过信号和第一次端部回波信号之间的区域作为信号X。

作为进一步优选的，窗宽M满足如下条件：M＝max([L/10],5)，其中L为对被测对象进行激励的激励信号的长度。

作为进一步优选的，步骤S5中的持续同调具体包括如下步骤：

S51选择均匀变化的多尺度阈值ε为连通半径对集合B进行过滤，以在欧式空间构建VR复形过滤，0≤ε≤ε_max；

S52从构建的VR复形过滤中提取出0维同调数据变化时对应的各ε值，各ε值即为集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径。

按照本发明的另一方面，提供了一种基于磁致伸缩导波拓扑信号的无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1采用如权利要求1-4任一项所述的方法处理获得方差集合z(n)；

S2根据方差集合z(n)绘制方差分布图；

S3根据方差分布图的畸变性判断被测对象是否存在缺陷，以此完成被测对象的无损检测。

作为进一步优选的，还包括如下步骤：

S4在判断被测对象存在缺陷时，根据畸变发生的位置实现缺陷的定位。

作为进一步优选的，步骤S2具体为：首先将n转换为时间参数，再根据方差集合z(n)中各方差值及其对应的时间绘制方差分布图。

作为进一步优选的，采用如下公式将n转换为时间t：

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

本发明首先利用滑动矩形窗截取多段信号，并基于多段信号进行构建及转换获得点集合，然后以点集合中各点间的最大距离值作为最大连通半径对集合持续同调，由此可得到集合中各点从诞生到消亡时对应的连通半径(其为磁致伸缩导波信号中的拓扑结构信息)，由于信号中缺陷信号与本底噪声信号具有不同的拓扑结构信息，因此利用本发明得到的拓扑结构信息，可有效实现缺陷信号的识别。

通过本发明的处理方法能获得包含拓扑结构信息的数据即方差集合，基于该方差集合通过后续的处理即可获得被测对象的缺陷信息，实现被测对象缺陷的无损检测，即本发明的处理方法可为后续的缺陷无损检测提供数据基础。

本发明不仅可以实现磁致伸缩导波信号的处理，以获得包含拓扑结构信息的数据，同时还可以基于获得的数据实现缺陷的无损检测与定位。

本发明有效提高了磁致伸缩导波信号检测的灵敏度，本发明不需要无缺陷试样采集基准信号，有利于现场检测，同时不需要移动激励传感器进行多次测量，操作简单、耗时短，极大的方便了现场应用。

附图说明

图1是本发明实施例提供的磁致伸缩导波拓扑信号处理方法的流程图；

图2是滑动矩形窗滑动截取示意图；

图3是实施例1中检测的无缺陷标样光面钢丝实验布置图；

图4是在无缺陷光面钢丝上检测所得的原始信号图；

图5是截取无缺陷光面钢丝检测信号所得的分析信号图；

图6是无缺陷光面钢丝分析信号经本发明所述方法处理后的结果图；

图7是实施例2中检测的有缺陷标样光面钢丝实验布置图；

图8是在有缺陷光面钢丝上检测所得的原始信号图；

图9是截取有缺陷光面钢丝检测信号所得的分析信号图；

图10是导波检测信号持续同调过程示意图，其中，(a)为待持续同调计算的点集，(b)～(g)为随着连通半径变化复形过滤的过程，即持续同调过程，(h)为持续同调计算得到的0维PB(persistence barcode)图；

图11是有缺陷光面钢丝分析信号经本发明所述方法处理后的结果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明的原理是当磁致伸缩导波在构件中以群速度进行传播，由于缺陷及其它非规则结构的存在，弹性波存在反射、折射和透射的变化，从而引起相应的位置信号波形的变化，通过对信号进行分析即可实现缺陷的识别。在现有技术中，有的需要无缺陷的试样采集基准信号，此方式不利于现场检测；有的需要移动激励传感器进行多次测量，操作复杂、耗时。在本发明中，通过对信号数据进行相关处理，然后进行持续同调，可有效提取数据的拓扑结构信息，由于检测信号中缺陷信号与本底噪声信号具有不同的拓扑结构信息，从而利用持续同调可实现对缺陷信号的识别，提高了磁致伸缩导波信号检测的灵敏度，本发明无需标准试样，无需多次测量，极大的方便了现场应用。

