基于小波包和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材空洞診斷研究

劉嘉新 劉立偉 王克奇

(東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

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基于小波包和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材空洞診斷研究

劉嘉新 劉立偉 王克奇

(東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

采用小波包與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RBF) 松散結(jié)合的方法，對健康和空洞蒙古櫟試件進(jìn)行了研究，利用小波包變換對應(yīng)力波檢測信號進(jìn)行5層小波包分析，構(gòu)造8維特征向量，然后利用特征向量訓(xùn)練徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和建立診斷模型。結(jié)果表明:所建模型的辨識正確率達(dá)到90.80%，能有效的評估木材的性質(zhì)，為應(yīng)力波無損檢測儀器的設(shè)計提供了參考依據(jù)。

應(yīng)力波；小波包分析；RBF；無損檢測

木材無損檢測是一種典型的非破壞性檢測技術(shù)，在提高木材加工行業(yè)的自動化水平、生產(chǎn)效率、木材利用率以及古建筑木的維修和保護(hù)等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[1]。國內(nèi)外的木材無損檢測技術(shù)主要為應(yīng)力波檢測、X 射線檢測、超聲波檢測和微鉆阻力檢測等[2]。其中，應(yīng)力波無損檢測技術(shù)因其傳播距離遠(yuǎn)、安全、使用方便、可靠、快速等特點，成為了國內(nèi)外研究的焦點。

目前，國內(nèi)外的應(yīng)力波無損檢測技術(shù)主要針對時域的角度進(jìn)行研究，主要以應(yīng)力波傳播速度、傳播時間的變化作為評估木材的性能指標(biāo)，理論成熟，成果顯著[3-6]。然而，在頻域內(nèi)的的應(yīng)力波木材檢測方法的研究成果較少，理論還不成熟。Kang H等研究了含水率與溫度對應(yīng)力波傳播速度和信號頻譜的影響[7]。張愛珍[8]、靳守領(lǐng)等[9]人通過快速傅里葉變換 (FFT) 頻譜分析技術(shù)提取木材的特征頻率，進(jìn)行木材的缺陷的診斷檢測。

然而，應(yīng)力波檢測信號為非平穩(wěn)信號，F(xiàn)FT對非平穩(wěn)信號的局部刻畫無能為力，不能反映原信號的突變特征，極大影響了應(yīng)力波木材無損檢測的正確率。鑒于小波包 (wavelet packet analysis) 分析良好的非平穩(wěn)信號處理能力、較強(qiáng)信號特征提取能力[10-11]以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的模式識別能力[12-14]，本研究提出了采用小波包分析處理應(yīng)力波檢測信號，用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷木材空洞的方法，以期為木材的無損檢測提供新的思路，也為應(yīng)力波無損檢測儀器的設(shè)計提供了理論參考。

1 研究對象及設(shè)備

研究對象：選用蒙古櫟 (Quercusmongolica) 原木制作了健康和有空洞的圓盤試件，其中2種試件數(shù)量分別為20個。圓盤試件規(guī)格為：直徑150 mm，高度150 mm；空洞蒙古櫟試件的空洞直徑約為55 mm (圖1)。

圖1 蒙古櫟試件

Fig.1 Mongolian Oak specimen

研究主要設(shè)備為：DS2000示波器、應(yīng)力波收發(fā)傳感器、橡膠錘和鋼錘。

2 研究方法

木材空洞診斷分為信號檢測、信號特征提取、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練缺陷診斷決策5個過程。

2.1 小波包變換及特征量提取

2.1.1 小波包分析

多分辨分析可以對信號進(jìn)行有效的時頻分解，但由于其尺度函數(shù)是按二進(jìn)制變化的，因此在高頻段其頻率分辨率較差，即其對信號的頻段進(jìn)行指數(shù)等間隔劃分。小波包分析能夠為信號提供一種更加精細(xì)的分析方法，它將頻帶進(jìn)行多層次劃分，對多分辨分析沒有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解，并能夠根據(jù)被分析信號的特征，自適應(yīng)的選擇相應(yīng)頻段，使之與信號頻譜相匹配，從而提高了時頻分辨率，因此小波包具有更廣泛的應(yīng)用價值。

