一種基于分形的超聲相控陣無損檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于現(xiàn)代超聲信號處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于分形的超聲相控陣無損檢 測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 超聲相控陣技術(shù)在上世紀(jì)八十年代被提出，初期主要是應(yīng)用于醫(yī)學(xué)超聲成像診 斷。近年來國內(nèi)外超聲相控陣技術(shù)發(fā)展很快，在醫(yī)學(xué)診斷和工業(yè)檢測等方面的研宄很熱門。 隨著超聲相控陣系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)模擬以及實際應(yīng)用的不斷發(fā)展，相控陣技術(shù)慢慢走上數(shù)字 化。隨著超聲相控陣技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的不斷發(fā)展，相控陣技術(shù)已被用于復(fù)合材料等的無損 檢測。然而，由于復(fù)合材結(jié)構(gòu)多種多樣，使用要求也不盡相同。由于超聲相控陣各陣元得到 的回波信息具有不同的信號特征，單個信息不能夠全面描述被測體；超聲波在復(fù)合材料中 幅值衰減大，所以超聲陣列得到的回波幅度很小，后續(xù)信息不容易處理；當(dāng)多個陣元同時發(fā) 射時，各陣元的發(fā)射波、回波之間會發(fā)生干涉作用，當(dāng)各波相位不同時，信號強度會減弱。所 以存在以下難點：僅僅利用超聲相控陣方法還難以勝任其質(zhì)量的檢測與評定，實際檢測工 作中往往需要針對不同檢測對象和要求，采用不同的檢測技術(shù)和方法。
[0003] 根據(jù)上述技術(shù)難點，中國發(fā)明專利申請?zhí)?01310152221. 6通過只采用一種線性 探頭，運用超聲相控陣技術(shù)可對不同形狀及尺寸的軸類進行無損檢測，提高了檢測效率，解 決了軸類傳統(tǒng)超聲波檢測中檢測不同的軸需要不同型號的探頭，并配備不同的軸類對比 試塊進行對比試驗的問題，大大減少了人力和物力的投入。然而，此發(fā)明只是針對軸類對 象，而對于平面的復(fù)合材料并不適用。
[0004] 中國發(fā)明專利申請?zhí)?01310166560.X提出一種鋼箱梁U肋角焊縫的超聲相控陣 檢測方法，本發(fā)明方法解決了鋼箱梁U肋角焊縫熔深和內(nèi)部缺陷檢測的難題，使鋼箱梁U 肋角焊縫的焊接質(zhì)量得到有效控制?？墒牵税l(fā)明不僅需要超聲相控陣探頭還需要對比試 塊，而且靈敏度的調(diào)節(jié)在試塊上，不好操作，靈敏度誤差大。
[0005] 國家發(fā)明專利申請?zhí)?01310209297. 8提出一種基于超聲相控陣和支持向量機的 焊縫缺陷檢測識別方法，解決了厚板電子束焊縫缺陷無損檢測與識別問題。然而，此發(fā)明需 要構(gòu)造三個基于支持向量機的子模型，只要一個子模型出現(xiàn)錯誤，就會影響整個識別結(jié)果。
[0006] 中國發(fā)明專利申請?zhí)?00510124212. 1提出使用相控陣超聲自動檢測系統(tǒng)對焊縫 橫向裂紋進行檢測的方法，解決了檢測焊縫橫向裂紋的難題，且檢測結(jié)果準(zhǔn)確可靠。可是， 此發(fā)明要使用四支超聲相控陣探頭一焊縫為對稱軸呈十字對稱排列，所以進行檢測前必須 要知道橫向焊縫的位置，而對于一般要檢測的對象，我們事先并不知道焊縫在哪里。要實現(xiàn) 對未知缺陷情況的復(fù)合材料進行無損檢測，通過硬件實現(xiàn)成本較高，實現(xiàn)比較困難。
