热喷涂涂层厚度的超声无损检测方法研究(6)

第２荦超声测『孕Ｊ象理及检测方法系统实现

本课题采用的超声检测系统中用于存储Ａ信号数据的软件是ＵｌｔｒａＷｉｎ软件。运行该软件采集超声Ａ信号数据时，首先要对Ａ信号提取的相关参数进行设置，比如采用Ｐ／Ｒ（一个探头发射／接收）方式，采样频率最高取仁ｌＯＯＭＨｚ，采样宽度为１０．２４∥ｓ，即采样点为１０．２４ｘ５０＝５１２个，增益、高通和低通滤波器的设置值则需根据具体信号具体设定数值。图２．４即为探头从涂层试样上表面（即有涂层一面）提取超声Ａ信号，并实现信号数字化原理图。

‘

耦合剂

涂层

试样

图２－４超声Ａ信号数字化实现原理图

Ｆｉｇ．２－４ＰｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｕｌｔｒａｓｏｎｉｃＡｓｉｇｎａｌ

如上图２．４所示，将选定探头轻轻接触涂层试样的上表面（上表面有机油做耦合剂），由超声检测系统激励脉冲，通过探头发射超声波脉冲，超声波在涂层和基体两种介质中传播，且发生多次反射、折射等现象，多次反射回波被探头接收，并由超声系统的采集卡采集超声信号，信号数据将以二进制码的格式存储。

将超声检测系统中存储的信号数据文件导入ＭＡＴＬＡＢ软件中，通过执行编写的简单命令语句，在ＭＡＴＬＡＢ中输出超声信号的时域波形，此即涂层超声信号数字化实现的过程。

２．４涂层超声信号的数字处理方法介绍

数字信号处理技术是一个新的学科领域，它通过计算机或专用处理设备，用数字方式去处理数字或符号所表示的序列（例如信号的滤波、信号有用分量的提取和无用分量的削弱以及信号某些特征参数的估计等），以得到更符合人们要求

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的信号形式。传统的超声波检测用手工进行，操作人员凭借经验对探伤仪上显示的波形进行评定，有一定的主观性，缺乏对信号本身的解剖，无法从根本上求证信号与被测对象之间的必然联系。为了能准确地提取出蕴涵于超声波信号中的信息，可以利用数字信号处理技术，从时域方面建立超声波信号的有限参数模型，从而将含在大量数据中的信息浓缩在有限个参数上。模型不仅可用于对信号的内在变化规律性与统计特性的描述，还可用于对过程的预测、控制，或对设备的工况监测、故障诊断等等，它比一个具体的时间序列或按数据所估计的特征量，更具有代表性［２５１。因此应用数字处理技术对超声Ａ信号进行处理，有利于提取有关的特征信息，对涂层厚度的超声测量有很大的辅助作用。

超声检测Ａ信号的数字处理技术常用方法有：时域分析、频域分析、时一频域分析。在时域内观察涂层超声Ａ信号的波形，发现由于涂层与基体界面处产生的多次反射回波叠加而使波形发生畸变，因此无法在时域内直接提取出涂层与基体界面处回波信号到达时间，也就无法提取涂层厚度有关的特征信息；而在频域内对涂层超声Ａ信号进行傅立叶变换后发现，变换后的频域信号在任意时刻上的相同频率成分在频域上完全重合，因此不能看到一个特殊事件的发生时刻，也就无法在时域内直接提取出涂层与基体界面处回波信号到达时间；因此时域、频域分析技术在提取涂层Ａ信号中有关厚度的有用信息时均不适用。

常规的超声检测信号一般可认为是有限时间的瞬态信号，而瞬变的非平稳信号中奇异性分析是个重点，也是一个难题。傅立叶变换是信号奇异性或突变点检测与分析的经典工具，其实只是通过计算函数的傅立叶变换趋于零的快慢来推断函数在整个实轴上的全局范围内是否具有奇异性以及奇异程度，它不能反映任何时域信息，缺乏空间局部性，因此不能给出信号的局部奇异性。在实际生活中，瞬变信号范围比平稳信号大得多，也更加复杂，信号在某一时刻附近的频域特征都很重要，这就激励起寻找一种新的时频分析方法，即能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱，即所谓的时频分析法。而近些年兴起的小波分析自诞生以来，以其独特的多尺度和平移性为信号处理领域开辟了崭新的天地，能以任意尺度观察信号的时域和频域特征，克服了傅立叶变换中时频分辨率恒点的弱点，具有良好的时频局部化特征，为信号奇异性分析提供了有力工具。下章则重点介绍小波分析处理超声Ａ信号的方法。

２．５本章小结

１．本章主要是从超声波在涂层介质中的传播特性及超声无损检测涂层厚度的原理及检测方法等基础理论知识出发，研究适用于热喷涂涂层的超声无损检测方法。基于声学传播特性及超声测厚原理的理论研究，选用超声脉冲反射法来获

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得薄涂层的厚度计算值，且初步选取直接接触式的超卢信号提取方法。

２．对本试验研究所要用到的超声检测系统做了简要介绍，通过在计算机的专用软件中设置超声检测参数以提取更有效的信号数据，并导入ＭＡＴＬＡＢ软件中得到涂层的超声Ａ信号的时域波形。

３．通过对数字处理技术的简单介绍，针对涂层超声Ａ信号的特点进行时域、频域分析后，发现均不能直接在其波形中提取有关涂层厚度的特征信息；基于对时频分析技术的特点分析，可选用小波分析的方法对涂层超声Ａ信号就行处理。

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第３幸小波分析理论革础

第３章小波分析理论基础

上章中讲到针对超声检测涂层厚度过程中，提取的Ａ信号在时域、频域内均不能识别涂层与基体界面回波到达的时刻这一代表信号奇异点的特征信息，因此可采用小波分析方法对涂层超声Ａ信号进行处理。因此本章将主要讲述与小波分析方法相关的以下内容：小波分析方法的理论基础，小波变换的理论基础，小波变换的去噪原理以及计算机辅助计算中常用的ＭＡＴＬＡＢ软件工具等相关内容。

３．１小波分析方法理论基础

３．１．１小波分析概述

．小波分析理论是从上个世纪８０年代后期逐步发展起来的一种用于信号处理

的数学工具，经过十几年的探索研究，它已经成为一个独立的数学理论体系。小波分析包括小波变换和小波包变换【２６１，它是傅立叶变换的重大突破，是工程师、数学家和其他领域的科学家共同创造和发展起来的。

傅立叶变换使用正弦波分量来合成信号，正弦波是时间上无限震荡的光滑函数，时域上的无限振荡性使用它表示时间有限的物理可实现信号时必然存在困难；光滑则使表征信号突变、不连续等奇异性时的误差增大。小波分析类似于傅立叶变换，不同之处是用小波函数来合成实际信号。“小”是指小波函数在实数轴上很快衰减为零，“波”是指函数的振荡性。小波事实上是一个时间域上有限长度的快速衰减的振荡［２７】。小波函数具有不规则和不对称的特点，有可能更便于揭示信号的突变特征；长度有限，则易于模拟信号的局部特征。事实也证明了这一点。每个小波函数只能表征一定的频率成分，因此为了获得信号的不同频率，需要小波函数的压缩或膨胀；为了获得一定长度的整个信号，需要小波函数在时间轴上的平移。这就是小波变换中膨胀和平移思想的出发点。

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