声发射传感器电路设计及信号处理∗

刘启明 郭 涛 张程杰 古依聪 刘叶琦

（中北大学电子测试技术国家重点实验室 太原 030051）

1 引言

材料受到应力作用下发生变形和断裂，局域源快速释放能量产生瞬态弹性波的现象称为声发射（Acoustic Emission，AE）［2］，有时也称为应力波发射。声发射检测也是无损检测的方法之一。这种检测方法高效率，操作方便，在无损检测中被广泛使用。

针对一些设备的敏感结构（如钢结构、飞机结构以及油罐底等），在受到外部环境（温度、湿度、酸雨甚至外力）作用下，会直接影响到结构的组织性能，产生疲劳裂纹，进一步可能造成钢结构的坍塌，产生严重的事故；如果能在第一时间发觉疲劳裂纹的萌芽、拓展，并且精确地定位损伤源，对于人身、财产安全将具备十分重要的意义。为了尽可能地把有用的信号给提取到，减少噪声的干扰，应该首先对声发射传感器检测的声信号进行小波阈值降噪，再通过调理电路输出，最后经处理器处理后送到上位机，对检测结构进行严格把控。在此设计了一款通频带为50kHz～300kHz，增益为20dB、40dB和60dB可调的低频声发射前置放大器，对于之前所设计的调理电路进行优化处理。

2 前置放大器的电路设计方案

该设计的前置放大器电路主要涵盖四个部分，包括：滤波部分，放大部分、电源部分，接口及输出信号传输部分［3～4］；前置放大器是位于声发射传感器与主机之间衔接的一个重要的部分，可直接影响到后面主机对声信号的处理，导致信噪比降低。滤波部分对无用的信号进行滤除，保留有限频带范围的信号通过，提高信噪比；放大部分是声发射电路设计的核心所在，直接影响着前置放大器电路的性能；电源部分负责对前置放大器整体进行供电；信号传输部分是指调理电路与声发射传感器和主机之间的传输。

2.1 滤波部分的电路设计

根据前置放大器的设计要求，通频带设置为50kHz～300kHz，增益为20dB、40dB和60dB可调；考虑到噪声有绝大部分在低频段范围内，在此先利用低通滤波器把低频的无用的信号给过滤掉。通过对几种不同类型、不同阶数的低通滤波器分析，最后选用了通带内频率响应曲线最平滑、通带外衰减幅度大的巴特沃斯低通滤波器进行设计。本次选用了是四阶压控电压源—Sallen-Key结构型巴特沃斯低通滤波器，设置截至频率为350kHz，增益为1，电路如图1所示。

图1 Sallen-Key结构型巴特沃斯低通滤波器

在350kHz，对应的增益为-2.684dB，符合电路要求，电路仿真结果如图2所示。

图2 Sallen-Key结构型巴特沃斯低通滤波器仿真图

在经过带通滤波器对信号进行第二次滤波，把高频无用信号滤除，进一步减少低频信号噪声的影响，选用带通滤波反相衰减器电路，设置通带范围为50kHz～300kHz增益为1的带通滤波电路，如图3所示。

图3 带通滤波反相衰减器电路

在50.135kHz，对应的增益为-0.353dB，符合电路要求，电路仿真结果如图4所示。

图4 带通滤波反相衰减器电路仿真

对计算出来值取标准值，则C1为11nF，C2为470pF，C3为27nF。在此，为了保持电路的稳定性，应使R3尽可能小，以避免负载问题。

2.2 放大部分的电路设计

根据设计要求，设置增益为20dB、40dB和60dB可调；对于单级放大，其性能通常很难满足电路和系统的要求，并且对于共模信号的抑制能力存在局限性，直接影响到电压放大倍数系统的稳定性。在此选用多级放大，第一节放大采用单端转差分放大，第二节放大选用仪表放大器。

由于差分信号有较强的抗共模干扰信号［5］，并且适合长距离传输，符合本次设计要求，故在前置放大器前端设计一款单端转差分电路，即传感器输出同相端输入，反向端接地［6］；选用的是LMHTM系列的LMH6551器件，是一种高性能电压反馈差分放大器。电路设计如图5所示。

