多模式兰姆波走时提取的希尔伯特黄变换方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第28卷第3期振动、测试与诊断Vo1．28No．32008年9月JournalofVibration。Measurement&DiagnosisSep．2008多模式兰姆波走时提取的希尔伯特黄变换方法张海燕樊仕轩吕东辉(上海大学通信学院上海，200072)摘要根据希尔伯特黄变换时间分辨率精度较高的优点以及兰姆波信号多模式的特点，将希尔伯特黄变换方法用于兰姆波层析成像中复杂波形到达时间的提取。首先，通过经验模态分解将原始信号分解成固有模态函数，然后对固有模态函数

2、进行希尔伯特变换，以所得波形包络的峰值对应的时间作为多个兰姆波模式的走时。通过与原始信号峰值包络、希尔伯特变换包络和小波变换包络的比较结果表明，希尔伯特黄变换的包络更为平滑，可以准确地提取多模式信息。关键词希尔伯特黄变换兰姆波走时提取层析成像中图分类号TGl15．280426．2希尔伯特黄变换(HilbertHuangTransform，引言简称HHT)由美国国家宇航局Huang等于1998年提出L6]。从本质上看，它也是一种时频域的信号分析方传统超声层析成像有两个重要的参量是幅度法。该方法的最大特点是它对

3、信号进行的分解不是(衰减)和信号到达时间(走时)。如果不存在衍射或基于某一特定函数，这与其他时频分析方法截然不频散，检测任一物理量即足够判定工件相关结构信同，并且每个固有模态函数都可以被看作是信号中息。在水槽试验测量系统中，工件在液体耦合作用的一个固有的振动模态，能表达信号的局部特征。下，信号幅度衰减真实反映内部信息，利用衰减性质HHT在海洋波动数据分析、地震信号分析和结构健可有效描述大型工件的缺陷。但是对于幅度测量条康监测等领域已经受到广泛关注L7_10]，在兰姆波无件严格，需要精密且昂贵的试验仪器，测量

4、时需要将损检测中也有应用。例如，李刚等口叩将HHT中经验工件和换能器浸放在水槽中，不仅工件尺寸受限，而模态分解(EmpiricalModeDecomposition，简称且需要特殊换能器。信号到达时间不受耦合条件的EMD)对超声兰姆波实测信号作去噪处理，并与小限制，当发射、接收换能器位置固定时就可获取走时波去噪结果进行了对比，结果表明运用经验模态分信息，进而利用走时数据进行速度图像重建[1]。解方法去噪具有更强的自适应能力，且需知的原信薄板超声兰姆波层析成象研究中，走时是重要号先验信息更少，但HHT在兰姆波

5、信息提取上的应的信号特征。Hinders等[2多采用信号包络的方法用还很少见。提取最快兰姆波模式的走时，这是一种直接且计算本文提出利用HHT时频分析方法提取多模式代价较低的方法，甚至比其他更复杂且计算代价也兰姆波信号的走时，并与信号包络、小波包络等方法更高的时频方法的效果还好。然而，即使这个简单的进行比较，以验证该方法的有效性。走时门限提取算法是有效的，某些限制仍然存在。例如，当感兴趣的模式与缺陷相互作用后，该模式的峰1HHT时频分析理论值低于门限值，则包络信号提取算法将会提取下一个模式，而且这种方法不可能

6、提取多个模式的走时希尔伯特黄变换时频分析方法n有两个步骤：信息[4]。MalyarenkoE5]尝试了各种时频分析方法来第1步是将时间序列信号通过经验模态分解改善走时提取算法，然而，Wigner—Ville分布、短时(EMD)方法，分解成数个固有模态函数(Intrinsic傅里叶变换等并不能有效提高走时信息提取的精ModeFunction，简称IMF)；第2步是对分解后的固度。有模态函数进行希尔伯特变换(HibertTransform，国家自然科学基金资助项目(编号：10504020)。收稿日期：2007—

7、10—18；修改稿收到日期：2007—11—26。维普资讯http://www.cqvip.com第3期张海燕等：多模式兰姆波走时提取的希尔伯特黄变换方法217简称HT)构造解析信号，得出原信号的瞬时频率和分析。试验中斜探头的中心频率为0．5MHz，有机玻振幅，进而得到希尔伯特谱。璃楔形块的角度为37。，这是因为，按照常规的兰姆波激励方式，超声纵波换能器需在某一固定发射频1．1EMD分解算法率条件下以一定角度斜入射才能在板中激发所需要EMD方法本质是通过特征时间尺度获得本征的兰姆波模式[12]。通过超声耦合

8、剂与被测样品耦模态函数，然后用有限个固有振动模态来分解时间合，测试样品为铝板，厚度为2．5mm，两换能器问的序列数据。这样原始信号z(f)分解为个IMF信号距离为64mlTl。C(f)和一个残差信号(f)，即z(￡)一∑Ci()+(￡)(1)1．2希尔伯特变换对式(1)分离的IMF进行希尔伯特变换，是信号处理领域常用的变换方法。对式(1)中除了残余量r(f)的每个本征模函数C(￡)进行希尔伯特变换，可得()。由C