范振中，畢 超

(中國鐵道科學(xué)研究院，北京 100081)

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基于小波包變換的軸承外圈超聲檢測信號處理研究

范振中，畢 超

(中國鐵道科學(xué)研究院，北京 100081)

為進一步提高鐵路貨車軸承外圈超聲檢測質(zhì)量，將小波包變換理論應(yīng)用于軸承外圈超聲檢測信號處理，構(gòu)建水浸探傷特征掃描成像系統(tǒng)，將鐵路貨車軸承外圈應(yīng)用于水浸探傷特征掃描系統(tǒng)中，對水浸系統(tǒng)采集到的軸承外圈超聲信號進行小波包變換，用于缺陷信號的降噪處理，提高超聲信號的信噪比。并以小波包分解頻帶的能量作為缺陷信號特征值，根據(jù)小波包不同空間能量譜中能量的大小及分布判斷軸承外圈內(nèi)部缺陷程度。

無損檢測；超聲檢測；超聲水浸探傷；小波包；能量譜

0 引言

鐵路貨車輪軸中軸承的功能是在相對旋轉(zhuǎn)的車體和軸之間起到支承作用，并傳遞載荷，組成軸承的外圈須進行超聲波檢測，超聲波檢測的檢測面為軸承外圈的外徑面。隨著近幾年鐵路事業(yè)快速發(fā)展，高速、重載車輛逐漸成為鐵路貨車的發(fā)展方向，另外近年來鐵路貨車運用頻次明顯增加，迫切需要提高鐵路貨車輪軸的制造和維修質(zhì)量。為進一步提高超聲波檢測軸承外圈的質(zhì)量，使超聲檢測信號的信噪比提高，筆者構(gòu)建超聲波水浸檢測系統(tǒng)，用于采集軸承外圈超聲波信號，以小波包變換理論為基礎(chǔ)，對信號進行小波包降噪處理，并對實際檢測到的信號進行能譜分析，將小波包分解頻帶的能量作為判斷缺陷的特征值，用于缺陷的計算機自動識別，具有實際意義。

小波變換理論是近幾年興起的時頻聯(lián)合分析技術(shù)，它具有將信號時頻局部化的性能，被譽為數(shù)學(xué)顯微鏡。與小波分解不同，小波包分解同時使用了高通以及低通濾波器，給出了信號在整個頻帶的信息。在小波包理論中，將信號按不同頻帶進行分解，達到了在特征提取時獲取任意頻帶內(nèi)信息的目的，這就增加了信息提取量，使其在波形特征向量提取的過程中更有優(yōu)勢。

1 理論基礎(chǔ)

由小波變換的多分辨率性質(zhì)可知，給定小波函數(shù)Ψ(t)和正交尺度函數(shù)φ(t)后，進一步推廣二尺度方程得到下列的遞推關(guān)系：

(1)

(2)

式中：h1k是多分辨率分析中的濾波器系數(shù)；函數(shù)集{wn(t)}n∈Z為由w0(t)=φ(t)所確定的小波包，小波包{wn(t)}n∈Z是包括小波母函數(shù)和尺度函數(shù)在內(nèi)的函數(shù)集合。

小波包分解的表達式為：

(3)

當(dāng)k=m=0時子空間為

(4)

小波基為

(5)

(6)

小波包系數(shù)公式為：

(7)

小波包重構(gòu)公式用下式得到：

(8)

小波包變換理論具有將信號按任意時頻分辨率分解的特點，分解后可根據(jù)需要將所需頻段內(nèi)的信號重構(gòu)，起到濾波作用。

2 構(gòu)建水浸掃描成像系統(tǒng)

為得到軸承外圈超聲信號，建立了超聲水浸系統(tǒng)，本系統(tǒng)由計算機、數(shù)據(jù)采集設(shè)備、運動控制、脈沖發(fā)生接收器、水浸探頭等部件組成。系統(tǒng)原理圖如圖1所示。

圖1 超聲檢測水浸系統(tǒng)原理圖

電機控制系統(tǒng)由電機控制器及驅(qū)動器、步進電機和三維掃查架組成。電機控制器選用產(chǎn)品為DMC-2142，該控制器可控制8軸步進電機或者控制伺服電機。掃描架的運用目的是消除探頭抖動引入的回波干擾，實現(xiàn)搭載探頭的三自由度運動。DMC-2142通過網(wǎng)口與上位機相連，由上位機對運動控制系統(tǒng)輸出信號控制，帶動三維掃描架進行水平橫向、水平縱向及垂直方向位移運動，達到精確定位的目的。

高頻脈沖發(fā)生接收器型號為5058PR，該儀器的衰減器具有0～80 dB衰減量，1 dB步進；自身具有-100～-900 V寬范圍可調(diào)脈沖電壓；具有單探頭和雙探頭兩種工作模式。數(shù)據(jù)采集卡部分具有2通道同步并行數(shù)據(jù)采集功能，模數(shù)轉(zhuǎn)換采用14Bit高精度A/D，最高采樣率可同時達到125 MSps，緩存至2 048 M字節(jié)，完全滿足本系統(tǒng)超聲波采集存儲的需要。

探頭選用5 MHz直徑6 mm水浸聚焦探頭，聚焦深度為15 mm。

3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及小波包降噪處理

圖2給出超聲水浸系統(tǒng)實際采集到的帶有自然缺陷的軸承外圈超聲信號原始波形，由于缺陷相對較小，信噪比較低，超聲波缺陷位置幾乎淹沒在噪聲中，缺陷顯示不明顯。

