鋼絲繩局部缺陷漏磁檢測信號去噪方法研究

李 廣，蔣易帆，范孟豹，陳 淼

1長沙礦山研究院有限責任公司 湖南長沙 410012

2金屬礦山安全技術國家重點實驗室 湖南長沙 410012

3國家安全生產長沙礦山機電檢測檢驗中心 湖南長沙 410012

4中國礦業大學機電工程學院 江蘇徐州 221116

鋼 絲繩是被廣泛應用于大型機械中的重要部件[1]。由于工況惡劣，使用過程中，鋼絲繩會碰撞、摩擦產生局部缺陷[2]，因而需要對鋼絲繩進行定期檢測。在鋼絲繩漏磁檢測過程中，產生的抖動噪聲會影響低頻信號的檢測精度。檢測噪聲信號幅值對應鋼絲繩的斷絲根數，傳統去噪方法會導致損傷信號幅值衰減，不利于鋼絲繩缺陷尺寸的量化；因此，去噪的同時保證損傷信號特征不丟失尤為重要。

在檢測鋼絲繩的方法中，電磁檢測法是一種無損檢測方法。它具備可靠性、安全性，以及良好的成本效益[3]。該方法所需的設備結構簡單，測量斷絲位置準確，是鋼絲繩檢測的常用方法。漏磁檢測分為單通道與多通道檢測。對于單通道漏磁信號，研究人員嘗試模擬帶通濾波器[4]、離散小波變換[5]的方法提高信號質量。單通漏磁信號處理無法獲取多維信息，通常檢測精度較低。對于多通道的漏磁信號，劉世偉等人[6]通過結合陷波濾波器和小波去噪方法區分低頻信號與噪聲；張聚偉等人[7]使用了基于小波理論的去噪方法，使用神經網絡量化斷絲程度；張東來等人[8]利用霍爾傳感器陣列的 30 通道漏磁信號，通過插值法重建鋼絲繩損傷圖像，然后利用圖像濾波器濾除鏈噪聲以提高信號質量。

本研究對鋼絲繩漏磁信號進行處理，最大程度保留了損傷信號的幅值，抑制信號中抖動噪聲以及基線漂移現象；對多通道漏磁信號合并，通過圖像插值，提高損傷處的分辨率，以實現斷絲定位與區分。

1 去噪方法

去噪方法分為兩步：信號降噪以及信號平滑。信號降噪選擇中值濾波作差法進行處理。中值濾波常用于消除孤立的噪聲點，在一維數據的濾波上同樣可以使用中值濾波進行平滑操作，它在處理一些離群的脈沖數據時效果顯著。中值濾波的關鍵參數為濾波階數，它決定了濾波窗口尺寸。在一維中值濾波中，處理窗口均為線性。一維中值濾波原理是：將輸入序列中每一點的值設置為該點鄰域窗口內的所有點的中值。中值濾波原理如下：

式中：Xi為輸入序列中第i個點；Yi為輸出序列中第i個點；n為中值濾波階數。

中值濾波階數n決定濾波窗口尺寸[9]。濾波階數越大，信號越平滑，損傷信號特征丟失越多；濾波階數越小，損傷信號特征丟失越少，信號中“毛刺”越多。

漏磁檢測中，損傷處的信號幅值會產生急劇變化，產生脈沖峰。按以下步驟處理：

(1) 輸入六通道去趨勢信號，使用中值濾波依次對多通道漏磁信號進行過濾，消除損傷信號脈沖特征，保留抖動噪聲以及基線漂移部分；

(2) 通過原始信號與濾波后信號作差，保留損傷信號部分，降噪并抑制基線漂移。

包絡能夠實現低頻信號能量集中，與中值濾波類似，包絡中的關鍵參數為希爾伯特濾波器長度。通過希爾伯特變化中的離散傅里葉變換，實現對輸入序列的解析信號求解。同時，為了排除輸入序列直流分量對信號包絡求解的影響，在求解析信號時先減去原始信號的直流分量，求解包絡完成后再添加該分量。

信號平滑處理方式選取 SG 濾波。SG 濾波(Savitzky-Golay Filtering) 是一種在時域內基于局域多項式最小二乘法擬合的濾波方法。這種濾波器最大的特點在于在濾除噪聲的同時，可以確保信號的形狀、寬度不變，通過啟發式算法能夠確定 SG 濾波的窗口尺寸。

