廣東海洋大學(xué)寸金學(xué)院 孟慶愿 鄭 芬

HHT在薄板超聲Lamb波檢測(cè)中的應(yīng)用

廣東海洋大學(xué)寸金學(xué)院 孟慶愿 鄭 芬

超聲Lamb波可用來對(duì)薄板狀結(jié)構(gòu)中的缺陷進(jìn)行檢測(cè)。Lamb波在薄板中傳播時(shí)，存在多模態(tài)的現(xiàn)象，屬于非線性、非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，在提取反應(yīng)缺陷的特征參數(shù)時(shí)，需要一種合適的信號(hào)處理方法。本文首先介紹了希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang Transform，簡(jiǎn)稱HHT)，該方法作為一種自適應(yīng)的方法，能對(duì)非線性、非穩(wěn)態(tài)信號(hào)進(jìn)行處理。然后，針對(duì)無缺陷和有缺陷的鋁板進(jìn)行超聲Lamb檢測(cè)，最后將檢測(cè)到的信號(hào)分別進(jìn)行HHT變換。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，HHT應(yīng)用于薄板超聲Lamb波的檢測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)薄板缺陷的識(shí)別。

HHT；Lamb波；薄板；無損檢測(cè)

研究薄板缺陷檢測(cè)技術(shù)具有非常重要的意義。薄板缺陷健康監(jiān)測(cè)技術(shù)在許多工業(yè)領(lǐng)域如航空航天、車輛工程、土木工程、生物醫(yī)療等工程應(yīng)用中有非常重要的作用。這類設(shè)備在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防建設(shè)中有至關(guān)重要的作用,他們的安全運(yùn)行直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的建設(shè),影響到人民生活的質(zhì)量。這些設(shè)備危險(xiǎn)性極高,易發(fā)生重大惡性事故,迫切需要發(fā)展薄板缺陷健康檢測(cè)技術(shù)。主動(dòng)Lamb波檢測(cè)是目前比較常用的薄板缺陷檢測(cè)技術(shù)。

本文將HHT應(yīng)用于薄板的缺陷檢測(cè),對(duì)薄板中缺陷的進(jìn)行識(shí)別。

1 HHT原理

1998年,黃鍔(Norden E Huang)等人介紹了一種針對(duì)非線性和非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)分析方法,即希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang Transformation,HHT)。

HHT包括2個(gè)部分:經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和希爾伯特譜分析。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是通過不斷重復(fù)的篩選程序逐步找出IMF,將信號(hào)分解成IMF分量的組合,其獲得IMF分量的分解過程可以形象地稱之為“篩選過程(sifting process)”。

原始信號(hào)通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之后,得到一組具有有意義瞬時(shí)頻率的獨(dú)立IMF分量,每個(gè)IMF可以作為獨(dú)立的信號(hào)對(duì)其直接應(yīng)用Hilbert變換,每個(gè)IMF分量的希爾伯特變換可以表示為:

令其瞬時(shí)幅值為:

瞬時(shí)相位為:

則公式(2)可以表示為:

通過定義,希爾伯特變換就提供了一個(gè)獨(dú)特的定義幅值和相位的函數(shù)。公式(5)中個(gè)極坐標(biāo)表示方式進(jìn)一步表明了希爾伯特變換的局部特性。

本文方法與傳統(tǒng)方法在收集到的400張測(cè)試樣本上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)（遮擋人臉250張、無遮擋人臉150張），分別在算法的檢測(cè)率、誤檢率、漏檢率和檢測(cè)時(shí)間幾個(gè)方面做了一個(gè)比較。假設(shè)用S表示測(cè)試樣本總?cè)藬?shù)，A表示樣本中遮擋人臉人數(shù)，B表示正確檢測(cè)到的遮擋人臉人數(shù)，C表示誤檢的總?cè)藬?shù)，則遮擋檢測(cè)率=B/A，誤檢率=C/S，漏檢率=1-B/A，實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如下表1所示。