如图1所示，本发明实施例提供了一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法，其包括如下步骤：

S1对被测对象的原始磁致伸缩导波信号进行截取，以截取获得所需的信号X，该信号X包含的信号数据量记为N，初始化i＝1，i为信号数据标号，1≤i≤N-M+1，具体的根据采样频率确定分析信号X包含的信号数据量N＝信号X的长度s×采样频率Hz；

S2利用窗宽为M的滑动矩形窗从信号X中截取M个信号数据，分别为x(i)、x(i+1)、…、x(i+M-1)，如图2所示，从信号X的第一个信号数据x₁开始依次截取；

S3根据截取的M个信号数据构建(M-1)×2的矩阵A：

S4将矩阵A中每行的元素作为平面直角坐标，以将矩阵A变为平面直角坐标系中M-1个点的集合B，B＝{A(1),A(2),…,A(M-1)}，即以矩阵A第一行中的第一个元素为平面直角坐标系中点A(1)的x值，以第二个元素为平面直角坐标系中点A(1)的y值，即A(1)＝(x(i),x(i+1))，A(2)＝(x(i+1),x(i+2))，以此类推；

然后，计算集合B中各点间的欧式距离得到距离矩阵D：

距离矩阵D为(M-1)×(M-1)的对称方阵，主对角线上的值全为0，d_A(p),A(q)为集合B中第p个点A(p)与第q个点A(q)之间的欧式距离；

S5取距离矩阵D中的最大值作为最大连通半径ε_max，对集合B持续同调，得到集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径ε，然后计算该组ε的方差z(i)；

持续同调具体包括如下子步骤：

S51选择均匀变化(变化的大小根据实际需要进行设定即可)的多尺度阈值ε为连通半径对点集B进行过滤，以在欧式空间构建VR复形过滤，0≤ε≤ε_max；

具体的，以B中的M-1个点A(1),A(2),…,A(M-1)作为VR(B,ε)的顶点集合，每一个点都是一个0维单形(0维单形为点，1维单形为边，2维单形为三角形，3维单形为四面体，以此类推)；分别以B中的各点为圆心，以ε/2为半径画圆，当两个圆相交，将这两个圆的圆心相连构成1维单形边；具体的，对于B中的任意两个点A(i)和A(j)，如果A(i)和A(j)的欧式距离d(A(i),A(j))≤ε，则由A(i)和A(j)构成1维单形边[A(i)A(j)]，且边[A(i)A(j)]∈VR(B,ε)，如果一个高维单形的所有边都属于VR(B,ε)，则该高维单形属于VR(B,ε)，连通半径ε均匀变化，分别取k(可根据需要进行取值)个不同值0＝ε₀≤ε₁≤…≤ε_k＝ε_max时，得到VR复形过滤

S52从构建的VR复形过滤中提取出0维同调数据变化时对应的各ε值，各ε值对应的即为集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径；

具体的，本发明关注的是0维同调及其PB图，0维同调是对连通组件的计数(1维同调是对1维孔的计数，2维同调是对2维洞的计数，以此类推)，PB图是持续同调的可视化工具，反映点集在连通半径增加过程中复形流的拓扑特征的变化。因此，0维同调对应的PB图反映的是点集的连通组件数随着连通半径增加而发生的变化，记录下VR复形过滤过程中连通组件数变化时对应的连通半径ε，获得M-1个ε值{ε₁,ε₂,…,ε_M-1}，根据{ε₁,ε₂,…,ε_M-1}绘制0维PB图，PB图中每一个条码长度对应一个ε值，共有M-1个条码，最后计算{ε₁,ε₂,…,ε_M-1}的方差z(i)即可。

S6令i＝i+1，重复步骤S2～S5，直至i＝N-M+1，以获得方差集合z(n)＝{z(1),z(2),…,z(N-M+1)}，方差集合z的长度为N-M+1，以此完成被测对象的磁致伸缩导波拓扑信号的处理。

