Методы цифровой обработки сигналов ультразвукового дефектоскопа

«Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет 

«ЛЭТИ» им. В.И.Ульянова (Ленина)»

(СПбГЭТУ “ЛЭТИ”)



Направление 

12.03.01 – Приборостроение 

Профиль 

«Приборы и методы контроля качества и диагностики»



Факультет

ИБС

Кафедра

ЭУТ

К защите допустить



Зав. кафедрой



Аббакумов К.Е.





	ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

БАКАЛАВРА 



Тема: Методы цифровой обработки сигналов ультразвукового дефектоскопа





Студент







Смальцер М.П.





подпись





Руководитель

д.т.н., проф.





Петров Г.А.



(Уч. степень, уч. звание)

подпись





Консультанты

доц. 





Трусов А.О.



(Уч. степень, уч. звание)

подпись







асс.





Сидоренко И.Г.



(Уч. степень, уч. звание)

подпись













Санкт-Петербург

2017

ЗАДАНИЕ

на выпускную квалификационную работу





Утверждаю



Зав. кафедрой ЭУТ



____________ Аббакумов К.Е.



«___»______________20___ г.



Студент

Смальцер М.П.



Группа

3582

Тема работы: Методы цифровой обработки сигналов ультразвукового дефектоскопа

Место выполнения ВКР: кафедра ЭУТ

Исходные данные (технические требования): Расчет значений отношения сигнал/помеха до и после фильтрации для разных сигналов.

Содержание ВКР: 

Применение электромагнитно-акустических преобразователей в ультразвуковом контроле.

Сложномодулированные сигналы.

Пространственно-временная обработка сигналов.

Оценка санитарных условий труда на рабочем месте в процессе подготовки ВКР

Перечень отчетных материалов: пояснительная записка, иллюстративный материал, приложение ,презентация.

Дополнительные разделы: БЖД 



Дата выдачи задания

Дата представления ВКР к защите

«___»______________20___ г.

«___»______________20___ г.

		



Студент



Смальцер М.П.

Руководитель     д.т.н., проф.



Петров Г.А.


календарный план выполнения 

выпускной квалификационной работы



Утверждаю



Зав. кафедрой ЭУТ



____________ Аббакумов К.Е.



«___»______________20___ г.



Студент

Смальцер М.П,



Группа

3582

Тема работы: Методы цифровой обработки сигналов ультразвукового дефектоскопа

№ п/п

Наименование работ

Срок выполнения

1

Обзор литературы по теме работы

20.04 – 25.04

2

Ознакомление с электромагнитно-акустическими преобразователями

25.04 – 01.05

3

Ознакомление с линейно-частотно-модулированными сигналами и фазоманипулированными сигналами

04.05 – 12.05

4

Проведение расчетов и анализ полученных результатов

12.05 – 18.05

5

Анализ полученных данных

25.05 – 26.05

6

Оформление пояснительной записки

26.05 – 03.06

7

Оформление иллюстративного материала

03.06 – 09.06



Студент



Смальцер М.П.

Руководитель     д.т.н., проф.



Петров Г.А.





Оглавление

	Введение	5

	1.Применение электромагнитно-акустических преобразователей в ультразвуковом контроле	7

	1.1Электромагнитно-акустическое преобразование	7

	1.2Источники погрешностей	8

	1.3Методы повышения чувствительности ультразвуковых дефектоскопов	10

	2.Сложномодулированные сигналы	14

	2.1Линейно-частотно-модулированные сигналы	14

	2.2Зависимость результата от девиации частоты	17

	2.3Влияние помех	19

	2.4 Фазоманипулированные сигналы	20

	2.5 Обработка сигналов	25

	2.6 Критерии выбора сигналов	28

	2.7 Оценка выигрыша при накоплении полезного сигнала на фоне структурных помех	29

	3. Пространственно-временная обработка сигналов	33

	3.1 Общие сведения	33

	3.2 Способы пространственно-временной обработки	35

	3.4 Эффективность пространственно-временной  обработки сигналов	39

	4. Оценка санитарных условий труда на рабочем месте в процессе подготовки ВКР	42

	Заключение	48

	Список литературы	49

	Приложения	50






Введение

Ультразвуковая дефектоскопия как наука возникла и развивалась одновременно и параллельно с радиолокацией. В ультразвуковой эхо-локации и в радиолокации много общего, что позволяет использовать знания и опыт, накопленные в теории обнаружения радиолокационных сигналов и измерения их параметров, для решения аналогичных задач в ультразвуковой дефектоскопии.

