電磁超聲回波信號降噪方法研究

張延兵，許世林，顧建平，張 穎，張 維

（1.江蘇省特種設備安全監督檢驗研究院，江蘇 南京 210000；2.常州大學 環境與安全工程學院，江蘇 常州 213164；3.東北石油大學機 械科學與工程學院，黑龍江 大慶 163318）

0 引言

電磁超聲檢測是無損檢測領域出現的新技術，該技術利用電磁超聲傳感器（Electromagnetic Acoustic Transducer，EMAT）能夠實現非接觸檢測。超聲波源直接在檢測對象中產生，回波振幅不受接觸壓力的影響，對表面粗糙度也不敏感，具有精度高、無需耦合劑、適用于高溫檢測以及容易激發各種超聲波性等優點，因此被廣泛應用于多種工業檢測中，如測厚、探傷、材料晶格結構檢測及材料應力檢測等[1-4]。但由于電磁超聲回波信號弱，為增大信號，往往采用較高的增益值，在增大回波缺陷信號的同時也增大了噪聲信號，這導致信號的信噪比遠遠低于壓電超聲信號。對于這個問題，目前多采用硬件電路降噪，對于回波信號降噪軟件處理方法的研究并不多[5，6]。硬件降噪有一定的效果，但由于使用環境多樣以及自動化快速檢測的需要，還需要對缺陷信號降噪處理方法進行研究。因此，針對電磁超聲檢測過程中的回波信號含噪問題，采用小波閾值降噪以及基于經驗模態分解（Em原pirical Mode Decomposition，EMD）的小波閾值降噪方法這兩種方法對電磁超聲信號進行降噪處理，并采用信噪比（Signal-Noise Ratio，SNR）及均方根誤差（Root Mean Squard Error，RMSE）這兩個指標作為降噪優劣的評價標準，前者越大越好，后者越小越好，從而探究最有效的電磁超聲信號降噪處理方法，以期提升電磁超聲檢測技術在工業應用時信號識別準確率。

1 降噪方法原理

1.1 小波閾值降噪原理

小波降噪閾值降噪是基于小波分解方法進行的。首先，需要選擇合適的小波基和分解層數來分解噪聲信號，得到了不同的低頻部分及高頻部分，如圖1 所示。噪聲信號往往包含在d1、d2、d3中，小波閾值去噪是按一定的閾值規則選取閾值后，再處理小波分解系數，最后重建一些處理后的系數，得到去噪信號[7]。

圖1 小波分解

目前常用的閾值主要有4 種：rigrsure 閾值、sqt原wolog 閾值、heursure 閾值和minimax 閾值。在決定閾值規則種類后，需要根據待處理信號確定閾值重調方法，有“one”，“sln”，“mln”3 種。閾值判定函數有硬閾值及軟閾值兩種。

1.2 EMD 原理

EMD 也是將信號分解成相互獨立的不同成分，與小波分解及傅里葉變換不同的是其不需要基函數。主要依靠自身在時域上的信號特征進行分解，具有一定的自適應性，適用于不同類型的信號分解。分解得到的不同的imf 分量中的高頻分量通常被視為噪聲，剔除這些成分之后進行重構達到降噪的目的，然而，這些分量中容易出現模態混疊的現象，因此提出了集合經驗模態分解（Ensemble Empirical Mode Decom原position，EEMD）。EEMD 的主要原理是將白噪聲添加到信號中形成新信號，然后執行EMD 分解，以獲得imf 分量，然后繼續添加新的白噪聲，重復分解，最終將得到的imf 分量做平均[8]。EMD 和EEMD 用于分解信號，然后使用小波閾值對分量進行去噪。

2 電磁超聲信號降噪效果對比

由于使用實際電磁超聲檢測信號無法獲得真實不含噪信號，因此此處分析釆用對比處理后信號有用成分幅值及無回波位置信號平穩性作為對比方案。含噪信號釆用實際電磁超聲回波信號，使用超聲波標準試塊CSK-I-A，將傳感器放置在試塊上方，對準試塊圓弧的圓心，測量100 mm 圓弧，微微調整使得波形出現，傳感器測試方法如圖2 所示。測量過程采用的自發自收模式，記錄下回波波形，如圖3（a）所示。對波形進行FFT 變換,得到頻域圖如圖3（b）所示。為了便于展示，將頻域圖的縱坐標幅值歸一化，歸一化處理公式如下：

圖2 傳感器測試實驗

圖3 實際含噪電磁超聲信號

式中x為原始值，y為歸一化后的值。后續使用兩種方法分別對該波形進行降噪處理。

2.1 基于小波閾值降噪方法評價分析

圖4（a）是使用sqtwolog 和minimax 閾值進行小波閾值降噪處理后的信號，使用“db4”小波，分解為4層，使用“mln”重調方法和軟閾值函數。圖（a）中顯示，2 種閾值均能很好地去除信號中的噪聲，使用mini原max 閾值時對信號造成的損失最小，信號幅值仍有760 mV，大于使用sqtwolog 時的740 mV，仍能保持較好的信號幅值。圖4（b）顯示，在處理后的信號中高于3 MHz 的部分被去除，保留了激發頻率附近區間的信號成分。說明該方法保留低頻率成分，去除高頻率成分。使用minimax 閾值時，信噪比SNR 和均方根誤差RMSE 的值分別為8.7582 和0.8158，而使用sqtwolog閾值規則時，信噪比SNR 和均方根誤差RMSE 的值分別為7.1590 和0.9807，進一步表明使用minimax 閾值規則時，信號的降噪效果更好。

圖4 不同閾值方法小波閾值降噪處理后的信號

2.2 基于EMD 和EEMD 的小波閾值降噪

使用基于EEMD 的小波閾值降噪方法處理后的信號（圖5（a）），使用minimax 閾值，其余設定與前文小波降噪一致。圖5（a）中顯示，此方法能良好地去除信號中的噪聲，而且保留了原始信號有用成分，能量沒有損失，仍為830 mV。圖5（b）顯示，該方法相對于前兩種，對于不同頻率信號的處理效果結合了二者的特點，去除高于3 MHz 的信號成分，也降低了激發頻率附近區間的能量。此時降噪后信號的信噪比SNR和均方根誤差RMSE 分別為10.2420 和0.6877，相較于小波閾值降噪方法，信號的降噪效果進一步優化。

圖5 基于EEMD 的小波閾值降噪處理后的信號

通過以上兩種方法的對比，可以發現小波閾值方法能夠去除電磁超聲檢測信號中的噪聲，但是對信號能量有一定的損失，使用基于EEMD 的小波閾值降噪方法能夠良好降噪，并且保留有用成分，便于后期檢測的閾值判定。

3 結語

針對電磁超聲信號噪聲多的問題，使用信噪比及均方根誤差兩個性能指標評價了兩種不同的信號降噪方法，將之應用于實際電磁超聲信號降噪效果對比，發現小波閾值降噪方法會造成信號能量損失，而將信號EEMD 處理后，再使用小波閾值降噪方法處理之后得到分量進行重構，能夠在保留缺陷回波信號有用成分的幅值不變的同時，很好地消除了信號中的噪聲。