完成磁致伸缩导波拓扑信号处理后，获得了方差集合z(n)＝{z(1),z(2),…,z(N-M+1)}，基于该方差集合通过后续的处理即可获得被测对象的缺陷信息，实现被测对象缺陷的无损检测，即本发明的数据处理方法可为后续的缺陷无损检测提供数据依据。

本发明的上述处理方法可实现磁致伸缩导波信号的快速处理，尤其是以最大欧式距离值为最大连通半径ε_max对集合B持续同调，可有效提取数据的拓扑结构，由于检测信号中缺陷信号与本底噪声信号具有不同的拓扑结构信息，因此利用持续同调可实现缺陷信号的有效识别，通过上述处理，可获得被测对象的包含拓扑结构信息的数据，即方差集合z(n)＝{z(1),z(2),…,z(N-M+1)}，利用这一数据通过后续处理即可实现缺陷的识别与定位。

具体的，对于信号X而言，优选截取被测对象磁致伸缩导波信号中第一次通过信号和第一次端部回波信号之间的区域作为该信号区域(即分析信号)，以准确截取缺陷信号区域。

更具体的，窗宽M优选满足如下条件：M＝max([L/10],5)，其中L为对被测对象进行激励的激励信号的长度。窗宽决定了处理数据量的大小，数据量越大，计算量也相应增大，但数据量过小，则难以实现后续的持续同调，本发明综合上述因素，将窗宽限定在上述条件下，可保证持续同调有效进行，同时计算量不大、计算速度快，大大提高处理效率。

本发明不仅提供了磁致伸缩导波拓扑信号的处理方法，同时还提供了基于磁致伸缩导波拓扑信号的无损检测方法，其包括如下步骤：

S1首先，采用本发明前述的磁致伸缩导波拓扑信号处理方法获得方差集合z(n)＝{z(1),z(2),…,z(N-M+1)}；

S2然后，根据方差集合z(n)＝{z(1),z(2),…,z(N-M+1)}绘制方差分布图，具体的将n转换为时间参数，再根据方差集合z(n)中各方差值及其对应的时间绘制方差分布图，采用如下公式将n转换为时间t(单位为ms)：

S3最后，根据方差分布图的畸变性即可判断被测对象是否存在缺陷，以此完成被测对象的无损检测。

具体的，上述无损检测方法还包括如下步骤：

S4在判断被测对象存在缺陷时，根据畸变发生的位置实现缺陷的定位。由此，本发明不仅可以实现缺陷的识别，还可以实现缺陷的准确定位。

以下为具体实施例：

实施例1

如图3所示，本实施例对无缺陷构件进行测试，无缺陷构件为直径为7mm、长度为3000mm的镀锌光面钢丝，激励线圈距离左端1000mm，接收线圈距离激励线圈600mm，激励频率为110kHz，采样频率为2000kHz，导波波速约为5250m/s。

在无缺陷钢丝上获得的原始信号如图4所示，其中包括电磁脉冲信号、第一次通过接收传感器信号、左端部回波信号、右端部回波信号。为便于分析，截取图4中第一次通过信号和左端部回波信号之间的信号进行分析，如图5所示。图6为无缺陷钢丝分析信号经本发明处理方法处理后的方差谱图，图中并不存在畸变，能量均匀分布。

实施例2

本实施例另取一根与实施例1的无缺陷构件同一规格的镀锌钢丝，其实验布置、激励频率、采样频率、导波波速均与实施例1相同，缺陷布置如图7所示，在距离左端部2000mm处人工制造一个缺口。

在有缺陷的钢丝上获得的原始信号如图8所示，其中包括电脉冲信号、第一次通过接收传感器信号、缺陷信号、左端部回波信号、右端部回波信号。运用本发明的方法对有缺陷钢丝的分析信号进行处理，具体为：

(1)截取图8中第一次通过信号和左端部回波信号之间的信号进行分析，如图9所示，截取0.2ms～0.45ms区间的信号作为分析信号X(经计算缺陷信号出现在t＝0.28ms处)，根据采样频率确定分析信号X中包含的信号数据量N＝(0.45-0.2)×10^-3×2×10⁶＝500，并初始化i＝1；