图5 LMH6551单端转差分电路

仿真结果如上，单位增益，VOCM=0，满足条件，公式如下所示：

通过单端转差分放大电路输出的两个信号（差分信号），该类信号如果通过一般的运算放大电路可能会产生更大的电噪声，引入仪表放大器进行次级放大。

仪表放大器（IA）具备极高的共模和差模输入阻抗、很低的输出阻抗、精确和稳定的增益，以及极高的共模抑制比，在测量仪器等广泛的应用。通过查询相关数据手册，同时比较了多个类型、型号仪表放大器，分别计算了各个型号放大器的自噪声，最后选取了是德州仪器（TI）生产的仪表放大器作为放大电路的核心。本次选用了是INA823仪表放大器，增益为1dB～1000dB，最小增益时的带宽为1.9MHz，涵盖所要处理的放大信号，同时符合针对于仪表放大器高增益、高共模抑制比的设计要求；次级放大电路如图6所示。

图6 INA823仪表放大电路

一放对差模信号Ud加以放大，对共模信号Uc，Rg相当断开，蜕变为电压跟随器，减轻了二放的共模抑制。Rf为50Ω，Rg电阻可调，结合单端转差分电路，达到增益为20dB、40dB和60dB可调。电压放大倍数公式如下：

2.3 电源部分

本次电源供电采用外接电源直接供电；滤波电路、单端转差分放大电路和仪表放大器均是双电源供电，对于正电压，仪表INA823可供电范围为2.7V～36V，在此统一和滤波电路、单端转差分放大电路一致，设置成5V；本部分主要针对于负电源的设计，负电源可以通过变压器获得，也可以通过DC-DC电路获取；前者结构简单，但其体积重量大，不易集成化，舍弃；本次设计采用的是TI具有反向降压/升压拓扑的TPS82130电源模块降压转换器；电路设计如图7。

图7 电源配置电路

在3V～11.5V的输入电压以及在高达1.5A的电流下输出-5V电压，满足设计要求。

2.4 接口及输出信号传输部分

为了使输出信号能够可靠地进行传输，在调理电路与声发射传感器和主机之间选用高频同轴电缆进行信号传输，选用了型号为GM5圆形高频电连接器，适用频率为DC-500MHz，螺纹连接锁紧结构，具备避免接地干扰，体积小等功能，满足设计要求。

同轴电缆是一种屏蔽电缆，有传输距离长、信号稳定的优点，并且在较大范围内具有均匀不变的低损耗的特征阻抗，适用于从零频率（直流）至甚高频以至超高频的频段满足要求［7］。接口类型选用与同轴电缆匹配BNC接口。

3 小波阈值去噪理论

钢结构、飞机结构以及工业系统中的设备等，对其进行声发射信号检测过程当中，检测现场会存在各种噪声，所采集到信号很有可能会发生失真，甚至会被噪声所淹没［8］。通过小波阈值去噪，设置阈值，对含有各种噪声进行处理，去噪后依然保留住了信号的特征，在信号分析上得到广泛应用。小波阈值去噪原理如图8所示［9］。

图8 小波阈值去噪原理图

由图8可得，小波阈值去噪主要涵盖三个步骤：

1）选定一种层为N的小波信号进行小波分解；

2）选合适的阈值，用阈值函数对各层系数进行量化；

3）处理过后，系数重构信号。

小于阈值的小波系数，经小波变化由信号产生，保留；大于阈值的小波系数，噪声产生，去除。

3.1 小波基函数选取原则

小波基有不唯一性，并且不同的小波基涵盖的数学特征也不同（包括：小波基的正交性、高消失矩、紧支性、对称性、反对称性等），所对应的小波阈值去噪的效果也不一样［10］。根据实际要处理的信号，选择合适的小波基函数进行阈值去噪，本次小波基函数选用了是coif2，无论在固定阈值设定方式降噪、小波包进行降噪，以及分层阈值设定方式降噪上，coif2的信噪比较db4高，均方根误差较db4低；例如：db4/6层（分解层数）信噪比为8.0976，均方根误差为0.3127；coif2/6层信噪比为8.287，均方根误差为0.30599。

