脉冲涡流无损检测信号滤波方法研究

王园园

（商洛学院 电子信息与电气工程学院，陕西商洛726000）

脉冲涡流无损检测信号滤波方法研究

王园园

（商洛学院 电子信息与电气工程学院，陕西商洛726000）

为了得到高信噪比、低失真度的涡流无损检测信号，以Matlab为仿真工具，对滑动窗口滤波法、频域滤波法、小波滤波法进行模拟仿真，对比滤波效果，确定小波阈值滤波为最终滤波方法，滤波参数为：Coif3小波基、3层小波分解、启发式阈值，滤波后信号信噪比高、局部特征保留完整。

脉冲涡流；无损检测；小波滤波

脉冲涡流检测是材料无损评价和检测的重要检测方法[1]。在管柱的涡流无损检测过程中由于受到现场环境以及被测组件表面条件的影响，实测信号噪声主要来源于仪器抖动造成的干扰、管子表面沉积物和扶正器等非缺陷因素产生的干扰[2-3]。虽然这一问题在数据采集过程中通过模拟滤波器进行了处理，却不能完全的解决[4]，这些噪声使测试曲线异常复杂。无损检测的微小缺陷信号微弱，很容易被噪声淹没，因此噪声严重的影响后期数据的处理工作。为了能获得准确的信号特征，国内外提出了一系列的信号滤波方法，包括滑动窗口均值滤波法、一阶滞后滤波法、卡尔曼滤波、基于FFT的快速频域滤波等[2]。部分滤波存在导致测试曲线识别能力下降，平滑曲线突变特征等缺陷，无法进行测试曲线的局部分析[5]，本文对无损检测信号特征以及噪声特点进行分析，以Matlab中bump信号作为仿真曲线，对时域、频域、小波滤波等滤波方法进行分析，确定小波滤波为涡流无损检测的滤波方法。

1 涡流无损检测信号模型

假设一个含噪声的信号如表达式(1)所示：

其中gi为真实信号，εi为噪声信号。而涡流无损检测的信号中包含很多尖峰或者突变，且信号的噪声未知。因此无法判断滤波方法的优劣。为此用Matlab中的bump信号来模拟涡流无损检测原始信号，即真实信号gi，然后加入标准高斯白噪声，作为噪声信号εi。用相加后信号(图1)分析不同的滤波方法，选择合适的滤波方法。

2 涡流无损检测信号滤波性能指标

涡流无损检测的检测信号，其波峰值和波峰时间都是对缺陷进行定位的重要信息，因此涡流无损检测信号消噪原则：消噪后信号信噪比高、消噪后信号的峰值、峰值时间的变化要小。因此将判断滤波方法的性能参数设定为：

滤波后信号的信噪比SNR[1]：

波峰值的时间偏移量△T：

其中T1为检测信号峰值时间，T0为参考信号峰值时间。

波峰偏移△P：

其中P1为检测信号波峰值，P0为参考信号波峰值。

3 涡流无损检测信号滤波方法分析

在涡流无损检测中存在两种误差：系统误差，由于电路飘移、放大器失调、电压不稳等产生的误差；随机误差，由大量偶然因素影响产生，比如外界干扰。系统误差在硬件电路中采用相关抑制方法即可降低误差，但随机误差的影响因素存在偶然性[1]，且互不干扰，虽然可以通过重复测量，按照统计规律来进行处理，但在实际检测中此种方法会消耗大量人力物力以及时间。因此可通过滤波来消除相关影响，进而降低随机误差。在实际应用中滑动窗口均值滤波法和频域滤波法应用较多，现利用bump信号对两种滤波方法进行仿真。

3.1 滑动窗口均值滤波法

滑动窗口均值法滤波确定一个滤波窗口，取窗口长度内所有数据的均值作为测量值。简单的平滑滤波处理常常会将干扰分配到其他信号中去，会导致探伤曲线的识别能力下降。采用窗口为6的滑动均值滤波所得到的结果与原始信号基本符合，滤波后信号信噪比SNR=20.2313db，且随着滤波窗的信噪比也会增大，将滤波后信号与原始信号局部进行放大后，如图2所示，可以看出信号波峰时间有明显发生偏移6个采样点，且随着滤波窗的增大，偏移量会继续增大，且会弱化信号的边缘特征。

图2 窗口滑动滤波后信号与原始信号细节对比

3.2 频域滤波法

频率域滤波法是利用FFT快速运算对输入信号进行离散傅里叶变换，对变换后的信号频率特性进行滤波，再利用傅里叶反变换恢复时域信号。FIR低通滤波后信号虽然有效的滤除了噪声信息，但与原始信号相比，部分信号出现失真现象，突变信号被明显平滑，如图3所示，SNR=19.9441db，信号峰值与峰值时间都发生了偏移，发生约7个采样点，峰值约增加2个幅值点。

图3 FIR低通滤波后信号与原始信号细节对比

基于FFT的低通滤波滤波后信号发生偏移与失真是因为在傅里叶变换中之间是整体刻画的。不能够反映各自在局部区域上的特征，因此不能用于局部分析。频谱在任一频率处的值是由时间过程f(t)在整个时间域(-∞,∞)上的贡献决定的；反之，频谱在整个频率域(-∞,∞)上的贡献决定过程f(t)在某一时刻的状态。因此，傅里叶变换的积分作用平滑了信号的突变部分，如果想要知道所分析的信号在突变时刻的成分，傅里叶变换是无能为力的。然而在电磁探伤仪测量的信号中，所关心的恰恰是突变时刻的信号特征，为此引入小波滤波。

