基于时频域的钢桶泄漏检测信号处理（2）

范佩西

第二章 声发射检测及其信号处理技术

2.1 声发射检测技术综述

材料在内力或外力作用下，局部激发出能量波或产生瞬态弹性波在材料中传播的现象称为声发射。运用仪器检测、分析、纪录声发射信号和根据声发射信号的特征对声发射源进行定性、定量、定位的技术叫做声发射检测技术[1]。通过传感器去感知和采集构件的机械振动，并转化为数字信号，然后通过放大器放大和信号采集卡再传到计算机进行分析处理。最终对这些声发射信号进行处理和分析，提取特征参数，就可以通过声发射信号的特征参数去了解钢桶的泄漏是否存在和判断泄漏源的特征。本文设计的钢桶泄漏声发射检测系统硬件主要由加压密封装置、传感器、放大器、信号采集卡和计算机等五部分组成，其装置如图2.1所示。声发射检测的目的是提取声发射源的相关信息（如声发射源的泄漏大小及特征等）。而钢桶泄漏声发射信号携带钢桶泄漏孔大小等特征信息，同时它还具有很大的不确定性和随机性，所以，钢桶的泄漏声发射信号属于一种非平稳随机信号[2]。

图2.1 钢桶泄漏声发射检测基本流程图

2.2 声发射信号处理技术

采用适合的信号处理方法来对声发射信号进行有效地分析，才能对钢桶的泄漏状况做出合理的评价。在过去一段很长时期内，数字信号处理最主要常用的是傅立叶变换，它建立起了信号从时域到频域的桥梁，将数字信号分解成一系列不同的正弦波的叠加，将信号分成不同的频率分量，且这种方法还缺乏局域性信息，即不能显示出某一频率分量发生的时间，因此不能确定钢桶泄漏的存在，这一点对非平稳性信号的分析是非常重要的。

声发射信号常用的分析方法为两大类：一类是参数分析方法，对波形特征参数的整理得到的声发射参数来进行分析；另一类是波形分析法，对接收到的声发射波形进行时频分析，从而得到对声发射波形的处理。一直以来，由于声发射原始波形的获得存在很大的困难，使得声发射波形分析技术应用受到限制，使声发射参数分析方法在声发射信号处理中一直处于主导地位，且声发射参数分析法简单直观，分析速度快，实用性强，在实际工作中得到了广泛的应用。

声发射信号的处理可以在时域进行也可以在频域进行。在时域中，确定性信号每一刻的幅值都是确定的，因而它的波形也是确定的。而随机信号的幅值是不断变化的，如果随机信号用波形来显示的话，则它的波形是杂乱无序的。但它在时域中可以用统计量和概率分布来描述，在实际分析处理中，要想得到随机信号的概率分布函数是比较困难的。所以对随机信号，通常采用均方值、均值（数学期望）、方差等量来对随机信号的时域特征进行详细的分析和描述[]。在频域中，随机信号与确定性信号的处理方法不同，在频域中确定性信号一般用的处理方法是傅里叶变换，经过傅里叶变换后得到的确定性信号的频率分布比较清楚。在数字信号的分析中，只了解数字信号在频域和时域的特征参数是不足够的。在分析随机信号时，了解信号频谱随时间变化的情况是很有必要的，即我们需要了解频率随时间变化的情况，这时傅里叶变换处理的结果就不怎么准确。所以我们对钢桶泄漏声发射信号的处理，应该选用更好的信号分析方法来处理声发射信号，选功率谱估计、希尔伯特黄变换等方法作为信号的分析方法可能效果更好。

在傅里叶变换中，平稳性信号是周期性的，而非平稳性信号是没有周期性的。为了按照傅里叶变换的方法定义频率，研究者首先去定义一个新的频率描述方法，使得它同样可以对非平稳信号进行频谱分析[]。对于这样的需求, 它们提出了一种称为瞬时频率的概念。其中定义了多种描述方式去描述瞬时频率，主要以希尔伯特变换为基础, 对非平稳信号进行希尔伯特变换, 求出解析信号再对其相位求导, 从而得到一个具有频率量纲的参量。在满足单值性的条件下, 将此参量定义为瞬时频率, 与傅里叶变换的频率相容[]。

美籍华人Huang N E等人提出的一种全新的能描绘出信号的时频图、时频谱和幅值谱信号的信号处理方法[3]。这种对被称为希尔伯特黄变换，简称HHT[4]。希尔伯特黄变换变换主要分两步进行，第一步是对采集到声发射信号进行经验模态分解得到固有模态函数，简称IMF； 第二步是经过希尔伯特变换和瞬时频率方法处理得到声发射信号的时频谱[5]。EMD为经验模态分解法，这主要是从复杂信号里分离出IMF的过程，也称为筛选过程。在此基础上1998年NE. Huang及其同事提出了较为完整的HHT，EMD是HHT方法中至关重要的一部分[6]。

2.3 本章小结

声发射检测技术的前提主要是计算机信号处理技术，随着计算机软件和硬件的快速发展，计算机信号处理技术也随着快速发展。声发射检测技术的应用也越来越广泛。声发射是一种被动的无损检测技术，采集信号设备采集到声发射信号不仅种类繁多而且还很复杂多样，还受到传输介质、放大器、信号采集卡和传感器等的影响，使得采集收到的声发射源信号很不明显，所以采集到的信号不是真实的声发射源信号，这样，声发射信号分析技术就会面临很多的问题。所以，随着数字信号处理的技术快速发展，声发射检测技术在电力工业、石油工业和材料检测等行业中应用越来越广泛。

[1] 谢朝阳．声发射信号处理方法分析[J]．中国科技信息，2009(05)：131-132.

[2] 焦敬品，何存富等．管道声发射泄漏检测技术研究进展[J]．无损检测，2003(10):519-523.

[3] 谭兴强．管道泄漏声发射检测系统的研究[D]．重庆大学博硕论文，2006.

[4] 谭善文，秦树人等．Hilbert—Huang变换的滤波特性及其应用[J]．重庆大学学报（自然科学版），2004(02).

[5] 谭善文．多分辨希尔伯特—黄（Hilbert-Huang）变换方法的研究[D]．重庆大学，2001.

[6] Huang N E,ShenZ．The Empirical Mode Decom position and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Non-stationary Time Series Analysis[M]．Proceedings of theRoyal Society of London，1998(454)：903–995.

[7] Huang N E，Long S R，Shen Z．The Mechanisms for Frequency Downshift in Nonlinear Wave Evolution [J]．Adv. App. I Mech.，1999(32)：59–111.

[8] 帅园园．车辆滚动轴承故障诊断分析技术的研究[D]．大连交通大学，2008.

[9] 郑胜峰．时频信号的数字化测量方法研究及硬件设计[D]．西安电子科技大学，2009.

【相关链接】

基于时频域的钢桶泄漏检测信号处理（1）

基于时频域的钢桶泄漏检测信号处理（2）

基于时频域的钢桶泄漏检测信号处理（3）

基于时频域的钢桶泄漏检测信号处理（4）

基于时频域的钢桶泄漏检测信号处理（5）