[0007] 在近一個世紀(jì)內(nèi)，信號處理研宄領(lǐng)域不斷發(fā)展，人們已開始把研宄的焦點從傳統(tǒng) 的信號處理到現(xiàn)代信號處理上來?，F(xiàn)代信號主要是非線性和非平穩(wěn)性等復(fù)雜信號。分形理 論就是處理現(xiàn)代信號的一種手段，并為人們解決非線性問題開辟了新的途徑。小波變換與 分形算法具有深刻的內(nèi)在聯(lián)系。分形是一種幾何語言，小波變換是一種分析工具，小波變換 的平移不變性與分形變換的尺度不變性相一致。分形的定義是不規(guī)則幾何體在動力學(xué)演 化過程中，在一定的標(biāo)度尺度范圍內(nèi)，相應(yīng)的測度不會隨尺度改變而發(fā)生變化，也就是系統(tǒng) 或整體中每一個元素或局部都能在一定程度上體現(xiàn)整個系統(tǒng)的特性和信息，這稱為自相似 性。所以，通過從大到小不同尺度的變換，可以在越來越小的尺度上觀察到越來越豐富的細(xì) T。
[0008] 把分形算法和貝葉斯信息融合算法結(jié)合起來用于超聲相控陣的無損檢測，既可以 充分利用相控陣各陣元得到的信息，又可以快速準(zhǔn)確的判別多種被測對象的未知缺陷。而 目前尚未有文獻記載此類技術(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 為解決上述技術(shù)難點，本發(fā)明的目的是提供一種基于分形的超聲相控陣無損檢測 的方法。該方法不僅能夠提高各超聲相控陣陣元所采集信息的利用率，得到對現(xiàn)實環(huán)境更 為準(zhǔn)確、可靠的描述，還可以快速準(zhǔn)確的判別復(fù)合材料的未知缺陷。
[0010] 本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案加以實現(xiàn)的，一種基于分形的超聲相控陣無損檢測方 法，包括以下步驟：
[0011] (一）采用超聲相控陣設(shè)備，設(shè)計設(shè)備參數(shù)讓超聲相控陣探頭的各個陣元依次單 獨發(fā)射，1號陣元單獨發(fā)射時，2號陣元采集回波信號；2號陣元單獨發(fā)射時，3號陣元采集回 波信號，以此類推，最后將采集到的所有信號組成一個數(shù)組，得到多個數(shù)組；
[0012] (二）對得到的數(shù)組采用分位圖法，得到參加信息融合的最少融合數(shù)據(jù)，組成最佳 融合新數(shù)組；
[0013] (三）得到最佳融合新數(shù)組后進行最后的信息融合，從而得到最有結(jié)果，貝葉斯估 計的建立：
[0014] 1)求出每個最佳融合新數(shù)組m個元素彼此之間的置信距離測度duaj= 1，2,. . .，n)，組成置信矩陣D，
【主權(quán)項】
1. 一種基于分形的超聲相控陣無損檢測方法，包括以下步驟： (一） 采用超聲相控陣設(shè)備，設(shè)計設(shè)備參數(shù)讓超聲相控陣探頭的各個陣元依次單獨發(fā) 射，1號陣元單獨發(fā)射時，2號陣元采集回波信號；2號陣元單獨發(fā)射時，3號陣元采集回波信 號，以此類推，最后將采集到的所有信號組成一個數(shù)組，得到多個數(shù)組； (二） 對得到的數(shù)組采用分位圖法，得到參加信息融合的最少融合數(shù)據(jù)，組成最佳融合 新數(shù)組； 得到最佳融合新數(shù)組后進行最后的信息融合，從而得到最有結(jié)果，貝葉斯估計的建 立： 1) 經(jīng)過分位圖法可以得到新的數(shù)組，求出每個新數(shù)組的m個元素彼此之間的置信距離 測度(Iij (i, j = 1，2,. . .，η)，組成置信矩陣D，
PiUIxi)是在第i個樣本值取Xi的條件下的概率密度，σ i是第i個樣本值的方差；
4 經(jīng)過數(shù)學(xué)推導(dǎo)得， 其中，Φ (b)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率，b表 > 示變量t的上限； 2) 求出關(guān)系矩陣R，R是由r。組成，
其中，ru是第i個樣本與第j個樣本的相關(guān)系數(shù)，β u是置信距離測度du的界線值； 3) 由關(guān)系矩陣R，得到每個數(shù)組參加信息融合的最佳融合數(shù)據(jù)集； 4) 依新數(shù)組各元素的pdf (概率密度）曲線作為各特征函數(shù)，記為p(X); 5) 求出決策函數(shù)(Kx1, X2, .·.，xn)，其中X1, X2, ...，xn是來自總體X的樣本值； 6) 由決策函數(shù)求出風(fēng)險函數(shù)R(u|d) =Eu{L(u，d(x1，x2，...，xn))}，其中u是參數(shù)，即所 要求的融合結(jié)果，L(u，d(X 1, x2, ...，xn))是損失函數(shù)的二次式； 7) 對風(fēng)險函數(shù)求平均，得到?jīng)Q策函數(shù)(1(11，12，...，1)的貝葉斯風(fēng)險艮其中，
