CN114184682B - 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 - Google Patents
弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114184682B CN114184682B CN202111505537.XA CN202111505537A CN114184682B CN 114184682 B CN114184682 B CN 114184682B CN 202111505537 A CN202111505537 A CN 202111505537A CN 114184682 B CN114184682 B CN 114184682B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chaotic
- target signal
- driving force
- signal
- chaotic system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 94
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 claims abstract description 172
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 83
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 27
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 22
- OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N prednisolone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3[C@@H](O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N 0.000 claims description 22
- 238000013016 damping Methods 0.000 claims description 20
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 11
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 7
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011247 coating layer Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/04—Analysing solids
- G01N29/07—Analysing solids by measuring propagation velocity or propagation time of acoustic waves
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
- G01N29/4409—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison
- G01N29/4418—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor by comparison with a model, e.g. best-fit, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
- G01N2291/023—Solids
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明提供了一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其包括:确定目标信号,构造第一混沌系统并确定第一混沌系统阈值,构建第一混沌检测系统并识别目标信号幅值,确定考虑相位影响时的第一混沌系统阈值减小量,构造第二混沌系统并构建第二混沌检测系统,联合第一混沌检测系统进行目标信号的检测和定位,进行管道缺陷定量检测以确定管道缺陷的位置和大小。本发明利用双混沌检测系统,通过相位差快速、准确地检测出缺陷回波目标信号的发生时刻,节省求解资源,提高分析效率,同时对小缺陷或远距离的检测提供方向。
Description
技术领域
本发明属于超声导波无损检测方法领域,特别是一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法。
背景技术
导波因其具有传播距离长、可同时检测管道表面和内部缺陷等优点,被认为在检测埋地管道、含包裹层管道中具有独特的优势,然而对于小缺陷或远距离缺陷检测,测试得到的缺陷回波往往十分微弱,甚至完全淹没在噪声信号中。
为了克服这一困难,研究人员利用混沌系统敏感性增强小缺陷来进行检测。然而,利用混沌检测系统进行的信号识别只能判定待检信号中是否含有缺陷回波,而无法判定缺陷回波的出现时刻和大小,成为本领域内难以克服的困难,致使混沌检测方法在超声导波信号检测中的应用十分有限。
中国发明申请CN103323529A,本发明公开了一种利用改进型杜芬混沌系统识别斜裂纹管道超声导波的方法,有以下步骤:1)在管道的一侧端面激发超声导波信号,使超声导波遍历管道的所有位置;2)在激发端附近的接收端接收超声导波回波信号并记录超声导波管道中传播的时间历程曲线,其中超声导波回波信号包含端面回波信号、噪声信号和淹没在噪声中的斜裂纹缺陷信号;3)利用改进型杜芬混沌系统对超声导波回波信号进行检测与分析,提取并识别淹没在噪声中的斜裂纹缺陷信息,获得整个管道的斜裂纹缺陷情况。该方法虽然可以检测到弱的缺陷回波信号,却无法对信号的幅值和发生时刻进行定位,也就无法实现缺陷的定量分析。
