鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法
【專利摘要】本發明公開了一種鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，針對鐵磁性材料脈沖漏磁檢測法響應信號復雜、難以對缺陷進行定量、檢測效果較差等問題，通過盲信號分離理論與技術，使用線性混合模型并采用獨立成分分析ICA的方法將渦流信號和漏磁信號從混合的檢測信號中分離出來，實現了對鐵磁性材料內外缺陷的定量評估更加精確與高效，提高了信號的信噪比，增強了信號靈敏度，使原本采用單一的濾波和時域求平均等信號處理方法變得豐富。
【專利說明】鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法
【技術領域】
[0001]鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號為渦流信號與漏磁信號的線性疊加，本發明通過盲信號分離算法，實現渦流信號和漏磁信號的分離，方便對缺陷的定量分析，提高脈沖漏磁對鐵磁性構件的檢測效果，屬于無損檢測及信號處理領域。
【背景技術】
[0002]脈沖漏磁檢測作為一種新型無損檢測方法，可以對導電材料的表面和近表面進行檢測，因其具有很寬的頻譜，只需一次掃描就能分析被測試件不同深度的缺陷，因其檢測能力出眾，目前在壓力容器、石油管道、鐵軌等鐵磁性構件的無損評估領域得到了廣泛的應用。由于鐵磁性構件與非鐵磁性構件的渦流檢測內部磁疇的不同，在鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號中往往不是純粹的渦流信號，還包含了漏磁信號。因為在鐵磁性構件中迅速衰減的渦電流會對構件產生局部磁化，而有缺陷的地方就會產生漏磁場，以至于漏磁信號和渦流信號發生了混合，有必要對其進行分離和提取。
[0003]在對脈沖漏磁響應信號的后期處理中一般采用經典的時域濾波的方法，在濾波過程中會損失一部分有用的信號或還有噪聲信號的剩余，隨著對缺陷精確定量評估的需要，這種傳統的信號處理方式已難以滿足實際要求，故需要采用新的信號處理技術，故而提出了一種基于鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號盲分離方法。
[0004]盲源分離(blind source separat1n, BSS)技術簡稱盲分離，是指在未知源信號及其混合過程的情況下，只利用一組由傳感器陣列觀測到的混合信號(也稱為觀測信號)，來分離混合信號從而恢復源信號或者是混合過程的信號處理方法，在過去的二十多年間是信號處理和神經網絡等研究領域的研究熱點。
[0005]盲源分離技術最初起源于“雞尾酒會”問題，在二十世紀九十年代之前一致困擾著科技工作者，盲源分離技術就是為了解決此問題而提出來的。盲信號分離中的“盲”具有兩重含義:(1)源信號未知；(2)信號的混合過程未知。在實際問題當中經常面臨著源信號和混合參數未知的情況，因此盲源分離具有廣泛的應用前景，尤其在線性混合盲分離算法的研究領域，已經有成熟的數學模型和豐富的研究成果產生。隨著數字信號處理技術的發展以及相關學科的不斷深入，大量行之有效的盲分離算法不斷被提出，使盲分離問題逐漸成為當今信息處理領域中最熱門的研究課題之一，在無線電通信、圖象處理、地震信號處理、陣列信號處理和生物醫學信號處理等領域得到了廣泛地應用。
【發明內容】
[0006]本發明的技術方案如下:
[0007]一種鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，包括如下步驟:
[0008](I)脈沖漏磁探頭對鐵磁性構件進行缺陷檢測并采集磁場信號；
[0009](2)對采集的磁場信號進行預處理；
[0010](3)采取同一缺陷信號采集兩次構成輸入矩陣將單通道盲源分離欠定問題轉化為正定問題；
[0011](4)根據采集的磁場信號的矢量疊加原理，認為渦流信號與漏磁信號的線性疊加，采用線性盲源分離算法對信號進行分離；
[0012](5)將分離的渦流信號和漏磁信號與鐵磁性構件內外缺陷對應，進而識別缺陷。
[0013]所述在鐵磁性構件中，激勵脈沖信號源經傅里葉分解包含直流分量與各次諧波分量的疊加，鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號中不僅含有渦流信號，同時渦流信號包含了漏磁信號。
[0014]所述步驟(2)中的預處理包括對采集的磁場信號的放大、濾波、去噪，以及濾波、主成分提取、白化、快速傅里葉變換。
