基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法及其应用技术

公开了一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法及其应用，属于超声无损检测技术领域。方法包括：获取阵列散射信号并变换至频域，在选定频带范围内针对每一频率构建相应的观测向量；依据被测对象中超声导波传播特性先验，针对每一频率构建超声导波成像字典；在所选的每一频率下，将观测向量在对应的成像字典下进行稀疏分解；将不同频率下稀疏分解所得的稀疏系数经数学映射后转化为成像指标，得到定位成像结果。本发明专利技术可处理含较多边界反射干扰的超声导波信号，且定位成像精度高、伪点干扰少。少。少。

【技术实现步骤摘要】
基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法及其应用

：
[0001]本专利技术属于超声无损检测
，特别涉及一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法及其应用。

技术介绍
：
[0002]板类等波导结构广泛应用于航空航天、交通运输、能源电力等国民经济领域中，其结构完好性是运行安全的前提。然而，板类结构在多种复杂工况下运行，随着服役时间的增加，其不可避免地出现多种类型的缺陷和损伤，如复合材料层合板的分层、金属板结构的裂纹及表面腐蚀等缺陷。缺陷的累积和发展，对装备的服役安全构成了严重威胁。超声导波具有传播距离远、衰减小的特点，可在一次激励下检测整个波传播路径上结构的表面及内部缺陷，与体波的逐点扫描相比，具有更高的检测效率。
[0003]现有的超声导波缺陷定位成像方法中，包括经典的延时求和方法、基于各种损伤指标的概率成像方法、基于MUSIC的方法等。经典的延时求和方法利用各阵列阵元的信号直接延时并相加，具有较高的计算效率，但其定位成像精度低、成像结果中伪点干扰较多；基于各种损伤指标的概率成像法，其损伤指标的构造有多种方式，如以信号差异系数、欧氏距离分形维数等为指标，然后利用椭圆概率成像对每一传感路径进行概率成像并叠加，其计算简单、无需波速先验，但成像精度差、需要布置密集的传感阵列，且对多缺陷难以奏效；基于MUSIC的方法，其利用缺陷散射信号到达各阵元时的相位差信息，是一种子空间成像方法，具有较高的定位精度，但无法处理含边界反射的信号，且对结构噪声十分敏感，使得其使用受到很大的限制。