В ультразвуковой дефектоскопии, особенно при применении электромагнито-акустических методов существуют задачи выделения соответствующих отражениям от дефектов изделия «полезных» эхо-сигналов из шумов приемного тракта аппаратуры и структурных шумов или помех.

Существует несколько методов возбуждения ультразвуковых волн в исследуемом объекте. Наиболее распространенным является использование пьезоэлектрического эффекта. В этом случае излучение ультразвука производится с помощью преобразователя, который преобразует электрические колебания в акустические путём обратного пьезоэлектрического эффекта. Пройдя через контролируемую среду, сигналы попавшие на пьезопластину преобразователя, вследствие прямого пьезоэлектрического эффекта вновь становятся электрическими, которые и регистрируются измерительными цепями. В зависимости от конструкции и подключения, пьезоэлектрические преобразователи могут выполнять роль только излучателя ультразвуковых колебаний или только приёмника, либо совмещать в себе обе функции.

Ультразвуковые пьезоэлектрические преобразователи, использующиеся при ручном контроле: прямой B1S-O, миниатюрный наклонный MWB 70-4, наклонный WK45-2. Также используются электромагнитно-акустический (ЭМА) метод, основанный на приложении сильных переменных магнитных полей к металлу. КПД этого метода гораздо ниже, чем у пьезоэлектрического, но зато может работать через воздушный зазор и не предъявляет особых требований к качеству поверхности. Именно этот метод рассматривается в моей ВКР.

В первом разделе рассматривается спектр применения электромагнитно-акустических преобразователей в ультразвуковом контроле. Погрешности при их использование и способы повышения чувствительности ультразвуковых дефектоскопов. А именно обнаружения и выделения эхо-сигналов от дефектов.
        Во втором разделе представлены сигналы ,которые наиболее хорошо подходят для задач дефектоскопии. Такие как линейно-частотно-модулированные сигналы (ЛЧМ) и фазоманипулированные сигналы (ФМ). Сравнение этих сигналов и слияния на них помех.

Третий раздел раскрывает пространственно-временную обработку сигналов, Создание алгоритмов обработки и сравнение эффективности при выборе сигналов.




1.Применение электромагнитно-акустических преобразователей в ультразвуковом контроле

1.1Электромагнитно-акустическое преобразование

Суть электромагнитно-акустического преобразования  заключается в том, что в веществе, не обладающем ни пьезоэлектрическими, ни магнитострикционными свойствами, под действием электромагнитной волны возбуждаются ультразвуковые волны той же частоты (линейный отклик) и на кратных частотах (нелинейный отклик). Наличие границы металла, как места сосредоточения возбуждающей силы, имеет принципиальное значение. При однородном распределении силы задача сводится не к возбуждению акустических колебаний внутри металла, что, собственно, и составляет предмет настоящего сообщения, а к его перемещению как целого во внешней среде, т.е. к задаче о вибраторах и мембранах. Нетривиальность ЭМАП как физического явления определяется рядом обстоятельств. Во-первых, электромагнитная волна, падающая на границу металла, возбуждает акустические колебания электрически нейтрального тела. В каждом элементе объема заряды электронов и ионов компенсируют друг друга. Во-вторых, мы имеем дело именно с кругом явлений, поскольку число механизмов, обеспечивающих преобразование электромагнитных и акустических волн в металлах, велико. И, в-третьих, большинство эффектов, наблюдаемых при изучении чисто акустических свойств.

Электромагнитно-акустические преобразователи  (ЭМАП) – это относительно новое направление в УЗ контроле. Основное отличие этой технологии состоит в том, что ультразвуковая волна генерируется непосредственно в исследуемом объекте. В основе принципа действия ЭМА преобразователей лежит возбуждение и прием ультразвуковых волн путем воздействия на поверхность электропроводящего объекта переменного и постоянного магнитных полей. Индуктор ЭМАП, через который протекает импульс высокочастотного тока, создает в поверхностном слое металла вихревой ток. В результате совместного действия вихревого тока и поляризующего поля возникают силы Лоренца, обеспечивающие возбуждение ультразвуковых колебаний соответствующего типа. В зависимости от конструктивных параметров индуктора и ориентации поляризующего поля, в процессе контроля возбуждаются сдвиговые волны радиальной или линейной поляризации.

