Page 116 - 无损检测2023年第十一期
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许钟奇, 等:
钢丝绳无损检测信号处理算法的进展
2.1 股波噪声 仪器运行时伴随出现抖动, 从而出现振动噪声。钢丝
钢丝绳通过多股金属丝绞合制成, 整体呈螺旋 绳损伤信号中的振动噪声示例如图3所示。
结构, 由于钢丝绳表面不平整, 在励磁时会出现磁化
不均匀的现象, 从而产生钢丝绳损伤信号中特有的
股波噪声, 示例如图2所示。
图3 钢丝绳损伤信号中的振动噪声示例
针对上述原因造成的振动噪声, 一些学者开
展了相关研究。 CHEN 等 [ 23 ] 将振动噪声、 系统噪
图2 钢丝绳损伤信号中的股波噪声示例
声和其他噪声建模为加性高斯白噪声, 利用 EMD
针对钢丝绳损伤信号中的股波噪声, 一些学者 ( 经验模态分解) 方法来提高钢丝绳信号的信噪
提出了相关的抑制方法。 LIU 等 [ 18 ] 提出了一种基 比, 结果表明该方法能够有效消除钢丝绳信号中
于陷波滤波和连续小波变换的组合信号处理方法, 的振动噪声。但该研究是基于加性高斯白噪声替
与传统的单一方法相比较, 该方法能够区分钢丝绳 代振动噪声来实现的, 在某些场合不能准确分析
缺陷信号和股波噪声, 检测精度高, 对钢丝绳缺陷的 振动噪声的相关特征。基于此, REN 等 [ 24-25 ] 依据
准确检测具有重要价值。 ZHENG 等 [ 19 ] 将采集到 霍尔传感器的工作原理和磁场分布, 研究了振动
的原始信号通过小波软阈值对股波噪声去噪, 并采 噪声产生的原因和特点, 重点分析了振动噪声对
用伪彩色成像技术将漏磁信号转化为图像, 从图像 缺陷信号检测的影响, 建立了振动噪声的数学模
中提取颜色矩、 统计纹理和光谱纹理特征来表征钢 型。针对振动噪声和局部缺陷信号的差异, 提出
丝绳缺陷。 ZHANG 等 [ 20 ] 采用梯度法对信号进行 了一种振动噪声消除方法, 能够有效地识别强噪
滤波, 较好地抑制了股波噪声, 提高了信噪比。 声振动下的局部缺陷, 改善了强振动噪声下缺陷
以上方法主要采用陷波滤波法和梯度法来消除 信号的检测。 LIU 等 [ 26 ] 通过分析振动噪声、 股波
股波噪声, 但包含在股波噪声中的缺陷信号也会严 噪声和缺陷信号的形态学特征, 提出了基于形态
重衰减。基于此问题, ZHOU 等 [ 21 ] 分析了股波噪 学图像处理的方法来抑制振动噪声, 特别适合缺
声在轴向、 周向和斜向的空间特性, 根据其斜向噪声 陷信号被强振动噪声覆盖和包围的情况, 该方法
特性, 提出了一种基于多通道信息融合原理的斜向 不仅抑制了股波噪声和强振动噪声, 而且提高了
重采样和滤波方法, 解决了股波噪声问题, 避免了缺 缺陷信号的信噪比, 从而能更好地检测缺陷信号。
陷信号的严重衰减。 ZHANG 等 [ 22 ] 提出了一种利 2.3 其他噪声
用 HT 中的瞬时相位解来消除股波噪声的新方法, 在对钢丝绳信号处理时除了上述的股波噪声和
根据股波噪声在轴向和周向的相位连续性来抑制噪 振动噪声, 还会有电子元器件、 环境等背景噪声, 背景
声。与前述方法相比, 该方法不仅抑制了股波噪声, 噪声示例如图4所示。这些噪声都会叠加在钢丝绳
还突出了缺陷信号。 损伤信号上, 使得缺陷信号的处理变得非常困难。
2.2 振动噪声 针对钢丝绳在检测中遇到异常点、 工频干扰等
钢丝绳损伤信号中振动噪声产生的原因主要有 问题, 一些学者进行了研究。 YAO 等 [ 27 ] 基于小波
3种: 一是操作人员在使用便携式检测装置时, 仪器 多分辨率方法对钢丝绳缺陷信号进行去噪处理, 通
出现抖动引起的振动噪声; 二是设备运行时钢丝绳自 过对断丝损伤信号特征分解与重构能有效消除异常
身抖动产生的振动噪声; 三是钢丝绳特殊的螺旋结构 点和功率频率干扰等。王红尧等 [ 28 ] 采用基于双树
且表面的污泥和凸起作用于检测仪器的行走轮, 导致 复小波变换的方法取得了较好的去噪效果, 能够保
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2023年 第45卷 第11期
无损检测