2 HHT在薄板超聲Lamb波檢測(cè)中的實(shí)驗(yàn)研究

2.1 薄板超聲Lamb波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

薄板超聲Lamb波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)框圖如圖1所示,檢測(cè)對(duì)象為1mm厚的鋁板,長(zhǎng)100cm、寬100cm。在鋁板上加工有人工缺陷,缺陷尺寸為直徑1.5cm的圓狀通孔。超聲傳感器為直徑10mm,中心頻率500KHz的直探頭,超聲激勵(lì)信號(hào)為加5周期Hanning窗的正弦調(diào)制信號(hào),中心頻率為500KHz,其時(shí)域波形圖和頻譜圖分別如圖2和圖3所示。

圖1 薄板超聲Lamb波檢測(cè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)框圖

圖2 激勵(lì)信號(hào)的時(shí)域波形圖

圖3 激勵(lì)信號(hào)的頻譜圖

2.2 缺陷檢測(cè)

無缺陷鋁板的傳感器接收信號(hào)如圖4所示,有缺陷信號(hào)如圖5所示。有缺陷和無缺陷信號(hào)的對(duì)比如圖6所示。其中紅色實(shí)線為有缺陷信號(hào),藍(lán)色虛線為無缺陷的信號(hào)。

從圖6可以看出,S0模態(tài)的幅值較小,沒有明顯的缺陷對(duì)S0模態(tài)的回波。A0模態(tài)的幅值較大,有明顯的A0模態(tài)的缺陷回波。通過觀察信號(hào)的時(shí)域波形可以看出缺陷的存在。下面使用HHT分析方法檢測(cè)信號(hào)的缺陷。

圖5 有缺陷信號(hào)

圖6 有缺陷信號(hào)和無缺陷信號(hào)對(duì)比圖

圖7 無缺陷信號(hào)的EMD分解圖

圖8 有缺陷信號(hào)的EMD分解圖

2.3 HHT分析

分別對(duì)無缺陷信號(hào)和有缺陷信號(hào)做EMD分解,分解結(jié)果如圖7和圖8所示。其中,圖7為無缺陷信號(hào)的EMD分解結(jié)果,圖8為有缺陷信號(hào)的EMD分解結(jié)果。通過觀察各個(gè)IMF分量的時(shí)域波形,并不能夠明顯看出缺陷的存在,因此,需要對(duì)其做進(jìn)一步的分析。

計(jì)算每個(gè)IMF分量的能量,其結(jié)果如圖9所示。圖9中圓圈代表有缺陷的IMF分量,方形代表無缺陷的IMF分量,橫坐標(biāo)表示每個(gè)IMF分量,縱坐標(biāo)為其對(duì)應(yīng)的能量值。

圖9 lMF分量的能量

從圖9可以看出,原始信號(hào)的能量主要集中在第一個(gè)IMF分量,其他IMF分量的能量之和相對(duì)第一個(gè)IMF分量的能量較小,缺陷的回波信號(hào)主要分布在第一個(gè)IMF分量中,可以省略去其他IMF分量的分析,只對(duì)第一個(gè)IMF做HHT分析。第一個(gè)IMF分量的對(duì)比如圖10所示,其中紅色實(shí)線代表有缺陷信號(hào)的第一個(gè)IMF分量,藍(lán)色虛線代表無缺陷信號(hào)的第一個(gè)IMF分量。

圖10 第一個(gè)lMF分量對(duì)比圖

從圖10中可以看出,明顯存在缺陷的A0模態(tài)的回波信號(hào)。由EMD分解可知,可對(duì)IMF分量作Hilbert變換。

分別對(duì)信號(hào)的第一個(gè)IMF分量作Hilbert變換,求得信號(hào)第一個(gè)IMF分量的瞬時(shí)幅值,其結(jié)果如圖11和圖12所示,其中,圖11表示無缺陷信號(hào)的第一個(gè)IMF分量的瞬時(shí)幅值圖,圖12表示有缺陷信號(hào)的第一個(gè)IMF分量的瞬時(shí)幅值圖。