中国发明申请CN 105954358B,本发明公开了一种TR与Duffing系统相结合的超声导波小缺陷定位检测方法,步骤如下:1)在管道的一端面激发超声导波信号,使超声导波遍历管道的所有位置;2)在激发端附近的另一端面接收超声导波回波信号并记录超声导波管道中传播的时间历程曲线;3)利用改进型杜芬混沌系统对超声导波回波信号进行检测与分析,提取并识别淹没在噪声中的小缺陷信息;4)将得到的带有小缺陷信息的信号进行时间反转后再进行二次激发;5)接收反转信号。该方法中混沌检测系统是一项辅助手段,用以判定检测信号中是否含有缺陷信号,以决定是否有进行时间反转检测的必要。
因此,为同时实现缺陷回波信号的检测、定量和定位技术,寻求一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,来解决该领域中无法对缺陷信号进行定量分析的难题是十分迫切且必要的。
发明内容
本发明针对上述现有技术中的缺陷,提出一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法。该方法包括确定目标信号,构造第一混沌系统并确定第一混沌系统阈值,构建第一混沌检测系统并识别目标信号幅值,确定考虑相位影响时的第一混沌系统阈值减小量,构造第二混沌系统并构建第二混沌检测系统,进行目标信号的检测和定位,进行管道缺陷定量检测以确定管道缺陷的位置和大小。本发明利用双混沌检测系统,通过相位差补偿快速、准确地检测出缺陷回波目标信号的发生时刻,节省了求解资源,提高了分析效率,同时对小缺陷或远距离的检测提供了方向。
本发明提供一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其包括以下步骤:
S1、确定目标信号:设目标信号为调制的单频信号s(t);
S2、构造第一混沌系统并确定第一混沌系统阈值Fc1;
S21、以Duffing方程构造第一混沌系统:
其中,ω表示第一外驱动力圆频率;c表示第一阻尼且为常数;x表示混沌系统的位移变量;F表示外驱动力幅值;t表示混沌系统的演化时间;
S22、在第一参数条件下,变换外驱动力幅值F,得到由周期态向混沌态转变的第一混沌系统阈值Fc1,将参数为第一混沌系统阈值Fc1、第一阻尼c、第一外驱动力圆频率ω确定的系统设定为第一混沌系统;
S3、构建第一混沌检测系统并识别目标信号幅值:将目标信号叠加到式(2)右侧的外驱动力项上构建第一混沌检测系统,叠加目标信号部分,实现目标信号幅值的识别;
S4、确定考虑相位影响时第一混沌系统的阈值减小量;
S41、设步骤S1中目标信号与步骤S2中式(2)右侧外驱动力存在相位差当/>时,步骤S3中第一混沌检测系统变为:
其中,ω1表示目标信号圆频率,且ω1=2πf,f表示目标信号频率;n表示目标信号波谷数;k为整数;A表示目标信号幅值;Δt表示目标信号长度,且Δt=2πn/ω;
S42、考虑相位影响时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF变为:
当时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF取得最大值,为目标信号幅值A;
S5、构造第二混沌系统并构建第二混沌检测系统,与第一混沌检测系统联合进行目标信号定位;
S51、所述第一混沌系统的外驱动力添加一个初相位进行相位补偿,式(7)变为:
S52、变换初相位叠加目标信号,若系统进入混沌态后,减小驱动力幅值,使系统再次回到周期态,记驱动力幅值减小量为第一混沌系统的阈值减小量ΔF,若系统仍保持为周期态,记ΔF=0,并绘制/>曲线,当/>时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF取得极大值,有(ΔF)max=A,记此时初相位/>为/>
S53、构造第二混沌系统:在第二参数条件下,变换外驱动力幅值F,得到该系统由周期态向混沌态转变的第二混沌系统阈值Fc2;将参数为第二混沌系统阈值Fc2、第二阻尼c2、第二外驱动力圆频率ω2确定的系统设定为第二混沌系统;
S54、构建第二混沌检测系统的数学模型:
其中,表示第二混沌检测系统的第二外驱动力补偿初相位;
S55、变换第二混沌检测系统的第二外驱动力初相位叠加目标信号,若系统进入混沌态后,减小驱动力幅值,使系统再次回到周期态,记驱动力幅值减小量为第二混沌系统的阈值减小量ΔF,若系统仍保持为周期态,记ΔF=0,并绘制/>曲线,标记第二混沌系统的阈值减小量ΔF取得极大值时/>为/>
S56、目标信号的波峰发生时刻tx为:
其中,T表示待检信号长度;
叠加待检信号的起始时间t0,获得目标信号的真实波峰发生时刻td为:
完成目标信号的检测和定位。
进一步,所述步骤S3具体包括以下步骤:
S31、将目标信号叠加到Duffing方程右侧的外驱动力上,则第一混沌检测系统为:
S32、考察叠加目标信号部分,有:
S33、式(4)中n不超过20,满足限定条件,此时后两项可忽略不计,有:
S34、当Duffing方程处于周期向混沌转变的临界态时,叠加导波信号,系统变为混沌状态,通过减小式(5)中Fc1的值,使其再次进入周期,则第一混沌系统的阈值减小量ΔF:
ΔF=A (6);
利用式(6)实现目标信号幅值的识别。
可优选的,所述步骤S1中所述目标信号s(t)满足函数关系:
可优选的,所述步骤S2中所述第一参数条件为第一混沌系统的第一阻尼c=c1,且第一混沌系统的第一外驱动力圆频率ω与目标信号圆频率ω1一致,即ω=ω1。
可优选的,所述步骤S53中所述第二参数条件为第二混沌系统的第二阻尼与第一混沌系统的第一阻尼相同,即c2=c=c1,且第二混沌系统的第二外驱动力圆频率ω2满足关系:
(ω1-ω2)T=π (10)。
可优选的,所述步骤S33中所述限定条件为当待检信号频率与Duffing方程驱动力频率相差3%以上时,待检信号将不会引起Duffing方程解的改变。
可优选的,所述步骤S41中与目标信号发生时刻有关,所述步骤S51和S54通过双混沌检测系统驱动力相位补偿,进行目标信号发生时刻检测。
在本发明的一个优选实施方式中,本发明的方法能够应用在管道缺陷的定量检测上。其还包括以下步骤:
S6、进行管道缺陷定量检测:基于超声导波的传播速度和结构中垂直入射超声导波的反射定律,确定管道缺陷的位置和大小;
S61、当已知超声导波的传播速度为c时,通过步骤S5中求得目标信号的真实波峰发生时刻td,即缺陷回波发生时刻,计算缺陷到信号激励即接收位置的距离Lx:
S62、根据结构中垂直入射超声导波的反射定律,获得反射系数R为:
其中,β表示结构截面损失率;
S63、反射系数R为缺陷回波幅值Ad=A与入射波幅值A0之比:
其中,K表示衰减修正系数,0<K<1;
S64、由式(15)和式(16)获得结构截面损失率β:
S65、基于结构截面损失率β和缺陷到信号激励即接收位置的距离Lx,确定管道缺陷的位置和大小。
与现有技术相比,本发明的技术效果为:
1、本发明提出的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,以处于由周期向混沌态转变的Duffing方程临界状态作为混沌检测系统,将目标信号叠加到驱动力项上,系统转变为混沌态,再通过调整驱动力幅值,使系统返回周期态,通过驱动力幅值调整量确定了目标信号幅值;实现了利用混沌系统检测弱信号幅值,为目标信号大小评估提供了依据。
2、本发明提出的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,构造两个驱动力频率不同、但满足一定关系的Duffing混沌系统,对双混沌系统构造驱动力项进行初相位补偿,同时进行弱信号检测,分别绘制两个系统的曲线,通过两条曲线峰值所对应的相位差确定目标信号的发生时刻,以此来确定缺陷位置;利用双混沌检测系统,通过相位差快速、准确地检测出目标信号的发生时刻,节省了求解资源,提高了分析效率,并且所提出的利用/>曲线进行信号幅值和发生时刻分析,具有直观、快捷的优点。
3、本发明提出的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,在管道缺陷定量检测上,由于小缺陷导致了微弱的缺陷回波,同时超声导波信号又经过了较长距离的传播,致使缺陷回波十分微弱,该方法仍然可以准确识别并明显优于传统方法,提高了管道超声导波检测小缺陷或远距离的检测效率,对于提高超声导波检测效率具有重要意义。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是本发明的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法流程图;
图2是本发明的待识别的目标信号图;
图3是本发明的管道超声导波检测缺陷原理图;
图4a是本发明的一个具体实施例的实验设备组成图;
图4b是本发明的一个具体实施例的实验原理图;
图5a是本发明的一个具体实施例的完好管道超声导波测试信号图;
图5b是本发明的一个具体实施例的损伤管道超声导波测试信号图;
图6a是本发明的采用Butterworth带通滤波器滤波后的完好管道信号效果图;
图6b是本发明的采用Butterworth带通滤波器滤波后的损伤管道信号效果图;
图7a是本发明的完好管道第一混沌检测系统识别结果图;
图7b是本发明的完好管道第二混沌检测系统识别结果图;
图8a是本发明的损伤管道第一混沌检测系统识别结果图;
图8b是本发明的损伤管道第二混沌检测系统识别结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了本发明的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,该方法包括以下步骤:
S1、确定目标信号:设目标信号为经Hanning窗调制的单频信号s(t),满足函数关系:
其中,ω1表示目标信号圆频率,且ω1=2πf,f表示目标信号频率;n表示目标信号波谷数;A表示目标信号幅值;Δt表示目标信号长度,且Δt=2πn/ω。
在一个具体实施例中,选频率为f=70kHz,为了与混沌系统求解匹配,进行如下单位变换,70kHz=0.07(1/μs),ω1=2π·0.07rad/μs≈0.439823rad/μs。取一个完整波包长度为142μs,A=0.1mV,n=10,Δt≈142(μs),待识别的目标信号形状如图2所示。
S2、构造第一混沌系统并确定第一混沌系统阈值Fc1。
S21、以Duffing方程构造第一混沌系统:
其中,ω表示第一外驱动力圆频率;c表示第一阻尼且为常数;x表示混沌系统的位移变量;F表示外驱动力幅值;t表示混沌系统演化时间。
S22、在第一参数条件下,变换外驱动力幅值F,得到该系统由周期态向混沌态转变的第一混沌系统阈值Fc1,将参数为第一混沌系统阈值Fc1、第一阻尼c、第一外驱动力圆频率ω确定的系统设定为第一混沌系统;第一参数条件为第一混沌系统的第一阻尼c=c1,且第一混沌系统的第一外驱动力圆频率ω与目标信号圆频率ω1一致,即ω=ω1。
在一个具体实施例中,取第一阻尼c=0.4,得到该系统由周期态向混沌态转变的临界值为Fc1=0.45781,将参数为Fc1=0.45781,c=0.4,ω=ω1确定的系统设定为第一混沌系统。
S3、构建第一混沌检测系统并识别目标信号幅值:将目标信号叠加到式(2)右侧的外驱动力上构建第一混沌检测系统,叠加目标信号部分,实现目标信号幅值的识别。
S31、将目标信号叠加到Duffing方程右侧的外驱动力上,则第一混沌检测系统为:
S32、考察叠加目标信号部分,有:
S33、式(4)中n不超过20,满足限定条件:当待检信号频率与Duffing方程驱动力频率相差3%以上时,待检信号将不会引起Duffing方程解的改变。此时,后两项可忽略不计,有:
S34、当Duffing方程处于周期向混沌转变的临界态时,叠加导波信号,系统变为混沌状态,通过减小式(5)中Fc1的值,使其再次进入周期,则第一混沌系统的阈值减小量ΔF:
ΔF=A (6);
利用式(6)实现目标信号幅值的识别。
S4、确定考虑相位影响时第一混沌系统的阈值减小量。
S41、设步骤S1中目标信号与步骤S2中式(2)右侧外驱动力项存在相位差当时,步骤S3中第一混沌检测系统变为:
其中,k为整数;与目标信号发生时刻有关。
S42、考虑相位影响时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF变为:
当时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF取得最大值,为目标信号幅值A。
S5、构造第二混沌系统并构建第二混沌检测系统,与第一混沌检测系统联合进行目标信号定位。
S51、所述第一混沌系统的外驱动力添加一个初相位进行相位补偿,式(7)变为:
S52、变换初相位叠加目标信号,若系统进入混沌态后,减小驱动力幅值,使系统再次回到周期态,记驱动力幅值减小量为第一混沌系统的阈值减小量ΔF,若系统仍保持为周期态,记ΔF=0,并绘制/>曲线,当/>时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF取得极大值,有(ΔF)max=A,记此时初相位/>为/>
S53、构造第二混沌系统:在第二参数条件下,变换外驱动力幅值F,得到该系统由周期态向混沌态转变的第二混沌系统阈值Fc2;将参数为第二混沌系统阈值Fc2、第二阻尼c2、第二外驱动力圆频率ω2确定的系统设定为第二混沌系统;所述步骤S53中所述第二参数条件为第二混沌系统的第二阻尼与第一混沌系统的第一阻尼相同,即c2=c=c1,且第二混沌系统的第二外驱动力圆频率ω2满足关系:
(ω1-ω2)T=π (10)
其中,T表示待检信号长度。
在一个具体实施例中,第二阻尼c2=0.4,得到该系统由周期态向混沌态转变的临界值为Fc2=0.45609,将参数为Fc2=0.45609,c2=0.4,确定的系统设定为第二混沌系统。
S54、构建第二混沌检测系统的数学模型:
其中,表示第二混沌检测系统的第二外驱动力补偿初相位。
S55、变换第二混沌检测系统的第二外驱动力初相位叠加目标信号,若系统进入混沌态后,减小驱动力幅值,使系统再次回到周期态,记驱动力幅值减小量为第二混沌系统的阈值减小量ΔF,若系统仍保持为周期态,记ΔF=0,并绘制/>曲线,标记第二混沌系统的阈值减小量ΔF取得极大值时/>为/>
S56、目标信号的波峰发生时刻tx为:
叠加待检信号的起始时间t0,获得目标信号的真实波峰发生时刻td为:
完成目标信号的检测和定位。
S6、进行管道缺陷定量检测:基于超声导波的传播速度和结构中垂直入射超声导波的反射定律,确定管道缺陷的位置和大小,管道超声导波检测缺陷原理图如图3所示。
S61、当已知超声导波的传播速度为c时,通过步骤S5中求得目标信号的真实波峰发生时刻td,即缺陷回波发生时刻,计算缺陷到信号激励即接收位置的距离Lx:
由于缺陷回波的反射系数与缺陷大小成正比,当利用第一混沌检测系统识别出缺陷回波幅值后,可用于求解反射系数,从而得到缺陷大小。
S62、根据结构中垂直入射超声导波的反射定律,获得反射系数R为:
其中,β表示结构截面损失率。
S63、反射系数R为缺陷回波幅值Ad=A与入射波幅值A0之比:
其中,K表示衰减修正系数,0<K<1。
S64、由式(15)和式(16)获得结构截面损失率β:
S65、基于结构截面损失率β和缺陷到信号激励即接收位置的距离Lx,确定管道缺陷的位置和大小。
为了验证本方法的有效性,对一长5m的无缝钢管进行了实验研究,所用设备如图4a所示,主要包括:任意信号发生器、低频放大器和示波器,采用压电换能器激发和采集超声导波信号。测试系统搭建如图4b所示,并采用n=10,中心频率为70kHz的Hanning窗调制信号作为激励信号。
设置表1所示的3种工况,工况1为完好管道,然后在距激励端3m处利用切割机加工裂纹模拟缺陷,分别令截面减少3.2%和6.4%,为工况2和工况3。
表1
图5a和5b分别给出了完好管道与截面损失3.2%时的测试信号,可以看出,损失管道测试信号与完好管道相比,也不能清晰的看出缺陷回波。图5a和5b中左侧为入射波ω1,右侧为端面回波ω2,中间部分为待检信号Cs。
在传统的检测方法中,可以通过滤波的方式,降低噪声影响,从而获得缺陷回波信息。本方法将图4中的测试信号使用Butterworth带通滤波器进行滤波,其中心频率为70kHz,低频截止频率为60kHz,高频截止频率为80kHz。滤波后的完好管道与截面损失3.2%的效果分别如图6a和6b所示。图6a和6b图例中上方线型为原始信号A,下方为滤波信号B。
显然,滤波后损伤工况依然难以观察到缺陷回波,这主要在于小缺陷导致了微弱的缺陷回波,同时超声导波信号又经过了较长距离的传播,致使缺陷回波十分微弱。
采用本发明的双混沌检测系统可以有效的识别出小缺陷回波信息:
截取完好管道工况入射波与端面回波中间(0.65ms~1.65ms)的信号为待测信号时(见图5a),有T=1ms,,由于其中不含有缺陷回波,只有噪声信号,利用双混沌检测系统识别该信号,第一混沌检测系统和第二混沌检测系统结果分别如图7a和7b所示,可见无论是第一混沌检测系统还是第二混沌检测系统,ΔF的值都非常小,且呈随机分布,说明该待检信号中没有缺陷回波(目标信号)。
同样,截取损伤工况(0.65ms~1.65ms)之间的信号(见图5b),并利用双混沌检测系统进行识别,第一混沌检测系统和第二混沌检测系统结果分别如图8a和8b所示,从中可清晰的看出曲线上的峰值。注意到每个混沌检测系统有多个峰值,这与识别结果与相位之间存在周期性相关,利用式(12),只要保证/>与/>满足关系
即可。可见,只要在两个混沌检测系统中都选择第一个峰值就可以满足要求。
根据图8a的峰值,识别出缺陷回波峰值为0.04mV,依据式(17)识别缺陷大小为截面损失3.45%,相对误差7.81%。
利用图8a和8b进行缺陷定位,波速可利用入射波和端面回波的时间差,以及它们的传播距离求得,
截取信号起始时刻为:t0=0.65ms。
缺陷回波发生时刻为:
缺陷定位为:相对误差为5.63%。
采用相同的方法,识别另一个工况,缺陷大小识别结果为截面损失6.61%,相对误差3.28%,缺陷位置识别结果为3.203m,相对误差6.7%,识别精度可满足需求。
本发明设计的一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,以处于由周期向混沌态转变的Duffing方程临界状态作为混沌检测系统,将目标信号叠加到驱动力项上,系统转变为混沌态,再通过调整驱动力幅值,使系统返回周期态,通过驱动力幅值调整量确定了目标信号幅值;实现了利用混沌系统检测弱信号幅值,为目标信号大小评估提供了依据;构造两个驱动力频率不同、但满足一定关系的Duffing混沌系统,对双混沌系统构造驱动力项的初相位,同时进行弱信号检测,分别绘制两个系统的曲线,通过两条曲线峰值所对应的相位差确定目标信号的发生时刻,以此来确定缺陷位置;利用双混沌检测系统,通过相位差快速、准确地检测出目标信号的发生时刻,节省了求解资源,提高了分析效率,并且所提出的利用/>曲线进行信号幅值和发生时刻分析,具有直观、快捷的优点;在管道缺陷定量检测上,由于小缺陷导致了微弱的缺陷回波,同时超声导波信号又经过了较长距离的传播,致使缺陷回波十分微弱,该方法仍然可以准确识别并明显优于传统方法,提高了管道超声导波检测小缺陷或远距离的检测效率,对于提高超声导波检测效率具有重要意义。