С помощью ЭМАП, легко возбудить, например поперечные волны, распространяющиеся по нормали и под углом к поверхности, а так же поперечные нормальные волны. ЭМАП не нагружают поверхность объекта контроля, что позволяет устранить проблемы связанные с реверберационными процессами – явлениями на границе раздела сред в слое контактной или иммерсионной жидкости. Акустический тракт ЭМА дефектоскопа весьма прост, поскольку ультразвуковые волны возбуждаются и распространяются, как правило, только в самом объекте контроля. Только сам объект контроля и содержащиеся в нем неоднородности, способны изменить картину волнового поля.

Имеются основания считать, что поперечные волны распространяющиеся по нормали к поверхности, более чувствительны к некоторым дефектам. Они распространяются вдвое «медленнее» продольных, что создает благоприятные условия для толщинометрии и повышения разрешающей способности при контроле эхо-методом. Применение поперечных волн определенной поляризации позволяет с высокой чувствительностью обнаруживать неудобные для отражения трещины, даже если их плоскость параллельна направлению прозвучивания.



1.2Источники погрешностей

Основным отличием толщиномеров и дефектоскопов на основе электромагнитно-акустического эффекта является то, что при их использовании не требуется создания акустического контакта, так как ультразвуковые колебания возникают непосредственно в поверхностном слое контролируемого металла.

Погрешность ультразвукового метода измерения зависит от целого ряда факторов, которые определяются следующими ограничениями:

1)вариацией скорости распространения ультразвуковых колебаний (УЗК), 

2)состоянием и геометрическими характеристиками изделия, 

3)качеством акустического контакта при использовании ПЭП, 

4)магнитными свойствами и электропроводностью материала изделия при использовании электромагнитно-акустических (ЭМА) преобразователей, 

5)температурой окружающей среды и др. 

Исследование влияния различных факторов на погрешность измерения толщины металлоконструкций с применением ультразвуковых методов, показали, что основным фактором при использовании ПЭП, определяющим погрешность измерения толщины в зависимости от свойств материала, является вариация скорости распространения УЗ колебаний в направлении прозвучивания. При этом, относительная погрешность измерений равна относительным отклонениям действительного значения скорости УЗК в изделии от значения скорости, принятого при калибровке. 

В связи с тем, что в зависимости от акустических и геометрических характеристик контролируемых изделий (толщины стенки, кривизны, шероховатости и непараллельности поверхностей и затухания УЗК в материале), амплитуда и форма многократных эхо-сигналов существенно изменяются, при проведении измерений возникает опасность внесения ошибок, связанных с флуктуацией амплитуды и потерей полуволны эхо-сигналов из-за влияния внешних факторов. Нестабильность качества акустического контакта, ухудшение которого приводит к уменьшению амплитуды эхо-сигналов и увеличению уровня помех, связана как с субъективными факторами, так и с физическими свойствами контактной среды (жидкости или смазки). 

Дополнительную погрешность, связанную с искажением формы и флуктуациями амплитуды сигнала, вносит механический износ, повреждения в виде царапин, выбоин и сколов рабочей поверхности ПЭП, находящейся в контакте с поверхностью контролируемого изделия, и разрушения акустического экрана в связи, с чем уменьшается отношение сигнал/помеха. В процессе эксплуатации, при отклонении температуры контролируемых изделий и призм ПЭП от принятой при юстировке отсчетного устройства, вносится дополнительная погрешность, обусловленная физическими характеристиками материала изделия и призм. Наконец, существенную роль играют погрешности, связанные с влиянием таких характеристик изделия, как кривизна, шероховатость и непараллельность поверхностей изделия.

Все рассмотренные ограничения, за исключением связанных с влиянием качества акустического контакта и конструктивных элементов ПЭП, играют существенную роль и при использовании ЭМА преобразователей.



1.3Методы повышения чувствительности ультразвуковых дефектоскопов

Для обнаружения и выделения эхо-сигналов от дефектов необходимо использовать достижения радиолокации в области обнаружения и выделения слабых сигналов на фоне шумов и помех. Так, выделение сигналов из помех осуществляется тем успешнее, чем больше различие в характеристиках сигналов и помех. Наиболее просто задача выделения решается, если сигнал и помеха имеют различный спектральный состав. Например, если помеха представляет собой белый шум, имеющий равномерный энергетический спектр, то наиболее эффективно сигнал выделяется оптимальным или согласованным фильтром, частотная характеристика которого определяется выражением:

,

(1)

где  — спектральная плотность сигнала;  — временная задержка, определяемая из условия физической реализуемости согласованного фильтра.

