斜拉橋索無(wú)損檢測(cè)信號(hào)的濾波處理方法＊

王貴恩 孫永林

（廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣州 510800）

0 引 言

斜拉橋索對(duì)斜拉橋的工作狀態(tài)影響很大，其使用壽命是最值得關(guān)注的問(wèn)題之一．由于斜拉橋拉索長(zhǎng)期處于露天服役狀態(tài)，其聚乙烯（PE）護(hù)套的硬化和開(kāi)裂，將導(dǎo)致護(hù)套內(nèi)的鋼絲束發(fā)生腐蝕［1］；另外，橋梁的振動(dòng)和纜索內(nèi)應(yīng)力也會(huì)加速纜索的磨損和老化，進(jìn)而產(chǎn)生纜索局部斷絲等缺陷．?dāng)嘟z缺陷是影響斜拉橋安全和使用壽命的首要因素，很可能導(dǎo)致整體結(jié)構(gòu)遭到災(zāi)難性的破壞［2］．

鑒于在役纜索只能進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)的工作特點(diǎn)，常用的纜索無(wú)損檢測(cè)方法包括超聲波法、磁橋路法和漏磁場(chǎng)檢測(cè)法等．其中，漏磁場(chǎng)檢測(cè)（magnetic leakage field，MLF）法由于對(duì)鐵磁材料內(nèi)部缺陷具有較高的檢測(cè)靈敏度，且對(duì)測(cè)試對(duì)象表面清潔度不高，成本低廉等優(yōu)點(diǎn)，因而適合于斜拉橋纜索內(nèi)部斷絲等缺陷的無(wú)損檢測(cè)，但由于受到空間磁場(chǎng)、PE防護(hù)層和現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等因素的影響，缺陷產(chǎn)生的漏磁信號(hào)往往附有大量的噪聲信號(hào)，導(dǎo)致信號(hào)特征不顯著［3］．對(duì)此，本文應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波分析方法，對(duì)漏磁信號(hào)進(jìn)行信噪分離，以獲取顯著的缺陷信息．試驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)濾波處理后的漏磁信號(hào)特征明顯，可應(yīng)用于斜拉橋索斷絲缺陷的無(wú)損檢測(cè)．

1 纜索漏磁檢測(cè)系統(tǒng)

漏磁檢測(cè)的基本原理是采用永久磁鐵產(chǎn)生強(qiáng)磁場(chǎng)，將纜索局部磁化至飽和狀態(tài)，在理想情況下，當(dāng)纜索內(nèi)部不存在斷絲等缺陷時(shí)，磁場(chǎng)將呈均勻分布并與試件表面平行，幾乎沒(méi)有磁感應(yīng)線從纜索表面溢出．當(dāng)纜索內(nèi)部存在斷絲等缺陷時(shí)，會(huì)使磁導(dǎo)率發(fā)生變化，由于缺陷的磁導(dǎo)率很小，磁阻很大，穿過(guò)缺陷區(qū)域的磁場(chǎng)將產(chǎn)生畸變，導(dǎo)致磁力線分布不均勻．畸變磁場(chǎng)可分為3部分，大部分磁通會(huì)在纜索內(nèi)部繞過(guò)缺陷區(qū)域；少部分磁通會(huì)直接穿過(guò)缺陷區(qū)域；其他部分磁通則離開(kāi)纜索表面泄露至空氣，這部分磁通量就是待測(cè)漏磁通，可采用磁敏元件組成的磁電轉(zhuǎn)換電路測(cè)得，根據(jù)測(cè)得的漏磁信號(hào)就可判別纜索斷絲缺陷程度和缺陷位置等情況［4］．

按照上述原理，采用HMC1022型磁阻傳感器進(jìn)行磁電轉(zhuǎn)換［5］，并將其Die A向及Die B向的電信號(hào)通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行數(shù)值化，其檢測(cè)信息傳入單片機(jī)，由單片機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單判斷有效性后，通過(guò)無(wú)線通信模塊和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送到監(jiān)控計(jì)算機(jī)，由監(jiān)控計(jì)算機(jī)進(jìn)行信息處理和顯示，檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示．檢測(cè)系統(tǒng)中，帶動(dòng)檢測(cè)電路的纜索爬行機(jī)器人的前進(jìn)、后退和停止功能，由操作按鍵通過(guò)單片機(jī)和驅(qū)動(dòng)電路實(shí)現(xiàn)．