技术实现思路

[0004]为克服现有超声导波定位成像算法中存在的伪点多、定位精度低、难以处理含边界反射信号的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法，以实现板类等波导结构缺陷的精确超声导波定位成像。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案予以实现的，一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法包括以下步骤：
[0006]第一步骤中，在超声导波阵列的阵元中施加预定激励信号，获取超声导波阵列在被测对象中的全部N个散射信号，采用傅里叶变换对所述散射信号逐一从时域变换至频域，在预定频带范围内将每一频率下的N个散射信号所对应的值构建得到L个观测向量：
[0007]y
l
＝[R1(ω
l
)，
…
，R
n
(ω
l
)，
…
，R
N
(ω
l
)]T
，其中，下标l是[1，L]范围内的正整数，n是[1，N]范围内的正整数，L是预定频带范围[ω1，ω
L
]内的频率点个数，R
m
(ω
l
)是所获取的第n个散射信号在频率点ω
l
下的值；
[0008]第二步骤中，计算超声导波阵列在预定激励信号下被测对象中任一位置x
m
存在点散射源时的全部N个散射信号并逐一变换到频域，得到对应于位置x
m
的预测信号的频域形式a
n
(x
m
，ω)，并将不同位置下的预测信号进行组建得到对应于频率点ω
l
的超声导波成像
字典Φ(ω
l
)；
[0009]第三步骤中，在每一频率点ω
l
下分别将对应的观测向量y
l
和对应的超声导波成像字典Φ(ω
l
)构建稀疏分解模型，并求解得到对应于频率点ω
l
的稀疏系数向量α
l
；
[0010]第四步骤中，将不同频率下的稀疏系数经过数学映射后转化为成像指标，所述成像指标作为定位成像图中的像素点的值得到最终的定位成像结果。
[0011]所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法中，所述第一步骤中，所述散射信号为阵列在被测对象中的响应信号减去对应的基准信号而得到。
[0012]所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法中，所述第二步骤中，所述预测信号的频域形式a
n
(x
m
，ω)的计算方式为：a
n
(x
m
，ω)＝S(ω)G
n
(x
m
，ω)，
[0013]其中，S(ω)为预定激励信号的频域形式，G
n
(x
m
，ω)为超声导波在路径之间传播的格林函数，所述路径为第n个信号对应的激励阵元至位置x
m
再至第n个信号对应的接收阵元。
[0014]所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法中，所述第二步骤中，所述超声导波成像字典按以下方式组建：
[0015][0016]其中，x
m
(m＝1，2，
…
，M)为被测对象待成像区域离散化后每一待成像位置的坐标，a
n
(x
m
，ω
l
)为所计算得到的对应于位置x
m
的阵列中第n个散射响应信号在频率点ω
l
下的值。
[0017]所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法中，所述第三步骤中，所述稀疏分解模型为
[0018]min||w
l
α
l
||1s.t.||Φ(ω
l
)α
l
‑
y
l
||2≤σ
l
，其中，s.t.表示受约束于，α
l
是待求解的稀疏系数，σ
l
是对应的正则化参数，||α
l
||1表示向量α
l
中所有元素的绝对值之和，||Φ(ω
l
)α
l
‑
y
l
||2表示向量Φ(ω
l
)α
l
‑
y
l
中所有元素平方和的算术平方根，w
l
是一个维度与α
l
相同的非负权重向量。
[0019]所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法中，所述非负权重向量w
l
包括各元素均为相等的非负均匀权重向量。
[0020]所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法中，所述第四步骤中，所述数学映射为
[0021]其中，α
l
[m]为向量α
l
的第m个值，f(ω
l
)是对应于频率点ω
l
的权重系数。
[0022]本专利技术还提供了一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法的应用。
[0023]一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法的应用，其特征在于，利用所述
方法对金属及非金属波导结构中的缺陷实现定位。
[0024]进一步地，所述金属波导结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：第一步骤(S1)中，在超声导波阵列的阵元中施加预定激励信号，获取超声导波阵列在被测对象中的全部N个散射信号，采用傅里叶变换对所述散射信号逐一从时域变换至频域，在预定频带范围内将每一频率下的N个散射信号所对应的值构建得到L个观测向量：y
l
＝[R1(ω
l
)，
…
，R
n
(ω
l
)，
…
，R
N
(ω
l
)]
T
，其中，下标l是[1，L]范围内的正整数，n是[1，N]范围内的正整数，L是预定频带范围[ω1，ω
L
]内的频率点个数，R
n
(ω
l
)是所获取的第n个散射信号在频率点ω
l
下的值；第二步骤(S2)中，计算超声导波阵列在预定激励信号下被测对象中任一位置x
m
存在点散射源时的全部N个散射信号并逐一变换到频域，得到对应于位置x
m
的预测信号的频域形式a
n
(x
m
，ω)，并将不同位置下的预测信号进行组建得到对应于频率点ω
l
的超声导波成像字典Φ(ω
l
)；第三步骤(S3)中，在每一频率点ω
l
下分别将对应的观测向量y
l
和对应的超声导波成像字典Φ(ω
l
)构建稀疏分解模型，并求解得到对应于频率点ω
l
的稀疏系数向量α
l
；第四步骤(S4)中，将不同频率下的稀疏系数经过数学映射后转化为成像指标，所述成像指标作为定位成像图中的像素点的值得到最终的定位成像结果。2.根据权利要求1所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法，其特征在于，优选的，所述第一步骤(S1)中，所述散射信号为阵列在被测对象中的响应信号减去对应的基准信号而得到。3.根据权利要求1所述的基于超声导波多频稀疏的缺陷定位成像方法，其特征在于，所述第二步骤(S2)中，所述预测信号的频域形式a
n
(x
m
，ω)的计算方式为：a
n
(x
m
，ω)＝S(ω)G
n
(x
m
，ω)，其中，S(ω)为预定激励信号的频域形式，G
n
(x
m
，ω)为超声导波...

【专利技术属性】
技术研发人员：许才彬，邓明晰，胡宁，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：