(2)利用窗宽M＝5的滑动矩形窗从分析信号X中截取5个信号数据x(i)，x(i+1)，…，x(i+4)；

(3)构造(M-1)×2的矩阵A，矩阵A为：

(4)将矩阵A中每行的元素作为平面直角坐标，矩阵A成为平面直角坐标系中4个点的集合B，即B＝{A(1),A(2),…,A(4)}，A(1)＝(x(i),x(i+1))，A(2)＝(x(i+1),x(i+2))，A(3)＝(x(i+2),x(i+3))，A(4)＝(x(i+3),x(i+4))；

(5)计算点集B中各点之间的欧式距离，得到距离矩阵D：

矩阵D是一个4×4的对称方阵，其中主对角线上的值全为0，d_A(1),A(2)表示点集B中点A(1)即(x(i),x(i+1))与点A(2)即(x(i+1),x(i+2))之间的欧式距离；

(6)取矩阵D中最大值0.015为最大连通半径ε_max，对点集B进行持续同调计算，得到点集B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径，记为一组ε值，过程为：

(6.1)选择均匀变化的多尺度阈值ε为连通半径对点集B进行VR复形过滤，以在欧式空间构建VR复形过滤，如图10所示，VR复形过滤

构造如下：

图10中的(a)所示为点集B的4个点，编号为1,2,3,4，各点之间最大欧式距离为0.015，这4个点构成VR(B,ε)的顶点集合，分别以这4个点为圆心，以ε/2为半径画圆。

当ε＝0时，此时有4个连通组件即4个独立的点，表示为{1}、{2}、{3}、{4}；

ε逐渐增大，当增加至ε＝0.0033时，以点2和点3为圆心的两个圆相交，则在点2和点3间连一条线，形成一个新的1维单形--线段{2,3}，此时连通组件数变为3，即{1}、{4}和{2,3}，如图10中的(b)所示；

ε继续增大，当增加至ε＝0.0049时，以点4为圆心的圆与点2为圆心的圆相交，则在点4和点2间连一条线，形成一个新的1维复形{{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}}，此时连通组件数变为2，即{1}和{{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}}，如图10中的(c)所示；

ε继续增大，当增加至ε＝0.0052时，以点3、点4和点2为圆心的3个圆相交，则在点3和点4间再连一条线，形成一个2维复形，该2维复形为{{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}，{3,4}，{2,3,4}}，此时连通组件数依然为2，即{1}和{{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}，{3,4}，{2,3,4}}，如图10中的(d)所示；

ε继续增大，当增加至ε＝0.011时，以点2为圆心和点1为圆心的圆相交，则在点2和点1间连一条线，形成一个新的2维复形{{1}，{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}，{3,4}，{1,2}，{2,3,4}}，此时连通组件数变为1，只有1个2维复形，如图10中的(e)所示；

ε继续增大，当增加至ε＝0.014时，以点1和点3为圆心的2个圆相交，则在点1和点3间连一条线，形成一个新的2维复形{{1}，{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}，{3,4}，{1,2}，{1,3}，{2,3,4}，{1,2,3}}，此时连通组件数依然是1，只有一个2维复形，如图10中的(f)所示；

ε继续增大，当增加至ε＝ε_max＝0.015时，以点1和点4为圆心的2个圆相交，则在点1和点4间连一条线，形成一个新的3维复形{{1}，{2}，{3}，{4}，{2,3}，{2,4}，{3,4}，{1,2}，{1,3}，{1,4}，{2,3,4}，{1,2,3}，{1,2,4}，{1,3,4}，{1,2,3,4}}，此时连通组件数依然是1，只有1个3维复形，如图10中的(g)所示；

(6.2)本发明所关注的是0维同调及其PB图，0维同调是对连通组件的计数，其0维PB图反映的是连通组件数随着连通半径变化而变化的过程，具体的根据前面的复形过滤过程记录下连通组件数发生变化时对应的ε值，分别是：连通组件数从4变为3时ε＝0.0033，连通组件数从3变为2时ε＝0.0049，连通组件数从2变为1时ε＝0.011，连通组件数保持1不变直至ε＝ε_max＝0.015，即ε＝{0.0033，0.0049，0.011，0.015}，根据ε值绘制PB图，如图10中的(h)所示；

