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        鋼軌踏面電磁超聲檢測(cè)信號(hào)處理方法

        2012-05-14 06:45:06,,,
        無損檢測(cè) 2012年5期
        關(guān)鍵詞:踏面小波鋼軌

        ,,,

        (哈爾濱工業(yè)大學(xué) 軍用電器研究所,哈爾濱 150001)

        鋼軌在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中,由于滾動(dòng)接觸疲勞引起的踏面剝離、裂紋等缺陷嚴(yán)重威脅著列車的運(yùn)行安全。目前,無損檢測(cè)技術(shù)中所用壓電超聲檢測(cè)技術(shù)依賴于聲耦合劑,檢測(cè)速度受到限制;與之相比,電磁超聲換能器(electro magnetic acoustic transducer,EMAT)以其非接觸、無需耦合劑等優(yōu)勢(shì)逐步被國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)所青睞,各種產(chǎn)品相繼問世。對(duì)于電磁超聲鋼軌檢測(cè)僅有英國(guó)、加拿大、俄羅斯等進(jìn)行了研究,但是均未見相關(guān)產(chǎn)品應(yīng)用的報(bào)道[1-3]。

        然而EMAT換能效率低,接收到的回波信號(hào)幅值一般僅為微伏級(jí),并且對(duì)周圍環(huán)境噪聲敏感度高。即使通過模擬電路對(duì)其放大濾波,仍然難以達(dá)到檢測(cè)要求?;谝陨显颍P者針對(duì)電磁超聲回波信號(hào)的周期性、窄帶性、相關(guān)性等特點(diǎn),進(jìn)行了電磁超聲數(shù)字信號(hào)處理算法的研究。

        1 試驗(yàn)系統(tǒng)

        以基于電磁超聲表面波的鋼軌踏面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)為試驗(yàn)基礎(chǔ),該系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。包括電磁超聲表面波換能器、發(fā)射電路、接收電路、基于USB的數(shù)據(jù)采集電路 (包括數(shù)據(jù)采集電路、FPGA控制電路和USB接口電路)、上位機(jī)等幾部分。EMAT探頭采用收發(fā)一體的單探頭結(jié)構(gòu),利用脈沖反射法實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌踏面缺陷的有效檢測(cè)。

        系統(tǒng)工作過程如下所述:上位機(jī)通過USB控制FPGA發(fā)出控制信號(hào),觸發(fā)發(fā)射電路工作,驅(qū)動(dòng)EMAT探頭在鋼軌中激發(fā)出表面波;表面波沿鋼軌踏面?zhèn)鞑?,遇缺陷時(shí),由于聲阻抗的變化會(huì)發(fā)生反射,回波信號(hào)被EMAT探頭接收,經(jīng)濾波放大后傳送到數(shù)據(jù)采集電路;采集到的回波數(shù)據(jù)通過USB上傳到上位機(jī),進(jìn)行后續(xù)處理、分析及顯示。

        圖1 鋼軌踏面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)總體框圖

        在鋼軌踏面加工一個(gè)長(zhǎng)度為30 mm、深1 mm的裂紋缺陷,利用該系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行檢測(cè),如圖2所示,探頭頻率為500 kHz,采樣率4 MSPS,采樣點(diǎn)數(shù)2 048點(diǎn)。接收到的回波波形如圖3所示,作為下文處理方法的處理對(duì)象。

        2 電磁超聲檢測(cè)信號(hào)處理方法

        EMAT換能效率低,接收信號(hào)常被噪聲湮沒。為從微弱的電磁超聲接收信號(hào)中提取有用信息,采用數(shù)字信號(hào)處理算法對(duì)其進(jìn)行消噪、包絡(luò)提取等處理,其流程如圖4所示。

        2.1 小波消噪

        圖4 信號(hào)處理流程框圖

        小波變換屬于時(shí)頻分析的一種,具有時(shí)頻局部性、多分辨特性等諸多優(yōu)點(diǎn),已成為EMAT回波信號(hào)分析中一種重要的處理方法。因此,采用小波變換對(duì)接收回波信號(hào)進(jìn)行消噪處理。

