徐海明

(浙江中醫(yī)藥大學(xué)附屬溫州市中醫(yī)院,浙江 溫州 325029)

X射線管作為一種關(guān)鍵的技術(shù)組件,在醫(yī)療領(lǐng)域扮演著重要角色。特別是在當(dāng)下醫(yī)療建設(shè)不斷發(fā)展的背景下,各類醫(yī)療影像設(shè)備都離不開(kāi)X射線管的運(yùn)行和應(yīng)用[1]。X射線管的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,在其使用過(guò)程中旋轉(zhuǎn)陽(yáng)極是損壞概率較大的結(jié)構(gòu),旋轉(zhuǎn)陽(yáng)極的損壞會(huì)對(duì)線管自身的使用壽命造成較大影響。陽(yáng)極在使用過(guò)程中發(fā)生異響甚至產(chǎn)生抱死,是X射線管的常見(jiàn)故障。X射線管運(yùn)行情況[2]可通過(guò)其溫度進(jìn)行分析和判斷,當(dāng)X射線管發(fā)生異常時(shí),通常情況下信號(hào)最先發(fā)生變化。無(wú)損檢測(cè)是當(dāng)下用于對(duì)精密儀器或者元件內(nèi)部實(shí)施檢測(cè)的一種方法,具備無(wú)破壞性、互容性、動(dòng)態(tài)性等顯著優(yōu)勢(shì)[3]。該檢測(cè)方法可保證檢測(cè)目標(biāo)的結(jié)構(gòu)不被損壞,其檢測(cè)原理是通過(guò)檢測(cè)對(duì)象內(nèi)部發(fā)生的熱、聲、光等反應(yīng)情況,判斷檢測(cè)對(duì)象整體的狀態(tài),進(jìn)而判斷出缺陷的位置、尺寸大小以及數(shù)量[4]。

本文針對(duì)X射線管,研究基于改進(jìn)時(shí)頻分析技術(shù)的無(wú)損檢測(cè)方法,通過(guò)采集X射線管信號(hào),并從信號(hào)的時(shí)域、幅值域以及頻域多個(gè)角度分析其運(yùn)行狀態(tài),以此為依據(jù)完成無(wú)損檢測(cè)方法設(shè)計(jì)。

1 基于改進(jìn)時(shí)頻分析的X射線管無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

1.1 改進(jìn)時(shí)頻分析方法

本文采用LabVIEW軟件作為信號(hào)分析軟件,通過(guò)軟件中的信號(hào)處理工具完成目標(biāo)信號(hào)的分析,并在分析過(guò)程中將沒(méi)有關(guān)聯(lián)的信號(hào)去除[5]。

維格納分布(Wigner-Ville distribution,WVD)是最基本、應(yīng)用最多的時(shí)域分析方法,具有較高的時(shí)域分辨率,但在提取信號(hào)特征時(shí)由于信號(hào)頻率受時(shí)間影響且信號(hào)分量較多,容易產(chǎn)生交叉項(xiàng),不利于信號(hào)特征的提取?；诖?本文對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),引入CWD時(shí)頻分布方法,在保證其高分辨率的同時(shí)抑制其交叉項(xiàng),提高信號(hào)特征的獲取速率。信號(hào)的特征可通過(guò)多個(gè)參量描述,這些參量屬于時(shí)域和幅值域兩域[6]。對(duì)于隨機(jī)信號(hào)和周期信號(hào),都可以通過(guò)互相關(guān)或自相關(guān)分析來(lái)進(jìn)行特征分析?；ハ嚓P(guān)和自相關(guān)分析是常用的時(shí)域分析方法,用于揭示信號(hào)中的周期性和相關(guān)性。在一些情況下,周期信號(hào)可能會(huì)摻雜在隨機(jī)信號(hào)中,這意味著在一個(gè)隨機(jī)信號(hào)中存在著具有一定周期性的成分。通過(guò)互相關(guān)或自相關(guān)分析,可以從混合的信號(hào)中提取出周期性成分,并對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的分析。