(7)计算该组ε的方差z(i)；

(8)令i＝i+1，重复步骤(2)～(7)直至i＝496，计算完所选分析区域信号处理后的方差集合z(n)，n＝1,2,…,496，即方差集合z(n)中方差个数为496个；

(9)将n转换为时间参数，具体为t(ms)＝(n-1)×(10³/采样频率Hz)+截取的分析信号X的起始时间，比如n＝101，其对应的时间是(101-1)×(10³/2·10⁶)＝0.05ms，再加上待分析信号截取时的起始时间是0.2ms，所以n＝101对应的时间是0.2ms+0.05ms＝0.25ms，再根据方差集合z(n)中各方差值及其对应的时间值绘制方差分布图，即以各方差值为纵坐标，以各方差值对应的时间为横坐标绘制方差分布图，如图11所示；

(10)根据方差分布图的畸变性，判断被测构件有无缺陷，在判断被测构件存在缺陷的情况下，根据畸变发生的位置定位缺陷。具体的，根据图11可以看出，在0.28ms邻域存在明显畸变，该邻域峰值突然大幅度增大，且最大值出现在0.28ms，此处出现的时间与理论上缺陷信号出现的时间吻合，因此确认本发明的方法能对缺陷进行有效识别。

总之，本发明提供的是一种全新的磁致伸缩导波检测信号处理方法及无损检测方法，其利用信号的拓扑信息处理一维的导波检测时间序列信号，无需标准试样，可用于无损检测领域，尤其是现场检测，可有效提高磁致伸缩导波检测精度，适用于缆索、管道、钢板等构件的缺陷。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种磁致伸缩导波拓扑信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1从被测对象的磁致伸缩导波信号中截取所需的信号X，该信号X包含的信号数据量记为N，初始化i＝1；

S2利用窗宽为M的滑动矩形窗从信号X中截取M个信号数据，分别为x(i)、x(i+1)、…、x(i+M-1)；

S3基于截取的M个信号数据构建(M-1)×2的矩阵A：

S4将矩阵A转换为平面直角坐标系中的M-1个点的集合B，并计算集合B中各点间的欧式距离；

S5取最大的欧式距离作为最大连通半径ε_max对集合B持续同调，得到集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径，计算所有连通半径的方差z(i)；

S6令i＝i+1，重复步骤S2～S5，直至i＝N-M+1，以获得方差集合z(n)，n＝1,2,…,N-M+1，以此完成被测对象的磁致伸缩导波拓扑信号的处理。

2.如权利要求1所述的磁致伸缩导波拓扑信号处理方法，其特征在于，步骤S1中，优选截取被测对象磁致伸缩导波信号中第一次通过信号和第一次端部回波信号之间的区域作为信号X。

3.如权利要求1所述的磁致伸缩导波拓扑信号处理方法，其特征在于，窗宽M满足如下条件：M＝max([L/10],5)，其中L为对被测对象进行激励的激励信号的长度。

4.如权利要求1-3任一项所述的磁致伸缩导波拓扑信号处理方法，其特征在于，步骤S5中的持续同调具体包括如下步骤：

S51选择均匀变化的多尺度阈值ε为连通半径对集合B进行过滤，以在欧式空间构建VR复形过滤，0≤ε≤ε_max；

S52从构建的VR复形过滤中提取出0维同调数据变化时对应的各ε值，各ε值即为集合B中各点从诞生到消亡时对应的连通半径。

5.一种基于磁致伸缩导波拓扑信号的无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1采用如权利要求1-4任一项所述的方法处理获得方差集合z(n)；

S2根据方差集合z(n)绘制方差分布图；

S3根据方差分布图的畸变性判断被测对象是否存在缺陷，以此完成被测对象的无损检测。

6.如权利要求5所述的无损检测方法，其特征在于，还包括如下步骤：

S4在判断被测对象存在缺陷时，根据畸变发生的位置实现缺陷的定位。

7.如权利要求5或6所述的无损检测方法，其特征在于，步骤S2具体为：首先将n转换为时间参数，再根据方差集合z(n)中各方差值及其对应的时间绘制方差分布图。

8.如权利要求7所述的无损检测方法，其特征在于，采用如下公式将n转换为时间t：

Images