尹宏超、李奎、蔣東魁、趙武舟

（中國船級社質(zhì)量認(rèn)證公司產(chǎn)品檢測中心，北京100000）

0 引言

聲發(fā)射作為一種動態(tài)無損檢測技術(shù)，能夠連續(xù)動態(tài)地在線檢測罐體情況，顯示出罐體缺陷在時間和應(yīng)用作用下的變化規(guī)律，在諸多無損檢測領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。相較于傳統(tǒng)的超聲波檢測、漏磁檢測、磁粉檢測和滲透檢測等方法，其檢測的有用信號均來自缺陷本身，能夠較為真實(shí)地反映罐體缺陷實(shí)時狀況，便于檢測缺陷的發(fā)展。然而，在運(yùn)用聲發(fā)射檢測技術(shù)對罐箱/罐車實(shí)施在線檢測的過程中，由于檢測環(huán)境的影響，使得接收的檢測信號里面不可避免地存在很多無用的信號，即噪聲信號。這些噪聲信號主要來自兩個方面：一種是由于機(jī)械摩擦、碰撞流體所造成的噪聲，即機(jī)械噪聲；另一種是在檢測過程中，聲發(fā)射設(shè)備各組件產(chǎn)生的電磁噪聲，如電纜、計算機(jī)、傳感器、前置放大器和采集卡等。

進(jìn)行罐體聲發(fā)射檢測的目的就是通過對缺陷引起的聲發(fā)射信號進(jìn)行分析和處理，正確地識別罐體缺陷的變化情況，而噪聲信號的存在勢必會影響對罐體缺陷的判斷，因此，必須采取相應(yīng)的消除噪聲的方法。傳統(tǒng)的消噪方法會導(dǎo)致許多有用信號的丟失，從而導(dǎo)致信號失真，如空間消噪法、軟件消噪法、頻率消噪法和幅度消噪法等[1]。

分形理論認(rèn)為，局部和局部，局部和整體在信息、形態(tài)、功能、時間與空間上面具有統(tǒng)計意義的相似性，具備分形特征，其基本特性包括分形維數(shù)和自相似性。在采用聲發(fā)射檢測設(shè)備開展無損檢測的過程中，放置在不同位置的探頭具有相同靈敏度和型號，它們接收的聲發(fā)射信號均是由同一缺陷產(chǎn)生的，這些信號的幅度分布具有自相似性。依據(jù)這一理論，本文提出了一種基于分形理論的罐箱/罐體聲發(fā)射檢測信號噪聲處理方法[2]。

1 基于分形理論的消噪方法

分形維數(shù)是描述所有幾何對象分形特征的重要特征量。噪聲信號作為隨機(jī)信號，是隨時間隨機(jī)變化的，具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，而頻譜法對于這種隨機(jī)信號具有很強(qiáng)的適用性。而隨機(jī)時間信號在時間或者空間上的變化具有明顯的統(tǒng)計特性，對其進(jìn)行特征分析處理可以得到相應(yīng)頻率變化和波數(shù)的圖譜（即頻譜）。這種圖譜可以通過對隨機(jī)信號做傅里葉變換得到。通過簡單的幾何維數(shù)來證明信號中的噪聲信號對其分形的影響[3]。現(xiàn)將采集到的聲發(fā)射信號假設(shè)為x( )t，其在[0，T]有限時間域內(nèi)的功率譜密度為：

式（2）中：k 和β 分別表示常系數(shù)和冪指數(shù)。

又有：

其功率譜密度函數(shù)可以表示為：

其分形維數(shù)可以表示為：

式（7）中：SNR 表示聲發(fā)射信號的信噪比[4]。

由公式（6）可以看出，當(dāng)噪聲增大時，信號的分形維數(shù)會出現(xiàn)明顯的下降。因此，信號的分形維數(shù)受到噪聲的影響很大。

從頻譜的角度出發(fā)，當(dāng)我們對聲發(fā)射信號進(jìn)行傅里葉變換之后，截止頻率ω 就是測定分形維數(shù)的尺度，它是一種界限頻率，可以將比ω 更低的振動成分去除。所以，隨機(jī)時間序列，如噪聲信號，具有分形的特征，這也說明了頻譜的形狀并不會隨著截止頻率的改變而發(fā)生變化[5]。因此，在聲發(fā)射信號中的噪聲信號，其頻譜和頻譜之間的冪律關(guān)系可以由公式（8）來表述。

2 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文中所提出的方法的消噪效果，此次選擇了在兆華供應(yīng)鏈管理集團(tuán)有限公司罐式集裝箱聲發(fā)射檢測項目中所采集的數(shù)據(jù)S1 進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如圖1所示。由于測量環(huán)境以及聲發(fā)射系統(tǒng)本身的影響，使得所采集的聲發(fā)射信號中存在著許多噪聲，這些噪聲直接影響對罐體狀況的評價。

運(yùn)用本文提出的方法對該信號進(jìn)行噪聲處理。首先運(yùn)用傅立葉變換將信號由時間域轉(zhuǎn)換到空間域。經(jīng)過傅立葉變換之后，得到信號相應(yīng)的頻譜，對頻譜和譜頻率取對數(shù)可以得到logn- logω曲線，再對logn- logω曲線進(jìn)行線性回歸得到斜率為α=1.1362，如圖2所示。由此，可以得出噪聲信號的分形維數(shù)值為D=1.9319[7]。根據(jù)分形理論，運(yùn)用已知噪聲信號的分形維數(shù)和分形尺度就可以模擬計算得到噪聲信號，將噪聲信號從原始的聲發(fā)射信號中去除就可以得到有用的聲發(fā)射信號S2，如圖3所示。為了能夠更好地驗(yàn)證該方法的去噪效果，分別計算了信號S1 和信號S2 的信噪比，通過計算得出信號S1 的信噪比為1.23，信號S2 的信噪比為25.65，由此驗(yàn)證本文所提出的消噪方法能夠有效地去除信號中的噪聲信號。

3 結(jié)語

通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知，本文提出的基于分形理論的罐箱/罐體聲發(fā)射檢測信號噪聲處理方法，對于去除聲發(fā)射檢測信號中的噪聲具有良好的效果。相對于傳統(tǒng)的消噪方法，本文提出的方法針對信號中噪聲的特點(diǎn)進(jìn)行識別并將其去除，極大地避免了信號的失真。同時，本文提出的消噪方法已經(jīng)在兆華供應(yīng)鏈管理集團(tuán)有限公司罐式集裝箱聲發(fā)射檢測項目中得到了運(yùn)用，極大地提高了聲發(fā)射檢測結(jié)果的準(zhǔn)確率。