 Величина  не должна быть меньше длительности сигнала. Физический смысл согласованной фильтрации состоит в том, что все спектральные составляющие сигнала задерживаются на такую величину, чтобы в момент времени оказаться синфазными, при этом амплитуда сигнала на выходе фильтра принимает максимальное значение. Согласованный фильтр обеспечивает максимально возможное отношение сигнала к шуму на выходе, однако форма сигнала при прохождении его через согласованный фильтр существенно меняется. Это обстоятельство не является недостатком согласованных фильтров, так как длительность некоторых сигналов после прохождения через согласованный фильтр сильно уменьшается (сигнал сжимается во времени), что позволяет определять с высокой точностью задержку сигнала и дальность до цели в эхо-локации. Такими свойствами сжатия во времени после согласованной фильтрации обладают так называемые «сложные» сигналы, к числу которых относятся импульсы с линейной частотной модуляцией и сигналы с фазокодовой манипуляцией.

  Применение сложных сигналов в сочетании оптимальной обработкой оказывается эффективным в тех случаях, когда сигнал сильно ослаблен вследствие большого затухания в контролируемом материале и основным видом помех является собственный шум усилительной аппаратуры.

  Когда исчерпаны все возможности снижения уровня шумов, отношение сигнал/помеха на выходе оптимального фильтра зависит от энергии сигнала , пропорциональной его амплитуде  и длительности сигнала . Таким образом, снижение порога чувствительности дефектоскопа возможно путем увеличения амплитуды и длительности полезного сигнала. 

Возможности увеличения амплитуды сигнала ограничены вследствие ограничений аппаратной части приборов. Увеличение длительности зондирующих импульсов приводит к снижению разрешающей способности дефектоскопа, что является выражением противоречия между чувствительностью и разрешающей способностью.

Одним из вариантов решения указанного противоречия является применение сложномодулированных (или сложных) сигналов с соответствующей оптимальной обработкой. Сложные сигналы не содержат информационной избыточности. Они отличаются от простых тем, что обладают высокой информационной избыточностью (являются многомерными), так как состоят из большого числа элементарных сигналов. В устройствах со сложными сигналами избыточность используется для придания выходным сигналам датчика специальной структуры, позволяющей получить совокупность сигналов с требуемыми корреляционными свойствами. Статистические характеристики таких сигналов близки к характеристикам белого шума: энергетический спектр почти равномерен, автокорреляционная функция сигнала  конечной длительности Тс

,

(2)

содержит один значительный максимум (пик), а взаимно корреляционная функция двух сигналов  и 

,

(3)

имеет значительно меньшую величину. Отсюда следует другое название сложных сигналов, как «шумоподобные». К сложномодулированным сигналам относятся сигналы с внутриимпульсной модуляцией частоты или фазы. Полезный сигнал имеет большую длительность и, следовательно, обладает высокой энергией . При оптимальной обработке таких сигналов происходит внутриимпульсное накопление отдельных элементов сигналов, в результате чего они «сжимаются» во времени и возрастают по амплитуде. Степень сжатия определяется как отношение длительности  сложномодулированного сигнала к длительности сжатого сигнала на выходе оптимального фильтра: , и равна базе сигнала:

,

(4)

где  и  - соответственно длительность и ширина спектра сложномодулированного сигнала;  - длительность «сжатого» сигнала. 

База простых сигналов приблизительно равна единице. Для сложномодулированных сигналов база значительно превышает единичное значение, в силу чего эти сигналы более помехоустойчивы. Если ширина спектра простых сигналов обратно пропорциональна их длительности, т.е. , то за счет внутриимпульсной модуляции ширина спектра сложномодулированных сигналов намного больше: , т.е. это широкополосные сигналы. 

Для задач дефектоскопии наиболее хорошо подходят сигналы с возможно большей базой и сигналы, дающие при сжатии один короткий импульс (основной лепесток) и минимальный уровень боковых импульсов (лепестков). В наибольшей степени такими свойствами обладают линейно-частотно-модулированные сигналы (ЛЧМ) и фазоманипулированные сигналы (ФМ) с двоичным квантованием фазы колебаний несущей.

