CN115200797B - 一种用于零泄露阀的泄露检测系统 - Google Patents

一种用于零泄露阀的泄露检测系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于零泄露阀的泄露检测系统，属于泄露检测技术领域。该方法包括：获取原始声发射信号的各IMF分量；根据IMF分量，得到二维重构图像上各像素点的灰度值；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到各像素点对应的目标窗口；计算原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数以及各像素点对应的各关联目标窗口；根据相关性系数，得到各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；根据信息权重值，得到各像素点的目标线性参数；根据目标线性参数，得到去噪后的原始声发射信号；根据去噪后的原始声发射信号，判断待检测零泄露阀是否存在泄漏。本发明能较可靠的实现对零泄露阀泄露的检测。

Description

一种用于零泄露阀的泄露检测系统
技术领域
本发明涉及泄露检测技术领域，具体涉及一种用于零泄露阀的泄露检测系统。
背景技术
阀门是流体管路的控制装置，其中零泄露阀更是广泛的被使用于石油、电力、冶金、航空航天行业中。在零泄露阀门使用过程中，因阀门的磨损等原因会出现泄露等情况，从而引起生产事故，影响生产效率，造成经济损失和资源的浪费，更严重的可能危及工作人员的生命安全，因此对零泄露阀的泄露进行检测至关重要。
现有技术中一般基于声发射检测技术来实现零泄露阀的泄露检测，并且主要基于声发射信号实现泄露的检测，虽然声发射检测技术是一种新型的零泄露阀泄露无损检测技术，但是在采集声发射信号的过程中极容易受到环境噪声、机械噪声和流体流动噪声的影响，而现有技术中对采集的声发射信号进行去噪的方法一般是利用传统的EMD分解算法将信号分解为多个IMF分量，然后基于传统的引导滤波算法，对每个IMF分量进行去噪，但是去除噪声主导的IMF分量，会造成信息的丢失，而传统的引导滤波算法中是利用一个固定的窗口大小进行分析，没有考虑数据分布特性来调整窗口大小，这种情况会导致去噪效果较差，因此现有的对声发射信号进行去噪的方法不仅去噪效果较差而且会造成信息的丢失，进而导致对零泄露阀进行泄露检测时容易出现错误的判定。
发明内容
本发明提供一种用于零泄露阀的泄露检测系统，用于解决现有方法对零泄露阀进行泄露检测时容易出现错误判定的问题，所采用的技术方案具体如下：
本发明实施例提供了一种用于零泄露阀的泄露检测系统，包括处理器和存储器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：
利用声发射传感器采集待检测零泄露阀的原始声发射信号；
利用EMD分解算法对原始声发射信号进行分解，得到原始声发射信号对应的各IMF分量；
根据所述各IMF分量，得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值；
获取所述二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到所述二维重构图像上各像素点的灰度差异性；根据所述各像素点的灰度差异性，对所述各像素点对应的初始窗口进行调整，得到所述各像素点对应的目标窗口；
计算所述原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数；获取各像素点对应的各关联目标窗口；根据所述相关性系数，得到各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；根据所述信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数；
根据所述目标线性参数，利用引导滤波算法进行去噪，得到去噪后的二维重构图像；利用EMD分解算法对去噪后的二维重构图像进行分解，得到去噪后的各IMF分量；将去噪后的各IMF分量进行信号重构，得到去噪后的原始声发射信号；根据去噪后的原始声发射信号，判断待检测零泄露阀是否存在泄漏。
优选的，所述各IMF分量由多个数据点构成，每个数据点对应两个参数，分别为时间和幅值。
优选的，得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值的方法，包括：
对各IMF分量上的各数据点的幅值进行归一化处理，将归一化后的结果与255相乘的结果记为各特征IMF分量上的各数据点的特征值；
按照频率由高到低的顺序对各特征IMF分量进行排列，得到特征IMF分量序列；
将特征IMF分量序列中每个特征IMF分量作为一行图像数据序列，得到二维重构图像，将特征IMF分量序列中第a个特征IMF分量上的第b个数据点的特征值作为二维重构图像上第a行第b列像素点的灰度值；所述二维重构图像上的第a行的数据与特征IMF分量序列中第a个特征IMF分量相对应；所述二维重构图像为N行M列，所述特征IMF分量的数量、IMF分量的数量以及二维重构图像的行数均为N，所述原始声发射信号上的数据点数量、IMF分量上的数据点数量、特征IMF分量上的数据点数量以及二维重构图像的列数均为M。
优选的，获取所述二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到所述二维重构图像上各像素点的灰度差异性；根据所述各像素点的灰度差异性，对所述各像素点对应的初始窗口进行调整，得到所述各像素点对应的目标窗口的方法，包括：
获取以二维重构图像上各像素点为中心的窗口，记为各像素点对应的初始窗口，所述初始窗口为3*3；
计算各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值的均值，记为各像素点对应的特征均值；
根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值以及各像素点对应的特征均值，得到二维重构图像上各像素点的灰度差异性；
根据各像素点的灰度差异性，得到各像素点对应的目标窗口的尺寸；
对于二维重构图像上任一像素点，根据如下公式计算该像素点对应的目标窗口
Figure 508343DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 222221DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 533117DEST_PATH_IMAGE003
为二维重构图像上第i个像素点对应的目标窗口的长，目标窗口的长和宽相等，
Figure 459484DEST_PATH_IMAGE004
为二维重构图像上第i个像素点的灰度差异性，
Figure 805015DEST_PATH_IMAGE005
为调节超参数，[ ]为取整函数，e为自然常数。
优选的，根据如下公式计算二维重构图像上各像素点的灰度差异性：
Figure 158636DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 956828DEST_PATH_IMAGE004
为二维重构图像上第i个像素点的灰度差异性，th（ ）为双曲正切函数，
Figure 686886DEST_PATH_IMAGE007
为二维重构图像上第i个像素点对应的特征均值，
Figure 886923DEST_PATH_IMAGE008
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j个像素点的灰度值，
Figure 411446DEST_PATH_IMAGE009
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+1个像素点的灰度值，
Figure 962513DEST_PATH_IMAGE010
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+2个像素点的灰度值，
Figure 230683DEST_PATH_IMAGE011
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+3个像素点的灰度值，
Figure 285227DEST_PATH_IMAGE012
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+6个像素点的灰度值。
优选的，计算所述原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数；获取各像素点对应的各关联目标窗口；根据所述相关性系数，得到各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；根据所述信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数的方法，包括：
按照频率由高到低对各IMF分量进行排列，得到IMF分量序列；
计算IMF分量序列中各IMF分量中各数据点对应的幅值的平均值，记为IMF分量序列中各IMF分量的平均值；
计算原始声发射信号中各数据点对应的幅值的平均值，记为原始声发射信号的平均值；
根据IMF分量序列中各IMF分量的平均值、原始声发射信号的平均值、IMF分量序列中各IMF分量上各数据点的幅值以及原始声发射信号上各数据点的幅值，得到原始声发射信号与IMF分量序列中各IMF分量之间的相关性系数；
将原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性系数，记为原始声发射信号与特征IMF分量序列中的第c个特征IMF分量之间的相关性系数，并将原始声发射信号与特征IMF分量序列中的第c个特征IMF分量之间的相关性系数记为二维重构图像上第c行的信息权重值；
根据二维重构图像上各行的信息权重值，得到各目标窗口对应的信息权重值；
对于二维重构图像上任一像素点：获取存在该像素点的各目标窗口，记为该像素点的关联目标窗口，该像素点在不同关联目标窗口中的位置不同；
获取各像素点对应的各目标窗口的引导滤波的线性参数，一个目标窗口对应两个引导滤波的线性参数，分别记为各目标窗口的第一初始线性参数和第二初始线性参数；
根据各像素点对应的各关联目标窗口的第一初始线性参数、各像素点对应的各关联目标窗口的第二初始线性参数以及各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数。
优选的，根据如下公式计算原始声发射信号与IMF分量序列中各IMF分量之间的相关性系数：
Figure 246230DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 284593DEST_PATH_IMAGE014
为IMF分量序列中的第c个IMF分量，
Figure 90875DEST_PATH_IMAGE015
为原始声发射信号，
Figure 531083DEST_PATH_IMAGE016
为原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性系数，M为原始声发射信号上的数据点数量，IMF分量上的数据点数量与原始声发射信号上的数据点数量相等，
Figure 397408DEST_PATH_IMAGE017
为IMF分量序列中的第c个IMF分量上的第m个数据点的幅值，
Figure 657488DEST_PATH_IMAGE018
为IMF分量序列中的第c个IMF分量的平均值，
Figure 267461DEST_PATH_IMAGE019
为原始声发射信号上的第m个数据点的幅值，
Figure 308316DEST_PATH_IMAGE020
为原始声发射信号的平均值。
优选的，得到各目标窗口对应的信息权重值的方法，包括：
对于任一目标窗口中的任一行：获取该目标窗口中该行对应的信息权重值；若该目标窗口中该行属于二维重构图像中的第w行，则该目标窗口中该行上的像素点的纵坐标值均为w，并将第w行的信息权重值记为该目标窗口中该行对应的信息权重值；
计算各目标窗口中各行对应的信息权重值的累加和，将各目标窗口中各行对应的信息权重值的累加和进行归一化，将归一化的结果记为各目标窗口对应的信息权重值。
优选的，根据如下公式计算该像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数：
Figure 611121DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 92918DEST_PATH_IMAGE022
为该像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数，
Figure 772161DEST_PATH_IMAGE023
为该像素点对应的引导滤波的第二目标线性参数，
Figure 655803DEST_PATH_IMAGE024
为该像素点对应的关联目标窗口的数量，
Figure 129510DEST_PATH_IMAGE025
为该像素点对应的关联目标窗口的信息权重值，
Figure 98603DEST_PATH_IMAGE026
为该像素点对应的第f个关联目标窗口的第一初始线性参数，
Figure 50379DEST_PATH_IMAGE027
为该像素点对应的第f个关联目标窗口的第二初始线性参数。
有益效果：本发明主要基于原始声发射信号实现零泄露阀的泄露检测，因此首先利用声发射传感器采集待检测零泄露阀的原始声发射信号，由于采集原始声发射信号过程中容易受到噪声干扰，因此后续过程主要是对原始声发射信号进行去噪。因此本发明利用EMD分解算法对原始声发射信号进行分解，得到原始声发射信号对应的各IMF分量，根据各IMF分量，得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值，并获取二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到二维重构图像上各像素点的灰度差异性；所述灰度差异性能反映初始窗口的调整程度，因此本发明基于根据各像素点的灰度差异性，对各像素点对应的初始窗口进行调整，得到各像素点对应的目标窗口，即本发明基于灰度差异性自定义目标窗口；本发明基于灰度差异性，能够使各像素点得到相对合适的窗口，能够避免传统去噪过程中基于固定窗口进行去噪时导致的去噪效果不好的问题，即本发明能够提高去噪的效果。紧接着本发明基于原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数，确定各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值，基于信息权重值确定各像素点对应的引导滤波的目标线性参数，基于信息权重值得到的目标线性参数，最后基于目标线性参数，利用引导滤波算法进行去噪，得到去噪后的原始声发射信号，基于去噪后的原始声发射信号判断待检测零泄露阀是否存在泄漏，本发明基于目标线性参数对进行去噪，能够避免传统的引导滤波算法中基于各窗口的线性参数均值进行滤波时，导致的有用信息丢失以及去噪效果不好的问题。因此本发明在避免有用信息丢失的同时，还能提高去噪的效果，进而依据去噪后的信号能较可靠的实现对零泄露阀泄露的检测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一种用于零泄露阀的泄露检测方法的流程图；
图2为初始窗口示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学技术术语与属于本发明的技术人员通常理解的含义相同。
本实施例的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，包括处理器和存储器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现一种用于零泄露阀的泄露检测方法。如图1所示，该用于零泄露阀的泄露检测方法，包括以下步骤：
步骤S001，利用声发射传感器采集待检测零泄露阀的原始声发射信号；利用EMD分解算法对原始声发射信号进行分解，得到原始声发射信号对应的各IMF分量。
本实施例主要是利用声发射信号来实现对零泄露阀的泄露检测，但是由于在采集声发射信号过程中极易受到噪声的影响，而现有技术中对采集的声发射信号进行去噪的方法会造成信息的丢失，去噪效果也较差，进而可能导致对零泄露阀进行泄露检测时容易出现错误的判定；因此本实施例提供了一种用于零泄露阀的泄露检测方法，该方法将采集的声发射信号进行EMD分解为多个IMF分量，并根据模态转换的思想，将多个IMF分量生成二维重构图像，然后依据图像中每个像素点的灰度差异性，自适应引导滤波算法的窗口大小，并根据不同IMF分量中含有的信息量的不同，像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值，进而得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数，依据目标线性参数，得到去噪后的二维重构图像；基于去噪后的二维重构图像，得到去噪后的各IMF分量；将去噪后的各IMF分量进行信号重构，得到去噪后的原始声发射信号；根据去噪后的原始声发射信号，实现对待检测零泄露阀的泄漏检测。因此本实施例提供的方法在进行去噪时，不仅可以避免有用信息的丢失，并且还能达到较好的去噪效果，进而依据去噪后的信号能较可靠的实现对零泄露阀泄露的检测。
由于本实施例是基于声发射信号来实现对零泄露阀的泄露检测，因此利用声发射传感器采集待检测零泄露阀的声发射信号，记为原始声发射信号，本实施例中声发射传感器安装在待检测零泄露阀阀体表面，且所述原始声发射信号的横轴为时间，纵轴为幅值。本实施例中获取零泄露阀的声发射信号的过程为公知技术，因此具体过程不再详细描述。
紧接着利用EMD分解（经验模态分解）算法对原始声发射信号进行分解，得到原始声发射信号对应的各IMF分量；IMF分量的横轴也为时间，纵轴也为幅值；每一个IMF分量只包含一种振荡模式，各IMF分量的时间尺度和原始声发射信号的时间尺度相同，但是幅值不同，即各IMF分量是由多个数据点构成，每个数据点对应两个参数，分别为时间和幅值；EMD算法是根据原始声发射信号自身的时间尺度特征进行信号分解，将复杂的声发射信号分解为多个IMF（模态分量），每个IMF分量包含了原始声发射信号的不同时间尺度的局部特征信息；本实施例中EMD算法输入数据为原始声发射信号，输出数据为多个IMF分量以及残差。
步骤S002，根据所述各IMF分量，得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值。
紧接着结合模态转换的思想，通过将每一个IMF分量进行组合转换为图像数据，并对图像数据进行去噪，进而达到在避免有用信息的丢失的基础上，还能达到较好的去噪效果的目的；具体为：
由于每个IMF分量是由多个数据点构成，每个数据点对应两个参数，分别为时间和幅值，且构成每个IMF分量的数据点数量相同；然后对各IMF分量上的各数据点的幅值进行归一化处理，将归一化后的结果与255相乘记为各特征IMF分量上的各数据点的特征值；由于EMD的目的是将组成原始声发射信号的各尺度分量不断从高频到低频进行提取，则分解得到的特征模态函数顺序是按频率由高到低进行排列的，即首先得到最高频的分量，然后是次高频的，最终得到一个频率接近为0的残余分量；因此按照频率由高到低的顺序对各特征IMF分量进行排列，得到特征IMF分量序列；然后将特征IMF分量序列中每个特征IMF分量作为一行图像数据序列，得到二维重构图像；将特征IMF分量序列中第a个特征IMF分量上的第b个数据点的特征值作为二维重构图像上第a行第b列像素点的灰度值，即二维重构图像上的第a行的数据与特征IMF分量序列中第a个特征IMF分量相对应；所述二维重构图像为N行M列，所述特征IMF分量的数量、IMF分量的数量以及二维重构图像的行数均为N，所述原始声发射信号上的数据点数量、IMF分量上的数据点数量、特征IMF分量上的数据点数量以及二维重构图像的列数均为M。
至此，得到了二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值。
步骤S003，获取所述二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到所述二维重构图像上各像素点的灰度差异性；根据所述各像素点的灰度差异性，对所述各像素点对应的初始窗口进行调整，得到所述各像素点对应的目标窗口；计算所述原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数；获取各像素点对应的各关联目标窗口；根据所述相关性系数，得到各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；根据所述信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数。
本实施例后续将基于引导滤波算法对二维重构图像进行去噪，进而达到对原始声发射信号进行去噪的目的，但是由于传统的引导滤波算法是通过设定引导图像，并且对所有区域像素点设置固定的一个窗口大小进行分析，没有结合数据的特性自适应的调节引导滤波算法的窗口大小，会导致去除噪声的效果不好，因为设置的固定窗口过大的话，可能在窗口内就会包含过多的噪声点，那么计算线性参数的过程中，就会出现误差，进而导致去噪的效果不好，而设置的固定窗口过小的话，又体现不了数据的特征，同样会出现误差，同样会导致去噪的效果不好；并且对于一个图像像素点来说会存在多个窗口，即一个像素点一般来说会在多个窗口中存在，每个窗口都会存在相对应的线性参数，而传统的引导滤波算法是采用对多个窗口的线性参数求取均值的方法作为该像素点的线性参数，但是这种方式没有考虑到像素点在不同窗口中的信息权重值是不同的，进行滤波后可能会造成数据信息模糊，进而导致去噪的效果不好。因此本实施例将基于二维重构图像上各像素点的灰度差异性，得到各像素点对应的目标窗口，然后基于原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数，确定各像素点在多个窗口中的信息权重值，基于信息权重值确定各像素点对应的引导滤波的目标线性参数，本实施例后续基于自适应调节窗口大小以及各像素点对应的引导滤波的目标线性参数进行去噪时，可以在避免有用信息丢失的同时，还能达到较好的去噪效果；具体过程为：
（a）得到各像素点对应的目标窗口的过程为：
由于声发射信号数据中的噪声为随机性噪声，对于正常的数据信号来说表现为突兀的数据点，并与周围的数据点之间不存在一定的联系，在经过EMD算法分解为多个IMF分量中也是如此，即经过模态转换后的二维重构图像中，噪声像素点也表现为突兀的像素点，并且弱化了正常的数据信号表征，可能会使得原本较弱的信号变得很高。因此本实施例通过分析图像中每个像素点与对应像素点的邻域之间的灰度差异来区分噪声信号和正常信号，但是若仅基于每个像素点与对应像素点的邻域之间的灰度差异来区分噪声信号和正常信号，可能会出现区分错误的情况，因为当某个像素点为噪声信号时，该像素点窗口内行方向上的相邻像素点的灰度变化趋势差异较大，如该像素点窗口内的第1个像素点、第2个像素点以及第3个像素点位于同一行，则第1个像素点和第2个像素点之间的灰度差异与第2个像素点和第3个像素点之间的灰度差异相差较大；并且当该像素点为噪声信号时，该像素点窗口内列方向上的相邻像素点的灰度变化趋势差异较大，如该像素点窗口内的第1个像素点、第4个像素点以及第7个像素点位于同一列，则第1个像素点和第4个像素点之间的灰度差异与第4个像素点与第7个像素点之间的灰度差异相差较大；但是当该像素点为正常信号时，该像素点窗口内行方向和列方向上的相邻像素点的灰度变化趋势相同，如该像素点窗口内的第1个像素点和第2个像素点之间的灰度差异与第2个像素点和第3个像素点之间的灰度差异相差较小，该像素点窗口内的第1个像素点和第4个像素点之间的灰度差异与第4个像素点与第7个像素点之间的灰度差异相差较小；因此本实施例分析各像素点的灰度差异性时需要进行综合考虑。
因此接下来本实施例获取以二维重构图像上各像素点为中心的窗口，记为各像素点对应的初始窗口，所述初始窗口为3*3；初始窗口中的各像素点的序号如图2所示，图2中的1为初始窗口中的第1个像素点，图2中的2为初始窗口中的第2个像素点，以此类推，图2中的9为初始窗口中的最后1个像素点，且图2中的5为该初始窗口中的中心像素点；然后计算各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值的均值，记为各像素点对应的特征均值；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值以及各像素点对应的特征均值，得到二维重构图像上各像素点的灰度差异性，所述各像素点的灰度差异性为后续调整各像素点对应的初始窗口的依据；根据如下公式计算二维重构图像上各像素点的灰度差异性：
Figure 54107DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 964294DEST_PATH_IMAGE004
为二维重构图像上第i个像素点的灰度差异性，th（ ）为双曲正切函数，
Figure 420683DEST_PATH_IMAGE007
为二维重构图像上第i个像素点对应的特征均值，
Figure 910570DEST_PATH_IMAGE008
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j个像素点的灰度值，
Figure 503226DEST_PATH_IMAGE009
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+1个像素点的灰度值，
Figure 584314DEST_PATH_IMAGE010
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+2个像素点的灰度值，
Figure 527999DEST_PATH_IMAGE011
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+3个像素点的灰度值，
Figure 821577DEST_PATH_IMAGE012
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+6个像素点的灰度值。
Figure 799898DEST_PATH_IMAGE029
越大，表明第i个像素点对应的初始窗口不能表征该像素点的特征或者表明第i个像素点对应的初始窗口对该像素点特征的表征效果较差，表明后续对第i个像素点对应的初始窗口调整的程度越大；
Figure 520729DEST_PATH_IMAGE030
为第i个像素点对应的初始窗口的灰度值方差，
Figure 217290DEST_PATH_IMAGE031
越大灰度值方差越大，则
Figure 314559DEST_PATH_IMAGE029
的值越大；
Figure 412965DEST_PATH_IMAGE032
为第i个像素点对应的初始窗口内行方向上的灰度变化特性，
Figure 304697DEST_PATH_IMAGE033
越接近于1，表明第i个像素点对应的初始窗口内行方向上像素点的灰度变化趋势相似，则
Figure 222975DEST_PATH_IMAGE029
的值越小；
Figure 123935DEST_PATH_IMAGE034
为第i个像素点对应的初始窗口内列方向上的灰度变化特性，
Figure 545689DEST_PATH_IMAGE035
越接近于1，表明第i个像素点对应的初始窗口内列方向上像素点的灰度变化趋势相似，则
Figure 201798DEST_PATH_IMAGE029
的值越小。
由于本实施例中初始窗口设置的较小，因此本实施例不考虑在使用引导滤波算法过程中若设置的固定窗口过大，可能在窗口内就会包含过多的噪声点，导致去噪效果不好的这种情况；本实施例仅考虑当设置的固定窗口过小时，可能体现不了数据的特征，同样会导致去噪的效果不好这种情况，因此本实施例中只存在将初始窗口调大或者不调整这两种情况，并且当像素点的灰度差异性越小时，表明像素点对应的初始窗口对该像素点特征的表征效果较差，所以要增大初始窗口，即灰度差异性越大，初始窗口增大的越多；因此本实施例根据各像素点的灰度差异性，得到各像素点对应的目标窗口的尺寸；对于二维重构图像上任一像素点，根据如下公式计算该像素点对应的目标窗口
Figure 341792DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 46443DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 853862DEST_PATH_IMAGE003
为二维重构图像上第i个像素点对应的目标窗口的长，且目标窗口的长和宽相等，
Figure 352976DEST_PATH_IMAGE004
为二维重构图像上第i个像素点的灰度差异性，
Figure 714688DEST_PATH_IMAGE005
为调节超参数，[ ]为取整函数，e为自然常数；
Figure 223029DEST_PATH_IMAGE004
越大，表明对第i个像素点对应的初始窗口的调整越小，即第i个像素点对应目标窗口的尺寸与对应的初始窗口的尺寸差异越小。
本实施例对于得到的
Figure 353796DEST_PATH_IMAGE004
需要通过设置超参数
Figure 289391DEST_PATH_IMAGE037
进行量化，在量化过程中需要考虑原始声发射信号上的数据点的数量和IMF分量的数量，即窗口的大小与原始声发射信号上的数据点的数量和IMF分量的数量有关，窗口不能过大也不能过小，并且不能超过原始声发射信号上的数据点的数量和IMF分量的数量，具体应用中
Figure 403978DEST_PATH_IMAGE037
的值需要根据实际情况设置，本实施例中
Figure 184852DEST_PATH_IMAGE038
，min（ ）为取最小值函数。
至此，通过上述过程得到了各像素点对应的目标窗口，且对于任一像素点，该像素点对应的目标窗口中的中心像素点为该像素点。
（b）得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数的过程为：
在EMD算法中，不同的IMF分量包含的有用信息的含量不同，因此二维重构图像中的每一行的信息量是不同的，信息量越多，表明信息权重值就越大；信息量越少，表明信息权重值就越小，因此本实施例通过计算每个IFM分量与原始的声发射信号的相关性系数来表征每个IMF分量的信息量大小，且相关性系数越大，表明该IMF分量信息量越大，则二维重构图像中该IMF分量对应的行的信息权重值越大；因此按照频率由高到低对各IMF分量进行排列，得到IMF分量序列；计算IMF分量序列中各IMF分量中各数据点对应的幅值的平均值，记为IMF分量序列中各IMF分量的平均值；计算原始声发射信号中各数据点对应的幅值的平均值，记为原始声发射信号的平均值；根据IMF分量序列中各IMF分量的平均值、原始声发射信号的平均值、IMF分量序列中各IMF分量上各数据点的幅值以及原始声发射信号上各数据点的幅值，得到原始声发射信号与IMF分量序列中各IMF分量之间的相关性系数；根据如下公式计算原始声发射信号与IMF分量序列中各IMF分量之间的相关性系数：
Figure 701284DEST_PATH_IMAGE039
其中，
Figure 542201DEST_PATH_IMAGE040
为IMF分量序列中的第c个IMF分量，
Figure 409663DEST_PATH_IMAGE015
为原始声发射信号，
Figure 994228DEST_PATH_IMAGE041
为原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性系数，M为原始声发射信号上的数据点数量，IMF分量上的数据点数量与原始声发射信号上的数据点数量相等，
Figure 365167DEST_PATH_IMAGE017
为IMF分量序列中的第c个IMF分量上的第m个数据点的幅值，
Figure 376985DEST_PATH_IMAGE018
为IMF分量序列中的第c个IMF分量的平均值，
Figure 200584DEST_PATH_IMAGE019
为原始声发射信号上的第m个数据点的幅值，
Figure 588840DEST_PATH_IMAGE020
为原始声发射信号的平均值；
Figure 814285DEST_PATH_IMAGE041
越大，表明原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性越大，则IMF分量序列中的第c个IMF分量的信息量越大，即
Figure 997005DEST_PATH_IMAGE042
与
Figure 573480DEST_PATH_IMAGE043
之间的比值越接近于1。
由于特征IMF分量序列也是按照频率由高到低进行排列的，因此将原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性系数，记为原始声发射信号与特征IMF分量序列中的第c个特征IMF分量之间的相关性系数，并将原始声发射信号与特征IMF分量序列中的第c个特征IMF分量之间的相关性系数记为二维重构图像上第c行的信息权重值；因此得到了二维重构图像上各行的信息权重值。
对于任一目标窗口中的任一行，获取该目标窗口中该行对应的信息权重值，具体为：若该目标窗口中该行属于二维重构图像中的第w行，即该目标窗口中该行上的像素点的纵坐标值均为w，则将第w行的信息权重值记为该目标窗口中该行对应的信息权重值；因此通过上述过程可以得到各目标窗口中各行对应的信息权重值；然后计算各目标窗口中各行对应的信息权重值的累加和，将各目标窗口中各行对应的信息权重值的累加和进行归一化，将归一化的结果记为各目标窗口对应的信息权重值。
然后获取各像素点对应的各关联目标窗口，具体为：对于二维重构图像上任一像素点：获取存在该像素点的各目标窗口，记为该像素点的关联目标窗口，该像素点在不同关联目标窗口中的位置不同。
紧接着获取各像素点对应的各目标窗口的引导滤波的线性参数，一个目标窗口对应两个引导滤波的线性参数，分别记为各目标窗口的第一初始线性参数和第二初始线性参数；进而得到了各像素点对应的各关联目标窗口的第一初始线性参数和第二初始线性参数，以及各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；由于在引导滤波算法中每个窗口的线性参数的计算为公知技术，因此不再详细描述；接下来本实施例将利用初始线性参数和信息权重值，确定引导滤波的目标线性参数，用于后续的去噪；根据各像素点对应的各关联目标窗口的第一初始线性参数、各像素点对应的各关联目标窗口的第二初始线性参数以及各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数；对于二维重构图像上任一像素点，根据如下公式计算该像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数：
Figure 765427DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 845378DEST_PATH_IMAGE022
为该像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数，
Figure 198999DEST_PATH_IMAGE023
为该像素点对应的引导滤波的第二目标线性参数，
Figure 997191DEST_PATH_IMAGE024
为该像素点对应的关联目标窗口的数量，
Figure 727250DEST_PATH_IMAGE025
为该像素点对应的关联目标窗口的信息权重值，
Figure 927287DEST_PATH_IMAGE026
为该像素点对应的第f个关联目标窗口的第一初始线性参数，
Figure 717388DEST_PATH_IMAGE027
为该像素点对应的第f个关联目标窗口的第二初始线性参数；
Figure 2876DEST_PATH_IMAGE025
越大，表明该像素点对应的第f个关联目标窗口第一初始线性参数和第二初始线性参数在参与求和时的权重越大。
因此通过上述过程可以得到各像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数，即可以得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数。
步骤S004，根据所述目标线性参数，利用引导滤波算法进行去噪，得到去噪后的二维重构图像；利用EMD分解算法对去噪后的二维重构图像进行分解，得到去噪后的各IMF分量；将去噪后的各IMF分量进行信号重构，得到去噪后的原始声发射信号；根据去噪后的原始声发射信号，判断待检测零泄露阀是否存在泄漏。
紧接着基于各像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数，利用引导滤波算法进行去噪，得到去噪后的二维重构图像；然后利用EMD分解算法对去噪后的二维重构图像进行分解，得到去噪后的各IMF分量；将去噪后的各IMF分量进行信号重构，得到去噪后的原始声发射信号，具体详细过程为公知技术，因此不再详细描述；对去噪后的原始声发射信号进行特征提取，根据特征值的变化判断待检测零泄露阀是否存在泄漏；其中需要提取的特征包括：信号能量、信号幅值、频谱峰、分布中心频率以及信号均方值；所述对去噪后的原始声发射信号进行特征提取的过程以及基于特征的变化判断待检测零泄露阀是否存在泄漏均为公知技术，因此具体详细过程不再详细描述。
本实施例主要基于原始声发射信号实现零泄露阀的泄露检测，因此首先利用声发射传感器采集待检测零泄露阀的原始声发射信号，由于采集原始声发射信号过程中容易受到噪声干扰，因此后续过程主要是对原始声发射信号进行去噪。因此本实施例利用EMD分解算法对原始声发射信号进行分解，得到原始声发射信号对应的各IMF分量，根据各IMF分量，得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值，并获取二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到二维重构图像上各像素点的灰度差异性；所述灰度差异性能反映初始窗口的调整程度，因此本实施例基于根据各像素点的灰度差异性，对各像素点对应的初始窗口进行调整，得到各像素点对应的目标窗口；本实施例基于灰度差异性，能够使各像素点得到相对合适的窗口，能够避免传统去噪过程中基于固定窗口进行去噪时导致的去噪效果不好的问题，即本实施例能够提高去噪的效果。紧接着本实施例基于原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数，确定各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值，基于信息权重值确定各像素点对应的引导滤波的目标线性参数，基于信息权重值得到的目标线性参数，最后基于目标线性参数，利用引导滤波算法进行去噪，得到去噪后的原始声发射信号，基于去噪后的原始声发射信号判断待检测零泄露阀是否存在泄漏，本实施例基于目标线性参数对进行去噪，能够避免传统的引导滤波算法中基于各窗口的线性参数均值进行滤波时，导致的有用信息丢失以及去噪效果不好的问题。因此本实施例在避免有用信息丢失的同时，还能提高去噪的效果，进而依据去噪后的信号能较可靠的实现对零泄露阀泄露的检测。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种用于零泄露阀的泄露检测系统，包括处理器和存储器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：
利用声发射传感器采集待检测零泄露阀的原始声发射信号；
利用EMD分解算法对原始声发射信号进行分解，得到原始声发射信号对应的各IMF分量；
根据所述各IMF分量，得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值；
获取所述二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到所述二维重构图像上各像素点的灰度差异性；根据所述各像素点的灰度差异性，对所述各像素点对应的初始窗口进行调整，得到所述各像素点对应的目标窗口；
计算所述原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数；获取各像素点对应的各关联目标窗口；根据所述相关性系数，得到各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；根据所述信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数；
根据所述目标线性参数，利用引导滤波算法进行去噪，得到去噪后的二维重构图像；利用EMD分解算法对去噪后的二维重构图像进行分解，得到去噪后的各IMF分量；将去噪后的各IMF分量进行信号重构，得到去噪后的原始声发射信号；根据去噪后的原始声发射信号，判断待检测零泄露阀是否存在泄漏；
获取所述二维重构图像上各像素点对应的初始窗口；根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值，得到所述二维重构图像上各像素点的灰度差异性；根据所述各像素点的灰度差异性，对所述各像素点对应的初始窗口进行调整，得到所述各像素点对应的目标窗口的方法，包括：
获取以二维重构图像上各像素点为中心的窗口，记为各像素点对应的初始窗口，所述初始窗口为3*3；
计算各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值的均值，记为各像素点对应的特征均值；
根据各像素点对应的初始窗口内各像素点的灰度值以及各像素点对应的特征均值，得到二维重构图像上各像素点的灰度差异性；
根据各像素点的灰度差异性，得到各像素点对应的目标窗口的尺寸；
对于二维重构图像上任一像素点，根据如下公式计算该像素点对应的目标窗口
Figure 973397DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 288972DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 60357DEST_PATH_IMAGE003
为二维重构图像上第i个像素点对应的目标窗口的长，目标窗口的长和宽相等，
Figure 726961DEST_PATH_IMAGE004
为二维重构图像上第i个像素点的灰度差异性，
Figure 743459DEST_PATH_IMAGE005
为调节超参数，[ ]为取整函数，e为自然常数；
根据如下公式计算二维重构图像上各像素点的灰度差异性：
Figure 179120DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 124335DEST_PATH_IMAGE004
为二维重构图像上第i个像素点的灰度差异性，th（ ）为双曲正切函数，
Figure 12657DEST_PATH_IMAGE007
为二维重构图像上第i个像素点对应的特征均值，
Figure 832845DEST_PATH_IMAGE008
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j个像素点的灰度值，
Figure 90389DEST_PATH_IMAGE009
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+1个像素点的灰度值，
Figure 970620DEST_PATH_IMAGE010
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+2个像素点的灰度值，
Figure 346238DEST_PATH_IMAGE011
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+3个像素点的灰度值，
Figure 704538DEST_PATH_IMAGE012
为二维重构图像上第i个像素点对应的初始窗口中的第j+6个像素点的灰度值。
2.如权利要求1所述的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，其特征在于，所述各IMF分量由多个数据点构成，每个数据点对应两个参数，分别为时间和幅值。
3.如权利要求2所述的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，其特征在于，所述得到二维重构图像以及二维重构图像上各像素点的灰度值的方法，包括：
对各IMF分量上的各数据点的幅值进行归一化处理，将归一化后的结果与255相乘的结果记为各特征IMF分量上的各数据点的特征值；
按照频率由高到低的顺序对各特征IMF分量进行排列，得到特征IMF分量序列；
将特征IMF分量序列中每个特征IMF分量作为一行图像数据序列，得到二维重构图像，将特征IMF分量序列中第a个特征IMF分量上的第b个数据点的特征值作为二维重构图像上第a行第b列像素点的灰度值；所述二维重构图像上的第a行的数据与特征IMF分量序列中第a个特征IMF分量相对应；所述二维重构图像为N行M列，所述特征IMF分量的数量、IMF分量的数量以及二维重构图像的行数均为N，所述原始声发射信号上的数据点数量、IMF分量上的数据点数量、特征IMF分量上的数据点数量以及二维重构图像的列数均为M。
4.如权利要求1所述的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，其特征在于，计算所述原始声发射信号与各IMF分量之间的相关性系数；获取各像素点对应的各关联目标窗口；根据所述相关性系数，得到各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值；根据所述信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的目标线性参数的方法，包括：
按照频率由高到低对各IMF分量进行排列，得到IMF分量序列；
计算IMF分量序列中各IMF分量中各数据点对应的幅值的平均值，记为IMF分量序列中各IMF分量的平均值；
计算原始声发射信号中各数据点对应的幅值的平均值，记为原始声发射信号的平均值；
根据IMF分量序列中各IMF分量的平均值、原始声发射信号的平均值、IMF分量序列中各IMF分量上各数据点的幅值以及原始声发射信号上各数据点的幅值，得到原始声发射信号与IMF分量序列中各IMF分量之间的相关性系数；
将原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性系数，记为原始声发射信号与特征IMF分量序列中的第c个特征IMF分量之间的相关性系数，并将原始声发射信号与特征IMF分量序列中的第c个特征IMF分量之间的相关性系数记为二维重构图像上第c行的信息权重值；
根据二维重构图像上各行的信息权重值，得到各目标窗口对应的信息权重值；
对于二维重构图像上任一像素点：获取存在该像素点的各目标窗口，记为该像素点的关联目标窗口，该像素点在不同关联目标窗口中的位置不同；
获取各像素点对应的各目标窗口的引导滤波的线性参数，一个目标窗口对应两个引导滤波的线性参数，分别记为各目标窗口的第一初始线性参数和第二初始线性参数；
根据各像素点对应的各关联目标窗口的第一初始线性参数、各像素点对应的各关联目标窗口的第二初始线性参数以及各像素点对应的各关联目标窗口的信息权重值，得到各像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数。
5.如权利要求4所述的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，其特征在于，根据如下公式计算原始声发射信号与IMF分量序列中各IMF分量之间的相关性系数：
Figure 627974DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 413528DEST_PATH_IMAGE014
为IMF分量序列中的第c个IMF分量，
Figure 276442DEST_PATH_IMAGE015
为原始声发射信号，
Figure 704012DEST_PATH_IMAGE016
为原始声发射信号与IMF分量序列中的第c个IMF分量之间的相关性系数，M为原始声发射信号上的数据点数量，IMF分量上的数据点数量与原始声发射信号上的数据点数量相等，
Figure 201727DEST_PATH_IMAGE017
为IMF分量序列中的第c个IMF分量上的第m个数据点的幅值，
Figure 689340DEST_PATH_IMAGE018
为IMF分量序列中的第c个IMF分量的平均值，
Figure 39550DEST_PATH_IMAGE019
为原始声发射信号上的第m个数据点的幅值，
Figure 5232DEST_PATH_IMAGE020
为原始声发射信号的平均值。
6.如权利要求4所述的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，其特征在于，所述得到各目标窗口对应的信息权重值的方法，包括：
对于任一目标窗口中的任一行：获取该目标窗口中该行对应的信息权重值；若该目标窗口中该行属于二维重构图像中的第w行，则该目标窗口中该行上的像素点的纵坐标值均为w，并将第w行的信息权重值记为该目标窗口中该行对应的信息权重值；
计算各目标窗口中各行对应的信息权重值的累加和，将各目标窗口中各行对应的信息权重值的累加和进行归一化，将归一化的结果记为各目标窗口对应的信息权重值。
7.如权利要求4所述的一种用于零泄露阀的泄露检测系统，其特征在于，根据如下公式计算该像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数和第二目标线性参数：
Figure 625963DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 753319DEST_PATH_IMAGE022
为该像素点对应的引导滤波的第一目标线性参数，
Figure 590825DEST_PATH_IMAGE023
为该像素点对应的引导滤波的第二目标线性参数，
Figure 94618DEST_PATH_IMAGE024
为该像素点对应的关联目标窗口的数量，
Figure 566926DEST_PATH_IMAGE025
为该像素点对应的关联目标窗口的信息权重值，
Figure 130762DEST_PATH_IMAGE026
为该像素点对应的第f个关联目标窗口的第一初始线性参数，
Figure 455564DEST_PATH_IMAGE027
为该像素点对应的第f个关联目标窗口的第二初始线性参数。
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机械密封端面状态监测及寿命预测关键技术研究;张尔卿;《万方数据》;20161025;全文 *
轨道式管道焊接机器人焊缝跟踪方法研究现状;胡胜等;《河北科技大学学报》;20150415(第02期);全文 *

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