假設(shè)對信號進(jìn)行n層小波包分解，信號的最高頻率為fh，則信號的第n層的子頻帶的個數(shù)位2n，小波包分解得到個各子頻帶的寬度為fh/2n。3層小波包分解樹見圖2，其中X代表信號，A表示低頻部分，D表示高頻部分，序號為小波包的分解層數(shù)。小波包分解具有如下關(guān)系：

X=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3

圖2 3層小波包樹圖

Fig.2 3-layer wavelet packet tree diagram

2.1.2 應(yīng)力波檢測信號的分析及特征量的提取

小波全閾值去噪前后的時域信號見圖3。對比降噪前后的信號，降噪后的應(yīng)力波信號變得更為平滑，減少了噪聲對數(shù)據(jù)處理的影響。

其中V0為12 V。

圖3 檢測信號圖

Fig.3 Detection signal diagram

選用db5小波基函數(shù)對應(yīng)力波檢測信號進(jìn)行3層小波包分解，對第3層各節(jié)點進(jìn)行重構(gòu)，得到小波包重構(gòu)系數(shù)時域圖和重構(gòu)系數(shù)頻譜圖，見圖4。小波包分解第3層8個節(jié)點的信號頻帶的等間隔相差568 Hz。鑒于小波包分解時濾波器的非完全理想的特性，小波包分解存在著頻率混疊現(xiàn)象。

圖4 空洞試件應(yīng)力波檢測信號3層小波包分解結(jié)果圖

Fig.4 The decomposition results chart of stress wave detection signal of empty specimen by 3-layer wavelet packet

基于小波包分解的應(yīng)力波信號特征量的提取方法為：求取信號各頻帶的能量，構(gòu)成信號的能量特征向量。其提取步驟為：

1) 對采集到的應(yīng)力波檢測信號進(jìn)行小波包去噪，記為X。

2) 對信號X利用db5小波包進(jìn)行5層正交小波分解。

3) 重構(gòu)步驟2中小波包分解系數(shù)X5,k，k=0，1，…，31。

4) 計算各頻帶內(nèi)應(yīng)力波檢測信號的能量，并歸一化。利用小波包函數(shù)對應(yīng)力波檢測信號對應(yīng)力波檢測信號進(jìn)行多尺度分解，通過小波包分解系數(shù)求取各頻帶內(nèi)的能量。記第5層小波包分解的各頻段內(nèi)的信號能量為E5i，i=0，1，…，31。

歸一化后的能量T5i，i=0，1，…，31。

5) 構(gòu)造特征向量?？斩丛嚰c健康試件相比，相同頻帶內(nèi)信號的能量有較大的差別，可見能量表征著健康與缺陷信息，故以小波包分解后各頻帶內(nèi)的相對能量作為參數(shù)構(gòu)建特征向量。

2.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別

目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做為一種自適應(yīng)的模式識別技術(shù)，在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法中RBF算法較為成熟。它通過自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動形成所有要求的決策區(qū)域。因此，可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測空洞缺陷問題。

RBF網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成的3層前向網(wǎng)絡(luò)。作為隱含層的隱徑向基函數(shù) (傳遞函數(shù)) 一般取為高斯函數(shù)，其形式為：

式中：x為輸入向量；ti為第i個基函數(shù)的中心；σi為第i個感知變量；I為感知單元的個數(shù)；‖x-σi‖為向量x-σi的范數(shù)，表示x與σi的歐式距離。

RBF網(wǎng)絡(luò)需學(xué)習(xí)3個參數(shù)：徑向基函數(shù)的中心、寬度、隱含層到輸出層的權(quán)值。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單、訓(xùn)練簡潔而且學(xué)習(xí)收斂速度快，能夠逼近任意非線性函數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 木材試樣應(yīng)力波檢測結(jié)果

