基于小波分析的声发射信号降噪处理方法

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1、研究与开发机机电工程技术电工程技术2010年第39卷第07期基于小波分析的声发射信号降噪处理方法刘丛兵（广州市特种承压设备检测研究院，广东广州510100）摘要：声发射检测过程中的噪声干扰问题，一直是困扰声发射技术工程应用的主要障碍之一，介绍了一种新兴的基于小波分析的声发射信号降噪处理方法，能有效降低噪声。关键词：声发射；小波；降低噪声中图分类号：TN911．7文献标识码：A文章编号：1009－9492(2010)07－0082－031引言计数、幅度分布、事件、上升时间、持续时间等获取声发声发射检测作为一种新兴的检测方法，较常规无损检射源的相关信息，因为提取这些

2、参数从硬件实现上来说较测方法有许多优点，它检测活动性缺陷,能实现对在役设备为容易，而且实时性好，但是一般只能实现有限几个参数的检测，可适应复杂的检测环境等，正因为其许多优点，的获取，用于表征声发射源的数据量很少，易受噪声干扰，所以很难对声发射源的性质进行有效的识别和判断［1］。已逐步应用到无损检测领域。但目前分析声发射信号的方法中最为常用的参数分析法，其极易受噪声干扰，最终对随着现代信号处理技术的发展，采用波形分析技术的声发射源的性质识别和判断有很大的影响。而现代的信号却可以比较容易地解决噪声干扰等问题。基于波形分析的处理技术则能有效克服参数分析法的这一缺点，小

3、波分析声发射信号处理技术是指根据所记录信号的时域波形（及作为新兴的一种时频分析方法，它的特点是能对信号进行与此相关联的频谱、相关函数等）来获取有关声发射源信变时窗分析，这个特点非常适合具有瞬态性和随机性的声息的一种方法。发射信号，能够有效降低声发射信号噪声干扰问题。声发射信号可以建立如下的数学模型：fiθ（t），（t）＝A（t）e2声发射信号特征及其常见处理方法其中，f（t）表示声发射信号；A（t）表示声发射信声发射信号具有瞬态性和易受噪声干扰等特征，属于号的波形幅值；θ（t）表示信号频率和相位的变化。非平稳随机信号。声发射信号波形如图1所示。波形分析是指通过分

4、析声发射信号的时域波形或频谱目前，分析声发射信号的技术最为常用的是声发射参特征来获取信息的一种信号处理方法。理论上讲，波形分数分析法，通过分析声发射信号的统计特征参数，如振铃析应当能给出任何所需的信息，因而波形也是表达声发射源特征的最精确的方法，并可获得信号的定量信息。信号分析和处理方法的研究是声发射技术的主要发展方向。小波分析方法是一种窗口大小（即窗口面积）固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局域化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，被誉为数学显微镜［2］。正是这种特性，使

5、小波变换具有对信号的自适应性，使得小波分析非常适合声发射这类非平稳信号的分析，尤其应用于声发射信号的降图1声发射信号波形噪。收稿日期：2010－05－0782机机电工程技术电工程技术2010年第39卷第07期研究与开发3小波变换对声发射信号降噪处理在对分解的信号处理之后，再对信号进行重构。重构运算采用以下重构公式［3］：声发射检测过程中的噪声问题，一直是困扰声发射技术工程应用的主要障碍之一。各种噪声的存在严重影响着对真正有意义的声发射源的判断，因此，对研究的声发射信号在进行特征提取之前应进行降噪处理，小波分析是减如图2所示为一个3层的小波分解结构图。少噪声影响的

6、有效手段。工程实际中，有用的信号通常表现为低频信号，而噪声信号通常表现为高频信号。小波变换能把信号映射到一个由小波伸缩、平移而成的一组基函数上，实现信号在不同频带不同时刻的合理分离，为动态信号的非平稳性描述、微弱信号的提取提供了高效有力的工具。使用小波变换对信号进行降噪分以下三个步骤：首先根据研究需要选择合适的小波基，确定小波的分解层数N，对信号进行N层分解，而含噪声的部分主要包含在高频系数中；其次对分解后的从第1到第N层的每一层高频图23层小波分解结构系数选择合适的阈值进行阈值量化处理，消去高频噪声；最后进行小波重构，根据小波分解的第N层的低频系数和图2中，X

7、表示信号；cA表示低频系数；cD表示高经过阈值处理后的第1层到第N层的高频系数，进行信号频系数。的小波重构，从而达到降噪的目的。图3所示是用这一算法对一声发射信号处理的降噪效小波变换的含义是，把一称为基本小波的函数ψ（t）果。首先采用db4小波基进行5层小波分解，再对加噪信做位移τ后，在不同尺度α下与待分析信号x（t）做内号进行降噪处理后用小波系数重建信号。从图3（c）可见积：看到，信号本身的突处并没有被平滑，而噪声得到了很大的抑制，效果较好。式中：WTx（a，τ）为小波变换系数；α为尺度因子；τ觹为基本小波函数ψ（t）的共轭函数。为平移因子；ψ设尺度函数φ（t

8、）和小波函数ψ（t）组成