[发明专利]采用圆周坐标系的峰值边幅聚合滤波方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号分析处理中的的一种滤波方法，特别涉及一种用于涡流、漏磁探伤中采用圆周坐标系的峰值边幅聚合滤波方法。

背景技术

在涡流和漏磁探伤设备中，激励信号是标准正弦波，传感器反馈信号因包含了缺陷信号而在正弦波的基础上略有变形。传感器信号与激励信号比对后形成两路信号，其中一路信号表征反馈信号的相对幅值变化，另一路信号表征反馈信号的相位变化。将这两路信号作为X、Y值直接画在直角坐标系中，形成“8”字图形，可以看到缺陷信号和表面噪声信号在二维平面上的动态振动的角度是不同的，这也是通常用以区别表面噪声信号和缺陷信号的方法。

但在探伤检测过程中，不管是表面噪声信号还是缺陷信号，在圆周坐标系上都是有相角宽度的，强度较大的表面噪声信号的峰值边幅可能会遮盖强度较小的缺陷信号，使其不能被辨识。原有的国内外涡流或漏磁设备都没有对信号峰值边幅进行过专门处理，致使一些深度的细微缺陷无法被检测出来。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是在圆周坐标系上，将表面噪声信号和缺陷信号的峰值边幅进行聚合，将“8”字型或“0”字型峰值聚合成为“1”字形峰值，使噪声信号和缺陷信号从相角θ上完全分离开来，不再互相遮盖，从而提高小缺陷信号的检测灵敏度。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种采用圆周坐标系的峰值边幅聚合滤波方法，包括如下步骤：

步骤1，将比对处理得到的二维信号进行坐标转换，原来直角坐标系的X、Y轴转化为圆周坐标的r、θ轴；

步骤2，对r值序列进行平滑处理，除去小幅干扰毛刺；

步骤3，在r值序列中寻找波峰、波谷及其分界点；

步骤4，完成对峰值的聚合；

步骤5，在圆周坐标系的相角θ上进行分辨。

有益效果

较大提高探伤设备检测灵敏度，并可应用于其它类似的缺陷信号检测处理。

附图说明

图1是相位域的峰值边幅聚合滤波的流程图；

图2是未使用相位域的峰值边幅聚合滤波的信号示意图；

图3是使用相位域的峰值边幅聚合滤波之后的信号示意图(用散点方式表示)；

图4是使用相位域的峰值边幅聚合滤波之后的信号示意图(用单线方式表示)。

具体实施方式

步骤1、传感器的输出信号和激励信号进行比对后得到两路直角坐标系信号X、Y，对X、Y进行坐标转换，将原来直角坐标系的X、Y转化为圆周坐标的r、θ，分别表征数据点的模和相角。

其转换公式为：

R＝sqr(X*X+Y*Y)；

θ＝arctan(Y/X)；

步骤2、利用离散傅立叶变换、小波变换或者FIR等数学方法对r值序列进行平滑处理，去掉小幅干扰毛刺，确保对r值序列峰值的正确寻找。

各种数学方法各有其特点，根据实际情况选用。应用原则为将干扰跳动去掉的同时不能对波峰的影响超过一定阈值。

步骤3、求出r值的微分序列D，寻找r值序列的各个极点。

微分序列求法：D(N)＝r(N+1)-r(N)；

原则上认为，当微分序列为0时表示r序列处于拐点。由于存在D(N)中O点连续的问题，还需要加入相应的模糊判断，完成各个边界的分割。

步骤4、完成对峰值的聚合。有了各个极点进行辅助，就得到了相应的边界分界线，在r值序列上抛弧面中找到代表值(一般取最大值，亦可取平均值或积分值)，将波峰信号聚合为单线。

步骤5、人工设置了θ的分选范围(仅让缺陷信号通过)后，由于峰值的边幅得到了聚合，缺陷信号不再受到噪声信号边幅的遮盖，表面噪声和缺陷信号在圆周坐标系的相角θ上被完全分离开来。

实施例

下面结合图2、图3、图4示意图详细说明本发明如何达到提高探伤设备检测灵敏度目的。

图2是原始信号的图样。虽然表面噪声和缺陷信号的振动相角不同，但是表面噪声的边幅较大，遮盖了缺陷信号。仅仅依靠相位分选无法避免噪声信号对缺陷信号的影响，致使无法分辨噪声信号和缺陷信号。

图3、图4是使用相位域的峰值边幅聚合滤波之后的信号示意图样，图3用散点方式表示波峰，图4用单线方式表示波峰。进行相位域的峰值边幅聚合后，波峰边幅均被聚合，在相位上对表面噪声和缺陷信号进行互不干涉的分选。