基于相关分析法的声发射信号降噪技术

基于相关分析法的声发射信号降噪技术

摘 要：阐述了相关分析法在剔除声发射信号中环境噪声的基本原理。通过LF3铝合金的腐蚀实验，将未处理的声发射信号与环境中的噪声信号进行相关分析，并以它们相关系数的大小作为判断该信号是否为环境噪声信号的依据。结果表明该方法能准确地剔除信号中的环境噪声信号。
关键词：声发射；腐蚀；相关分析；降噪；环境噪声
0 引言
声发射(Acoustic Emission，简称AE)是指材料或结构受内力或外力作用产生变形或断裂，以弹性波的形式释放出应变能的一种物理现象。声发射技术是通过分析声发射信号进而提取声发射信号特征信息来推断声发射源特性的无损检测技术。当前限制这一技术进一步发展的一个关键问题是采集到的信号中含有大量的噪声信号，以致可能淹没真实的声发射信号。同时由于声发射信号在传播过程中受传播介质和传感器的影响，使得采集到的信号与真实的声发射信号有很大的差别。如何准确地从采集到的信号中剔除噪声信号，提取出真实的声发射信号是声发射技术发展的一个重要问题。
1 相关分析法的降噪原理
在声发射噪声信号中大部分是环境中的噪声信号，它们随环境的变化而变化且其特征信息十分丰富。在传统的声发射信号预处理中常采用参数分析法，尤其在不确定声发射信号特征参数的情况下，噪声信号的复杂性使得声发射的预处理变得十分困难。由于波形分析法比参数分析法具有更多的信息，本文利用波形的相关分析法对信号进行预处理。
基于这样一种设想，用一传感器检测金属腐蚀声发射信号，同时另一传感器置于同样的环境中用来检测环境噪声而不检测金属腐蚀时的声发射信号。由于金属腐蚀声发射信号通常较弱，在工程中可以采取一定的措施使上述设想得以实现。而后将采集到的金属腐蚀声发射信号与采集到的环境噪声信号进行实时相关分析。通过相关分析，根据它们的相关系数作为判断信号是否为环境噪声信号的依据。在实际中常用相关函数作为两个信号相关性的检测，相关函数的定义如下：
信号x(n)和y(n)的互相关函数Rxy(m)的定义为：
（1）
的值随信号x(n)和y(n)相关性的增强而增大，当信号x(n)和y(n)为同一信号时， 的值达到最大值。实际工作中，信号x(n)、y(n)总是有限长，并且是数字信号，对于这样的信号，互相关公式为：
（2）
自相关公式即是将公式（1）和（2）中的y(n)替换为x(n)。在实际运用时，为了让两个信号的相关性更为直观，更有可比性，又引入了相关系数的概念。其定义为：
（3）
由许瓦兹(Schwartz)不等式有 ，由公式 (3)可知，当x(n)=y(n)时， =1，两信号完全相关(相等)，这时 取得最大值；当x(n)和y(n)完全无关时， =0， =0；当x(n)和y(n)有某种程度相似时， ，| |在0和1之间取值。因此 和 可用来描述x(n)和y(n)间的相似程度。
2 实验内容
2.1 实验材料及仪器
本实验选用硝酸溶液作为腐蚀介质，选用LF3铝合金作为受腐蚀材料。本实验所用声发射仪是德国VALLEN公司生产的16通道AMSY-5型声发射系统。该系统能够同时采集AE信号特征参数和波形(Transient Recording-TR)数据，可检测到的频率范围从5kHz到3MHz。所用传感器为VS150-RIC型传感器，其频率范围为80～550kHz， 中心频率为150kHz。实验时将AMSY-5型声发射仪的各通道的门槛值设为28.8dB。
2.2 实验方案
图1为整个实验系统示意图。硝酸溶液置于玻璃镜筒内，与试样表面接触发生腐蚀。镜筒尺寸(mm)为φ40×100。镜筒与试样之间用凡士林密封，镜筒内加入硝酸溶液后，上面用玻璃片加凡士林密封，防止硝酸挥发。传感器耦合剂为凡士林，用弹性带固定并对传感器施加一定压力，保证耦合良好。
试样表面在被镜筒限定的区域内发生腐蚀，产生应力波被传感器接收并通过电缆传送至声发射仪进行信号的滤波、特征提取、波形记录等处理，并将处理后的数据通过数据线送入PC机存储，再进行进一步的处理、分析和结果显示。
安放传感器之前将试样表面安放传感器的部位打磨光滑，镜筒外部的试样表面均匀涂上一薄层凡士林，以防止试样裸露部分在空气中发生腐蚀，并降低弹性带与试样的摩擦噪声。为了避免各试样的腐蚀声发射信号被其他传感器所接受和降低机械噪声的影响，将四个腐蚀试样置于铺有毛毡的木质工作台上并保持约15cm距离。实验时在玻璃镜筒1、2、3内分别均加入1.4%的硝酸溶液，试样4上的传感器用来采集外界环境中的噪声信号。
3 实验数据处理及结果
表1为这段时间各通道采集到的信号数。
由表1可以看出通道一、二、三采集到信号数大致一样，而用来采集环境噪声的通道四所记录的信号数明显小于其他三个传感器的信号数。因而可以认为通道四只采集到了环境中的噪声信号且各试样的声发射信号均只被该试样上的传感器所接受。由于四个传感器处于同一环境，因而它们对环境中的噪声同等敏感，试样四上的传感器采集到的环境中噪声信号同样被其他三个传感器采集。同一噪声源的噪声被四个传感器采集时，它们的波形应大致一致。图2中a、b、c、d分别为传感器一、二、三、四几乎在同一时间采集到的噪声信号，其开始采集的时间差最长为0.0522 ，最短为0.0009 。从它们的波形图可以看出，它们的波形十分相似。因而可以利用通道1、2、3采集到的信号与通道4采集到的噪声信号进行互相关分析，根据它们的相关系数作为判别通道1、2、3采集到的信号是否是环境中的噪声信号的依据。图3中e、f、g、h是从采集到的信号中随机挑选出的四个信号，用于与图2中的波形进行比较。
表1 各通道采集的信号数
通道一 通道二 通道三 通道四 总计
信号数 155 120 165 24 464

