王園園

（商洛學院 電子信息與電氣工程學院，陜西商洛726000）

脈沖渦流無損檢測信號濾波方法研究

王園園

（商洛學院 電子信息與電氣工程學院，陜西商洛726000）

為了得到高信噪比、低失真度的渦流無損檢測信號，以Matlab為仿真工具，對滑動窗口濾波法、頻域濾波法、小波濾波法進行模擬仿真，對比濾波效果，確定小波閾值濾波為最終濾波方法，濾波參數(shù)為：Coif3小波基、3層小波分解、啟發(fā)式閾值，濾波后信號信噪比高、局部特征保留完整。

脈沖渦流；無損檢測；小波濾波

脈沖渦流檢測是材料無損評價和檢測的重要檢測方法[1]。在管柱的渦流無損檢測過程中由于受到現(xiàn)場環(huán)境以及被測組件表面條件的影響，實測信號噪聲主要來源于儀器抖動造成的干擾、管子表面沉積物和扶正器等非缺陷因素產(chǎn)生的干擾[2-3]。雖然這一問題在數(shù)據(jù)采集過程中通過模擬濾波器進行了處理，卻不能完全的解決[4]，這些噪聲使測試曲線異常復雜。無損檢測的微小缺陷信號微弱，很容易被噪聲淹沒，因此噪聲嚴重的影響后期數(shù)據(jù)的處理工作。為了能獲得準確的信號特征，國內(nèi)外提出了一系列的信號濾波方法，包括滑動窗口均值濾波法、一階滯后濾波法、卡爾曼濾波、基于FFT的快速頻域濾波等[2]。部分濾波存在導致測試曲線識別能力下降，平滑曲線突變特征等缺陷，無法進行測試曲線的局部分析[5]，本文對無損檢測信號特征以及噪聲特點進行分析，以Matlab中bump信號作為仿真曲線，對時域、頻域、小波濾波等濾波方法進行分析，確定小波濾波為渦流無損檢測的濾波方法。

1 渦流無損檢測信號模型

假設(shè)一個含噪聲的信號如表達式(1)所示：

其中g(shù)i為真實信號，εi為噪聲信號。而渦流無損檢測的信號中包含很多尖峰或者突變，且信號的噪聲未知。因此無法判斷濾波方法的優(yōu)劣。為此用Matlab中的bump信號來模擬渦流無損檢測原始信號，即真實信號gi，然后加入標準高斯白噪聲，作為噪聲信號εi。用相加后信號(圖1)分析不同的濾波方法，選擇合適的濾波方法。

2 渦流無損檢測信號濾波性能指標

渦流無損檢測的檢測信號，其波峰值和波峰時間都是對缺陷進行定位的重要信息，因此渦流無損檢測信號消噪原則：消噪后信號信噪比高、消噪后信號的峰值、峰值時間的變化要小。因此將判斷濾波方法的性能參數(shù)設(shè)定為：

濾波后信號的信噪比SNR[1]：

波峰值的時間偏移量△T：

其中T1為檢測信號峰值時間，T0為參考信號峰值時間。

波峰偏移△P：

其中P1為檢測信號波峰值，P0為參考信號波峰值。

3 渦流無損檢測信號濾波方法分析

在渦流無損檢測中存在兩種誤差：系統(tǒng)誤差，由于電路飄移、放大器失調(diào)、電壓不穩(wěn)等產(chǎn)生的誤差；隨機誤差，由大量偶然因素影響產(chǎn)生，比如外界干擾。系統(tǒng)誤差在硬件電路中采用相關(guān)抑制方法即可降低誤差，但隨機誤差的影響因素存在偶然性[1]，且互不干擾，雖然可以通過重復測量，按照統(tǒng)計規(guī)律來進行處理，但在實際檢測中此種方法會消耗大量人力物力以及時間。因此可通過濾波來消除相關(guān)影響，進而降低隨機誤差。在實際應(yīng)用中滑動窗口均值濾波法和頻域濾波法應(yīng)用較多，現(xiàn)利用bump信號對兩種濾波方法進行仿真。

3.1 滑動窗口均值濾波法

滑動窗口均值法濾波確定一個濾波窗口，取窗口長度內(nèi)所有數(shù)據(jù)的均值作為測量值。簡單的平滑濾波處理常常會將干擾分配到其他信號中去，會導致探傷曲線的識別能力下降。采用窗口為6的滑動均值濾波所得到的結(jié)果與原始信號基本符合，濾波后信號信噪比SNR=20.2313db，且隨著濾波窗的信噪比也會增大，將濾波后信號與原始信號局部進行放大后，如圖2所示，可以看出信號波峰時間有明顯發(fā)生偏移6個采樣點，且隨著濾波窗的增大，偏移量會繼續(xù)增大，且會弱化信號的邊緣特征。

圖2 窗口滑動濾波后信號與原始信號細節(jié)對比

3.2 頻域濾波法

頻率域濾波法是利用FFT快速運算對輸入信號進行離散傅里葉變換，對變換后的信號頻率特性進行濾波，再利用傅里葉反變換恢復時域信號。FIR低通濾波后信號雖然有效的濾除了噪聲信息，但與原始信號相比，部分信號出現(xiàn)失真現(xiàn)象，突變信號被明顯平滑，如圖3所示，SNR=19.9441db，信號峰值與峰值時間都發(fā)生了偏移，發(fā)生約7個采樣點，峰值約增加2個幅值點。

圖3 FIR低通濾波后信號與原始信號細節(jié)對比

基于FFT的低通濾波濾波后信號發(fā)生偏移與失真是因為在傅里葉變換中之間是整體刻畫的。不能夠反映各自在局部區(qū)域上的特征，因此不能用于局部分析。頻譜在任一頻率處的值是由時間過程f(t)在整個時間域(-∞,∞)上的貢獻決定的；反之，頻譜在整個頻率域(-∞,∞)上的貢獻決定過程f(t)在某一時刻的狀態(tài)。因此，傅里葉變換的積分作用平滑了信號的突變部分，如果想要知道所分析的信號在突變時刻的成分，傅里葉變換是無能為力的。然而在電磁探傷儀測量的信號中，所關(guān)心的恰恰是突變時刻的信號特征，為此引入小波濾波。

3.3 小波濾波

在傳統(tǒng)的頻域濾波方法中，通過不變?yōu)V波方法將信號同噪聲區(qū)分開，這就需要信號和噪聲的頻帶重疊盡可能的小。而在基于小波變換的非線性濾波中，可通過對小波系數(shù)進行非線性處理，進而達到濾除噪聲的目的。采用此方法可以在一定程度上避免一般低通濾波器造成的突變信號模糊這一問題。

小波變換的特性[6-8]：

1）時域局部化特性。小波變換可以在時間軸上準確定位信號的突變點。

2）多分辨率。由于采用了多分辨率的方法，小波變換可在不同尺度上非常好的刻畫信號的局部特征，如邊緣、尖峰等。

小波變換的這兩個特性決定了它與傳統(tǒng)方法相比，在保留信號的突變部分由更加獨特的優(yōu)勢，是渦流無損檢測信號濾波的最優(yōu)方法。

3.3.1 小波變換基本理論

設(shè)信號f(t)∈L2(R)，Ψ(t)為母函數(shù)，如果Ψ(t)滿足容許性條件

稱為f(t)的小波變換。其中a為尺度因子，b為位移因子。實際應(yīng)用的計算中，一般采用離散小波變換。即對a和b進行離散化處理[8]。因此上述信號f(t)可以表示成級數(shù)的形式，即

其中Ψj,k(t)為離散小波函數(shù)，cj,k是離散小波系數(shù)。

小波去噪方法一般分為3類[6]：

模極大值重構(gòu)濾波；基于相關(guān)性去噪；閾值去噪。三種方法都有各自的優(yōu)缺點，對比如表1。

表1 小波濾波方法對比

通過表1對不同濾波方法對比，可以看出閾值濾波方法更加適合渦流無損檢測信號的濾波。

3.3.2 信號的小波閾值去噪

基于閾值選取的小波去噪原理是選用一個小波函數(shù)將待處理的信號進行離散小波變換，并選擇一個閾值將變換后的小波系數(shù)進行閾值選取。信號噪聲的能量分布于整個小波域內(nèi)，因此，經(jīng)小波分解后，信號的小波系數(shù)幅值要大于噪聲的系數(shù)幅值。

可以認為，幅值比較大的小波系數(shù)一般以信號為主，而幅值比較小的系數(shù)在很大程度上是噪聲。因此給定一個閾值δ，所有絕對值小于δ的小波系數(shù)值用零代替；而超過閾值δ的小波系數(shù)值縮減后重新取值。經(jīng)過處理，移去了小幅度的噪聲，重構(gòu)后得到需要的信號。閾值去噪流程如圖4所示。

圖4 小波閾值去噪流程圖

在去噪過程中選用不同的閾值和重調(diào)方法來處理小波系數(shù)，以及選用不同的小波母函數(shù)進行小波變換和信號重構(gòu)，都會影響小波去噪的效果。通過對各個參數(shù)的對比，選擇coif3小波基、三層小波分解、啟發(fā)式閾值(henusure)的方法作為渦流無損檢測的信號濾波方法，濾波后信號與原始信號細節(jié)對比圖如圖5所示。

圖5 小波閥值濾波后信號與原始信號細節(jié)對比

用小波閾值濾波后的信號信噪比SNR= 23.5353，明顯高于其它兩種濾波方法，峰值時間與峰值偏移量非常小，達到了預期的濾波效果?？梢宰鳛闇u流無損檢測信號的濾波方法。

4 結(jié)語

對渦流檢測信號進行滑動窗口均值濾波和頻率域的低通濾波的仿真結(jié)果表明平滑濾波容易導致?lián)p傷的識別能力下降，頻率域濾波能夠濾除一定的高頻干擾，但不能對檢測曲線做局部分析，容易造成局部信息丟失。而小波分析由于能同時在時頻域中對信號進行分析,其多分辨率和小波基的多樣性使小波變換可以非常好地刻畫信號的非平穩(wěn)特性，如尖峰，邊緣等。其濾波效果更加符合探傷曲線的后期解釋要求。因此選擇coif3小波基、三層小波分解、啟發(fā)式閾值(henusure)的方法可以達到高信噪比、低失真的濾波目的。

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（責任編輯：李堆淑）

The Research of Method for Pulsed Eddy Current Nondestructive Detection of Signal Filtering

WANG Yuan-yuan
(College of Electronic Information and Electrical Engineering,Shangluo University,Shangluo 726000, Shaanxi)

In order to obtain the eddy current nondestructive detection signals with high signal-noise ratio and low distortion,Matlab is used as a simulation tool to simulate the method of sliding-window filtering, frequency domain filtering method and wavelet filter method.Comparison of the filtering results is done with threshold filtering of wavelet.Filtering parameters are as follows：coif 3 small fundamental,three-layer wavelet decomposition,heursure and soft-threshold wavelet.Testing results indicate filtering results with high signal-noise ratio and low distortion.

pulsed eddy current;nondestructive testing;wavelet filter

TG115.28

：A

：1674-0033(2014)06-0037-04

10.13440/j.slxy.1674-0033.2014.06.011

2014-05-19

王園園，女，陜西洛南人，碩士，助教