[0015]所述步驟(4)中的盲源分離算法采用獨立成分分析法，首先要對磁場信號進行分離處理，利用MATLAB軟件編寫盲分離的算法程序，通過MATLAB腳本節點右邊緣引出輸出變量，使數據類型和輸入變量保持一致，把盲分離過程中的包括原始數據、混合數據、白化后的數據以及分離數據在內的重要變量以圖形的方式顯示。
[0016]本發明的有益技術效果是:
[0017]本發明針對脈沖漏磁檢測法在鐵磁性材料缺陷檢測上的不足與采集信號效果不佳，提出基于鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，將渦流信號和漏磁信號從檢測信號中分離出來，由單一信號分離出多個獨立成分屬于盲源分離欠定問題，此時混合矩陣是不可逆的病態矩陣，傳統的方法已經無法實現盲分離的需求。
[0018]欠定盲信號分離也是信號處理領域的一個研究難點也是關注重點，通常采用“二步法”來實現信號的盲分離，即先估計混合矩陣，再估計源信號，該問題的求解目前主要有變換域濾波法、利用傳統的盲信號分離法、基函數法、稀疏分解/表示法等，不同的方法各有特點及應用領域。變換域濾波法通過域的變換，將本來重疊的信號分離開來，其在包含多個頻率分量的時域信號分離中得到了廣泛的應用；利用傳統ICA/BSS法，通過構造延遲向量、奇異值分解、多倍采樣等方法，將一維觀測量構造為多維觀測量，從而將欠定問題轉換為適定問題，進而采用傳統盲信號分離法實現信號分離；基函數法首先使用未經混合的源信號作為訓練數據，獲得源信號的基函數，再采用這些基函數恢復單通道混疊信號中的源信號；稀疏分解/表示法針對稀疏信號中某些時刻源信號數目少于或等于傳感器數目的情況，分離源信號。
[0019]脈沖漏磁響應信號頻譜很寬，無論在時域還是頻域均重疊在一起，采用變換域濾波法難以分離渦流信號和漏磁信號。另外，鐵磁性材料脈沖漏磁響應信號與材料的磁導率、電導率、參雜度以及缺陷的種類等多種因素相關。標準試樣的制作費時費力且代價高昂，而基函數法需要預先采用非混疊源信號訓練獲得源信號基函數，因此其不適用于鐵磁性脈沖漏磁響應信號盲源分離。檢測時缺陷區域的渦流磁場和漏磁場同時作用，磁敏元件感應的磁場信號并不是稀疏信號，所以稀疏分解/表示法也不適用于鐵磁性脈沖響應信號盲源分離。考慮到鐵磁性脈沖漏磁響應信號包含的渦流信號和漏磁信號為相互獨立的成分，本發明采用獨立成分分析算法是鐵磁性脈沖響應信號盲源分離的一種理想選擇。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0020]圖1是脈沖漏磁信號的處理結構圖。
[0021]圖2是盲信分離的理論模型，
[0022]圖3是盲信號的處理流程圖。
【具體實施方式】
[0023]下面結合附圖對本發明的【具體實施方式】做進一步說明。
[0024]圖1是脈沖漏磁響應信號的處理結構圖，詳細說明了從信號的發生到分離的每一個步驟。
[0025]本發明應用前提在于，在鐵磁性構件中，激勵脈沖信號源經傅里葉分解包含直流分量與各次諧波分量的疊加，因此，鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號中不僅含有渦流信號，同時由于渦電流對構件產生微弱地局部磁化，使得渦流信號包含了漏磁信號。
[0026]步驟(I)，首先，由矩形波信號發生器產生信號，經由功率放大器放大后，經過激勵線圈(即鐵氧體上的脈沖漏磁探頭)在鐵磁性構件上產生渦流場和漏磁場，霍爾傳感器拾取它們的混合信號進入信號調理電路。
[0027]步驟(2)，信號調理電路對采集的磁場信號進行預處理，在脈沖漏磁響應信號進入數據采集卡之前，先進行放大、濾波、去噪等一些預處理，使得信號后續處理更加便捷與有效；此外，還要對采集的磁場信號進行濾波、主成分提取、白化、快速傅里葉變換等預處理。
[0028]數據采集卡用于采集信號，結合信號調理電路預處理后得到的信號和信號發生器的初始信號，完成采集。采集的信號顯示在PC機上。
[0029]步驟(3)，由單一缺陷信號分離出渦流信號和漏磁信號屬于盲源分離的欠定問題，因為源信號的數目大于觀測的信號，為了方便研究，把這種單入兩出的問題轉化為兩入兩出的問題，采取同一缺陷信號采集兩次構成輸入矩陣將單通道盲源分離欠定問題轉化為正定問題。
[0030]步驟(4)，從脈沖激勵源的傅里葉變換機理出發，根據采集的磁場信號的矢量場的線性疊加原理，認為渦流信號和漏磁信號都是磁場矢量，可以看作是線性混合，采用線性混合盲分離算法對信號進行分離。
