[发明专利]基于模糊平面特征的超声无损检测回波信号分类方法

说明书

(一)技术领域

本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种超声无损检测信号分类方法。

(二)背景技术

超声波在物体中传播时，总是携带着表征物体物理性能的各种信息。超声无损检测是利用超声波在被检工件中的传播、反射、折射、衰减、波形转换等各种传播特性来分析和评价材料内部的结构状态，因此对超声回波信号的识别和评价是超声检测的关键。由普通超声波探伤仪检测的回波信号可以判断出被检工件是否存在缺陷，但较难准确估计缺陷的形状和大小等，从而难以对缺陷进行定性和定量分析。从工业应用角度出发，这些问题亟待解决。

超声检测中的缺陷回波信号可以认为是由宽带脉冲在换能器的中心频率处调制而成的，是时变的非平稳信号。传统的时域或频域信号处理方法没有充分利用超声信号所携带的信息，对检测精度和可靠性的提高能力有限。而时频分析技术能在时频平面内同时显示信号的时间和频率特征，使超声信号中所包含的有价值的信息更充分地显示出来，从而更有利于对检测结果的解释。

时频分析的基本思想是设计时间和频率的联合函数，用它同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度，它将一维的时间信号映射到一个二维的时频平面，反映了信号的时域、频域特征，给出了信号的频率和时间的对应关系，既能够知道信号含有的频率分量，也能够知道各频率分量出现的时间。目前，在使用时频分析技术进行超声信号的缺陷检测和识别时，小波变换是最常使用的时频方法，可以把小波变换系数直接用来分类，此时特征维数很大，分类器的泛化能力不好；也可以对小波系数进行阈值处理，然后提取出不同层数的统计信息作为信号特征，此时得到的特征维数较少，但是要解决合适的阈值选取问题。除了小波变换外，其它利用时频信息的缺陷识别方法大多只是利用时频平面的原始信息，对时频平面的特征提取研究较少。此外，超声检测时，探头频率的选择与检测材料、工件厚度、分辨率、缺陷深度和缺陷方向等因素有关，为了获得被测对象更多的信息，通常要使用不同频率的探头进行检测；不同深度、方向和形状的缺陷，其反射回波的到达时间通常是不同的，因此，在对超声回波信号进行缺陷识别和分类时，为避免回波信号的中心频率和回波到达时间对回波特征的影响，在特征提取之前，大都需要对回波信号进行频率转换和时间对准预处理。时间对准通常是通过波形移位使缺陷回波的第一个最小值的位置相同，频率转换通常是通过插值和抽取将不同中心频率的信号转移到一个参考频率上，这种预处理的方法很容易受噪声的影响，并且实际应用中探头的实际工作频率和标称频率存在一定误差，更换探头，这种误差会更加明显，很难通过插值和抽取实现精确的变换。总之，目前已有的超声无损检测回波信号分类方法受到不同缺陷回波信号的到达时间和检测时探头中心频率的影响，无法准确进行特征提取。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种可以提供充分的时频信息，又能利用其时移不变性、频移不变性、对称性等性质来简化信号的预处理并减少计算量的超声回波信号分类的方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：首先利用希尔伯特变换将超声无损检测的射频回波信号转换为解析信号；然后求出解析信号的模糊函数，得到超声信号的模糊域表示；用K-L变换将超声信号的模糊函数映射到新的低维特征空间，对训练集样本的模糊函数进行特征提取，得到新的低维特征空间的正交基向量；最后用矩阵变换求出待识别样本在新的低维特征空间的投影作为特征，用统计识别或神经网络识别方法实现超声信号分类。

以下对本发明作进一步的说明，包括如下步骤：

第一步，求超声信号的希尔伯特变换，得到解析信号。

由于解析信号的频谱只存在正频率，可以抑制时频分布中由负频率引起的交叉项。

第二步，求解析超声信号的模糊函数。

用模糊函数表示超声信号时，模糊函数的时移不变性使得到达时间不同的回波信号具有相同的模糊函数的模，因此，提取模糊域特征时不需要再对回波信号做时间对准处理；模糊函数的频移不变性表明，中心频率不同的回波信号具有相同的模糊函数的模，因此，在对不同中心频率探头得到的回波信号进行模糊域表示时，可以直接去除信号中心频率的影响，提取模糊域特征时不需要再进行频率转换；模糊函数的对称性允许在提取回波信号的模糊域特征时，可以只考虑半个模糊平面，这样既不会丢失信息，又能够降低计算量。

第三步，针对训练集样本，用K-L变换将超声信号的模糊函数映射到低维特征空间。