X射線管的旋轉(zhuǎn)陽(yáng)極信號(hào)可通過(guò)峭度β進(jìn)行識(shí)別,其計(jì)算公式為:

(1)

式中:N為信號(hào)的樣本點(diǎn)數(shù),xi為每個(gè)樣本點(diǎn)的數(shù)值。

峭度β值會(huì)隨著異常信號(hào)的增加而增大,這表明峭度能夠敏感地反映出幅值發(fā)生較大變化的情況,從而有效地用于異常信號(hào)的探測(cè)。

綜上可知,X射線管信號(hào)在頻域的特征可通過(guò)傅里葉變換獲取,信號(hào)的特性則通過(guò)改進(jìn)時(shí)頻分析獲取[7],兩者結(jié)合可準(zhǔn)確獲取頻率在某時(shí)刻發(fā)生的分量變化,獲取X射線管信號(hào)的不同類別特征。

1.2 X射線管特征信號(hào)采集

X射線管在運(yùn)行過(guò)程中,如果要滿足正常使用的曝光標(biāo)準(zhǔn),其轉(zhuǎn)速要高于3 000 r/min低于10 000 r/min;當(dāng)諧波成分呈現(xiàn)更高頻率時(shí),則表示該線管旋轉(zhuǎn)陽(yáng)極異常。加速傳感器的頻率響應(yīng)速度約為X射線管頻率的10倍,因此本文采用加速度傳感器采集X射線管特征信號(hào)[8]。該傳感器內(nèi)部包含信號(hào)調(diào)理電路,輸出靈敏度為50～100 mV/g,輸出電壓為±5 V。在X射線管的管壁部署傳感器且為單軸向,部署位置為橫向和縱向兩個(gè)方向,用于實(shí)現(xiàn)X射線管信號(hào)采集。

采用傳感器獲取信號(hào)后,需要對(duì)其進(jìn)行估算,從而確定X射線管的信號(hào)頻率范圍和采集卡的采樣頻率。該采集卡具備4條信號(hào)采集通道,可實(shí)現(xiàn)采樣頻率的自動(dòng)調(diào)節(jié),避免混疊效果,能夠高頻率地完成信號(hào)數(shù)字化處理[9]。

通過(guò)傅里葉變換可對(duì)采集的連續(xù)信號(hào)f(t)的頻率實(shí)行定位。設(shè)F(ω)表示f(t)的傅里葉變換,則其計(jì)算公式為:

(2)

式中:j為虛數(shù)單位,ω為頻率,t為時(shí)間。由于傅里葉變換具有高效性和計(jì)算機(jī)處理的可行性,因此本文采用傅里葉變換對(duì)其進(jìn)行計(jì)算。

若[t1,t2]是f(t)的取值范圍,則區(qū)間大小T=t2-t1。在該區(qū)間內(nèi)進(jìn)行抽樣(數(shù)量為N),Δt表示抽樣間隔,且Δt=T/N,則F(ω)的計(jì)算公式可變換為:

(3)

式中:t1為起始時(shí)間,n為離散時(shí)間索引。

通過(guò)公式(3)即可求解任意頻率點(diǎn)傅里葉變換值。如果[ω1,ω2]表示F(ω)的取值范圍,則可通過(guò)公式(4)求解該區(qū)間的值,且數(shù)量為k,k是通過(guò)均勻抽樣得到的離散頻率索引,用于計(jì)算離散傅里葉變換的值。

(4)

式中:Δω為頻率抽樣間隔,且Δω=(ω2-ω1)/k。

單一曝光周期內(nèi)的頻率變化可結(jié)合上述方法獲取,獲取的信號(hào)就是特征分析目標(biāo)信號(hào)。

1.3 X射線管無(wú)損檢測(cè)

通過(guò)加速度傳感器完成X射線管特征信號(hào)采集后,首先基于傅里葉變換和改進(jìn)時(shí)頻分析[10],并依據(jù)信號(hào)的時(shí)域和頻域信息,獲取X射線管信號(hào)的不同類別特征,然后利用最近鄰分類器(K-nearest neighbors classifier,KNNC)對(duì)其實(shí)行分類識(shí)別,對(duì)分析出的時(shí)頻特征進(jìn)行識(shí)別后,即可完成對(duì)X射線管的無(wú)損檢測(cè)[11]。