按照小波包變換及特征量提取方法，對空洞試件應(yīng)力波檢測信號進(jìn)行處理，5層小波包分解得到的能量見表1。

表1 小波包分解能量

從表1可得出，前8個節(jié)點的能量占中能量99.42%。多組測試數(shù)據(jù)表明，小波包分解前8個節(jié)點的能量約占總能量的99.24%，可見信號的能量主要分布在低頻區(qū)，故取前8個節(jié)點的能量構(gòu)造特征向量。最終，構(gòu)造特征向量為T=[T50T51T52T53T54T55T56T57]?？斩丛嚰?gòu)造的部分應(yīng)力波特征向量數(shù)據(jù)見表2。

表2 部分應(yīng)力波特征向量

3.2 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的木材空洞診斷

本研究采用的松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空洞診斷，具體步驟為：小波變換提取特征能量；將特征能量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入進(jìn)行空洞診斷。

研究采用空洞和健康試件構(gòu)建的112組特征量中，隨機(jī)選取42組特征向量用于RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，15組特征向量用于網(wǎng)絡(luò)性能的測試。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出1個二進(jìn)制元素進(jìn)行表示，0表示木材正常，1表示木材具有空洞。從便于識別的角度出發(fā)，訓(xùn)練輸出值的絕對值 < 0.25認(rèn)為是0，輸出絕對值在 [0.8，1.2] 認(rèn)為是1，其他范圍認(rèn)為是2。

在訓(xùn)練過程中，徑向基函數(shù)的分布常數(shù)參數(shù)的選擇很重要。在一定程度上，spread的值越大，網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能越平滑，訓(xùn)練誤差越小。經(jīng)過測試spread值選擇為1.0。

RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線圖見圖5，誤差目標(biāo)為0.001，訓(xùn)練誤差為7.697 24 × 10-17，終止迭代步數(shù)為41步。

圖5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差變化曲線

Fig.5 The variation curve of network training error

測試數(shù)據(jù)仿真理論的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果對比見表3。通過對網(wǎng)絡(luò)仿真的輸出結(jié)果和目標(biāo)輸出進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)為0.985 15，可見輸出結(jié)果與目標(biāo)輸出高度相關(guān)，網(wǎng)絡(luò)性能良好。

表3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果對比表

用RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的診斷結(jié)果分析，見表4。

表4 診斷結(jié)果分析表

由表4可以看出，該方法對健康試件與空洞試件的平均識別率分別為93.75%、87.86%，總體識別率高達(dá)90.80%，可以用于木材的空洞的診斷。對于未能正確識別的試件，是由小波包分解算法的局限性導(dǎo)致。因為小波包分解后的信號頻譜存在著子帶和父帶間的相互重疊，所以提取的特征向量存在缺陷，進(jìn)而導(dǎo)致部分試件的識別錯誤。

4 結(jié) 論

本研究提出了一種基于小波包和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的應(yīng)力波木材無損檢測方法，為頻域內(nèi)的應(yīng)力波無損檢測的探究提供了新的思路和方法。該建模方法，具有訓(xùn)練時間短、診斷高等優(yōu)點，正確識別率高達(dá)90.80%。將該診斷方法應(yīng)用于應(yīng)力波木材無損檢測領(lǐng)域，設(shè)計無損檢測儀，能有效的提高木材的利用率。當(dāng)然，本研究中也存在著不足，小波包快速算法的小波濾波器是非理想的，會造成頻率折疊，在日后的研究中可采用裁剪算法進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)一步提高診斷效率。

[1] 郭繼龍, 南生春, 楊全文. 木質(zhì)材料無損檢測和評價方法[J]. 木材加工機(jī)械, 2012, 29(6): 51-55.