        采用基于濾波器理論的快速小波算法(Mallat算法)[4],以4層小波分解為例,消噪過程如圖5所示,其中小波分解和重構(gòu)示意圖如圖6所示。

        2.1.1 小波分解

        可供選用的小波基函數(shù)種類眾多,綜合考慮消噪效果和運(yùn)算量后,選用db4小波基函數(shù)。對(duì)圖3所示的電磁超聲回波信號(hào)進(jìn)行4層小波分解,得到各層的小波系數(shù)如圖7所示。

        圖7 小波分解系數(shù)

        2.1.2 閾值選取

        閾值的選擇對(duì)消噪效果起決定性作用。筆者選用軟閾值的處理方法,為選擇合適的閾值,采集不含缺陷信息的噪聲信號(hào),如圖8所示,用db4小波基函數(shù)對(duì)該噪聲信號(hào)進(jìn)行小波分解,根據(jù)獲得的小波系數(shù)選擇合適的閾值,以達(dá)到較好的消噪效果。

        2.1.3 小波重構(gòu)

        利用Mallat合成算法對(duì)經(jīng)閾值處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),得到重構(gòu)后的波形如圖9所示。與圖3所示的原始信號(hào)對(duì)比可見,經(jīng)小波變換后,噪聲得到顯著抑制,缺陷回波清晰可見。

        2.2 包絡(luò)提取

        提取包絡(luò)能夠使信號(hào)變得光滑平緩,便于檢測(cè)缺陷回波時(shí)間以及進(jìn)行超聲成像。采用希爾伯特變換提取信號(hào)包絡(luò),該方法是從噪聲中提取有用信號(hào)的一種有利工具,對(duì)于提取電磁超聲回波信號(hào)這樣的窄帶載波信號(hào)的包絡(luò)是十分有效的。

        函數(shù)f(t)的希爾伯特變換被定義為:

        f(t)的解析信號(hào)可寫為:

        利用希爾伯特變換直接提取圖10所示信號(hào)的包絡(luò),結(jié)果如圖11所示。

        結(jié)果顯示,得到的信號(hào)包絡(luò)兩端偏離原始信號(hào)。分析可知,導(dǎo)致該現(xiàn)象產(chǎn)生的原因如下:式 (1)表明,函數(shù)f(t)的希爾伯特變換是其與1/πt的卷積。對(duì)于信號(hào)的前端,由于截?cái)喽孰A越狀態(tài),計(jì)算卷積的過程中,當(dāng)乘積項(xiàng)不足時(shí),補(bǔ)0代替,有效部分僅為圖12中陰影部分,致使包絡(luò)偏離,隨著陰影面積的增大,偏離將逐漸減?。?]。

        針對(duì)該問題,對(duì)算法做了適當(dāng)?shù)男薷模x取采集信號(hào)中間的一段,如圖10中的m段,僅對(duì)該段進(jìn)行希爾伯特變換,提取信號(hào)包絡(luò),提取結(jié)果如圖13所示,有效地避免了偏離現(xiàn)象的產(chǎn)生。

        2.3 幅值調(diào)節(jié)

        在檢測(cè)過程中,探頭沿鋼軌踏面長(zhǎng)度方向掃查,探頭到缺陷的聲程會(huì)隨著探頭的移動(dòng)而改變,這將造成探頭在不同位置對(duì)同一缺陷檢測(cè)的回波信號(hào)幅值不同,不利于缺陷量化。因此,需設(shè)計(jì)一種幅值調(diào)節(jié)算法,使探頭移動(dòng)過程中對(duì)同一缺陷進(jìn)行檢測(cè)的回波信號(hào)幅值相等。

        用圖1所示的檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)圖2中加工的鋼軌踏面裂紋。移動(dòng)探頭,采集不同距離下對(duì)應(yīng)的缺陷回波,并通過上述消噪和包絡(luò)提取處理后計(jì)算得到信號(hào)幅值。利用Matlab軟件自帶的cftool曲線擬合工具箱進(jìn)行曲線擬合,得到的距離幅度曲線如圖14所示。