基于改進(jìn)時(shí)頻分析的X射線管無(wú)損檢測(cè)詳細(xì)步驟如圖1所示。

圖1 無(wú)損檢測(cè)流程

本文采用KNNC對(duì)經(jīng)過(guò)分析獲取的時(shí)頻特征進(jìn)行分類,具體流程如下所示:

設(shè)d0為分析獲取的時(shí)頻特征樣本,其即為時(shí)頻分析后得出的信號(hào)不同類別特征,是分類目標(biāo)。d0的類歸屬的實(shí)現(xiàn),通過(guò)類標(biāo)簽完成,屬于最近鄰域,且數(shù)量為K′[12]。KNNC通過(guò)公式(5)測(cè)量相似性:

(5)

式中:Sim(d1,d2)為d1、d2之間的相似度;d1、d2為特征樣本,其維數(shù)為V;d1l、d2l為樣本的范數(shù)。

利用X射線管監(jiān)控節(jié)點(diǎn)為每一個(gè)采集與感知節(jié)點(diǎn)和簇頭節(jié)點(diǎn)設(shè)定一個(gè)信任度級(jí)別,其大小根據(jù)實(shí)際應(yīng)用安全性要求的高低確定。安全性要求越高,信任度級(jí)別就越高[13]。設(shè)定的信任度級(jí)別,需確保X射線管中的監(jiān)控節(jié)點(diǎn)能夠接收到其余所有節(jié)點(diǎn)的輸出數(shù)據(jù),這意味著每個(gè)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)都能夠接收到其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)。一旦監(jiān)控節(jié)點(diǎn)接收到其他節(jié)點(diǎn)的輸出數(shù)據(jù),就可以使用規(guī)則匹配的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在分析過(guò)程中,監(jiān)控節(jié)點(diǎn)將使用設(shè)定的置信區(qū)間來(lái)對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,根據(jù)數(shù)據(jù)是否在置信區(qū)間范圍內(nèi)來(lái)判斷其是否為安全數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)落在置信區(qū)間內(nèi),則被視為正?；虬踩珨?shù)據(jù);否則,被視為異常數(shù)據(jù)。

假設(shè)X射線管檢測(cè)節(jié)點(diǎn)中保存有k個(gè)正常數(shù)據(jù),這些正常數(shù)據(jù)可以在部署前保存在傳感器節(jié)點(diǎn)中,也可以在部署后,即節(jié)點(diǎn)開(kāi)始采集數(shù)據(jù)后進(jìn)行保存。利用這k個(gè)正常值和給定的置信區(qū)間Xi作對(duì)比,如果無(wú)線傳感器在t時(shí)刻的感知數(shù)據(jù)w(t)不滿足式(6),那么該感知值可能為異常數(shù)據(jù)。

0≤w(t)≤S2

(6)

式中:S為閾值。

當(dāng)w(t)滿足式(6)時(shí),輸入新的時(shí)間序列數(shù)據(jù),不斷重復(fù)上述匹配對(duì)比過(guò)程。當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)本身發(fā)生異常時(shí),可在連續(xù)的采樣時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生同樣的讀數(shù),即:

w(t)=w(t-1)

(7)

結(jié)合式(6)和式(7),即可對(duì)X射線管異常數(shù)據(jù)展開(kāi)判斷。在鄰域類方法中,加權(quán)是一種常見(jiàn)的策略,通過(guò)對(duì)鄰居的權(quán)重進(jìn)行加權(quán),可以更準(zhǔn)確地確定待分類樣本的類別。鄰域類的加權(quán)是通過(guò)計(jì)算樣本之間的相似性來(lái)完成的,相似性度量確定了鄰居的選擇,而加權(quán)則考慮了鄰居對(duì)分類結(jié)果的影響,且該相似性屬于d0和各個(gè)鄰域特征樣本[14],其計(jì)算公式為:

(8)

(9)