最后所应说明的是:以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明进行修改或者等同替换,而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (5)
1.一种弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其特征在于,其包括以下步骤:
S1、确定目标信号:设目标信号为调制的单频信号s(t);
目标信号s(t)满足函数关系:
S2、构造第一混沌系统并确定第一混沌系统阈值Fc1;
S21、以Duffing方程构造第一混沌系统:
其中,ω表示第一外驱动力圆频率;c表示第一阻尼且为常数;x表示混沌系统的位移变量;F表示外驱动力幅值;t表示混沌系统演化时间;
S22、在第一参数条件下,变换外驱动力幅值F,得到由周期态向混沌态转变的第一混沌系统阈值Fc1,将参数为第一混沌系统阈值Fc1、第一阻尼c、第一外驱动力圆频率ω确定的系统设定为第一混沌系统;
S3、构建第一混沌检测系统并识别目标信号幅值:将目标信号叠加到式(2)右侧的外驱动力项上构建第一混沌检测系统,叠加目标信号部分,实现目标信号幅值的识别;
S31、将目标信号叠加到Duffing方程右侧的外驱动力上,则第一混沌检测系统为:
S32、考察叠加目标信号部分,有:
S33、式(4)中n不超过20,满足限定条件,此时后两项可忽略不计,有:
S34、当Duffing方程处于周期向混沌转变的临界态时,叠加导波信号,系统变为混沌状态,通过减小式(5)中Fc1的值,使其再次进入周期,则第一混沌系统的阈值减小量ΔF:
ΔF=A (6);
利用式(6)实现目标信号幅值的识别;
S4、确定考虑相位影响时第一混沌系统的阈值减小量;
S41、设步骤S1中目标信号与步骤S2中式(2)右侧外驱动力存在相位差当/>时,步骤S3中第一混沌检测系统变为:
其中,ω1表示目标信号圆频率,且ω1=2πf,f表示目标信号频率;n表示目标信号波谷数;k为整数;A表示目标信号幅值;Δt表示目标信号长度,且Δt=2πn/ω;
S42、考虑相位影响时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF变为:
当时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF取得最大值,为目标信号幅值A;
S5、构造第二混沌系统并构建第二混沌检测系统,与第一混沌检测系统联合进行目标信号定位;
S51、所述第一混沌系统的外驱动力添加一个初相位进行相位补偿,式(7)变为:
S52、变换初相位叠加目标信号,若系统进入混沌态后,减小驱动力幅值,使系统再次回到周期态,记驱动力幅值减小量为第一混沌系统的阈值减小量ΔF,若系统仍保持为周期态,记ΔF=0,并绘制/>曲线,当/>时,第一混沌系统的阈值减小量ΔF取得极大值,有(ΔF)max=A,记此时初相位/>为/>
S53、构造第二混沌系统:在第二参数条件下,变换外驱动力幅值F,得到该系统由周期态向混沌态转变的第二混沌系统阈值Fc2;将参数为第二混沌系统阈值Fc2、第二阻尼c2、第二外驱动力圆频率ω2确定的系统设定为第二混沌系统;
S54、构建第二混沌检测系统的数学模型:
其中,表示第二混沌检测系统的第二外驱动力补偿初相位;
S55、变换第二混沌检测系统的第二外驱动力初相位叠加目标信号,若系统进入混沌态后,减小驱动力幅值,使系统再次回到周期态,记驱动力幅值减小量为第二混沌系统的阈值减小量ΔF,若系统仍保持为周期态,记ΔF=0,并绘制/>曲线,标记第二混沌系统的阈值减小量ΔF取得极大值时/>为/>
S56、目标信号的波峰发生时刻tx为:
其中,T表示待检信号长度;
叠加待检信号的起始时间t0,获得目标信号的真实波峰发生时刻td为:
完成目标信号的检测和定位;
S6、进行管道缺陷定量检测:基于超声导波的传播速度和结构中垂直入射超声导波的反射定律,确定管道缺陷的位置和大小;
S61、当已知超声导波的传播速度为c时,通过步骤S5中求得目标信号的真实波峰发生时刻td,即缺陷回波发生时刻,计算缺陷到信号激励即接收位置的距离Lx:
S62、根据结构中垂直入射超声导波的反射定律,获得反射系数R为:
其中,β表示结构截面损失率;
S63、反射系数R为缺陷回波幅值Ad=A与入射波幅值A0之比:
其中,K表示衰减修正系数,0<K<1;
S64、由式(15)和式(16)获得结构截面损失率β:
S65、基于结构截面损失率β和缺陷到信号激励即接收位置的距离Lx,确定管道缺陷的位置和大小。
2.根据权利要求1所述的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其特征在于,所述步骤S2中所述第一参数条件为第一混沌系统的第一阻尼c=c1,且第一混沌系统的第一外驱动力圆频率ω与目标信号圆频率ω1一致,即ω=ω1。
3.根据权利要求1所述的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其特征在于,所述步骤S53中所述第二参数条件为第二混沌系统的第二阻尼与第一混沌系统的第一阻尼相同,即c2=c=c1,且第二混沌系统的第二外驱动力圆频率ω2满足关系:
(ω1-ω2)T=π (10)。
4.根据权利要求1所述的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其特征在于,所述步骤S33中所述限定条件为当待检信号频率与Duffing方程驱动力频率相差3%以上时,待检信号将不会引起Duffing方程解的改变。
5.根据权利要求1所述的弱超声导波信号的双混沌系统检测方法,其特征在于,所述步骤S41中与目标信号发生时刻有关,所述步骤S51和S54通过双混沌检测系统驱动力相位补偿,进行目标信号发生时刻检测。/>
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111505537.XA CN114184682B (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 |