a b c d
图2 同一噪声源的波形

e f g h
图3 不同声源的波形
从图2可以看出尽管四个波形十分的相近，但是各个波形采集的时间不一样。这是因为噪声在传播途径中由于噪声源到达四个传感器的路径不同而引起能量的衰减不同，也就是波形的同一点到达传感器的幅值不一样，而该声发射仪各通道的门槛值均为28.8dB， 从而引起了波形在时间上的平移。因此在进行信号的互相关分析时只选取其最相似的波形段进行分析。
表2为图2和图3中的7个波形中截取的部分波形与中与图2中的图d截取的部分波形相关系数的最大值。其截取波形数据最长为1448个数据，最短为1248个数据。波形原长为2048个数据。
图4为图a、b、c、e、f、g、h的波形与图d中的波形的相关系数随其截取波形数据的长度变化而变化的情况。由图4可以看出来自于同一噪声源的信号进行自相关分析时，在选取合适的数据长度时它们的互相关系数保持在0.7左右，而来自不同噪声源的信号的互相关系数维持在0.25左右，二者有明显的分界线。因此利用这种办法可以较客观地在采集到的信号中剔除来自外界环境的噪声信号。利用同样的办法，将传感器四采集的剩余的23个环境噪声信号与其它三个通道采集的信号进行相关分析。同一噪声源的信号被四个通道几乎同时采集，为减少计算量我们只对与通道四采集的24个信号的采集时间相差不超过0.5 的信号进行相关分析。通过计算，通道一、二、三采集的信号中均有24个信号与通道四采集到的环境噪声信号的相关系数在0.6以上。其结果见表3。
表2 图d与其它图的波形相关系数
相关系数
图a 图b 图c 图e 图f 图g 图h
图d 0.7682 0.6428 0.6885 0.2432 0.2002 0.3028 0.3154
表3 实验结果
信号数（个） 0.6-0.7 0.7-0.8 0.8-0.9 0.9-0.95
通道一 4 10 8 2
通道二 4 9 10 1
通道三 3 12 8 1
4结论
在金属腐蚀过程中由于声发射信号较弱，通过合适的数据截短，将截短后的信号与采集到的环境中的噪声信号进行相关分析，以它们的相关系数为依据能快速、准确地剔除信号中夹杂的环境噪声信号。尤其是在外界环境噪声信号较强且复杂的情况下，该方法与参数分析法相比更具优越性，避免了对声发射信号和噪声信号特征参数的大量提取和统计。