3.3 小波滤波

在传统的频域滤波方法中，通过不变滤波方法将信号同噪声区分开，这就需要信号和噪声的频带重叠尽可能的小。而在基于小波变换的非线性滤波中，可通过对小波系数进行非线性处理，进而达到滤除噪声的目的。采用此方法可以在一定程度上避免一般低通滤波器造成的突变信号模糊这一问题。

小波变换的特性[6-8]：

1）时域局部化特性。小波变换可以在时间轴上准确定位信号的突变点。

2）多分辨率。由于采用了多分辨率的方法，小波变换可在不同尺度上非常好的刻画信号的局部特征，如边缘、尖峰等。

小波变换的这两个特性决定了它与传统方法相比，在保留信号的突变部分由更加独特的优势，是涡流无损检测信号滤波的最优方法。

3.3.1 小波变换基本理论

设信号f(t)∈L2(R)，Ψ(t)为母函数，如果Ψ(t)满足容许性条件

称为f(t)的小波变换。其中a为尺度因子，b为位移因子。实际应用的计算中，一般采用离散小波变换。即对a和b进行离散化处理[8]。因此上述信号f(t)可以表示成级数的形式，即

其中Ψj,k(t)为离散小波函数，cj,k是离散小波系数。

小波去噪方法一般分为3类[6]：

模极大值重构滤波；基于相关性去噪；阈值去噪。三种方法都有各自的优缺点，对比如表1。

表1 小波滤波方法对比

通过表1对不同滤波方法对比，可以看出阈值滤波方法更加适合涡流无损检测信号的滤波。

3.3.2 信号的小波阈值去噪

基于阈值选取的小波去噪原理是选用一个小波函数将待处理的信号进行离散小波变换，并选择一个阈值将变换后的小波系数进行阈值选取。信号噪声的能量分布于整个小波域内，因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。

可以认为，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。因此给定一个阈值δ，所有绝对值小于δ的小波系数值用零代替；而超过阈值δ的小波系数值缩减后重新取值。经过处理，移去了小幅度的噪声，重构后得到需要的信号。阈值去噪流程如图4所示。

图4 小波阈值去噪流程图

在去噪过程中选用不同的阈值和重调方法来处理小波系数，以及选用不同的小波母函数进行小波变换和信号重构，都会影响小波去噪的效果。通过对各个参数的对比，选择coif3小波基、三层小波分解、启发式阈值(henusure)的方法作为涡流无损检测的信号滤波方法，滤波后信号与原始信号细节对比图如图5所示。

图5 小波阀值滤波后信号与原始信号细节对比

用小波阈值滤波后的信号信噪比SNR= 23.5353，明显高于其它两种滤波方法，峰值时间与峰值偏移量非常小，达到了预期的滤波效果。可以作为涡流无损检测信号的滤波方法。

4 结语

对涡流检测信号进行滑动窗口均值滤波和频率域的低通滤波的仿真结果表明平滑滤波容易导致损伤的识别能力下降，频率域滤波能够滤除一定的高频干扰，但不能对检测曲线做局部分析，容易造成局部信息丢失。而小波分析由于能同时在时频域中对信号进行分析,其多分辨率和小波基的多样性使小波变换可以非常好地刻画信号的非平稳特性，如尖峰，边缘等。其滤波效果更加符合探伤曲线的后期解释要求。因此选择coif3小波基、三层小波分解、启发式阈值(henusure)的方法可以达到高信噪比、低失真的滤波目的。

[1]Charles J,Hellier.无损检测评估手册[M].北京：中国石化出版社,2006：231-240.

[2]段成功.基于脉冲涡流的管道检测方法研究[D].沈阳：沈阳工业大学,2013：43-47.

[3]于英强.套管电磁探伤技术研究[D].西安：西安石油大学,2008：20-33.

[4]张 伟,师奕兵,王志刚,等.管道裂纹远场涡流检测的定量反演方法研究[J].仪器仪表学报,2013,34(8)：1681-1690.

[5]唐晓初.小波分析及其应用[M].重庆：重庆大学出版社,2006：115-130.

[6]郑治真.小波变换及其MATLAB工具的应用[M].北京：地震出版社,2001：67-80.

[7]潘 泉,张 磊,孟晋丽.小波滤波方法及应用[M].北京：清华大学出版社,2004：46-66.

[8]刘明才.小波分析及其应用[M].北京：清华大学出版社,2013：20-60.

[9]彭学文,付跃文.脉冲涡流检测信号的消噪处理[J].计算机工程与设计,2010，31(16)：3715-3720.

（责任编辑：李堆淑）

The Research of Method for Pulsed Eddy Current Nondestructive Detection of Signal Filtering

WANG Yuan-yuan
(College of Electronic Information and Electrical Engineering,Shangluo University,Shangluo 726000, Shaanxi)

In order to obtain the eddy current nondestructive detection signals with high signal-noise ratio and low distortion,Matlab is used as a simulation tool to simulate the method of sliding-window filtering, frequency domain filtering method and wavelet filter method.Comparison of the filtering results is done with threshold filtering of wavelet.Filtering parameters are as follows：coif 3 small fundamental,three-layer wavelet decomposition,heursure and soft-threshold wavelet.Testing results indicate filtering results with high signal-noise ratio and low distortion.

pulsed eddy current;nondestructive testing;wavelet filter

TG115.28

：A

：1674-0033(2014)06-0037-04

10.13440/j.slxy.1674-0033.2014.06.011

2014-05-19

王园园，女，陕西洛南人，硕士，助教