JP2022131323A JP7309236B2 (ja) | 2021-12-10 | 2022-08-19 | 弱い超音波ガイド波信号のデュアルカオス解析システム検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111505537.XA CN114184682B (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114184682A CN114184682A (zh) | 2022-03-15 |
CN114184682B true CN114184682B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=80604333
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111505537.XA Active CN114184682B (zh) | 2021-12-10 | 2021-12-10 | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7309236B2 (zh) |
CN (1) | CN114184682B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115097009B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-05-24 | 东莞理工学院 | 一种基于频域调控的超声导波相控阵cfrp缺陷检测方法 |
CN115713844B (zh) * | 2022-10-18 | 2023-06-23 | 兰州交通大学 | 一种告警方法及系统 |
Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1324069A1 (en) * | 2001-12-21 | 2003-07-02 | STMicroelectronics S.r.l. | A system for detecting distances using chaotic signals |
CN101256230A (zh) * | 2007-11-21 | 2008-09-03 | 北京理工大学 | 连续波混沌调相无线电引信探测系统及其解调方法 |
CN101650428A (zh) * | 2009-09-04 | 2010-02-17 | 西北工业大学 | 潜艇微弱目标信号的混沌振子检测方法 |
GB201012597D0 (en) * | 2010-07-28 | 2010-09-08 | Guided Ultrasonics Ltd | Processing signals acquired during guided wave testing |
KR20120122440A (ko) * | 2011-04-29 | 2012-11-07 | 원광대학교산학협력단 | 초음파 비파괴 검사 장치 및 초음파 비파괴 검사 방법 |
CN103323529A (zh) * | 2013-05-23 | 2013-09-25 | 暨南大学 | 利用改进型杜芬混沌系统识别斜裂纹管道超声导波的方法 |
CN104155364A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 暨南大学 | 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 |
CN104462695A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 燕山大学 | 双耦合Duffing振子与变尺度相结合的微弱信号检测方法 |
CN105675718A (zh) * | 2016-02-11 | 2016-06-15 | 广东工业大学 | 利用三次范德玻尔混沌系统识别管道裂纹的超声导波方法 |
CN105954358A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-09-21 | 中国计量大学 | 一种TR与Duffing系统相结合的超声导波小缺陷定位检测方法 |
JP2017106828A (ja) * | 2015-12-10 | 2017-06-15 | 日本電信電話株式会社 | 波の受信方法及び受信装置 |
CN107228905A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-10-03 | 东莞理工学院 | 基于双稳态系统的超声导波信号检测方法 |
CN109521099A (zh) * | 2018-01-25 | 2019-03-26 | 四川升拓检测技术股份有限公司 | 基于拾音器相位差相阵的移动式无损检测方法 |
CN110274956A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-09-24 | 广东海洋大学 | 一种基于Kolmogorov熵的管道超声导波检测方法 |
CN110412132A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-05 | 合肥通用机械研究院有限公司 | 基于多模式多模态超声相控阵检测系统及非线性成像方法 |
CN111537607A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-14 | 太原科技大学 | 基于庞加莱截面突变特性的超声导波缺陷检测方法 |
CN111781276A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-16 | 东莞理工学院 | 基于分维数的钢轨超声导波缺陷识别与定位方法及装置 |
CN111781275A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-16 | 东莞理工学院 | 基于李雅普诺夫指数的钢轨超声导波缺陷识别与定位方法及装置 |
