本文關鍵詞：基于分數(shù)階微分的Lamb波信號消噪

  更多相關文章： 蘭姆波 分數(shù)階微分 賽利斯模型 消噪

【摘要】：蘭姆波是超聲無損檢測的一種常見導波形式,已經(jīng)成為無損評估的重要工具,而且非常適合于板狀結(jié)構的大面積無損檢測。與傳統(tǒng)的超聲無損檢測技術相比具有傳播距離遠、一次可掃查一條線、檢測范圍大、快捷、高效等優(yōu)點,并且檢測端的收發(fā)探頭放置于板件的同一側(cè),在各種復雜的環(huán)境中都可以方便的使用。在實際檢測中,由于信號會受到不同程度的噪聲干擾,使得接收到的信號成分變得非常復雜,給后期的處理帶來誤差,容易造成漏檢甚至勿檢,直接影響無損檢測的可靠性,所以需要利用有效的方法來降低或去除信號中的噪聲。本文就蘭姆波消噪方面主要做了如下工作：1、基于分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪：針對超聲蘭姆波檢測信號中易混入噪聲的問題,提出了一種基于分數(shù)階微分的去噪方法。利用分數(shù)階微分對含噪信號的幅值譜進行各階分數(shù)階微分,通過建立的頻域特征參數(shù)估計器識別頻域特征參數(shù),重建原始信號的幅值譜,最終結(jié)合相位譜信息重構超聲蘭姆波時域波形。仿真結(jié)果表明,本方法可以提高信噪比的同時有效降低均方誤差和平滑度。可以有效的去除蘭姆波檢測信號中混入的白噪聲。2、基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪：為降低噪聲對蘭姆波檢測信號的影響,增加特征提取的精度,本文提出了一種基于分數(shù)階微分和賽利斯分布的去噪方法。首先利用分數(shù)階微分對含噪超聲蘭姆波信號的幅值譜進行各階微分,通過建立的參數(shù)估計器識別頻域特征參數(shù)。然后根據(jù)賽利斯分布重建原始信號的幅值譜,最終結(jié)合相位信息重構去噪后的超聲蘭姆波信號。實驗結(jié)果顯示,該方法可以有效提高信噪比的同時降低均方誤差和平滑度。因此,本文提出的方法可以有效的去除蘭姆波檢測信號中混入的白噪聲。3、基于賽利斯模型的蘭姆波信號的提取與重構：本文提出了一種基于賽利斯分布的提取與重構噪聲信號中的蘭姆波信號。首先利用分數(shù)階微分對含噪蘭姆波信號的幅值譜進行各階微分,根據(jù)峰值、中心頻率和微分階次的關系得到四次多項式。然后依據(jù)此多項式可以得到幅值譜的各項參數(shù)。最終,提取、重構出消噪后的蘭姆波信號。模擬結(jié)果表明,在白噪聲,瞬態(tài)噪聲以及正弦噪聲的情況下,該方法可以有效恢復蘭姆波信號。實驗結(jié)果證實了該方法的有效性。因此,本方法能有效恢復蘭姆波信號。
【關鍵詞】：蘭姆波 分數(shù)階微分 賽利斯模型 消噪
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 Lamb波國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 Lamb波消噪方法10-11
• 1.4 論文主要工作及內(nèi)容安排11-14
• 1.4.1 論文主要工作11-12
• 1.4.2 各章節(jié)內(nèi)容安排12-14
• 第二章 Lamb波及其去噪方法14-26
• 2.1 Lamb波簡介14-18
• 2.1.1 Lamb波概述14-15
• 2.1.2 Lamb波的相速度與群速度15-16
• 2.1.3 Lamb波的固有屬性16
• 2.1.4 單模式Lamb波時域傳播特性16-18
• 2.2 小波去噪方法18-20
• 2.2.1 小波變換18-19
• 2.2.2 小波去噪方法19-20
• 2.3 經(jīng)驗模態(tài)分解去噪方法20-23
• 2.3.1 經(jīng)驗模態(tài)分解21
• 2.3.2 經(jīng)驗模態(tài)分解去噪21-23
• 2.4 性能評價參數(shù)23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第三章 分數(shù)階微積分26-36
• 3.1 分數(shù)階微積分概述26-28
• 3.2 分數(shù)階微積分的幾種常用定義及其性質(zhì)28-29
• 3.2.1 Grunwald-Letnikov定義28
• 3.2.2 Riemann-Liouville定義28-29
• 3.2.3 Caputo定義29
• 3.2.4 分數(shù)階微分的性質(zhì)29
