Page 78 - 无损检测2024年第四期

张恒熙,等:
444 铁磁性不锈钢焊管缺陷的识别与分类

用通过式磁饱和装置, 磁饱和电压为 24V , 对图 3
所用的不锈钢焊管进行磁饱和处理, 处理后的信号
如图 4 所示, 可见其信号波动显著减小。经过磁饱
和处理后不同类型缺陷的涡流检测信号如图 5 所
示, 可见不同缺陷信号仍然较难分辨。

图 4 经过磁饱和处理后的焊管涡流检测信号

3 信号特征提取与降维

3.1 基于 EMD 的信号分解
经验模态分解( EMD ) 是一种基于信号局部特
征的信号分解方法, 适用于非线性非平稳信号的分
析, 是一种自适 应 的 信 号 分 解 方 法 [ 8 ] 。通 过 EMD
可以将复杂的原始信号分解成频率不同的本征模态
函数( IMF ) 及一个余项。
EMD 的主要步骤为: 首 先 对 带 噪 声 的 原 信 号
x ( t ), 求出信号所有极大值和极小值; 再利用插值
()
函数构成极大值包络线e + t 及极小值包络线e -
()
( t ), 求出极大值包络线e + t 与极小值包络线e -
(), 即
( t ) 的均值 m 1 t
()
()
e + t + e - t
()
m 1 t = ( 1 )
2
(), 即
()
用原信号x ( t ) 减去 m 1 t 得到信号h 1 t
1
()
()
1
h 1 t = x ( t ) m 1 t ( 2 ) 图 5 经过磁饱和处理后不同类型缺陷的涡流
-
将h 1 t 作为新的信号重复步骤( 1 ) ~ ( 2 ), 直 检测信号( 时域信号)
()
1
到h 1 t k 为求包络线均值运算的次数) 极值点个 函数时, 分解过程结束, 最终得到
()(
k
数和过零点个数相等或相差1 , 且 m k t 为0 。得到 n
()
x ( t ) = ∑ c i t + r n t ( 5 )
()
()
x ( t ) 的一阶IMF 分量为 i = 1
()
()
()
k
c 1 t = h 1 t ( 3 ) 式中: x ( t ) 一共被分解为n 个IMF 分量; c 1 t ~
()
(), 得到去掉高频成分的新信
用x ( t ) 减去c 1 t c n t 代表频率由高到低排列的各阶IMF 分量。
(), 则有
号r 1 t 3.2 IMF 分量的选取与特征参数的选择
()
()
-
r 1 t = x ( t ) c 1 t ( 4 ) 通孔信号的经验模态分解过程及其结果如图 6
()
(), 如此反复,
对r 1 t 重复上述过程, 得到 c 2 t 所示, 通过 EMD 分解试样的原始信号, 最终得到 9
当c n t 或r n t 小于预设值或当r n t 成为单调 阶IMF 分量和一个残余分量。为了获取信号的更
()
()
()
4
4
2024 年 第 46 卷 第 4 期

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