由于空間大小限制，使用多通道儀器檢測漏磁信號時，在圓周維度上信號分辨率較低，損傷信號難以識別[13]。為提高分辨率，本研究采用雙三次插值法，利用待采樣點周圍 16 個點的灰度值作 3 次插值。最常用的插值 bicubic 基函數[10]如下：

將待插值的像素點 (x，y) 取其附近的 4×4 鄰域點，按下式進行插值計算實現插值效果。

其中 (xi，yj)，i，j=0，1，2，3。

綜上所述，去噪處理流程如圖1 所示。

圖1 去噪處理流程Fig.1 Denoising process

2 試驗與信號處理

在漏磁檢測中，陣列霍爾傳感器應用廣泛[11]，該儀器能利用陣列傳感器所獲得的多通道信號，通過融合能夠更全面地評估鋼絲繩的使用狀況。相比較單通道信號，多通道信號能夠更好地利用損傷特征的空間信息[12]。

2.1 試驗裝置與鋼絲繩樣品

本文所使用的漏磁探傷儀為六通道陣列霍爾傳感器，如圖2 所示。該探傷儀的靈敏度為 5×10-4mV/T，磁場范圍為 (-420～ 420) ×10-4T，供電電壓為 3.0～

圖2 漏磁探傷儀Fig.2 Magnetic flux leakage detector

7.5 V，并內含溫度補償。

本研究使用 6×37M-FC 型鋼絲繩，分別制作了輕微斷絲、中度斷絲和嚴重斷絲 3 種斷絲缺陷 (見圖3)，其斷絲當量分別約為 1～ 2 根、3～ 4 根、5～ 6根，以對應 3 種不同斷絲缺陷大小。

圖3 3 種缺陷的鋼絲繩Fig.3 Wire ropes with three types of defects

2.2 漏磁原始信號

原始信號如圖4 所示。由于霍爾傳感器個體差異以及提離距離不同，6 條通道不在同一水平位置，需要進行信號去趨勢處理。處理完成后，對多通道漏磁信號求和得到的結果如圖5 所示。

圖4 原始多通道漏磁信號Fig.4 Original multi-channel magnetic flux leakage signals

圖5 去趨勢信號和通道Fig.5 Sum channel of detrend signal

從圖4 可以看到，在測量過程中產生了許多不規則的凸起，如通道 1 所示，此為產生的抖動噪聲。如圖5 所示，原始信號中存在較為明顯的基線漂移現象。

2.3 信號降噪處理

使用中值濾波作差法處理后的信號如圖6 所示。信號完整地保留了損傷信號的正向峰值，同時抑制了信號中基線漂移現象；但僅憑中值濾波法，信號濾波后產生大量毛刺，對后續的信噪比計算有著負面影響。同時，濾波后的信號產生了負向峰，若不處理，負向峰在漏磁圖像中會產生陰影[8]。信號包絡能夠有效實現低頻信號能量集中，消除負向波峰。

圖6 中值濾波前后信號對比Fig.6 Comparison of signals before and after median filtering

如圖7 所示，信號包絡后的 3 處損傷信號幅值比原始信號均有所提升，實現了低頻信號能量集中；但毛刺現象依舊存在，需要對信號進一步的平滑處理。

圖7 信號濾波與包絡后對比Fig.7 Comparison of signals before and after filtering and enveloping

