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题名基于EEMD和低秩稀疏分解的超声缺陷回波检测方法
被引量：3
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作者
周航锐
孙坚
徐红伟
缪存坚
宋鑫
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机构
中国计量大学机电工程学院
浙江省特种设备检验研究院
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期77-84,共8页
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基金
浙江省质量技术监督系统科研计划(20160122)。
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文摘
针对应用超声对金属材料微小缺陷检测时缺陷回波容易被噪声干扰的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和低秩稀疏分解相结合的检测方法,以避免传统基于经验模态分解(EMD)的去噪方法难以消除结构噪声的问题。首先对缺陷检测信号进行EEMD得到一系列本征模态函数(IMF),采用基于概率密度函数的相似性测量方法选取相关模态,同时舍弃非相关模态以实现初步降噪;然后基于短时傅里叶变换(STFT)计算相关模态重构信号的幅度谱,执行低秩稀疏分解算法提取幅度谱中的稀疏成份实现进一步降噪;最后对稀疏成份进行逆STFT得到纯净的缺陷回波信号。分别对仿真和实测信号进行处理,结果表明该方法在缺陷回波检测方面是有效的。
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关键词
计量学
超声检测
金属缺陷
集合经验模态分解
低秩稀疏分解
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Keywords
metrology
ultrasonic NDT
metallic defect
EEMD
low-rank sparse decomposition
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分类号
TB95
[一般工业技术—计量学]
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题名基于自适应低秩稀疏分解的超声缺陷回波检测方法
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作者
周航锐
孙坚
徐红伟
缪存坚
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机构
中国计量大学机电工程学院
浙江省特种设备检验研究院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1495-1501,共7页
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基金
浙江省质量技术监督系统科研计划项目(20160122)。
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文摘
超声无损探伤在金属材料微小缺陷检测中有着广泛的应用,但采集的回波信号通常受到噪声干扰甚至完全被噪声掩盖,为了辨别被噪声干扰的缺陷反射信号,提出了一种基于自适应低秩矩阵分解的超声缺陷回波检测方法。首先对原信号进行短时傅里叶变换并提取幅度谱和相位谱,引入基于误差重建的背景矩阵秩估计方法,用于估计低秩稀疏分解所需的低秩度参数。然后通过低秩稀疏分解将幅度谱分解为低秩、稀疏和噪声三部分,舍弃噪声部分。最后使用时频掩蔽分离出缺陷信号幅度谱并运用逆短时傅里叶变换获得回波信号。用本文提出的方法分别对仿真和实测信号进行处理,结果表明该方法在缺陷回波检测方面是有效的。
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关键词
超声探伤
回波检测
低秩稀疏分解
信号降噪
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Keywords
ultrasonic NDT
echoes detection
low-rank sparse decomposition
signal de-noising
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分类号
TB553
[理学—物理]
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