電磁超聲回波信號(hào)降噪方法研究

張延兵，許世林，顧建平，張 穎，張 維

（1.江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗(yàn)研究院，江蘇 南京 210000；2.常州大學(xué) 環(huán)境與安全工程學(xué)院，江蘇 常州 213164；3.東北石油大學(xué)機(jī) 械科學(xué)與工程學(xué)院，黑龍江 大慶 163318）

0 引言

電磁超聲檢測(cè)是無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域出現(xiàn)的新技術(shù)，該技術(shù)利用電磁超聲傳感器（Electromagnetic Acoustic Transducer，EMAT）能夠?qū)崿F(xiàn)非接觸檢測(cè)。超聲波源直接在檢測(cè)對(duì)象中產(chǎn)生，回波振幅不受接觸壓力的影響，對(duì)表面粗糙度也不敏感，具有精度高、無(wú)需耦合劑、適用于高溫檢測(cè)以及容易激發(fā)各種超聲波性等優(yōu)點(diǎn)，因此被廣泛應(yīng)用于多種工業(yè)檢測(cè)中，如測(cè)厚、探傷、材料晶格結(jié)構(gòu)檢測(cè)及材料應(yīng)力檢測(cè)等[1-4]。但由于電磁超聲回波信號(hào)弱，為增大信號(hào)，往往采用較高的增益值，在增大回波缺陷信號(hào)的同時(shí)也增大了噪聲信號(hào)，這導(dǎo)致信號(hào)的信噪比遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于壓電超聲信號(hào)。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，目前多采用硬件電路降噪，對(duì)于回波信號(hào)降噪軟件處理方法的研究并不多[5，6]。硬件降噪有一定的效果，但由于使用環(huán)境多樣以及自動(dòng)化快速檢測(cè)的需要，還需要對(duì)缺陷信號(hào)降噪處理方法進(jìn)行研究。因此，針對(duì)電磁超聲檢測(cè)過(guò)程中的回波信號(hào)含噪問(wèn)題，采用小波閾值降噪以及基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Em原pirical Mode Decomposition，EMD）的小波閾值降噪方法這兩種方法對(duì)電磁超聲信號(hào)進(jìn)行降噪處理，并采用信噪比（Signal-Noise Ratio，SNR）及均方根誤差（Root Mean Squard Error，RMSE）這兩個(gè)指標(biāo)作為降噪優(yōu)劣的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，前者越大越好，后者越小越好，從而探究最有效的電磁超聲信號(hào)降噪處理方法，以期提升電磁超聲檢測(cè)技術(shù)在工業(yè)應(yīng)用時(shí)信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率。

1 降噪方法原理

1.1 小波閾值降噪原理

小波降噪閾值降噪是基于小波分解方法進(jìn)行的。首先，需要選擇合適的小波基和分解層數(shù)來(lái)分解噪聲信號(hào)，得到了不同的低頻部分及高頻部分，如圖1 所示。噪聲信號(hào)往往包含在d1、d2、d3中，小波閾值去噪是按一定的閾值規(guī)則選取閾值后，再處理小波分解系數(shù)，最后重建一些處理后的系數(shù)，得到去噪信號(hào)[7]。

圖1 小波分解

目前常用的閾值主要有4 種：rigrsure 閾值、sqt原wolog 閾值、heursure 閾值和minimax 閾值。在決定閾值規(guī)則種類(lèi)后，需要根據(jù)待處理信號(hào)確定閾值重調(diào)方法，有“one”，“sln”，“mln”3 種。閾值判定函數(shù)有硬閾值及軟閾值兩種。

1.2 EMD 原理

EMD 也是將信號(hào)分解成相互獨(dú)立的不同成分，與小波分解及傅里葉變換不同的是其不需要基函數(shù)。主要依靠自身在時(shí)域上的信號(hào)特征進(jìn)行分解，具有一定的自適應(yīng)性，適用于不同類(lèi)型的信號(hào)分解。分解得到的不同的imf 分量中的高頻分量通常被視為噪聲，剔除這些成分之后進(jìn)行重構(gòu)達(dá)到降噪的目的，然而，這些分量中容易出現(xiàn)模態(tài)混疊的現(xiàn)象，因此提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Ensemble Empirical Mode Decom原position，EEMD）。EEMD 的主要原理是將白噪聲添加到信號(hào)中形成新信號(hào)，然后執(zhí)行EMD 分解，以獲得imf 分量，然后繼續(xù)添加新的白噪聲，重復(fù)分解，最終將得到的imf 分量做平均[8]。EMD 和EEMD 用于分解信號(hào)，然后使用小波閾值對(duì)分量進(jìn)行去噪。

