基于小波理论的声发射信号降噪方法

2013-12-17赵西伟

电子科技 2013年4期

赵西伟，任彬

(北京信息科技大学机电工程学院，北京 100192)

声发射是材料或结构的某个局部区域或整体，受外力或内应力作用，发生塑性变形或破坏之际，将其内部所储蓄的应变能以瞬态弹性波的形式迅速释放出的一种物理现象。声发射技术是一种动态无损检测技术，它涉及声发射源、波的传播、信号形式转换、信号处理、数据采集等方面。

材料局部因能量的快速释放就会有声发射信号产生，通过对声发射信号的采集、分析可以获得有关声发射源特性信息以及动态的监测材料缺陷产生和运动发展情况，因此声发射检测技术对于设备运行状态实时监测、生产安全评估与预报方面具有重要的实用价值。但是，由于声发射信号本身的复杂性，采集和分析、提取声发射源特征参数存在困难。所以，声发射信号处理技术的研究一直是声发射技术理论研究与工程应用中的一个关键问题。为精确获取声发射源信息，必须采取相应手段对声发射信号进行处理。

小波分析作为一种新兴的时频分析方法，其特点是能对信号进行变时窗分析，并适用于处理具有瞬态性和随机性的声发射信号，用小波自适应地对声发射信号进行多分辨率的分解，在相平面中绘制系数能量图可以直观地观测到声发射信号的频率、时间、能量等信息。基于这一原理重构的声发射信号排除了其他信号的干扰，能精确表征声发射源信息。

1 小波变换对声发射信号降噪处理

实际工程中，有用的信号通常表现为低频信号，而噪声信号通常表现为高频信号。小波变换能把信号映射到一个由小波伸缩、平移而成的一组基函数上，实现信号在不同频带不同时刻的合理分离，为动态信号的非平稳性描述、微弱信号的提取提供了有效的工具。

小波变换在分析一个非平稳信号时，信号波形变化剧烈时，主频率是高频，就要有较高的时间分辨率，要求窗口在时间轴上要窄一些，而波形变化较平缓时，主频率是低频，则要有较高的频率分辨率，要求窗口在频率轴上要窄一些。设f(t)∈L2(R)，Ψ(t)是被称为基本小波或母小波的函数，则

式(1)称为x(t)的小波变换，其中，a＞0是尺度因子;τ是反映位移

是基本小波位移与尺度伸缩。尺度因子a的作用是将基本小波Ψ(t)作伸缩，a越大，Ψ(t/a)越宽;即在不同尺度下小波的持续时间随a增大而增宽。可以证明，小波变换的等效频域表示为

由此可见，如果Ψ(ω)是幅频特性比较集中的带通函数，则小波变换便具有表征待分析信号X(ω)频域上局部性质的能力，小波变换可以达到多分辨率分析的效果。虽然分析频率有高有低，但在各个分析频段内分析的品质因数Q却保持不变，所以它能准确反映待分析信号的幅频特性。如果希望在时域上观察得越细致，就越要压缩观察范围，并提高分辨率。

使用小波变换对信号进行降噪分以下3个步骤:(1)根据研究需要选择合适的小波基，确定小波的分解层数N对信号进行N层分解，而含噪声的部分主要包含在高频系数中。(2)对分解后的从第1到第N层的每一层高频系数选择合适的阈值进行阈值量化处理，消去高频噪声。(3)进行小波重构，根据小波分解的第N层的低频系数和经过阈值处理后的第1层到第N层的高频系数，进行信号的小波重构，从而达到降噪的目的。

关于对小波分析的理解，可以一个3层小波分解示意图进行说明，如图1所示。

图1 3层小波分解示意图

图1中，a表示低频;d表示高频;末尾的数字表示小波分解的层数。根据图1可得s=aaa3+daa3+ada3+dda3+aad3+dad3+add3+ddd3。

2 声发射信号采集方案

2.1 声发射检测仪

在数据采集分析过程中所使用的声发射检测仪及声发射传感器实际图如图2所示。

图2 声发射检测仪及声发射传感器

声发射检测仪系统结构图如图3所示。

图3 声发射检测仪系统结构图

(1)传感器。用于将声发射产生的弹性波信号接收并转换成电信号输出到前置放大器，再输出到主放大器后再通过采集卡采集进入计算机。声发射检测中，要求传感器为宽频带前置放大器的内置式共振型高灵敏传感器，主响应频率为150 kHz;前置放大器增益为40 dB，滤波器带通20～400 kHz。