        圖14 距離-幅度曲線

        根據(jù)距離-幅度曲線計(jì)算得到時(shí)間增益表,上位機(jī)檢測(cè)到缺陷回波時(shí)間后,通過查表計(jì)算得到與之對(duì)應(yīng)的增益值,作用于采集到的回波數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)幅值調(diào)節(jié)。

        2.4 超聲成像

        EMAT探頭沿鋼軌長(zhǎng)度方向掃查,每隔300 mm采集一組回波數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行小波消噪、包絡(luò)提取、幅值調(diào)節(jié)等處理后,以探頭的起始位置為原點(diǎn),按各數(shù)據(jù)距原點(diǎn)的距離將多組數(shù)據(jù)存放在一個(gè)大的數(shù)組中,對(duì)于不同組數(shù)據(jù)之間數(shù)據(jù)重疊的部分,取多組數(shù)據(jù)的平均值。隨后,將數(shù)組中的回波數(shù)據(jù)用圖15所示的灰階表示,即得到沿鋼軌長(zhǎng)度方向的踏面超聲圖像。

        圖15 調(diào)色板

        3 上位機(jī)數(shù)據(jù)分析軟件

        上位機(jī)數(shù)據(jù)分析軟件采用LabWindows/CVI和Matlab混合編程的方式編寫,總體軟件流程框圖如圖16所示,實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置,超聲回波數(shù)據(jù)的采集、處理、分析、顯示等功能。

        圖16 總體軟件流程框圖

        用圖1所示的系統(tǒng)檢測(cè)包含裂紋的鋼軌踏面,裂紋長(zhǎng)30 mm,深1 mm。運(yùn)用該軟件處理采集到的回波數(shù)據(jù),上位機(jī)顯示界面如圖17所示。波形從上至下依次是缺陷回波原始波形、經(jīng)小波消噪后的波形以及鋼軌踏面的超聲圖像。對(duì)比可見,經(jīng)小波消噪后的波形信噪比得到了顯著提高,缺陷回波清晰可見。沿鋼軌長(zhǎng)度方向的超聲圖像直觀地呈現(xiàn)了鋼軌踏面的檢測(cè)狀態(tài)。利用超聲波傳播速度和傳播時(shí)間可以計(jì)算得到超聲回波信號(hào)的聲程,從而對(duì)缺陷進(jìn)行定位。通過圖17所示的超聲圖像以及缺陷位置識(shí)別部分可以看到系統(tǒng)檢測(cè)到的缺陷到探頭的距離是244.5 mm,與實(shí)際距離250 mm基本一致。

        4 結(jié)論

        研究了鋼軌踏面電磁超聲檢測(cè)信號(hào)的處理方法,采用小波變換對(duì)電磁超聲回波信號(hào)進(jìn)行消噪處理,顯著提高了回波信號(hào)的信噪比;利用希爾伯特變換有效提取了信號(hào)的包絡(luò);沿鋼軌長(zhǎng)度方向?qū)︿撥壧っ孢M(jìn)行成像,使顯示更加直觀,有利于缺陷檢測(cè)。

        [1]Edwards R,Dixon S,Jian X.Characterisation of defects in the railhead using ultrasonic surface waves[J].NDT&E International,2006(39):468-475.

        [2]Chahbaz A.Development of a Mobile Inspection System for Rail Integrity Assess ment[R].Transportation Development Centre Safety and Security Transport Canada,2000(6):3-10.

        [3]Vitaly I,Alexander V.Development of instr u ments for NDT of rail-tracks with use of contactless electromagnetic acoustic emission transducers(EMATs)[C].17th World Conference on Nondestructive Testing,Shanghai:Chsndt,2008:255-262.

        [4]Kang Lei,Mi Wujun,Lu Chao,el al.Research on weak signal detection technique for electro magnetic ultrasonic inspection system[C].The 3rd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications,Singapore,2008:Inst of Elec and Elec Eng Computer Society,2008.

        [5]張曉穎,馬書林.數(shù)字包絡(luò)的實(shí)現(xiàn)[J].長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,31(2):118-120.

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