• 3.3 分數(shù)階微積分的計算29-32
• 3.3.1 周期函數(shù)的Fourier級數(shù)法29-30
• 3.3.2 Grumwald-Letnikov定義的直接計算法30-31
• 3.3.3 分數(shù)階微積分的Fourier變換法31
• 3.3.4 頻域濾波算法31-32
• 3.3.5 數(shù)字濾波算法32
• 3.4 三種分數(shù)階導數(shù)的關系32-35
• 3.4.1 Grunwald-Letnikov與Riemam-Liouville的比較32-34
• 3.4.2 Grunwald-Letnikov和Caputo的比較34
• 3.4.3 Riemann-Liouville和Caputo的比較34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪36-46
• 4.1 基于分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法36-38
• 4.1.1 Grunwald-Letnikov定義36-37
• 4.1.2 頻域特征參數(shù)估計器的建模37-38
• 4.1.3 蘭姆波頻域去噪38
• 4.2 仿真測試結(jié)果與分析38-41
• 4.3 實驗測試結(jié)果與分析41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-46
• 第五章 基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪46-56
• 5.1 基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪方法46-48
• 5.1.1 賽利斯模型46-47
• 5.1.2 幅值譜特征參數(shù)提取47-48
• 5.1.3 蘭姆波信號去噪48
• 5.2 仿真測試結(jié)果與分析48-53
• 5.2.1 蘭姆波信號去噪49-51
• 5.2.2 去噪性能參數(shù)比較51-52
• 5.2.3 其他類型噪聲52-53
• 5.3 實驗測試結(jié)果與仿真53-54
• 5.4 本章小結(jié)54-56
• 第六章 基于分數(shù)階微分的蘭姆波信號提取與重構56-68
• 6.1 基于分數(shù)階微分的蘭姆波信號提取與重構方法56-59
• 6.1.1 幅值譜特征參數(shù)提取56-58
• 6.1.2 蘭姆波信號重構58-59
• 6.2 仿真測試結(jié)果與分析59-65
• 6.2.1 白噪聲59-61
• 6.2.2 暫態(tài)信號61-63
• 6.2.3 正弦信號63-65
• 6.3 實驗測試結(jié)果與分析65-66
• 6.4 本章小結(jié)66-68
• 第七章 總結(jié)與展望68-70
• 7.1 全文總結(jié)68-69
• 7.2 展望69-70
• 參考文獻70-76
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文76-77
• 致謝77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 黃聲享,劉經(jīng)南,柳響林;小波分析在高層建筑動態(tài)監(jiān)測中的應用[J];測繪學報;2003年02期

2 劉鎮(zhèn)清,他得安;用二維傅里葉變換識別蘭姆波模式的研究[J];聲學技術;2000年04期

3 張海燕;姚杰聰;馬世偉;;應用Poisson板理論求解S0蘭姆波在通孔缺陷的散射[J];聲學技術;2014年05期

4 辛寶貴;陳通;劉艷芹;;一類分數(shù)階混沌金融系統(tǒng)的復雜性演化研究[J];物理學報;2011年04期

5 劉鎮(zhèn)清;超聲無損檢測中的導波技術[J];無損檢測;1999年08期

6 高廣健;鄧明晰;;用于儲罐底板缺陷檢測的超聲蘭姆波模式研究[J];應用聲學;2012年01期

7 張毅;;非保守動力學系統(tǒng)Noether對稱性的攝動與絕熱不變量[J];物理學報;2013年16期

8 胡建兵;趙靈冬;;分數(shù)階系統(tǒng)穩(wěn)定性理論與控制研究[J];物理學報;2013年24期

9 陳曉;汪陳龍;;基于賽利斯模型和分數(shù)階微分的蘭姆波信號消噪[J];物理學報;2014年18期

，

本文編號：1001769