3.2 分解层数选取原则

根据不同的信号，在信噪比不同下会存在一个去噪效果较好或者接近较好的分解层数。分解层数的不同，会直接影响到小波阈值降噪的效果，分解层数的选择在小波阈值降噪上起到了至关重要的作用。通常分解层数越高，对所有各层的小波空间的系数都进行阈值处理会造成信号的丢失，发生失真，消噪后的信噪比反而下降，与此同时，也会导致运算量加大，处理速率变慢等。分解层数过少，虽然信噪比提高了不少，但是消噪效果不理想，起不到消噪的作用。

3.3 小波阈值去噪的数值评价指标

声信号进行阈值去噪后，用过引入信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）两个指标来对降噪效果分析和评价［11］，计算公式为

x(n)为声发射传感器输出信号（即处理前信号），为处理之后的信号。

yi表示了是标准的原始信号，表示了是处理过后的估计信号。

3.4 实验与结果分析

利用Matlab进行实验，将通过固定阈值设定方式降噪、小波包进行降噪，以及分层阈值设定方式降噪，固定阈值设定方式包括：硬阈值去噪处理，软阈值去噪处理，固定阈值后的去噪处理，极大极小值阈值处理［12］，下面将一一对被处理的声信号进行验证、比对。

综合考虑小波基的数学特征，以及通过信噪比和均方根误差两个指标进行实验验证，最后选用coif2小波基函数进行小波阈值去噪。通过db4小波基和coif2小波基分别对声信号进行分解层数为6层的小波阈值去噪，处理图如图9所示。

图9 coif2与db4小波基小波阈值去噪结果

对应信噪比和均方根误差如表1所示。

表1 coif2与db4小波基阈值去噪结果

通过以上小波基阈值去噪的结果显示可知，coif2小波基均优于db4小波基。接下来通过分层阈值进行对所采集信号进行小波阈值去噪，本次采用coif2为小波基，分层数为3～9层，根据相应的层数，对阈值进行相应的调整，THR=［2，1，0.8，0.01，0.02，0.05，0.3，1，3］；分层阈值去噪结果如图10所示。

图10 coif2小波基分层阈值去噪结果图

对应的每一层的信噪比和均方根误差如表2所示。

表2 coif2小波基分层阈值去噪结果

利用全局阈值处理，多层分解进行小波阈值去噪，信噪比和均方根误差如表3所示。

图10（a）为原始数据与分层数为 3、4、5阈值去噪后的波形，图10（b）为原始数据与分层数为7、8、9阈值去噪后的波形，以及图9coif2小波基6层阈值去噪后的波形，可以看出从第6、7层分解后波形较原始信号及其他层波形变得更佳圆滑，毛刺少，比较完整地保留了原始信号的特征［13］；表2为小波分层阈值去噪结果，表3为小波全局阈值去噪结果，可以很明显看出，分层阈值去噪无论是信噪比还是均方根误差均优于全局阈值去噪，所对应的每一层也皆是如此，很好保留了原始信号的奇异性和特征性，体现了分层阈值降噪方式的优越性。

表3 coif2小波基小波全局阈值去噪结果分析

4 结语

本文针对声发射传感器恶劣的应用环境，以及声发射传感器输出声信号微弱的特点，对含噪信号进行小波阈值降噪，在全局阈值去噪的基础上引出分层阈值去噪方式，解决了全局阈值去噪的一些不足，使其在信噪比和均方根误差上均优于全局阈值去噪方式，具有更加优越的去噪性能。本文采用的调理电路信号传输是差分信号，与之前的单端输入相比，不仅具备了较强的抗共模干扰的能力，而且适合长距离传输，提高了信噪比，为后面的信号处理奠定了坚实的基础。