[2] 朱磊, 張厚江, 孫燕良, 等. 基于應(yīng)力波和微鉆阻力的紅松類木構(gòu)件力學(xué)性能的無損檢測[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報 (自然科學(xué)版), 2013, 37(2): 156-158.

[3] 梁善慶, 胡娜娜, 林蘭英, 等. 古樹名木健康狀況應(yīng)力波快速檢測與評價[J]. 木材工業(yè), 2010, 24(3): 13-15.

[4] 王再超, 李光輝, 馮海林, 等. 基于應(yīng)力波和支持向量機(jī)的木材缺陷識別分類方法[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報 (自然科學(xué)版), 2015(3): 130-136.

[5] 劉昊, 高建民. 含水率和密度對木材應(yīng)力波傳播速度的影響[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2014(6): 154- 158.

[6] Garcia R A, de Carvalho A M, Jv D F L, et al. Nondestructive evaluation of heat-treatedEucalyptusgrandisHill ex Maiden wood using stress wave method[J]. Wood Science & Technology, 2012, 46(1): 41-52.

[7] Kang H, Booker R E. Variation of stress wave velocity with MC and temperature[J]. Wood Science & Technology, 2002, 36(1): 41-54.

[8] 張愛珍, 于觀夏, 張訓(xùn)華. 以應(yīng)力波頻譜為特征的木材腐朽自動檢測[J]. 木材加工機(jī)械, 2010, 21(4): 8-11.

[9] 靳守領(lǐng). 基于應(yīng)力波頻譜分析的木材無損檢測技術(shù)及影響因素的研究[D]. 杭州: 浙江農(nóng)林大學(xué), 2014.

[10] Yang P, Li Q. Wavelet transform-based feature extraction for ultrasonic flaw signal classification[J]. Neural Computing & Applications, 2014, 24(3/4): 817-826.

[11] Facchini G, Bernardini L, Atek S, et al. Use of the wavelet packet transform for pattern recognition in a structural health monitoring application[J]. Journal of Intelligent Material Systems & Structures, 2014, 26(12).

[12] 牟洪波. 基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材缺陷檢測研究[D].哈爾濱: 東北林業(yè)大學(xué), 2010.

[13] 徐姍姍, 劉應(yīng)安, 徐昇. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木材缺陷識別[J]. 山東大學(xué)學(xué)報 (工學(xué)版), 2013, 43(2): 23-28.

[14] 陳立君. 基于流形支持向量機(jī)的木材表面缺陷識別方法的研究[D]. 哈爾濱: 東北林業(yè)大學(xué), 2015.

(責(zé)任編輯 曹 龍)

Empty Diagnosis for Wood Based on Wavelet Packet and RBF Neural Network

Liu Jiaxin, Liu Liwei, Wang Keqi

(Northeast Forestry University, Harbin Heilongjiang 150040, China)

The health Mongolian Oak specimens and the Mongolian Oak specimens with empty were studied by the method of wavelet packet and RBF neural network loosely bound. The wavelet packet transform was used to analyze the stress wave detection signal to carry on the 5-layer wavelet packet analysis, and the 8 dimensional feature vector was constructed. Then the feature vector was used to train the RBF neural network and establish the diagnosis model. The experimental result showed that the identification accuracy rate of the model was up to 90.80%, which could effectively evaluate the nature of wood, and a theoretical reference for the design of stress wave nondestructive testing instrument was provided.

stress wave, wavelet packet analysis, RBF, NDT

10. 11929/j. issn. 2095-1914. 2016. 06. 022

2016-05-04

林業(yè)公益性行業(yè)科研專項 “木材低碳高效干燥與功能性改良關(guān)鍵技術(shù)研究” (201304502) 資助。

王克奇 (1958—)，男，教授。研究方向：模式識別與智能系統(tǒng)。Email: zdhwkq@163.com。

S781.5

A

2095-1914(2016)06-0137-06

第1作者：劉嘉新 (1964—)，男，副教授。研究方向：信號與信息處理。Email: liujx@mail.nefu.edu.cn。