針對電磁超聲特征信號的非線性、非平穩(wěn)特性,存在傳統(tǒng)降噪丟失成分、特征難以提取的問題,該文提出一種用于電磁超聲信號的自適應(yīng)濾波和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）方法相融合的數(shù)據(jù)處理算法。首先,對超聲信號進行穩(wěn)定性評估,在此基礎(chǔ)上采用自適應(yīng)濾波對電磁超聲信號進行降噪處理,融入EMD的自適應(yīng)濾波對特有頻率噪聲更敏感,利用EMD分解出不同時間尺度下波動時頻信息及所包含的噪聲頻率成分,實現(xiàn)表征提取;然后,對EMD降噪后的超聲信號進行重構(gòu),可消除頻率混疊現(xiàn)象,并基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）實現(xiàn)了對電磁超聲信號的實時降噪和特征提取,為進一步缺陷識別、缺陷評估便攜化奠定了基礎(chǔ)。最后,分別對帶有微裂紋、塑性損傷的鋁板進行實驗研究,驗證了該方法的有效性。該方法具有信噪比高、可實時提取時頻信息和有效信息丟失少等特點,能對鋁板中缺陷進行有效識別。 

【文章來源】：電工技術(shù)學(xué)報. 2020,35(13)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

自適應(yīng)處理算法模型Fig.1Adaptiveprocessingalgorithmmodelschematic

2874電工技術(shù)學(xué)報2020年7月編寫，將該算法綜合成可用于FPGA的功能模塊，利用片上硬件邏輯資源實現(xiàn)算法功能，采用QuartusII編寫頂層程序，對于算法模塊進行端口聲明并進行模塊與數(shù)據(jù)端口連接操作，最終將程序編譯、布局布線、配置到FPGA中，圖3所示為FPGA程序編譯后的RTL級功能電路圖。圖3RTL級功能電路Fig.3RTLlevelfunctioncircuitdiagram3實驗研究與結(jié)果分析3.1電磁超聲對裂紋缺陷檢測為了驗證本算法的性能，對帶有裂紋的薄鋁板進行缺陷檢測，實驗鋁板尺寸為600mm×60mm×1mm，裂紋在鋁板正中位置，裂紋尺寸為30mm×0.5mm×1mm。基于FPGA蘭姆波的無損檢測系統(tǒng)如圖4所示，采用一發(fā)一收電磁超聲換能器（ElectromagneticAcousticTransducer,EMAT）在鋁板中激發(fā)和接收蘭姆波。激發(fā)探頭距離左端面邊界50mm，接收探頭距離左端面邊界150mm，裂紋距離左端面邊界300mm，激發(fā)探頭和接收探頭采用雙層三分裂五匝線圈結(jié)構(gòu)與方形磁鐵結(jié)構(gòu)相結(jié)合，均為1MHz的寬帶頻率探圖4基于FPGA的蘭姆波檢測系統(tǒng)實物圖Fig.4PhysicalmapofLambwavedetectionsystembasedonFPGA頭。通過低噪放大電路和10MHz的模數(shù)轉(zhuǎn)換電路采集原始數(shù)據(jù)，輸送給帶有SOC的硬件設(shè)備進行數(shù)據(jù)處理，運行本文所提出的自適應(yīng)算法，進行自適應(yīng)降噪、時頻特征提娶波包到達時刻提取等。為驗證自適應(yīng)算法的降噪效果，采集處理后數(shù)據(jù)和傳入數(shù)據(jù)處理模塊前的信號進行對比，如圖5所示。圖5a為輸入超聲信號，只是把接收換能器采集到的初始信號經(jīng)過前置放大器后將微弱信號放大，特征信號波包被噪聲湮沒，難以辨別；圖5b為自適應(yīng)算法狀態(tài)1采集到的實驗波形，μ相對較大，估?

現(xiàn)算法功能，采用QuartusII編寫頂層程序，對于算法模塊進行端口聲明并進行模塊與數(shù)據(jù)端口連接操作，最終將程序編譯、布局布線、配置到FPGA中，圖3所示為FPGA程序編譯后的RTL級功能電路圖。圖3RTL級功能電路Fig.3RTLlevelfunctioncircuitdiagram3實驗研究與結(jié)果分析3.1電磁超聲對裂紋缺陷檢測為了驗證本算法的性能，對帶有裂紋的薄鋁板進行缺陷檢測，實驗鋁板尺寸為600mm×60mm×1mm，裂紋在鋁板正中位置，裂紋尺寸為30mm×0.5mm×1mm�；贔PGA蘭姆波的無損檢測系統(tǒng)如圖4所示，采用一發(fā)一收電磁超聲換能器（ElectromagneticAcousticTransducer,EMAT）在鋁板中激發(fā)和接收蘭姆波。激發(fā)探頭距離左端面邊界50mm，接收探頭距離左端面邊界150mm，裂紋距離左端面邊界300mm，激發(fā)探頭和接收探頭采用雙層三分裂五匝線圈結(jié)構(gòu)與方形磁鐵結(jié)構(gòu)相結(jié)合，均為1MHz的寬帶頻率探圖4基于FPGA的蘭姆波檢測系統(tǒng)實物圖Fig.4PhysicalmapofLambwavedetectionsystembasedonFPGA頭。通過低噪放大電路和10MHz的模數(shù)轉(zhuǎn)換電路采集原始數(shù)據(jù)，輸送給帶有SOC的硬件設(shè)備進行數(shù)據(jù)處理，運行本文所提出的自適應(yīng)算法，進行自適應(yīng)降噪、時頻特征提娶波包到達時刻提取等。為驗證自適應(yīng)算法的降噪效果，采集處理后數(shù)據(jù)和傳入數(shù)據(jù)處理模塊前的信號進行對比，如圖5所示。圖5a為輸入超聲信號，只是把接收換能器采集到的初始信號經(jīng)過前置放大器后將微弱信號放大，特征信號波包被噪聲湮沒，難以辨別；圖5b為自適應(yīng)算法狀態(tài)1采集到的實驗波形，μ相對較大，估計誤差為0.05；圖5c為濾除雜波后獲得的信號，且估計誤差為0.025時采集到的波形，降噪后的特?

【參考文獻】：
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