通過圖11和圖12的對(duì)比可以明顯的看出,相對(duì)無缺陷的IMF分量的瞬時(shí)幅值圖,有缺陷的瞬時(shí)幅值圖多出一部分幅值較大的信號(hào),這是由缺陷對(duì)A0模態(tài)的回波造成的。

圖11 無缺陷信號(hào)的第一個(gè)lMF分量的瞬時(shí)幅值圖

圖12 有缺陷信號(hào)的第一個(gè)lMF分量瞬時(shí)幅值圖

3 結(jié)論與展望

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到,通過多有缺陷和無缺陷薄板中Lamb信號(hào)做EMD分解,對(duì)其第一個(gè)IMF分量作Hilbert變換,得到信號(hào)分量的瞬時(shí)幅值,可以明顯看出缺陷對(duì)A0模態(tài)的回波信號(hào),確定缺陷的存在。HHT方法可以用于薄板缺陷信號(hào)的分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的檢測(cè)。

實(shí)驗(yàn)主要檢測(cè)薄板缺陷的有無,在以后的實(shí)驗(yàn)研究中,可以改變?nèi)毕菘讖降拇笮?分析其缺陷回波部分幅值和能量大小與缺陷孔徑大小之間的關(guān)系。同時(shí),可以改變傳感器和缺陷之間的位置,分析確定缺陷的具體位置等,這些都會(huì)在將來的實(shí)驗(yàn)中研究。

［1］Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis［J］.Proceedings of theRoyal Society of London.Series A:Mathematical,Physical and Engineering Sciences,1998, 454(1971):903-995.

［2］Huang N E,Shen S S.Hilbert-Huang transform and its applications［M］.World Scientific,2005.

［3］Huang,Norden E.,and Nii O.Attoh-Okine, eds.The Hilbert-Huang transform in engineering. CRC Press,2010.

［4］袁慎芳.結(jié)構(gòu)健康監(jiān)控［M］.北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2007.

［5］曾小紅,陳亮,李興.漏磁信號(hào)處理中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量法閾值的研究［J］.無損檢測(cè), 2011,33(3):27-30.

［6］Huang N E,Wu M L C,Long S R,et al.A confidence limit for the empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis［J］.Proceedings of the Royal Society of London.Series A:Mathematical, Physical and Engineering Sciences,2003,459(2037):2317-2345.

［7］Huang N E,Wu M L,Qu W,et al.Applications of Hilbert-Huang transform to non-stationary financial time series analysis［J］.Applied Stochastic Models in Business and Industry,2003,19(3):245-268.

［8］李志浩.薄板缺陷的Lamb波檢測(cè)與信號(hào)處理［D］.大連理工大學(xué),2011.

［9］張海燕,于建波,孫修立 等.HHT在Lamb波檢測(cè)信號(hào)分析中的應(yīng)用［J］.振動(dòng)、測(cè)試與診斷,2010, 30(03):223-226.

［10］鄭祥明,王杜,楊齊,等.基于改進(jìn)HHT的多模式Lamb 波信號(hào)的時(shí)頻分析［J］.無損檢測(cè),2008,5:6.

［11］Cicero T.Signal processing for guided wave structural health monitoring［D］.Imperial College London,2009.

［12］Purekar A S,Pines D J.Damage detection in thin composite laminates using piezoelectric phased sensor arrays and guided lamb wave interrogation［J］.Journal of Intelligent Material Systems and Structures,2010,21(10):995-1010.

［13］常鳴.基于HHT技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷定位研究［D］.南京:南京航空航天大學(xué),2005:55-60.

［14］孫亞杰.基于Lamb波與HHT分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的主動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)研究［D］.南京航空航天大學(xué),2005.

［15］Zemmour A I.The Hilbert-Huang Transform for Damage Detection in Plate Structures［D］. 2006.

孟慶愿（1989—），男，安徽宿州人，碩士，主要研究方向：電力電子與智能檢測(cè)。