2 電磁超聲信號(hào)降噪效果對(duì)比

由于使用實(shí)際電磁超聲檢測(cè)信號(hào)無(wú)法獲得真實(shí)不含噪信號(hào)，因此此處分析釆用對(duì)比處理后信號(hào)有用成分幅值及無(wú)回波位置信號(hào)平穩(wěn)性作為對(duì)比方案。含噪信號(hào)釆用實(shí)際電磁超聲回波信號(hào)，使用超聲波標(biāo)準(zhǔn)試塊CSK-I-A，將傳感器放置在試塊上方，對(duì)準(zhǔn)試塊圓弧的圓心，測(cè)量100 mm 圓弧，微微調(diào)整使得波形出現(xiàn)，傳感器測(cè)試方法如圖2 所示。測(cè)量過(guò)程采用的自發(fā)自收模式，記錄下回波波形，如圖3（a）所示。對(duì)波形進(jìn)行FFT 變換,得到頻域圖如圖3（b）所示。為了便于展示，將頻域圖的縱坐標(biāo)幅值歸一化，歸一化處理公式如下：

圖2 傳感器測(cè)試實(shí)驗(yàn)

圖3 實(shí)際含噪電磁超聲信號(hào)

式中x為原始值，y為歸一化后的值。后續(xù)使用兩種方法分別對(duì)該波形進(jìn)行降噪處理。

2.1 基于小波閾值降噪方法評(píng)價(jià)分析

圖4（a）是使用sqtwolog 和minimax 閾值進(jìn)行小波閾值降噪處理后的信號(hào)，使用“db4”小波，分解為4層，使用“mln”重調(diào)方法和軟閾值函數(shù)。圖（a）中顯示，2 種閾值均能很好地去除信號(hào)中的噪聲，使用mini原max 閾值時(shí)對(duì)信號(hào)造成的損失最小，信號(hào)幅值仍有760 mV，大于使用sqtwolog 時(shí)的740 mV，仍能保持較好的信號(hào)幅值。圖4（b）顯示，在處理后的信號(hào)中高于3 MHz 的部分被去除，保留了激發(fā)頻率附近區(qū)間的信號(hào)成分。說(shuō)明該方法保留低頻率成分，去除高頻率成分。使用minimax 閾值時(shí)，信噪比SNR 和均方根誤差RMSE 的值分別為8.7582 和0.8158，而使用sqtwolog閾值規(guī)則時(shí)，信噪比SNR 和均方根誤差RMSE 的值分別為7.1590 和0.9807，進(jìn)一步表明使用minimax 閾值規(guī)則時(shí)，信號(hào)的降噪效果更好。

圖4 不同閾值方法小波閾值降噪處理后的信號(hào)

2.2 基于EMD 和EEMD 的小波閾值降噪

使用基于EEMD 的小波閾值降噪方法處理后的信號(hào)（圖5（a）），使用minimax 閾值，其余設(shè)定與前文小波降噪一致。圖5（a）中顯示，此方法能良好地去除信號(hào)中的噪聲，而且保留了原始信號(hào)有用成分，能量沒(méi)有損失，仍為830 mV。圖5（b）顯示，該方法相對(duì)于前兩種，對(duì)于不同頻率信號(hào)的處理效果結(jié)合了二者的特點(diǎn)，去除高于3 MHz 的信號(hào)成分，也降低了激發(fā)頻率附近區(qū)間的能量。此時(shí)降噪后信號(hào)的信噪比SNR和均方根誤差RMSE 分別為10.2420 和0.6877，相較于小波閾值降噪方法，信號(hào)的降噪效果進(jìn)一步優(yōu)化。

圖5 基于EEMD 的小波閾值降噪處理后的信號(hào)

通過(guò)以上兩種方法的對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)小波閾值方法能夠去除電磁超聲檢測(cè)信號(hào)中的噪聲，但是對(duì)信號(hào)能量有一定的損失，使用基于EEMD 的小波閾值降噪方法能夠良好降噪，并且保留有用成分，便于后期檢測(cè)的閾值判定。

3 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)電磁超聲信號(hào)噪聲多的問(wèn)題，使用信噪比及均方根誤差兩個(gè)性能指標(biāo)評(píng)價(jià)了兩種不同的信號(hào)降噪方法，將之應(yīng)用于實(shí)際電磁超聲信號(hào)降噪效果對(duì)比，發(fā)現(xiàn)小波閾值降噪方法會(huì)造成信號(hào)能量損失，而將信號(hào)EEMD 處理后，再使用小波閾值降噪方法處理之后得到分量進(jìn)行重構(gòu)，能夠在保留缺陷回波信號(hào)有用成分的幅值不變的同時(shí)，很好地消除了信號(hào)中的噪聲。