【技术实现步骤摘要】
本申请涉及锚杆检测，尤其涉及一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前锚杆无损检测技术里超声回波信号处理过程中，采用了包括傅里叶变换、小波分解、经验模态分解以及变分模态分解等算法，但是目前存在的主要问题是只能处理单根锚杆一次发射接收信号，无法处理现有自动化锚杆施工检测过程中多根锚杆同时检测多种信号。现有技术如果要处理超声横波阵列信号时，需要保证探头阵列中探头每一次发射与接收超声横波信号时，其余探头不能发射与接收超声回波信号，避免信号之间的相互干扰，同时处理超声回波信号时也只能单独将每一次的回波信号进行单独的分析与处理，这样就极大减小了锚杆内部缺陷的检测效率，同时没有完全利用阵列采集的回波信号数据集合，减小了单次信号处理速度。
2、综合所述可知，如何设计一种高效、准确的锚杆检测方法是目前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，以解决现有技术手段无法处理现有自动化锚杆施工检测过程中多根锚杆同时检测多种信号、信号之间相互干扰及检测效率低等问题。
3、本申请的第二个目的在于提出一种装置。
4、本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
5、本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6、为达上述目的，本申请第一方面实施
7、获取超声回波信号；
8、利用降噪算法对所述超声回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；
9、将所述降噪回波信号进行多特征参数对比，获取有缺陷回波信号；
10、将所述有缺陷回波信号进行小波分解、滤波处理，得到缺陷位置。
11、优选地，所述获取超声回波信号包括：发射脉冲电压激励超声阵列所有超声探头发射超声横波并在锚杆内部传播，收集回波，获取超声回波信号。
12、优选地，所述利用降噪算法对所述超声回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号包括：
13、采用移动窗口最小二乘多项式平滑方法除去超声波横波回波信号中的高频杂波信号，得到降噪回波信号。
14、优选地，所述最小二乘多项式平滑方法拟合多项式为：
15、
16、其中，降噪算法采用的窗口宽度为2w+1，拟合后的残差为：
17、
18、其中，其中，h(x)为多项式拟合的电压回波信号，n为拟合多项式的阶数，e为拟合后的残差，ak为拟合多项式待定系数。
19、优选地，所述将所述降噪回波信号进行多特征参数对比，获取有缺陷回波信号包括：
20、对所述降噪回波信号进行截断处理，剪除信号中发射信号与锚杆底部回波信号，将未剪除的信号与无缺陷回波信号比对处理，获取有缺陷回波信号。
21、优选地，所述将所述有缺陷回波信号进行小波分解、滤波处理，得到缺陷位置包括：
22、预设小波尺度，利用小波变换对所述有缺陷回波信号进行降噪和特征提取处理，将处理过的分解信号进行小波逆变换重构信号，在所述重构信号中确定出缺陷回波位置，反推缺陷位置。
23、优选地，所述小波变换阈值处理参数表达式为：
24、
25、其中，其中，λ为小波分解设定的阈值，f(x)为采样得到的实际信号。
26、为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理装置，包括：
27、信号获取模块，获取超声回波信号；
28、降噪模块，利用降噪算法对所述超声回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号；
29、比对模块，将所述降噪回波信号进行多特征参数对比，获取有缺陷回波信号；
30、缺陷反推模块，将所述有缺陷回波信号进行小波分解、滤波处理，得到缺陷位置。
31、为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
32、所述存储器存储计算机执行指令；
33、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述任一项所述的方法。
34、为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，包括所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述任一项所述的方法。
35、本申请提供的一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，发射脉冲电压激励超声阵列所有超声探头发射超声横波并在锚杆内部传播，获取超声回波信号，对超声回波信号进行降噪处理，通过信号比对获取有缺陷回波信号，基于有缺陷回波信号进行缺陷定位，保证检测精度的同时提高了信号处理效率。
36、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述获取超声回波信号包括：发射脉冲电压激励超声阵列所有超声探头发射超声横波并在锚杆内部传播，收集回波，获取超声回波信号。
3.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述利用降噪算法对所述超声回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号包括：
4.根据权利要求3所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述最小二乘多项式平滑方法拟合多项式为：
5.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述将所述降噪回波信号进行多特征参数对比，获取有缺陷回波信号包括：
6.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述将所述有缺陷回波信号进行小波分解、滤波处理，得到缺陷位置包括：
7.根据权利要求6所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列
8.一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述获取超声回波信号包括：发射脉冲电压激励超声阵列所有超声探头发射超声横波并在锚杆内部传播，收集回波，获取超声回波信号。
3.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述利用降噪算法对所述超声回波信号进行降噪处理，得到降噪回波信号包括：
4.根据权利要求3所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述最小二乘多项式平滑方法拟合多项式为：
5.根据权利要求1所述的基于小波分解的锚杆检测超声阵列回波信号处理方法，其特征在于，所述将所述降...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩存地，朱凯雄，王龙，陈志良，王子越，张辉，
申请(专利权)人：陕西陕煤曹家滩矿业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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