圖1 斜拉橋索無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)框圖

2 檢測(cè)信號(hào)的分析處理

無(wú)損檢測(cè)信號(hào)經(jīng)過(guò)單片機(jī)的簡(jiǎn)單處理后，漏磁檢測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到監(jiān)控計(jì)算機(jī)．實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，檢測(cè)數(shù)據(jù)存在脈沖干擾多、噪聲波動(dòng)較大等特點(diǎn)．本文采用小波分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾波處理和信噪分離，以獲取顯著的缺陷信息．其濾波處理過(guò)程見(jiàn)圖2，首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行了平滑和濾波處理，得到了平滑的信號(hào)后，對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行特征量化處理，以得到信號(hào)中的特征量差分超限數(shù)．之后，將整理后的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，傳入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模式識(shí)別，即可獲得顯著的缺陷情況．

圖2 檢測(cè)信號(hào)濾波處理流程

2．1 信號(hào)平滑

從檢測(cè)信號(hào)可以看出，原信號(hào)中干擾比較多，突刺現(xiàn)象（脈沖）比較明顯，尤其是在加強(qiáng)磁場(chǎng)的信號(hào)中，突刺現(xiàn)象愈發(fā)明顯．突刺是有別于缺陷信號(hào)的，其明顯特征是在短時(shí)間內(nèi)驟增驟減，會(huì)對(duì)信號(hào)特征識(shí)別產(chǎn)生不利影響．因此，要有效處理信號(hào)數(shù)據(jù)，就必須消除信號(hào)中的突刺，即對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑．通過(guò)指定突刺信號(hào)的上下限及其波形寬度，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)突刺信號(hào)的消除．另外，初次平滑后，信號(hào)仍然存在少量的微小突刺，該微小突刺雖然在正常信號(hào)范圍內(nèi)，但仍可能對(duì)后續(xù)處理產(chǎn)生影響，因此需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行微平滑．根據(jù)本系統(tǒng)的實(shí)際，應(yīng)用直線五點(diǎn)滑動(dòng)平均法［6］對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理．

直線滑動(dòng)平均法根據(jù)某采樣點(diǎn)鄰近點(diǎn)的波幅，對(duì)該點(diǎn)進(jìn)行波幅修正，以實(shí)現(xiàn)波形消噪．一般取5個(gè)采樣點(diǎn)，對(duì)鄰近點(diǎn)做加權(quán)平均，其基本計(jì)算公式為

式中：x為采樣數(shù)據(jù)；y為平滑處理后的數(shù)據(jù)；m為數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；N為鄰近采樣點(diǎn)數(shù)的半數(shù)；λn為加權(quán)平均因子，且必須滿足各因子總和為1．直線滑動(dòng)平均法就是利用最小二乘原理對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行線性平滑．5點(diǎn)滑動(dòng)平均（N＝2）按下式計(jì)算

式中：i＝3，4，…，m－2．

2．2 小波包差分超限濾波

經(jīng)過(guò)平滑后的信號(hào)沒(méi)有了突刺現(xiàn)象，但信號(hào)存在小幅波動(dòng)的情況，即信號(hào)中存在噪聲干擾，因此需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波．在眾多濾波工具中，小波變化可以對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解和重構(gòu)，并在不同頻率上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和濾波，因此其可以滿足剛性物體漏磁信號(hào)頻率成分復(fù)雜，需要從多個(gè)頻段對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波的要求［7］．本文通過(guò)設(shè)定相應(yīng)參數(shù)，直接調(diào)用已有濾波算法．

差分超限數(shù)可以用來(lái)識(shí)別與分析局部異常信號(hào)．通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)信號(hào)局部發(fā)生異常變化時(shí)，相鄰兩個(gè)采樣點(diǎn)之間信號(hào)幅值的差分絕對(duì)值一般遠(yuǎn)大于正常區(qū)間的差分值，如果預(yù)先設(shè)定好一個(gè)門限，就可以將局部變化區(qū)間分離出來(lái)，將分離出來(lái)的局部變化異常區(qū)中的差分絕對(duì)值超過(guò)門限值的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)累加起來(lái)，就得到特征量——差分超限數(shù)．并且規(guī)定當(dāng)差分超限值之間的距離小于某一個(gè)值時(shí)即屬于同一個(gè)異常區(qū)間．若差分超限數(shù)用D0表示，則

其中：T［x（m）］＝c［x（m ＋1）－x（m）］，m ∈（－∞，＋∞）， （4）c（u）為門限函數(shù)，即

t為設(shè)定的門限．W（n）為窗函數(shù)，

式中：Ni為窗寬，其大小能夠隨著信號(hào)局部變化異常區(qū)域的范圍變化而變化．獲取差分超限數(shù)的算法流程圖3所示．

圖3 差分超限數(shù)的算法流程圖

圖中，Li相當(dāng)于算法中的L，差分超限數(shù)D0相當(dāng)于算法中DiffNum，采樣點(diǎn)數(shù)m相當(dāng)于算法中M（i），Ni相當(dāng)于算法中窗寬 widthNoise（i），SP相當(dāng)于算法中窗寬限值widLimit．

