Page 60 - 无损检测2021年第五期

赵斯琪, 等:

基于集合经验模态分解的超声检测信号处理

般情况下, 集合平均的次数在几百次时被认为是比 取合适的白噪声幅值和集合平均次数。测试信号是

较合理的。 电磁超声换能器在 1 mm 厚铝板上激发的兰姆波,

对一个实际的超声无损检测信号进行测试来选 激发频率为 657kHz , 测试信号波形如图 2 所示。

图 2 测试信号波形
通过改变 A 和 K , 计算出该信号经 EEMD 处 将通过仿真信号与实测信号, 进行 EMD 与 EEMD

理后的信噪比来选取适合的参数( 见表 1 )。 分解验证, 并对二者的分解结果进行比较。
表 1 不同白噪声幅值与集合平均次数下信号经 2.2 仿真信号处理
EEMD 处理后的信噪比 dB 根据超声无损检测的一般调频模型, 建立超声
无损检测信号 f t t 为时间) 为
()(
集合次 幅值 / mV
数 / 次 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 1 1
f t = v 1 + ×v 2 + ×v 3 + ×v 4 +
()
2 4 8

100 15.3444 15.7521 15.4004 15.4785 15.6338
)] ( 5 )
0.1×randn [ size ( v 1

200 15.3498 15.4765 15.4739 15.5176 15.5707
采用含有 4 个频率混合的仿真信号, 并且在信

300 15.3678 15.4878 15.4749 15.5137 15.6203
号中加入噪声, 其中
由表 1 可知, 在相同集合平均次 数下, 幅值为 v 1 = cos ( 2πω 1 t )

0.2mV 时, 信噪比达到最大值, 随着噪声幅值的增 v 2 = cos ( 2πω 2 t )

( 6 )
加, 信噪比反而变小, 这是因为所添加的白噪声影响 v 3 = cos ( 2π ω 3 t )
了信号本身, 提高了整体噪声, 对分解结果 有所影 v 4 = cos ( 2πω 4 t )

响; 在添加幅值同为 0.2 mV 时, K =100 时所得的 仿真信号的采样频率为 10kHz , 调频模拟信号

信噪比为最大值, 并且当集合平均次数不断增大时, 主要包 括 4 个 频 率 分 量: ω 1 =2 Hz ; ω 2 =24 Hz ;
对应的信噪比数值逐渐趋于稳定, 这说明过量地增 ω 3=288Hz ; ω 4=400Hz 。 randn [ size ( v 1 )] 用来产

加集合次数对分解结果影响不大。 生一个与v 1 相同尺寸的随机矩阵且符合正态分布,
综上, 试验确定 EEMD 方法中加入的高斯白噪 该矩阵作为噪声加入仿真信号。加入噪声后的仿真

声幅值为 0.2 mV , 集合平均次数为 100 。接下来, 信号波形如图 3 所示。

图 3 加入噪声后的仿真信号波形
对仿真信号分别进行 EMD 和 EEMD 分解, 两 频率由高 到 低 的 顺 序 依 次 分 开, 不 同 频 率 成 分 对
种方法的处理效果分别如图 4 , 5 所示。 应的IMF 分量被均匀分开( 见图 5 ), IMF4 后的各
从分解效果可以看出, EMD 将 仿 真 信 号 自 适 分量有且 仅 有 一 种 信 号 尺 度, 即 模 态 混 叠 现 象 被
应分解为 7 个 固 有 模 态 分 量, 其 中, IMF2 分 量 中 抑制了。
高频与低 频 信 号 无 序 交 替 出 现, 从 频 谱 图 也 可 以 接下来, 分别对 EMD 和 EEMD 分解出的IMF
看出多个 分 量 存 在 较 大 脉 冲 干 扰, 即 出 现 模 态 混 分量进行重构, 计算两种方法分解出的IMF 分量与
叠。 EEMD 分解出 10 个IMF 分量, 原始信号按照 原 始信号的相关系数, 并选择符合条件的相关系数

1
8

2021 年 第 43 卷 第 5 期
无损检测