[0031]采用磁敏元件感應的磁場信號認為是渦流信號與漏磁信號的矢量線性疊加，故采用發展最為成熟的線性混合的函數模型。然而，由于脈沖響應信號的分離屬于欠定問題，此時混合矩陣是不可逆的病態矩陣，難以從單一響應信號中分離出渦流和漏磁信號。因此，采用同一信號兩次觀測的方法，將兩次觀測的信號構成二維觀測量，從而將單通道盲信號分離轉化為正定的盲信號分離問題。此時，可以用傳統的盲信號分離算法，如獨立成分分析法分離出渦流信號與漏磁信號。
[0032]在獨立成分分析法中，FastICA算法采用了定點迭代的優化算法，使得收斂更加快速、穩健。因此采用FastICA算法對鐵磁性脈沖漏磁響應信號進行分離。該算法采用牛頓迭代算法，對觀測變量X的大量采樣點進行批處理，每次從觀測信號中分離出一個獨立分量，是一種快速的尋優迭代算法。而采用傳統的時域濾波方法，由于渦流和漏磁信號的處于信號的各個頻段，難以對其進行精確的定量分離，從而采用盲分離的方法使分離的信號更為接近原始信號，從而實現對鐵磁性材料內外缺陷的全面而精確的定量評估。
[0033]圖3為鐵磁性脈沖漏磁響應信號盲源分離處理流程圖。圖2的理論模型與圖3對應，說明了信號從混合到分離的過程。
[0034]根據圖3所示的具體的獨立成分分析法的盲信號處理流程，圖1中，把信號引入MATLAB進行處理，在設置變量過程中要選擇合適的數據類型，以免程序出現數據類型不匹配等錯誤。然后圖3中根據盲分離理論的線性混合模型模型編寫程序，將二維混合脈沖響應信號作為FastICA算法的輸入矩陣，經過去均值、白化、滑動平均、計算協方差、特征值處理后，利用FastICA算法估計分離矩陣，將渦流信號和漏磁信號成功從鐵磁性脈沖響應信號中分離出來。然后再將分離出來的渦流和漏磁信號與鐵磁性構件內外缺陷種類對應，進而識別缺陷。上述FastICA算法的具體內容可參見現有文獻。
[0035]步驟(5)，將分離出來的渦流信號和漏磁信號與鐵磁性構件內外缺陷對應，進而識別缺陷，為缺陷的定量分析打下理論基礎。此步驟識別缺陷的方式采用現有技術。
[0036]以上所述的僅是本發明的優選實施方式，本發明不限于以上實施例。可以理解，本領域技術人員在不脫離本發明的精神和構思的前提下直接導出或聯想到的其他改進和變化，均應認為包含在本發明的保護范圍之內。
【權利要求】
1.一種鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，其特征在于，包括如下步驟: (1)脈沖漏磁探頭對鐵磁性構件進行缺陷檢測并采集磁場信號； (2)對采集的磁場信號進行預處理； (3)采取同一缺陷信號采集兩次構成輸入矩陣將單通道盲源分離欠定問題轉化為正定問題； (4)根據采集的磁場信號的矢量疊加原理，認為渦流信號與漏磁信號的線性疊加，采用線性盲源分離算法對信號進行分離； (5)將分離的渦流信號和漏磁信號與鐵磁性構件內外缺陷對應，進而識別缺陷。
2.根據權利要求1所述鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，其特征在于:所述在鐵磁性構件中，激勵脈沖信號源經傅里葉分解包含直流分量與各次諧波分量的疊加，鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號中不僅含有渦流信號，同時渦流信號包含了漏磁信號。
3.根據權利要求1所述鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，其特征在于:所述步驟(2)中的預處理包括對采集的磁場信號的放大、濾波、去噪，以及濾波、主成分提取、白化、快速傅里葉變換。
4.根據權利要求1所述鐵磁性構件的脈沖漏磁響應信號分離方法，其特征在于:所述步驟(4)中的盲源分離算法采用獨立成分分析法，首先要對磁場信號進行分離處理，利用MATLAB軟件編寫盲分離的算法程序，通過MATLAB腳本節點右邊緣引出輸出變量，使數據類型和輸入變量保持一致，把盲分離過程中的包括原始數據、混合數據、白化后的數據以及分離數據在內的重要變量以圖形的方式顯示。
【文檔編號】G01N27/82GK104267094SQ201410490384
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月23日 優先權日:2014年9月23日
【發明者】周德強, 王俊, 潘萌, 吳佳龍, 趙健, 杜陽, 謝廣喜 申請人:江南大學
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