2．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前應(yīng)用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，屬于前向型網(wǎng)絡(luò)模型，適合于漏磁信號(hào)的分析識(shí)別［8］．經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)纜索斷絲等缺陷主要與檢測(cè)信號(hào)的絕對(duì)峰值、峰峰值、波寬、檢測(cè)速度等因素有關(guān)，所以將以上各量作為BP網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)．

為了保證輸出結(jié)果與輸入?yún)?shù)的單調(diào)非線性關(guān)系，在BP網(wǎng)絡(luò)輸入之前，需將各個(gè)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，即將各輸入量在［0，1］之間進(jìn)行規(guī)格化，由于隱層函數(shù)在［0，0．1］和 ［0．9，1］之間變化緩慢，所以可將其輸入量歸一化在［0．1，0．9］之間，要使歸一化后的輸入值仍落在［0．1，0．9］范圍內(nèi)，則利用歸一化公式

式中：α為歸一化處理所定的區(qū)間下限；β為區(qū)間跨度；Tmin和Tmax分別表示歸一化處理后的最小值與最大值．

本算法中，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，構(gòu)建3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱層、輸出層，其中輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)4，分別為信號(hào)的絕對(duì)峰值、峰峰值、波寬及采樣速度．隱層取20個(gè)神經(jīng)元，初始權(quán)值取［－1，1］之間的隨機(jī)數(shù)．采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建、前向傳播、反向傳播誤差修改以及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等功能，并將要判別的數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)了較理想的模式識(shí)別．本例中取動(dòng)量系數(shù)為0．9，學(xué)習(xí)系數(shù)0．7，其誤差不超過(guò)0．000 1．

3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

以本系統(tǒng)的一組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例，原始信號(hào)，平滑信號(hào)，濾波信號(hào)及其特征量化信號(hào)的對(duì)比如圖4所示．

圖4 信號(hào)處理過(guò)程效果對(duì)比

從圖4可以看出，如果不考慮開(kāi)始和結(jié)尾處跳波信號(hào)的干擾，信號(hào)的平滑和濾波效果比較令人滿意，特征量化信號(hào)也能比較顯著地表現(xiàn)出信號(hào)的特點(diǎn)．至此，信號(hào)的預(yù)處理結(jié)束，將輸出結(jié)果整理后進(jìn)行保存，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入傳輸給已有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別后的結(jié)果輸出如圖5所示（圖中橫坐標(biāo)為采樣點(diǎn)數(shù)）．不考慮開(kāi)始和結(jié)尾處的干擾，可以看到，共存在3處斷絲缺陷，識(shí)別效果令人滿意．

圖5 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別后的結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)斜拉橋索漏磁檢測(cè)信號(hào)附有大量的噪聲信號(hào)而特征不顯著的特點(diǎn)，本文采用信號(hào)平滑、小波包差分超限濾波和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別等信號(hào)分析方法，對(duì)采集信息進(jìn)行濾波處理．仿真結(jié)果表明，本濾波算法對(duì)斜拉橋索漏磁檢測(cè)信號(hào)具有良好的實(shí)用性和濾波精度．但本濾波算法是在單一纜索直徑（φ130mm）的條件下實(shí)現(xiàn)的，對(duì)于不同纜索直徑的情況，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)會(huì)增加新的擾動(dòng)，該方法的穩(wěn)定性還有待深入研究．

［1］袁建明，武新軍，康宜華，等．可重構(gòu)斜拉索磁性無(wú)損檢測(cè)機(jī)器人技術(shù)研究［J］．武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版，2008，32（3）：442－445．

［2］劉沐宇，袁衛(wèi)國(guó)．橋梁無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展［J］．中外公路，2002，22（6）：34－37．

［3］武新軍，王峻峰，楊叔子．斜拉橋纜索缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研制［J］．機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2001，20（6）：901－904．

［4］孫燕華，康宜華．一種基于磁真空泄露原理的漏磁無(wú)損檢測(cè)新方法［J］．機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2010，46（14）：18－23．

［5］王貴恩，鄔志鋒．基于小波變換的斜拉橋索雙軸漏磁檢測(cè)方法［J］．武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版，2012，36（1）：111－115．

［6］史源源．平滑去噪法在柴油機(jī)隔振器效果分析中的應(yīng)用［J］．機(jī)械工程與自動(dòng)化，2009（3）：100－102．

［7］張曉春．小波變換在奇異信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用［J］．傳感器技術(shù)，2002，21（3）：33－35．

［8］金 滔，闕佩文，陳天路，等．基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的管道缺陷漏磁信號(hào)識(shí)別［J］．上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，39（7）：1140－1144．