(2)前置放大器。声发射信号经传感器转换成电信号后，其输出低至十几μV。这样微弱的信号若经过长电缆输送，可能衰减到无法分辨出信号和噪声。设置前置放大器的目的是为了增大信噪比，增加微弱信号的抗干扰能力。

(3)主放大器。电信号经前置放大器和电缆长途传播后进入主放大器进一步放大到适合PCI数据采集卡的幅值大小。

(4)PCI数据采集卡。电信号经采集卡数字化后，通过采样进入计算机，以供分析、计算、转换和存储。

(5)软件系统。对采集的数据进行小波分解、小波重构、声发射特征参数提取、声发射源定位、缺陷识别等。

2.2 声发射信号采集方案

声发射信号来自缺陷本身，因此，用声发射检测法可以判断缺陷的严重性。一个同样大小、同样性质的缺陷，当它所处的位置和所受的应力状态不同时，对结构的损伤程度也不同，所以它的声发射特征也有差别。明确了来自缺陷的声发射信号，就可以长期连续地监视缺陷的安全性。除极少材料外，金属和非金属材料在一定条件下都有声发射。利用多通道声发射装置，可以对缺陷进行准确定位。声发射检测法原理如图4所示。

图4 声发射检测法检测原理

针对声发射检测法和声发射检测仪的特性，在对数控加工中心切削状态进行监测之前，制定了如表1所示的切削方案。

表1 切削方案

将声发射传感器布置在刀头的x轴负方向上，如图5所示由黑色胶带固定。

图5 传感器布置位置

在用数控切削加工中心进行切削实验时，分别将已知锋利的刀头和钝刀头安装在加工中心上，在如表1所示的切削方案下分别进行切削加工实验，最终通过声发射检测仪采集到的声发射趋势如图6和图7所示。

3 实验结果分析

3.1 初步分析

由以上两图对比可以看出，当刀具较为锋利时，声发射趋势图像波动的平均值约为－0.003 209 9，最大值约为2.637 023 9;而当刀具严重磨损时，图像波动的最大值下降到约2..574 157 71，平均值上升到约0.019 154 38。

一般情况下，相对于图像波动的最大值来说，图像波动的平均值更能表征图像波动的基本特征，按此逻辑并结合以上事实可以得出结论:即当刀具较为锋利时较刀具严重磨损时所获得的声发射趋势图像波动的平均值要小。

3.2 小波消噪分析

在切削过程中，能够反映刀具真实状态的信号通常表现为低频信号，这种低频信号为有用信号;与之相对的是，对有用信号具有干扰作用的信号通常表现为高频信号，这种信号常被称作噪声信号。

图8，图9分别为刀具处于不同磨损阶段时声发射信号小波6层分解图。在图中，从左至右、从上至下分别为原始信号 s和信号的 a6、d6、d5、d4、d3、d2、d1层，其中，a表示低频;d表示高频;末尾的数字表示小波分解的层数。

通过对以上两图观察对比可以看出:(1)对于AE信号分解的低频信号(有用信号)部分，当刀具较为锋利时，其a6层图像幅值始终＜0;当刀具严重磨损时，其a6层图像幅值基本上都＞0。(2)对于AE信号分解的高频信号(噪声信号)部分，当刀具较为锋利时，其d1～d6层图像始终较为连续、平稳，并未出现任何突变现象;当刀具严重磨损时，d3、d2、d1层图像出现了明显的间歇性突变现象，且突变部分波动的幅度较大。(3)图9中的原始信号s显得连续平稳;图8中的原始信号s则有突变现象发生。

通过以上的观察分析，可以得出进一步结论:(1)在刀具的全部使用寿命中，如对刀具系统进行声发射监测，那么它的AE趋势图像波动的均值应该是由略微＜0逐渐增加到略微＞0的，只是由于噪声信号的强烈干扰，AE趋势图的这个特点常常被掩盖了。(2)声发射信号主要由连续信号和突变信号组成，当刀具较为锋利时在切削过程中产生的声发射信号以连续、平稳的信号为主，当刀具严重磨损时在切削过程中产生的声发射信号是连续信号和突变信号共同组成。(3)当刀具磨损严重时产生的声发射信号受噪声信号干扰较重。