CN112697881A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-23 | 东莞理工学院 | 基于k-s熵的钢轨导波缺陷识别与定位方法、装置及系统 |
CN113567560A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-10-29 | 东南大学 | 一种基于超声导波的含附属结构管道的损伤检测方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5663319B2 (ja) * | 2011-01-19 | 2015-02-04 | 株式会社日立パワーソリューションズ | ガイド波検査方法及び装置 |
CN104155368A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 暨南大学 | 基于圆窗分割相轨迹识别管道裂纹角度的方法及装置 |
CN104792865B (zh) * | 2015-03-30 | 2017-07-04 | 暨南大学 | 基于分数维的管道超声导波小缺陷识别与定位方法 |
CN104777222A (zh) * | 2015-03-30 | 2015-07-15 | 暨南大学 | 基于杜芬系统三维相轨迹的管道缺陷识别及可视化方法 |
US10996203B2 (en) * | 2015-08-12 | 2021-05-04 | Triad National Security, Llc | Detection, monitoring, and determination of location of changes in metallic structures using multimode acoustic signals |
CN108680643A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-10-19 | 东莞理工学院 | 一种新式超声导波检测方法 |
CN112505155B (zh) * | 2020-12-09 | 2022-04-19 | 暨南大学 | 基于信息熵的管道导波损伤识别与定位方法、装置及系统 |
-
2021
- 2021-12-10 CN CN202111505537.XA patent/CN114184682B/zh active Active
-
2022
- 2022-08-19 JP JP2022131323A patent/JP7309236B2/ja active Active
Patent Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1324069A1 (en) * | 2001-12-21 | 2003-07-02 | STMicroelectronics S.r.l. | A system for detecting distances using chaotic signals |
CN101256230A (zh) * | 2007-11-21 | 2008-09-03 | 北京理工大学 | 连续波混沌调相无线电引信探测系统及其解调方法 |
CN101650428A (zh) * | 2009-09-04 | 2010-02-17 | 西北工业大学 | 潜艇微弱目标信号的混沌振子检测方法 |
GB201012597D0 (en) * | 2010-07-28 | 2010-09-08 | Guided Ultrasonics Ltd | Processing signals acquired during guided wave testing |
KR20120122440A (ko) * | 2011-04-29 | 2012-11-07 | 원광대학교산학협력단 | 초음파 비파괴 검사 장치 및 초음파 비파괴 검사 방법 |
CN103323529A (zh) * | 2013-05-23 | 2013-09-25 | 暨南大学 | 利用改进型杜芬混沌系统识别斜裂纹管道超声导波的方法 |
CN104155364A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 暨南大学 | 基于圆窗分割相轨迹识别管道缺陷位置的方法及装置 |
CN104462695A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-25 | 燕山大学 | 双耦合Duffing振子与变尺度相结合的微弱信号检测方法 |
JP2017106828A (ja) * | 2015-12-10 | 2017-06-15 | 日本電信電話株式会社 | 波の受信方法及び受信装置 |
CN105675718A (zh) * | 2016-02-11 | 2016-06-15 | 广东工业大学 | 利用三次范德玻尔混沌系统识别管道裂纹的超声导波方法 |
CN105954358A (zh) * | 2016-05-04 | 2016-09-21 | 中国计量大学 | 一种TR与Duffing系统相结合的超声导波小缺陷定位检测方法 |
CN107228905A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-10-03 | 东莞理工学院 | 基于双稳态系统的超声导波信号检测方法 |
CN109521099A (zh) * | 2018-01-25 | 2019-03-26 | 四川升拓检测技术股份有限公司 | 基于拾音器相位差相阵的移动式无损检测方法 |
CN110412132A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-05 | 合肥通用机械研究院有限公司 | 基于多模式多模态超声相控阵检测系统及非线性成像方法 |
CN110274956A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-09-24 | 广东海洋大学 | 一种基于Kolmogorov熵的管道超声导波检测方法 |
CN111537607A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-14 | 太原科技大学 | 基于庞加莱截面突变特性的超声导波缺陷检测方法 |
