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原文传递基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法

专利名称：	基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法
摘要：	本发明涉及信号处理技术领域，提供一种基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法，包括步骤1，利用激发信号激发待探测铝板，获取超声兰姆波的原始信号；步骤2，根据获得的超声兰姆波的原始信号，确定变分模态分解的输入参数；步骤3，根据确定变分模态分解的输入参数，进行变分模态分解；步骤4，计算K临界‑1个IMF分量与原始信号之间的互信息值，并将该互信息值与互信息值阈值进行比较，将互信息值小于互信息值阈值的IMF分量作为虚假分量，剔除虚假分量，确定最终的K值，进而确定最终分解层数；步骤5，确定最终分解层数后，利用得到中心频率的缺陷信号，进行缺陷识别。本发明能准确识别超声兰姆波缺陷信号。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	辽宁;21
申请人：	大连海洋大学
发明人：	李松松;张宸宸;夏闻泽;郭中会;向宽;赵斯琪;李敏
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-04T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-15T00:00:00+0800
申请号：	CN201910597723.7
公开号：	CN110333285A
代理机构：	大连大工智讯专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	崔雪;梁左秋
分类号：	G01N29/00(2006.01);G;G01;G01N;G01N29
申请人地址：	116023 辽宁省大连市沙河口区黑石礁52号
主权项：	1.一种基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，利用激发信号激发待探测铝板，获取超声兰姆波的原始信号；步骤2，根据获得的超声兰姆波的原始信号，确定变分模态分解的输入参数，所述输入参数有包括分解层数、二次惩罚因子和终止条件；包括步骤201-203：步骤201，根据获得的超声兰姆波的原始信号，获得固有模态函数的瞬时频率；步骤202，计算不同K值各瞬时频率均值的曲率，将曲率首次出现局部极大值处的K作为分解临界值；其中，K表示变分模态分解中的模态数；步骤203，根据预设分解层数，确定变分模态分解的输入参数；步骤3，根据确定变分模态分解的输入参数，进行变分模态分解；步骤4，利用固有模态函数计算K临界-1个IMF分量与原始信号之间的互信息值，并将该互信息值与互信息值阈值进行比较，将互信息值小于互信息值阈值的IMF分量作为虚假分量，剔除虚假分量，确定最终的K值，进而确定最终分解层数；同时，确定最终分解层数后，得到分离后处在中心频率的子信号；其中，K临界表示瞬时频率均值的曲率首次出现极大值时的K值；步骤5，确定最终分解层数后，利用得到中心频率的缺陷信号，进行缺陷识别。 2.根据权利要求1所述的基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法，其特征在于，在步骤4中，包括以下子步骤：步骤401，计算各模态分量与原始信号的互信息值I(X,Y)：其中，x为信源发出消息；y为接收到信号；p(x)为先验概率；p(x\|y)为后验概率；步骤402，对各模态分量与原始信号的互信息I(X,Y)做归一化处理： β＝I(X,Y)/max(I(X,Y)) 当分解后的IMF分量与原始信号的互信息值小于阈值时，即分解出现了虚假分量，剔除该分量；β表示互信息值阈值；步骤403，剔除虚假分量后，确定最终的K值，进而确定最终分解层数。 3.根据权利要求1所述的基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法，其特征在于，在步骤1中，利用信号发生器产生激发信号探测铝板，在铝板另一侧接收换能器接收超声兰姆波的原始信号。
所属类别：	发明专利