基于時頻域的鋼桶泄漏檢測信號處理（2）

范佩西

第二章 聲發射檢測及其信號處理技術

2.1 聲發射檢測技術綜述

材料在內力或外力作用下，局部激發出能量波或產生瞬態彈性波在材料中傳播的現象稱為聲發射。運用儀器檢測、分析、紀錄聲發射信號和根據聲發射信號的特征對聲發射源進行定性、定量、定位的技術叫做聲發射檢測技術[1]。通過傳感器去感知和采集構件的機械振動，并轉化為數字信號，然后通過放大器放大和信號采集卡再傳到計算機進行分析處理。最終對這些聲發射信號進行處理和分析，提取特征參數，就可以通過聲發射信號的特征參數去了解鋼桶的泄漏是否存在和判斷泄漏源的特征。本文設計的鋼桶泄漏聲發射檢測系統硬件主要由加壓密封裝置、傳感器、放大器、信號采集卡和計算機等五部分組成，其裝置如圖2.1所示。聲發射檢測的目的是提取聲發射源的相關信息（如聲發射源的泄漏大小及特征等）。而鋼桶泄漏聲發射信號攜帶鋼桶泄漏孔大小等特征信息，同時它還具有很大的不確定性和隨機性，所以，鋼桶的泄漏聲發射信號屬于一種非平穩隨機信號[2]。

圖2.1 鋼桶泄漏聲發射檢測基本流程圖

2.2 聲發射信號處理技術

采用適合的信號處理方法來對聲發射信號進行有效地分析，才能對鋼桶的泄漏狀況做出合理的評價。在過去一段很長時期內，數字信號處理最主要常用的是傅立葉變換，它建立起了信號從時域到頻域的橋梁，將數字信號分解成一系列不同的正弦波的疊加，將信號分成不同的頻率分量，且這種方法還缺乏局域性信息，即不能顯示出某一頻率分量發生的時間，因此不能確定鋼桶泄漏的存在，這一點對非平穩性信號的分析是非常重要的。

聲發射信號常用的分析方法為兩大類：一類是參數分析方法，對波形特征參數的整理得到的聲發射參數來進行分析；另一類是波形分析法，對接收到的聲發射波形進行時頻分析，從而得到對聲發射波形的處理。一直以來，由于聲發射原始波形的獲得存在很大的困難，使得聲發射波形分析技術應用受到限制，使聲發射參數分析方法在聲發射信號處理中一直處于主導地位，且聲發射參數分析法簡單直觀，分析速度快，實用性強，在實際工作中得到了廣泛的應用。

聲發射信號的處理可以在時域進行也可以在頻域進行。在時域中，確定性信號每一刻的幅值都是確定的，因而它的波形也是確定的。而隨機信號的幅值是不斷變化的，如果隨機信號用波形來顯示的話，則它的波形是雜亂無序的。但它在時域中可以用統計量和概率分布來描述，在實際分析處理中，要想得到隨機信號的概率分布函數是比較困難的。所以對隨機信號，通常采用均方值、均值（數學期望）、方差等量來對隨機信號的時域特征進行詳細的分析和描述[]。在頻域中，隨機信號與確定性信號的處理方法不同，在頻域中確定性信號一般用的處理方法是傅里葉變換，經過傅里葉變換后得到的確定性信號的頻率分布比較清楚。在數字信號的分析中，只了解數字信號在頻域和時域的特征參數是不足夠的。在分析隨機信號時，了解信號頻譜隨時間變化的情況是很有必要的，即我們需要了解頻率隨時間變化的情況，這時傅里葉變換處理的結果就不怎么準確。所以我們對鋼桶泄漏聲發射信號的處理，應該選用更好的信號分析方法來處理聲發射信號，選功率譜估計、希爾伯特黃變換等方法作為信號的分析方法可能效果更好。

在傅里葉變換中，平穩性信號是周期性的，而非平穩性信號是沒有周期性的。為了按照傅里葉變換的方法定義頻率，研究者首先去定義一個新的頻率描述方法，使得它同樣可以對非平穩信號進行頻譜分析[]。對于這樣的需求, 它們提出了一種稱為瞬時頻率的概念。其中定義了多種描述方式去描述瞬時頻率，主要以希爾伯特變換為基礎, 對非平穩信號進行希爾伯特變換, 求出解析信號再對其相位求導, 從而得到一個具有頻率量綱的參量。在滿足單值性的條件下, 將此參量定義為瞬時頻率, 與傅里葉變換的頻率相容[]。

美籍華人Huang N E等人提出的一種全新的能描繪出信號的時頻圖、時頻譜和幅值譜信號的信號處理方法[3]。這種對被稱為希爾伯特黃變換，簡稱HHT[4]。希爾伯特黃變換變換主要分兩步進行，第一步是對采集到聲發射信號進行經驗模態分解得到固有模態函數，簡稱IMF； 第二步是經過希爾伯特變換和瞬時頻率方法處理得到聲發射信號的時頻譜[5]。EMD為經驗模態分解法，這主要是從復雜信號里分離出IMF的過程，也稱為篩選過程。在此基礎上1998年NE. Huang及其同事提出了較為完整的HHT，EMD是HHT方法中至關重要的一部分[6]。

2.3 本章小結

聲發射檢測技術的前提主要是計算機信號處理技術，隨著計算機軟件和硬件的快速發展，計算機信號處理技術也隨著快速發展。聲發射檢測技術的應用也越來越廣泛。聲發射是一種被動的無損檢測技術，采集信號設備采集到聲發射信號不僅種類繁多而且還很復雜多樣，還受到傳輸介質、放大器、信號采集卡和傳感器等的影響，使得采集收到的聲發射源信號很不明顯，所以采集到的信號不是真實的聲發射源信號，這樣，聲發射信號分析技術就會面臨很多的問題。所以，隨著數字信號處理的技術快速發展，聲發射檢測技術在電力工業、石油工業和材料檢測等行業中應用越來越廣泛。

[1] 謝朝陽．聲發射信號處理方法分析[J]．中國科技信息，2009(05)：131-132.

[2] 焦敬品，何存富等．管道聲發射泄漏檢測技術研究進展[J]．無損檢測，2003(10):519-523.

[3] 譚興強．管道泄漏聲發射檢測系統的研究[D]．重慶大學博碩論文，2006.

[4] 譚善文，秦樹人等．Hilbert—Huang變換的濾波特性及其應用[J]．重慶大學學報（自然科學版），2004(02).

[5] 譚善文．多分辨希爾伯特—黃（Hilbert-Huang）變換方法的研究[D]．重慶大學，2001.

[6] Huang N E,ShenZ．The Empirical Mode Decom position and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis[M]．Proceedings of theRoyal Society of London，1998(454)：903–995.

[7] Huang N E，Long S R，Shen Z．The Mechanisms for Frequency Downshift in Nonlinear Wave Evolution [J]．Adv. App. I Mech.，1999(32)：59–111.

[8] 帥園園．車輛滾動軸承故障診斷分析技術的研究[D]．大連交通大學，2008.

[9] 鄭勝峰．時頻信號的數字化測量方法研究及硬件設計[D]．西安電子科技大學，2009.

【相關鏈接】

基于時頻域的鋼桶泄漏檢測信號處理（1）

基于時頻域的鋼桶泄漏檢測信號處理（2）

基于時頻域的鋼桶泄漏檢測信號處理（3）

基于時頻域的鋼桶泄漏檢測信號處理（4）

基于時頻域的鋼桶泄漏檢測信號處理（5）