2.4 信號平滑處理

采用 SG 濾波器平滑處理后的信號如圖8 所示。該方式在平滑信號的同時，能夠保證信號寬度形狀不發生改變，這對后續的量化計算起到一定的優化作用。

圖8 SG 濾波器平滑處理后的信號Fig.8 Signal smoothed by SG filter

3 去噪量化評價

3.1 評價指標

為對信號處理結果進行量化評價，選取信噪比、最大噪聲幅值衰減率、最小損傷信號幅值衰減率 3 組量化指標，計算后以評價所選用方法的去噪效果。

根據劉志亮等人[13]提出的計算公式，可以根據實測信號所得的最大噪聲幅值、最小損傷信號幅值作為信噪比的計算依據。信噪比

式中：Smin為損傷信號最小幅值；Nmax為振動噪聲最大幅值。

使用損傷信號的最小幅值而不是最大幅值計算信噪比，目的是評價去噪方法在噪聲與損傷信號幅值非常接近時的去噪效果[13]。

最小損傷幅值衰減率，是針對信號處理方法對損傷信號幅值的負面衰減進行評價的指標。其計算公式如下：

式中：S0為原始損傷信號最小幅值；Smin為過濾后損傷信號最小幅值。

損傷信號幅值衰減越小，證明濾波方法對有用信號產生的負面衰減效果越小。

最大噪聲幅值衰減率，是針對信號處理方法對噪聲抑制效果的評價指標。其計算公式如下：

式中：S1為原始噪聲信號最大幅值；Nmax為過濾后噪聲信號最大幅值。

噪聲幅值衰減越大，證明濾波方法對噪聲抑制效果越好。

3.2 效果評價

根據上述 3 組指標，對不同濾波階數下的中值濾波作差信號處理，并對該效果進行評價。所得結果如圖9～ 11 所示。

圖9 不同濾波階數下信噪比Fig.9 Signal-to-noise ratio under different filtering orders

圖10 不同濾波階數下損傷信號幅值衰減率Fig.10 Amplitude attenuation rate of damage signal under different filtering orders

圖11 不同濾波階數下噪聲信號幅值衰減率Fig.11 Amplitude attenuation rate of noise signal under different filtering orders

損傷信號幅值對于缺陷量化有著重要意義，因而首先應當最大程度保留原始信號幅值，同時也要兼顧噪聲抑制效果。最終選取中值濾波作差法的濾波階數為 17。

為了證明中值濾波方法在處理漏磁信號上具有優勢，引入高斯濾波作為對照方法。設置 2 個對照組，分別是使用高斯濾波處理后的信號，以及使用高斯濾波平滑后的信號，所得結果如表1 所列。

表1 信號處理方法評價結果Tab.1 Evaluation results of signal processing methods

高斯濾波后的信號如圖12 所示。相比原始信號，高斯濾波實現了平滑的效果；但對抖動噪聲以及基線漂移現象的去除效果并不理想，且損傷信號幅值衰減明顯。與中值濾波去除效果 (見圖6) 相比，高斯濾波的優勢明顯。

圖12 高斯濾波處理后的信號Fig.12 Signal after processing by Gaussian filtering

采用 3 種平滑方式后的效果對比如圖13 所示。高斯平滑給信號處理帶來的最主要的問題，就是損傷信號幅值衰減非常明顯。相比較而言，SG 平滑后幾乎沒有出現損傷信號幅值的衰減問題，處理方式明顯要優于高斯平滑。

圖13 平滑效果后的信號對比Fig.13 Comparison of signals after smoothing effect

再結合表1，中值濾波與 SG 濾波處理組合方法的信噪比最高，同時不產生損傷信號衰減，得到 50%的噪聲抑制效果，處理效果最佳。

3.3 漏磁圖像插值

對6 通道的漏磁霍爾信號進行通道合并生成圖14。本研究中，使用雙三次插值法將圖像寬度從 6 增加到 50，生成漏磁圖像并進行色標上色，以清晰地顯示其正向值大小，最終結果如圖15 所示。

圖14 未插值中值濾波和 SG 平滑漏磁成像圖Fig.14 Magnetic flux leakage image after median filtering and SG smoothing without interpolation

圖15 中值濾波和 SG 平滑組合插值圖Fig.15 Median filtering and SG smoothing combined image with interpolation

與中值濾波去除效果 (見圖6) 對照，插值成像圖中 3 處損傷可以清晰呈現三類斷絲大小不同的情況。同時與未插值圖像進行對比，可以得到結論：通過雙三次插值成像方式，能夠提高通過融合多通道漏磁信號生成的漏磁圖像的分辨率；有效利用多通道信息，實現不同程度下的斷絲損傷的像素差異區分。

4 結論

(1) 對 6 通道漏磁信號進行中值濾波作差處理和SG 平滑組合信號處理，與傳統直接濾波相比，有效減少了損傷信號幅值的衰減，對鋼絲繩斷絲根數與缺陷寬度量化有著重要意義。

(2) 通過對多通道漏磁信號合并生成漏磁圖像，利用雙三次插值的方式對生成的漏磁圖像進行分辨率提升處理，充分利用多通道信號清晰展示損傷處的成像信息，實現了不同斷絲程度下漏磁圖像的像素差異區分，為后續使用深度學習進行斷絲的分類工作奠定良好的基礎。