式中:score(d0,Ci)為Ci的權(quán)重;Ci為鄰居樣本;KNNC(d0)為最近鄰域集,其屬于d0;δ(dj,Ci)表示類屬性,其屬于Ci,且與鄰域特征樣本dj相關(guān)。

基于此可得KNNC的特征分類規(guī)則:

(10)

通過(guò)比較所有鄰域類的權(quán)值總和,并且確認(rèn)其屬于待分類樣本d0時(shí),可以將其歸類為類別C。在這種情況下,選擇具有最大權(quán)值總和的類別作為d0的歸屬類別[15]。

結(jié)合上述內(nèi)容可知,KNNC在訓(xùn)練時(shí)不會(huì)形成目標(biāo)函數(shù),也不涉及參數(shù)優(yōu)化,因此屬于全局;相反,KNNC的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單地存儲(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù),而決策過(guò)程則是在識(shí)別階段根據(jù)局部信息進(jìn)行的,以近鄰區(qū)域作為依據(jù),針對(duì)待分類的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類[14]。由此可見(jiàn),KNNC有效避免了繁瑣的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。通過(guò)利用局部信息,KNNC能夠直接完成對(duì)X射線管信號(hào)的類別特征分類識(shí)別,實(shí)現(xiàn)無(wú)損檢測(cè)。

2 測(cè)試分析

為分析本文檢測(cè)技術(shù)的實(shí)際檢測(cè)效果,將其應(yīng)用在某醫(yī)院影像設(shè)備中的X射線管無(wú)損檢測(cè)中,如圖2所示。射線管陽(yáng)極體浸在由 PBT 材料制成的油槽中,油槽中部為碳納米管冷陰極 X 射線管支撐板,內(nèi)腔充滿變壓器油作為絕緣和散熱材料。在進(jìn)行測(cè)試時(shí),陽(yáng)極電壓為50 kV、管電流為500 μA。

圖2 搭建的實(shí)驗(yàn)裝置

該線管在運(yùn)行過(guò)程中,旋轉(zhuǎn)陽(yáng)極在曝光周期內(nèi)的典型時(shí)頻信號(hào)如圖3所示。

圖3 檢測(cè)對(duì)象時(shí)頻信號(hào)

圖3中采集的信號(hào)包含X射線管在待機(jī)—啟動(dòng)—曝光—制動(dòng)—待機(jī)5個(gè)階段內(nèi)的時(shí)域連續(xù)信號(hào),獲取的信號(hào)將作為下文實(shí)驗(yàn)中檢測(cè)所使用的特征信號(hào)。

采用傅里葉變換對(duì)該信號(hào)頻率進(jìn)行定位,獲取其在第2個(gè)和第4個(gè)運(yùn)行階段中信號(hào)頻率的變化結(jié)果,如圖4和圖5所示。

圖4 第2個(gè)階段信號(hào)分析結(jié)果

圖5 第4個(gè)階段信號(hào)分析結(jié)果

結(jié)合圖4和圖5的分析結(jié)果可得:在不同的運(yùn)行階段,信號(hào)頻率和頻率周期均存在明顯差異,第2個(gè)階段信號(hào)的頻率最高達(dá)到1 126 Hz,第4個(gè)階段信號(hào)的頻率最高達(dá)到560 Hz,以此可確定信號(hào)的頻率波動(dòng)較大。通過(guò)傅里葉變換技術(shù)能夠獲得信號(hào)在頻域上的頻率成分,并且能夠觀察到信號(hào)頻率隨時(shí)間的變化。這樣的分析可以幫助人們理解信號(hào)的頻率波動(dòng)情況,并進(jìn)一步推斷X射線管的狀態(tài)。

將傅里葉變換獲取的信號(hào)頻率變化特征作為分析的目標(biāo)信號(hào),通過(guò)LabVIEW軟件去除跟目標(biāo)信號(hào)特征無(wú)關(guān)的信號(hào),采用峭度描述X射線管信號(hào),并以信號(hào)幅值為依據(jù),判斷峭度的描述結(jié)果,如圖6和圖7所示。