h (u)是參數(shù)u的先驗分布密度； 8) 若有 cf (X1, x2,. . .，xn)使得 B (cf) = min {B (d)}，d e Φ，則稱 cf為參數(shù) u 的貝葉斯 估計量，也稱為最優(yōu)估計； 9) 損失函數(shù)取二次式L (u, d) = [U-CKx1, X2, ...，xn)]2,則u的貝葉斯估計量為
要想求出估計量，只要求出P (U I (X1, X2, . . .，Xn))即可；其中，
其中，α是正則化因子， 貝ljp(u| H-.'XJ)
其中〇k是第k個樣本的標(biāo)準(zhǔn)差，σ ^是所有樣本 9 的整體標(biāo)準(zhǔn)差，Utl是樣本均值；由于我們采集的數(shù)據(jù)波形并不是標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布，特征函數(shù) P(X)很難直接求出，所以我們采用以下步驟推導(dǎo)出所要求的最優(yōu)估計； 10) 假設(shè)P (u I (Xl，x2,...，Xn))服從正態(tài)分布"(〃、.σ()，其中 Un是正態(tài)分布的均值， 2是正態(tài)分布的方差；所以
由以上兩式 比較，得
11) 通過以上推導(dǎo)，得到參數(shù)U的貝葉斯估計為也 就是超聲相控陣陣元得到的最優(yōu)息融合結(jié)果；
其特征在于，還包括： (四）分形過程的建立
1) 得到貝葉斯信息融合算法的最優(yōu)融合結(jié)果，共有M個點，畫出M個最有融合點的波形 圖； 2) 選取標(biāo)度網(wǎng)格長度δ (只能取整數(shù)，且不小于1)，橫坐標(biāo)被分成 .個網(wǎng)格； 3) 在橫坐標(biāo)的第i區(qū)間內(nèi)，波形最高值減去波形最低值，再除以δ，即使該區(qū)間內(nèi)波形 與網(wǎng)格相交的盒子數(shù)目，若余數(shù)不等于零，則盒子數(shù)加 1 ; 4) 將所有區(qū)間的盒子數(shù)目相加，得到盒子總數(shù)化（F); 5) 取不同的δ，重復(fù)上述2到4,得到相應(yīng)的盒子總數(shù)Ns (F); 6) 畫出Ns (F)和δ的雙對數(shù)曲線； 7) 取出曲線線性關(guān)系好的一段，用最小二乘法做一元線性回歸擬合出直線的斜率，作 為盒維數(shù)的估計值Dim; 8) 根據(jù)盒維數(shù)的估計值Dim，判斷復(fù)合材料有無缺陷以及缺陷類型。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于分形的超聲相控陣無損檢測的方法，方法包括貝葉斯信息融合算法和信號分形處理兩部分，其中，貝葉斯信息融合算法有以下步驟：取出超聲相控陣探頭各陣元依次單獨采集信號的中位數(shù)和上、下四分位數(shù)，得四分位離散度，求淘汰點，得到有效數(shù)據(jù)融合集，求各有效數(shù)據(jù)的特征函數(shù)和決策函數(shù)，得到風(fēng)險函數(shù)，提取決策函數(shù)的貝葉斯風(fēng)險，得出參數(shù)的最優(yōu)估計值；信號分型處理有以下步驟：通過小波分解系數(shù)圖分析圖像分形特性，確定無標(biāo)度區(qū)，計算分形維數(shù)，根據(jù)分形維數(shù)判斷有無缺陷以及缺陷類型，在使用貝葉斯信息融合算法來提高信息利用率的基礎(chǔ)上，本發(fā)明使用分形技術(shù)處理非線性的現(xiàn)代信號，從而判斷出復(fù)合材料有無缺陷以及缺陷的類型。
【IPC分類】G01N29-44
【公開號】CN104535663
【申請?zhí)枴緾N201410632519
【發(fā)明人】詹湘琳, 蔡玉杰, 劉岱, 劉濤
【申請人】中國民航大學(xué)
【公開日】2015年4月22日
【申請日】2014年11月11日