CN111781276A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-16 | 东莞理工学院 | 基于分维数的钢轨超声导波缺陷识别与定位方法及装置 |
CN111781275A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-16 | 东莞理工学院 | 基于李雅普诺夫指数的钢轨超声导波缺陷识别与定位方法及装置 |
CN112697881A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-23 | 东莞理工学院 | 基于k-s熵的钢轨导波缺陷识别与定位方法、装置及系统 |
CN113567560A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-10-29 | 东南大学 | 一种基于超声导波的含附属结构管道的损伤检测方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
Detection of Arbitrary Frequency Ultrasonic Guided Wave Signals Based on the Time-Shift Duffing Oscillator;Wu Jing et. al.;IEEE ACCESS;20210721;95823-95831 * |
含缺陷管道超声导波检测信号的相关性分析;张伟伟;王志华;马宏伟;;暨南大学学报(自然科学与医学版);20090615(第03期);全文 * |
基于双耦合混沌振子变尺度微弱信号检测方法研究;时培明;孙彦龙;韩东颖;;计量学报;20160522(第03期);全文 * |
基于杜芬方程的超声导波检测方法研究;武静;中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑;20140815;全文 * |
基于耦合同步混沌系统的超声波测距方法;戴华平;胡红亮;王旭;王玉涛;钱嘉伟;;计算机工程;20130515(第05期);全文 * |
张伟伟 ; 成梦菲 ; 赵子龙.利用Duffing系统周期跳跃的弱超声导波识别.声学学报.2021,全文. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7309236B2 (ja) | 2023-07-18 |
JP2023086662A (ja) | 2023-06-22 |
CN114184682A (zh) | 2022-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114184682B (zh) | 弱超声导波信号的双混沌系统检测方法 | |
CN105954358B (zh) | 一种TR与Duffing系统相结合的超声导波小缺陷定位检测方法 | |
AU2008297648B2 (en) | Acoustic thickness measurements using gas as a coupling medium | |
CN102043015B (zh) | 长距离探测钢轨轨底缺陷的超声导波装置及方法 | |
CN102692453A (zh) | 一种基于非线性声学的材料无损检测方法和装置 | |
US6925881B1 (en) | Time shift data analysis for long-range guided wave inspection | |
CN110274956A (zh) | 一种基于Kolmogorov熵的管道超声导波检测方法 | |
CN108802203B (zh) | 一种基于多模态技术的杆状构件内部缺陷定位方法 | |
CN102980942B (zh) | 一种金属管道检测方法 | |
CN101799454A (zh) | 消除电磁超声Lamb波多模式影响的电磁超声探伤检测方法 | |
CN104359979A (zh) | 一种碳钢/铝爆炸复合管层间横向裂纹检测方法 | |
CN107121497A (zh) | 基于Duffing系统的随机共振特性的超声导波检测方法 | |
CA3110818A1 (en) | Continuous wave ultrasound or acoustic non-destructive testing | |
CN107576726B (zh) | 用于导波检测的损伤判别和损伤扩展识别方法 | |
CN105181795A (zh) | 一种海底管道安全监测装置 | |
CN108195934B (zh) | 基于时频分析的超声导波检测频率优选方法 | |
WO2020159385A9 (en) | A method and device for non-destructive testing of a plate material | |
CN116973448A (zh) | 一种导波管道缺陷导波周向定位系统及方法 | |
CN113406202B (zh) | 一种基于高频Lamb波频域信息的结构表面缺陷探测方法 | |
CN111256630B (zh) | 利用电磁超声导波频散特性快速测量金属板材厚度方法 | |
CN110568084B (zh) | 一种适用于导波换能器阵列的低信噪比导波信号达到时刻的提取方法 | |
CN109085238B (zh) | 扭转模态导波管道检测中焊缝与卡箍反射信号的识别方法 | |
CN113466336A (zh) | 焊缝缺陷检测方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
Catton et al. | Advances in defect characterisation using long-range ultrasonic testing of pipes | |
Suresh et al. | Cut-Off Thickness Identification of Defects with Single and Two-Step Geometries Using SH1 Mode Conversion |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |