嚴(yán) 明， 胡 雋， 周曉娜， 王 晶

1. 北京東方計(jì)量測試研究所， 北京 100094

2. 北京控制工程研究所， 北京 100094

0 引 言

航天產(chǎn)品多余物檢測是航天產(chǎn)品質(zhì)量問題把關(guān)的一個(gè)重要方面，也一直被航天質(zhì)量管理所重視.傳統(tǒng)的多余物檢測方法主要是通過人工目測、照相、晃動(dòng)產(chǎn)品耳聽噪聲的方法，這些方法受到主觀因素約束比較大，容易形成漏檢[1].粒子碰撞噪聲檢測是近些年來提出的一種多余物的檢測方法，這種方法不僅可以實(shí)現(xiàn)高靈敏度的多余物檢測，還可以實(shí)現(xiàn)多余物質(zhì)地和尺寸的自動(dòng)判斷[2],在文獻(xiàn)中得出多余物碰撞次數(shù)或波形中尖峰數(shù)分布按概率與碰撞的彈性程度正相關(guān)的結(jié)論.

從已經(jīng)應(yīng)用的產(chǎn)品上來說，DZJC-3型多余物自動(dòng)檢測系統(tǒng)是由哈爾濱工業(yè)大學(xué)研發(fā)的主要多余物檢測系統(tǒng)之一，已經(jīng)在航空航天的多余物檢測中發(fā)揮重要作用.

隨著粒子碰撞噪聲檢測方法研究的日益深入及工程應(yīng)用的普及，很多文獻(xiàn)對(duì)粒子碰撞噪聲檢測方法做了深入研究，其中文獻(xiàn)[3]通過轉(zhuǎn)動(dòng)導(dǎo)彈艙體來檢測在裝配過程中可能遺漏的多余物.在檢測過程中，由于導(dǎo)彈艙體的旋轉(zhuǎn)，多余物會(huì)撞擊導(dǎo)彈艙體的艙壁，從而在聲學(xué)上會(huì)產(chǎn)生一系列的尖端脈沖.文獻(xiàn)中通過旁置麥克風(fēng)陣列的形式來采集多余物粒子碰撞噪聲，通過設(shè)置能量閾值的判別方法來判別多余物的存在，其中多余物的位置通過傳聲器的陣列中聲音信號(hào)能量最強(qiáng)的傳感器的位置來估計(jì).這種方法的缺點(diǎn)是多余物產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲是一種振動(dòng)信號(hào)，如果通過麥克風(fēng)陣列的方式采集勢必存在較大的衰減，因此比較適合采用壓電式的振動(dòng)傳感器來采集多余物粒子碰撞噪聲.

文獻(xiàn)[4]中討論了多余物粒子碰撞噪聲采集系統(tǒng)的電路設(shè)計(jì)問題，文獻(xiàn)還是以麥克風(fēng)聲音采集的電路為主，采用三級(jí)放大和帶通濾波的方法放大分離背景噪聲和粒子碰撞噪聲，取得了一定的效果.

文獻(xiàn)[5-7]中主要研究的是信號(hào)提取及識(shí)別算法，其中在文獻(xiàn)[6]中用微粒與平板的碰撞產(chǎn)生聲波的數(shù)學(xué)模型對(duì)粒子碰撞噪聲信號(hào)進(jìn)行描述，得出了微粒撞擊工件壁面所產(chǎn)生信號(hào)的主頻與多余物微粒的撞擊速率、微粒彈性模量、壁面彈性模量、微粒粒徑以及微粒密度之間的定量關(guān)系并且以傅里葉變換功率譜密度和頻譜質(zhì)心為評(píng)價(jià)參量作為多余物識(shí)別的依據(jù).

但是在實(shí)際的多余物檢測系統(tǒng)中，不可避免地會(huì)采集到機(jī)械驅(qū)動(dòng)裝置的耦合噪聲，從而造成多余物信號(hào)識(shí)別的誤差，因此本文針對(duì)粒子碰撞噪聲檢測方法在實(shí)際應(yīng)用中信號(hào)提取問題，通過對(duì)粒子碰撞噪聲時(shí)頻域內(nèi)的成分變化情況進(jìn)行分析，區(qū)別出機(jī)械驅(qū)動(dòng)裝置噪聲和粒子碰撞噪聲在時(shí)頻分布中的不同，提出了一種在復(fù)雜噪聲背景環(huán)境下可以有效提取多余物信號(hào)的最小均方自適應(yīng)濾波算法，這個(gè)算法主要利用機(jī)械驅(qū)動(dòng)裝置噪聲和粒子碰撞噪聲時(shí)間相關(guān)性的不同來提取粒子碰撞噪聲信號(hào)，同時(shí)對(duì)具有短時(shí)平穩(wěn)性的機(jī)械驅(qū)動(dòng)裝置噪聲有壓制作用.這個(gè)算法可以從粒子碰撞噪聲檢測方法實(shí)施過程中由于轉(zhuǎn)臺(tái)或者振動(dòng)臺(tái)等可動(dòng)部件帶來的機(jī)械噪聲中提取多余物特征信號(hào).

1 粒子碰撞噪聲檢測方法

基于粒子碰撞噪聲的多余物檢測方法主要是通過把待測產(chǎn)品用夾具固定在轉(zhuǎn)臺(tái)或者振動(dòng)臺(tái)上，用音頻傳感器或者振動(dòng)傳感器拾取產(chǎn)品在轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)或者振動(dòng)臺(tái)振動(dòng)時(shí)的振動(dòng)信號(hào)，如果沒有多余物存在，振動(dòng)傳感器采集到的是轉(zhuǎn)臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)或者振動(dòng)臺(tái)振動(dòng)帶來的背景噪聲信號(hào).當(dāng)有多余物存在的情況下，振動(dòng)傳感器采集到的不僅有轉(zhuǎn)臺(tái)或者振動(dòng)臺(tái)信號(hào)，還會(huì)采集到由于多余物碰撞產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲信號(hào).采集得到的振動(dòng)信號(hào)傳入計(jì)算機(jī)，由算法進(jìn)行信號(hào)分離和識(shí)別工作，系統(tǒng)圖如圖1所示.

圖1 粒子碰撞噪聲檢測系統(tǒng)示意圖

粒子碰撞噪聲信號(hào)由轉(zhuǎn)動(dòng)或者振動(dòng)環(huán)境下，多余物碰撞產(chǎn)生，因此是類似于聲發(fā)射的信號(hào)波形.而背景噪聲則是轉(zhuǎn)臺(tái)機(jī)構(gòu)或者振動(dòng)臺(tái)機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的機(jī)構(gòu)噪聲波形.其中轉(zhuǎn)臺(tái)機(jī)構(gòu)屬于旋轉(zhuǎn)機(jī)械，產(chǎn)生的是頻譜以線譜群為特征的穩(wěn)態(tài)噪聲，這種噪聲環(huán)境背景下可以用譜減法[5]提取出多余物產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲信號(hào).

但是在以振動(dòng)臺(tái)為驅(qū)動(dòng)載體的多余物檢測系統(tǒng)中，振動(dòng)臺(tái)產(chǎn)生的噪聲背景信號(hào)與轉(zhuǎn)臺(tái)噪聲背景不同，是具有循環(huán)平穩(wěn)時(shí)變?cè)肼曅盘?hào)，因此需要采用新的方法提取粒子碰撞噪聲信號(hào).本文設(shè)計(jì)了歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法(NLMS)，利用多余物粒子碰撞噪聲信號(hào)時(shí)域上的突發(fā)性來提取信號(hào)，取得很好的效果.

2 粒子碰撞噪聲成分分析

粒子碰撞噪聲是由振動(dòng)臺(tái)驅(qū)動(dòng)工件產(chǎn)生的多余物噪聲，其中混雜各種噪聲成分，采集實(shí)際的粒子碰撞噪聲信號(hào)，采用短時(shí)傅立葉變換進(jìn)行分析可以得到時(shí)頻譜圖如圖2所示，圖中橫坐標(biāo)為時(shí)間，縱坐標(biāo)是信號(hào)在時(shí)間片上的頻譜分布，由時(shí)頻頻譜圖可以分析出粒子碰撞噪聲在時(shí)間上的變化情況.由橢圓標(biāo)出的頻譜是由振動(dòng)臺(tái)產(chǎn)生以短時(shí)平穩(wěn)為特點(diǎn)的機(jī)械噪聲部分，而由箭頭指出的部分為多余物碰撞產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲部分.可以看出粒子碰撞噪聲是一種寬頻的沖擊噪聲，這個(gè)和機(jī)械噪聲存在差異性，可以作為分離機(jī)械噪聲和粒子碰撞噪聲的依據(jù).而分離短時(shí)平穩(wěn)信號(hào)和沖擊噪聲最有效的算法就是自適應(yīng)噪聲抵消算法，因此本文設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的最小二乘算法作為提取粒子碰撞噪聲的方法.

圖2 粒子碰撞噪聲時(shí)頻譜圖

3 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法

自適應(yīng)濾波器算法最常見的應(yīng)用場景是利用單純?cè)肼曂ǖ赖臄?shù)據(jù)經(jīng)過自適應(yīng)濾波以后，抵消含噪聲的信號(hào)通道中的噪聲[8].歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法是從最小均方自適應(yīng)算法(LMS)變化而來[9]，其特點(diǎn)是通過信號(hào)功率的歸一化來控制濾波器更新的步長，這樣可以避免LMS算法在迭代中濾波器發(fā)散的情況[10].具體算法如圖3所示，X(n)=[x(n-k+1) …x(n)]為采樣序列的k個(gè)采樣點(diǎn)，其中x(n)點(diǎn)為當(dāng)前時(shí)刻的采樣點(diǎn)，W(n)=[wk…w2w1]為自適應(yīng)濾波器的系數(shù)向量，y(n)為第二個(gè)通道實(shí)際采樣點(diǎn)的值，那么

圖3 NLMS算法結(jié)構(gòu)圖

(1)

e(n)表示的是估計(jì)誤差.

與LMS算法不同的是，歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法采用式

(2)

更新迭代自適應(yīng)濾波器系數(shù)，其中r為穩(wěn)定因子，u為步長，需要算法運(yùn)行前設(shè)置.

這里X(n)中的x(n)對(duì)應(yīng)的就是單純?cè)肼曂ǖ喇?dāng)前的采樣值，y(n)對(duì)應(yīng)的是含噪聲的信號(hào)通道當(dāng)前的采樣值.隨著NLMS誤差更新到最小值時(shí)，噪聲通道的噪聲與自適應(yīng)濾波器系數(shù)的乘積的和∑x(n-i+1)*wi為理論上等于y(n)中的噪聲分量.此時(shí)誤差信號(hào)e(n)就是含噪信號(hào)通道中的信號(hào)分量，達(dá)到了自適應(yīng)濾波的效果.不同于普通的LMS算法，由于NLMS算法對(duì)信號(hào)功率的歸一化避免了自適應(yīng)濾波算法中最常見的誤差發(fā)散問題，因此NLMS算法在工程實(shí)踐中得到了廣泛應(yīng)用，而且在強(qiáng)噪聲環(huán)境的信號(hào)處理中具有優(yōu)良的性能[11-12].

4 基于NLMS的粒子碰撞噪聲提取

在本文的方法中，利用粒子碰撞噪聲的時(shí)間上的非平穩(wěn)特性來作為提取的依據(jù)，具體來說，如圖4所示使用采集的粒子碰撞噪聲信號(hào)序列延時(shí)后的數(shù)據(jù)作為噪聲信號(hào)輸入給NLMS自適應(yīng)濾波器來抵消實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)的噪聲，當(dāng)振動(dòng)傳感器采集的是轉(zhuǎn)臺(tái)或者振動(dòng)臺(tái)的噪聲時(shí)，由于噪聲的平穩(wěn)性，采樣延時(shí)的噪聲數(shù)據(jù)和當(dāng)前采集的噪聲數(shù)據(jù)存在比較大的關(guān)聯(lián)性，通過NLMS自適應(yīng)濾波器的自適應(yīng)抵消作用就可以把噪聲抵消掉，當(dāng)多余物產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲信號(hào)進(jìn)來時(shí)，由于粒子碰撞噪聲信號(hào)具有突發(fā)性，在采樣延時(shí)的信號(hào)數(shù)據(jù)中沒有粒子碰撞噪聲信號(hào)的成分，這樣已經(jīng)達(dá)到誤差收斂狀態(tài)的NLMS自適應(yīng)濾波器不會(huì)利用采樣延時(shí)的噪聲數(shù)據(jù)抵消粒子碰撞噪聲信號(hào)數(shù)據(jù)，因此信號(hào)處理流程結(jié)果上就達(dá)到了抵消轉(zhuǎn)臺(tái)和振動(dòng)臺(tái)噪聲同時(shí)保留粒子碰撞噪聲信號(hào)的效果.

圖4 粒子碰撞噪聲信號(hào)提取示意圖

5 仿真分析

為了驗(yàn)證算法的有效性，采用了計(jì)算機(jī)仿真的方法給予驗(yàn)證，通過人為制造粒子碰撞噪聲信號(hào)并添加多個(gè)隨機(jī)頻率和幅值的正弦背景噪聲信號(hào)作為干擾.實(shí)驗(yàn)中的粒子碰撞噪聲信號(hào)通過單個(gè)鋸齒波調(diào)制500 Hz正弦波產(chǎn)生，如圖5所示.

圖5 粒子碰撞噪聲信號(hào)示意圖

經(jīng)過添加一個(gè)振幅為2 V的主要正弦噪聲信號(hào)和10個(gè)在幅度0～0.1 V范圍內(nèi)隨機(jī)分布的正弦噪聲信號(hào)疊加，得到背景噪聲下的粒子碰撞噪聲信號(hào)如圖6所示.用基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號(hào)提取濾波算法處理含噪聲信號(hào)以后，得到粒子碰撞噪聲信號(hào)波形如圖7所示，可見NLMS算法不僅對(duì)穩(wěn)態(tài)的背景噪聲有抑制作用，并且對(duì)具有聲發(fā)射信號(hào)性質(zhì)的粒子碰撞噪聲信號(hào)有很強(qiáng)的增強(qiáng)作用，有利于航天產(chǎn)品多余物的檢測.

圖6 背景噪聲下的粒子碰撞噪聲信號(hào)

圖7 濾波后的粒子碰撞噪聲信號(hào)

6 實(shí)際應(yīng)用

本文采用基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號(hào)提取濾波算法處理實(shí)際的多余物檢測系統(tǒng)采集的信號(hào).產(chǎn)品內(nèi)的多余物是人為放置的M4螺絲釘，大約3 mm長度.用壓電式振動(dòng)傳感器配合振動(dòng)臺(tái)執(zhí)行器采集產(chǎn)品內(nèi)多余物振動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的粒子碰撞噪聲，如圖8所示.信號(hào)在由傳感器采集以后，首先經(jīng)過數(shù)字低通濾波器，然后在此基礎(chǔ)上經(jīng)過基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號(hào)提取濾波算法處理，輸出信號(hào)波形如圖9所示，在實(shí)驗(yàn)中通過設(shè)置振動(dòng)臺(tái)的周期在1.28 s時(shí)間處產(chǎn)生了粒子碰撞噪聲信號(hào)，在1.28 s時(shí)間之前為振動(dòng)臺(tái)產(chǎn)生的噪聲，由圖中可以看出在信噪比角度看來，1.28 s之前的由振動(dòng)臺(tái)產(chǎn)生的背景噪聲信號(hào)都可以被很大程度上削弱，可見經(jīng)過基于NLMS的粒子碰撞噪聲信號(hào)提取濾波算法濾波以后，不僅算法可以削弱平穩(wěn)性強(qiáng)的振動(dòng)臺(tái)背景噪聲，而且可以把原來信號(hào)中所固有的直流緩變偏置項(xiàng)去除，這個(gè)對(duì)后端通過信號(hào)幅度閾值來識(shí)別多余物的方法也是必要的.

圖8 實(shí)際環(huán)境中粒子碰撞噪聲原始信號(hào)

圖9 實(shí)際濾波得到的粒子碰撞噪聲信號(hào)

實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與仿真的結(jié)果相比，不同之處是在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中雖然信噪比提高了，但是從幅度的角度來看，粒子碰撞噪聲信號(hào)和振動(dòng)臺(tái)噪聲信號(hào)都受到了壓制.這個(gè)是因?yàn)椴煌诜抡鎸?shí)驗(yàn)中的情況，在實(shí)際應(yīng)用中粒子碰撞噪聲信號(hào)和振動(dòng)臺(tái)噪聲信號(hào)存在一定程度的相關(guān)性，比如某些頻譜上的重合.

7 結(jié) 論

本文提出了一種新的航天產(chǎn)品多余物檢測中粒子碰撞噪聲信號(hào)的信號(hào)提取方法.新的方法主要是應(yīng)用歸一化最小均方自適應(yīng)濾波算法到粒子碰撞噪聲信號(hào)檢測中，從而不僅可以削弱轉(zhuǎn)臺(tái)或者振動(dòng)臺(tái)帶來的平穩(wěn)性背景噪聲，而且可以把信號(hào)中緩變的直流偏置去除.這樣可以在后端處理中應(yīng)用信號(hào)幅度閾值來判別多余物的存在.當(dāng)然也可以通過振動(dòng)臺(tái)的主動(dòng)振動(dòng)控制來達(dá)到相同的效果，但是會(huì)需要引入更復(fù)雜的環(huán)節(jié)[13].