圖6 去除無(wú)關(guān)信號(hào)后的幅值結(jié)果

圖7 信號(hào)峭度結(jié)果

結(jié)合圖6和圖7可得:信號(hào)幅值發(fā)生較大變化時(shí),峭度值也增大,即可以通過(guò)峭度的變化情況分析信號(hào)變化情況。實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中異常信號(hào)幅值發(fā)生較大變化時(shí),峭度值可感應(yīng)幅值的波動(dòng)情況,準(zhǔn)確反映異常信號(hào)結(jié)果。圖7中①、②、③為峭度值波動(dòng)較大的3個(gè)點(diǎn),表明這3個(gè)點(diǎn)的幅值波動(dòng)最為異常,即這3個(gè)點(diǎn)的時(shí)頻異常特征最為明顯。

將基于公式(1)計(jì)算得出的峭度信號(hào)特征結(jié)果作為識(shí)別樣本,將其平均劃分成40組樣本特征集,隨機(jī)選取其中12組作為訓(xùn)練集,剩余的作為測(cè)試集,通過(guò)最近鄰分類器對(duì)其實(shí)行識(shí)別和檢測(cè)。由于篇幅有限,結(jié)果僅呈現(xiàn)峭度計(jì)算結(jié)果中,峭度值最高的3個(gè)時(shí)頻異常信號(hào)特征的識(shí)別和檢測(cè)結(jié)果,分別編號(hào)為1、2、3,如圖8、圖9、表1所示。表1中是經(jīng)過(guò)聯(lián)合時(shí)頻分析后的特征檢測(cè)結(jié)果與沒(méi)有經(jīng)過(guò)聯(lián)合分析的直接檢測(cè)獲取的原始數(shù)據(jù)檢測(cè)結(jié)果,以此直觀分析本文檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。

表1 無(wú)損檢測(cè)結(jié)果

圖8 3個(gè)時(shí)頻異常信號(hào)特征的幅值波動(dòng)情況

圖9 特征類別識(shí)別結(jié)果

結(jié)合圖8、圖9和表1可得:差異性的信號(hào)頻率對(duì)應(yīng)的異常狀態(tài)也存在差異,不同的頻率波動(dòng)模式對(duì)應(yīng)著不同的異常狀態(tài),頻率波動(dòng)的差異可直接表達(dá)出X射線管差異性的異常類別;本文技術(shù)可根據(jù)該差異直接準(zhǔn)確完成其類別識(shí)別和劃分。同時(shí),表1直觀地呈現(xiàn)了經(jīng)過(guò)聯(lián)合時(shí)頻分析后的時(shí)頻特征檢測(cè)結(jié)果。對(duì)于直接獲取原始數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果,經(jīng)過(guò)聯(lián)合時(shí)頻分析后,可精準(zhǔn)完成時(shí)頻信號(hào)的異常識(shí)別和劃分,以此可較為準(zhǔn)確、高效地完成峭度值最高的3個(gè)異常信號(hào)特征的識(shí)別和檢測(cè);沒(méi)有經(jīng)過(guò)聯(lián)合時(shí)頻分析直接采用最鄰近分類器實(shí)行檢測(cè),精度相對(duì)較低。由此表明本文技術(shù)可實(shí)現(xiàn)X射線管的無(wú)損檢測(cè),且檢測(cè)結(jié)果的可靠性較好。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文給出的改進(jìn)時(shí)頻特征實(shí)現(xiàn)方案通用性強(qiáng),為實(shí)現(xiàn)X射線管無(wú)損檢測(cè)技術(shù)提供了一種新的解決思路,為無(wú)損檢測(cè)技術(shù)提供了一定的技術(shù)支持。但是,目前的研究工作僅通過(guò)較為簡(jiǎn)單的實(shí)例來(lái)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)方案的可行性,要真正在實(shí)踐中體現(xiàn)其價(jià)值,還需要進(jìn)行后續(xù)X射線管無(wú)損檢測(cè)的處理以及進(jìn)一步完善對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模型的支持,更大范圍地對(duì)X射線管進(jìn)行有效的無(wú)損檢測(cè)。