[发明专利]一种基于导波的管道缺陷信号识别方法有效
申请号: | 201210585722.9 | 申请日: | 2012-12-31 |
公开(公告)号: | CN103033567A | 公开(公告)日: | 2013-04-10 |
发明(设计)人: | 姜银方;陈岚崴;戴亚春;姜文帆;严有琪;高书苑 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G01N29/44 | 分类号: | G01N29/44 |
代理公司: | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人: | 汪旭东 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开一种基于导波的管道缺陷信号识别方法,属于无损检测领域。本发明首先利用滤波器对导波信号内的电磁干扰进行消除,再经过离散小波包按3~7尺度分解,构成多尺度小波包子空间,选择双低频子空间进行自适应滤波,计算双低频子空间信号能量谱构成归一化特征向量,比较待检测信号特征向量特征值是否在标准缺陷信号特征向量特征值容差范围内,来判定缺陷信号。根据半监督模糊聚类理论,比较缺陷信号样本特征向量与标准缺陷样本特征向量的欧式距离,按欧式距离最小准则判定信号缺陷类型。该方法具有算法简单可靠,计算耗费时间短,对操作人员要求低特点。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 导波 管道 缺陷 信号 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于导波的管道缺陷信号识别方法,其特征在于,包括以下步骤和方法: A)采集超声导波信号进行前置放大和滤波预处理,滤波器消除来自电源和空间的电磁干扰; B)对预处理后的导波信号按采样频率Fs进行离散化,根据采样定理,最大频率Fmax为采样频率Fs的一半;则采样后的信号频率F分布在(0~Fs/2)内,低频区频率分量包含(0~Fs/2 ),高频区频率分量包含(Fs/2~Fs/2),n为信号频率尺度;C)再次对信号消除噪声,通过离散小波包分解,对低频区和高频区信号同时进行向下二抽样,子空间低频区的低频信号和高频区的低频信号为分解信号;根据测不准定理,信号离散小波包分解层数越多频率分辨率越高,但时间分辨率越低,选3‑7层进行离散小波包分解,小波包母函数为db4小波;D)选取离散小波包分解的双低频空间{D1(N,M):|(N,M=2^(N‑1)‑1)∪(N,1),N=3,4,5,6,7}的双低频空间信号进行自适应滤波处理,消除小波包边界问题,自适应滤波器权值由最小均方差算法确定,子空间以结点(N,M)标记,N表示为层数,M表示为子空间频段区号; E)对双低频空间分解信号进行单支重构;F)计算3~7层数分解信号双低频率空间D1(N,M)能量,构成5维能量谱特征向量并进行归一化处理;不同层数的分解信号的能量谱特征向量数值不同,为有利于比较数值大小,对分解信号能量谱特征向量数值进行归一化处理,使能量谱特征向量数值限制在0~1之间;G)建立标准样本,计算标准样本中缺陷信号能量谱特征向量的特征值Cj和容差范围ΔCj(j=1~5),判断采集信号特征值是否在容差范围以内,如果超过能量容差,则判定为缺陷信号; H)当采集到的导波信号在步骤G)计算得到的容差Cj在容差范围ΔCj(j=1~5)以内则为无缺陷信号;当导波信号在步骤1‑7计算得到的容差Cj超出容差范围ΔCj(j=1~5)时,根据半监督模糊聚类理论,计算分解信号的双低频空间能量谱特征向量与标准缺陷信号能量谱特征向量的欧式距离D,根据欧式距离最小准则判定采集信号与标准缺陷信号为同一类型。
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