圖2 帶有自然缺陷的軸承外圈超聲波形

為提高信噪比，對圖3所示采集到的超聲信號進行小波包降噪處理，小波包基由實驗效果加以選擇，通過熵標(biāo)準(zhǔn)選擇最優(yōu)基。

通過實驗，采用香農(nóng)熵作為熵標(biāo)準(zhǔn)， sym6小波作為小波基，對圖2所示超聲信號進行5層小波包分解，軟閾值處理，信號處理后，信噪比得到很大提升，效果提升明顯，缺陷位置定位準(zhǔn)確，回波失真較小，降噪信號如圖3所示。

圖3 經(jīng)小波包降噪處理后的超聲波形

4 小波包能量譜理論及本系統(tǒng)應(yīng)用

正交小波包變換是能量守恒的，它能夠把信號無冗余，正交化、無疏漏、自適應(yīng)地投影到正交小波包空間上。

在離散正交小波包分析中，已知{Ex(n,j,k)}k∈Z為信號x(t)∈L2(R)在{Wn,j,k(t)}k∈Z,j∈Z上的分解序列，并且

(9)

有如下定義：

(10)

為原始信號在空間上的能量分布。序列SE(j,n)(n=0,1,2…2j-1)被稱為小波包能量序列。文中將能量序列歸一化處理，得到的序列λ(n)(n= 0,1,2…2j-1)被叫做小波包能量譜序列：

(11)

小波包能量譜序列實際上表示了相同寬度頻帶不重合范圍內(nèi)能量的大小。根據(jù)能量守恒原理，由小波包分解及小波包能量譜序列理論計算出正交小波包空間中信號的能量分布，2j個元素構(gòu)成的向量被認為可表征能量分布的特征向量。

利用小波包能量譜進行缺陷識別的步驟為：基于超聲水浸系統(tǒng)對軸承外圈試塊進行超聲波信號采集；確定用于小波包分解的小波函數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)是運用小波分解系數(shù)重構(gòu)后的信號與實際信號的差值進行比較，差值越小，表明小波函數(shù)越適宜；確定小波包分解層數(shù)，分解層數(shù)適當(dāng)可避免信號頻帶過寬；根據(jù)能量譜序列的特征，確定缺陷信號判別閾值。

本試驗中應(yīng)用圖1所示的超聲水浸檢測系統(tǒng)，對鐵路貨車軸承外圈進行超聲波信號采集，采集到的波形如圖4、圖6、圖8所示，圖4為無明顯缺陷的超聲信號S1，圖6為帶有較小缺陷的超聲信號S2，圖8為帶有較大缺陷的超聲信號S3。對實際采集到的編號分別為S1,S2,S3的超聲波信號進行小波包變換，并進行能量譜分析，小波包變換中選取sym6小波函數(shù)，超聲波信號小波包分解層數(shù)為6層，由小波包理論可知，小波包分解后整體頻帶被劃分為64個不重合的子頻帶。圖5、圖7、圖9為相應(yīng)超聲信號的小波包能量譜序列。

圖4 無明顯缺陷的超聲信號S1

圖5 無明顯缺陷的超聲信號S1的能量譜序列

圖6 較小缺陷超聲信號S2

圖7 較小缺陷超聲信號S2的能量譜序列

圖8 較大缺陷超聲信號S3

圖9 較大缺陷超聲信號S3的能量譜序列

通過分析三種情況下的小波包能量序列分布，存在如下幾個特點:

表1 不同大小缺陷下與小波包空間能量

5 結(jié)束語

本文為提高鐵路貨車軸承外圈超聲檢測質(zhì)量，通過構(gòu)建超聲水浸檢測系統(tǒng)，并將小波包變換理論應(yīng)用于超聲檢測信號降噪處理，信噪比得到極大改善；并以小波包分解頻帶的能量作為缺陷信號特征值，對缺陷進行識別，根據(jù)小波包不同空間能量譜中能量的大小及分布判斷軸承外圈內(nèi)部缺陷的程度，方法可望在超聲信號的計算機自動識別方面具有一定的工程應(yīng)用價值。下一步將進行細化試驗，找出合適的閾值，進行缺陷定量化評估。

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Study on UT Signal Processing for Bearing Outer Ring Based on Wavelet Package

FAN Zhen-zhong, BI Chao

(China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China)

In order to improve the quality of the UT for railway freight car bearing outer ring, wavelet package transform method was used to process the ultrasonic signals. Immersion testing system for feature scan image was constructed to acquire the echo in ultrasonic testing and the railway freight car bearing outer ring was used in this system. The signals were then filtered using wavelet package transform method to improve the signal-noise ratio, then the energy of the frequency domain based on wavelet packet decomposition was taken as the feature information of defects. And the amount and the distribution of the energy in different wavelet package energy spectrum spaces indicates the defect level in the bearing outer ring.

nondestructive testing; ultrasonic testing; ultrasonic immersion testing; wavelet package; energy spectrum

2015-01-10 收修改稿日期：2015-07-02

TG115.28

A

1002-1841(2015)09-0103-03

范振中(1982—)，助理研究員，在讀博士研究生，主要研究領(lǐng)域為鐵路產(chǎn)品的無損檢測。 E-mail：zhenzhongfan@sohu.com 畢超(1986—)，實習(xí)研究員，碩士，主要研究領(lǐng)域為無損檢測儀器開發(fā)。E-mail：109816559@qq.com