針對GH3536合金選擇性激光熔化（Selective laser melting,SLM）工藝中,孔隙和裂紋等微小缺陷與完好區(qū)域的聲阻抗差異小,超聲檢測缺陷回波不明顯問題,提出基于變分模態(tài)分解結(jié)合小波分析的信號處理方法。首先對回波信號進行變分模態(tài)分解,分析不同分量與原始信號的相關(guān)性進行降噪重構(gòu),然后選擇db7小波函數(shù)對信號進行3層分解,以極大極小規(guī)則進行硬閾值平滑處理,提取信號突變點來判別缺陷回波。仿真和實際測試結(jié)果表明:該方法比單一的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解及小波重構(gòu)效果明顯,能夠檢出加工層厚為0.15 mm的人工缺陷,為高溫合金SLM成型工件超聲檢測回波信號微小缺陷識別提供了新方法。 

【文章來源】：數(shù)據(jù)采集與處理. 2020,35(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

Mallat算法流程圖

為驗證上述算法性能，假設(shè)某一脈沖信號加上高斯噪聲的時域和頻域如圖2所示。從圖2中可以看出，原始信號染噪后淹沒于噪聲中，從時域和頻域上很難分出信號和噪聲。首先以VMD模式分解出各本征函數(shù)，歸一化中心頻率如表1所示。在模態(tài)量設(shè)置為2時，第1個模態(tài)分量的歸一化中心頻率與原始信號的頻域歸一化中心頻率相等。當分解層數(shù)到4層時，第1、2個分量歸一化中心頻率相近僅差別0.046，且初始頻率已經(jīng)低于初始信號的歸一化中心頻率，因此可以認為在4模態(tài)量時，原始信號已經(jīng)出現(xiàn)了過分解現(xiàn)象，該信號的模態(tài)量K值應(yīng)該設(shè)置為3，其分解結(jié)果如圖3所示。圖3 K=3時仿真信號模態(tài)分解

圖2 仿真信號時域與頻域求出各模態(tài)下信號分量與原始信號的相關(guān)性如表2所示。可以看出BIMF1的信號成分與原始信號相關(guān)性較強。一般來說，超聲檢測設(shè)備產(chǎn)生的噪聲和超聲設(shè)備的回波信號是無關(guān)的�？紤]到SLM成型的GH3536合金信號中包含的高斯白噪聲信號與仿真信號的高斯白噪聲信號一致，在觀察時間上都服從正態(tài)分布，用Matlab仿真產(chǎn)生2 000個采樣點數(shù)等同于SLM成型的GH3536合金采樣點數(shù)，用以確定剔除噪聲分量的閾值標準。以高斯白噪聲信號和超聲回波信號的相關(guān)系數(shù)為參考，設(shè)置剔除閾值為0.1，即相關(guān)系數(shù)低于0.1的分量被認為是高斯白噪聲，應(yīng)該剔除該信號后重構(gòu)信號以實現(xiàn)降噪。

【參考文獻】：
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本文編號：3618724