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基于模型估计和群体融合算法的310S不锈钢管超声回波信号消噪技术

来源: 发布时间:2021-04-19 次浏览

在超声无损评价和定量无损检测中,噪声是影响起声无损检测技术可靠性和精度的主要因素之一.实际中,利用超声对310S不锈钢管进行检测,由于受车间环境和钢管本身钢级的影响,超声检测回波信号的信噪比往往十分不理想.在这种强噪声背景条件下,如何保证310S不锈钢管的缺陷误判率和溻检率在检测标准的允许范围内显然已经成为该自动检测系统的首要任务.

    在利用超声对不同对象进行检测时,一般总是在不同程度上受两大类噪声的影向:白噪声和有色噪声.超声回波信号中的白噪声(如电子噪声)通常可以通过均值滤波比较有效地消除,而有色噪声通常是一些相干噪声,如结构噪声,很难用常规的滤波方法达到提高信噪比的目的.针对相干噪声的特殊性,裂谱分析方法、小波交换r49-51]、维格纳分布,以及裂谱分析方法和时频方法的一些结合技术等,有效地消除了回波信号中相干噪声的影响,然而,在这些方法中,裂谱分析方法对滤波器组的参数选择比较敏感;小波交换对母小波以及消噪闽值的选择需要根据使用的场合而定,不具有广谱性:而维格纳分布又往往会丢失信号的相位信息.之所以会存在这样一些不足,除了这些方法本身的使用范围限制外,本质原因在于超声回波信号中噪声形式的多样性和不确定性.而传统的常规消噪技术,则渴望通过剔除信号中的噪声来提高信噪比,这势必要考虑噪声的多样性等相关性质.事实上,任何一种消噪技术,最终的目的就是为了凸显信号中的有用信息,而信号本身包含有用成分以及噪声部分,那么能否直接提取信号中的有用成分而不去考虑繁杂的噪声,以达到殊途同归的效果呢?

    本章正是根据上述的思路,在分析超声回波信号的建模基础上,将模型估计基于模型估计和群体融合算法的310S不锈钢管超声回波信号消噪技术

    在超声无损评价和定量无损检测中,噪声是影响起声无损检测技术可靠性和精度的主要因素之一.实际中,利用超声对310S不锈钢管进行检测,由于受车间环境和钢管本身钢级的影响,超声检测回波信号的信噪比往往十分不理想.在这种强噪声背景条件下,如何保证310S不锈钢管的缺陷误判率和溻检率在检测标准的允许范围内显然已经成为该自动检测系统的首要任务.

    在利用超声对不同对象进行检测时,一般总是在不同程度上受两大类噪声的影向:白噪声和有色噪声.超声回波信号中的白噪声(如电子噪声)通常可以通过均值滤波比较有效地消除,而有色噪声通常是一些相干噪声,如结构噪声,很难用常规的滤波方法达到提高信噪比的目的.针对相干噪声的特殊性,裂谱分析方法、小波交换r49-51]、维格纳分布,以及裂谱分析方法和时频方法的一些结合技术等,有效地消除了回波信号中相干噪声的影响,然而,在这些方法中,裂谱分析方法对滤波器组的参数选择比较敏感;小波交换对母小波以及消噪闽值的选择需要根据使用的场合而定,不具有广谱性:而维格纳分布又往往会丢失信号的相位信息.之所以会存在这样一些不足,除了这些方法本身的使用范围限制外,本质原因在于超声回波信号中噪声形式的多样性和不确定性.而传统的常规消噪技术,则渴望通过剔除信号中的噪声来提高信噪比,这势必要考虑噪声的多样性等相关性质.事实上,任何一种消噪技术,最终的目的就是为了凸显信号中的有用信息,而信号本身包含有用成分以及噪声部分,那么能否直接提取信号中的有用成分而不去考虑繁杂的噪声,以达到殊途同归的效果呢?

    本章正是根据上述的思路,在分析超声回波信号的建模基础上,将模型估计方法引入到回波信号有用成分的提取中,结合群体融合算法的局部和全局搜索能力,发展了一种具有高度并行性、收敛速度快、不易陷入局部极小值的超声回波信号消噪方法,以提高310S不锈钢管超声回波信号的信噪比.

  本章在建立310S不锈钢管超声目标回波信号模型的基础上,将蚁群算法的局部搜索能力和粒子群的全局搜索和记忆能力相结合,对模型参数进行优化估计,直接提取受噪声污染的超声回波目标信号,得到有用信息,从而发展了一种基于模型估计和群体融合算法相结合的超声回波信号消噪技术,解决了传统方法直接剔除回波信号中的噪声来突出有用信号所带来必须考虑噪声本身的多样性、所在的大致频段以及信号分解后选取合适的消噪阐值等问题,造成影响消噪效果因素多,实施困难和消噪效果不稳定等不足.实验结果表明,该方法较传统方法具有更有效提高信号信噪比的能力,有望在310S不锈钢管的在线检测中得到应用.


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