2.Сложномодулированные сигналы

2.1Линейно-частотно-модулированные сигналы

На рис. 1.1 показан ЛЧМ-сигнал частота несущей которого меняется линейно с девиацией . При достаточно больших значениях базы (около 100) энергия ЛЧМ-сигнала почти целиком (>95%) сосредоточена в пределах полосы , а спектр приближается к прямоугольному. Таким образом, девиация частоты ЛЧМ-сигнала фактически определяет полосу его спектра. Зондирующий ЛЧМ сигнал представляет собой последовательный составной сигнал, состоящий из отрезков колебаний различных частот (элементы сигнала), число которых в соответствии с теоремой Котельникова (теоремой отсчетов) равно базе сигнала.



Рис. 1.1. ЛЧМ - сигнал



Рис. 1.2. ЛЧМ - сигнал после оптимальной обработки

После оптимальной обработки ЛЧМ-сигнал увеличивается по амплитуде в  раз, сжимается в  раз, где  - коэффициент сжатия;  - длительность сжатого сигнала на уровне 0,64, и имеет огибающую вида  (рис. 1.2). Несущая частота сжатого сигнала не модулирована и равна средней частоте ЛЧМ-сигнала. Относительная амплитуда первых боковых лепестков равна 0,2. Теоретически после оптимальной обработки ЛЧМ-сигнала отношение сигнал/помеха возрастает в  раз.

На рис. 1.3 и 1.4 приведен вид ЛЧМ-сигнала и результат его обработки при девиации частоты равной 50%.





Рис. 1.3. ЛЧМ-сигнал 50%



Рис. 1.4 ЛЧМ-сигнал (50%) после оптимальной обработки

Для сравнения, на рис. 1.5 и 1.6 приведен простой гармонический сигнал и результат его оптимальной обработки. Длительности всех показанных сигналов одинаковы. Сравнение графиков на рис. 1.2, 1.4 и 1.6 позволяет сделать вывод о том, что наилучшими свойствами обладает ЛЧМ-сигнал с большей девиацией частоты. 



Рис. 1.5 Гармонический сигнал



Рис. 1.6 Результат оптимальной фильтрации гармонического сигнала



2.2Зависимость результата от девиации частоты

Рассмотрим зависимость отношения сигнал/помеха на входе и выходе фильтра от степени девиации частоты. При постоянной частоте дискретизации, равной , минимальная и максимальная частота определяются следующими выражениями, соответственно:

,

(1 )

,

( 2 )

где  - средняя частота ЛЧМ-сигнала, а  - девиация частоты, выраженная в процентах.

ЛЧМ-сигналов, с одинаковой средней частотой  и длительностью , отличающиеся девиацией частоты c диапазоном изменения  частот в пределах от 20 до 180 %. Форма таких сигнала значительно изменяется при различной девиации частоты. Как было отмечено выше, увеличение диапазона частот в сигнале приводит к лучшему виду сигнала на выходе оптимального фильтра. В то же время, увеличение значения девиации частоты налагает существенные ограничения на аппаратную часть дефектоскопа, т. к. при этом необходимо обеспечить более широкую полосу частот в приемном тракте и большую частоту дискретизации.

При прохождении сигналов процедур оптимальной обработки будут наблюдаться следующие факторы:

		при увеличении степени девиации частоты происходит лучшая локализация сигнала на выходе оптимального фильтра;

		при высоких значениях девиации частоты результат значительно ухудшается, что связано с влиянием относительно низкой частоты дискретизации сигнала.

Таким образом, выбор степени девиации частоты должен осуществляться на основе следующих факторов.

Чем больше девиация частоты, тем лучше свойства сигнала, прошедшего оптимальный приемник.

Девиация частоты ограничена сверху частотой дискретизации сигнала в приемнике.

2.3Влияние помех

В качестве помехи рассмотрим случайный шум, график которого представлен на рис. 1.9. 

Через оптимальный фильтр будет пропущена аддитивная смесь сигнала и помехи.



Рис. 1.7. Помеха



Рис. 1.8. Смесь сигнала и помехи на входе оптимального фильтра, отношение сигнал/помеха .

СКО помехи на входе фильтра равно 2,3, размах сигнала 2, т.е. отношение сигнал/помеха около 1. На рис.1.10 показан суммарный сигнал на входе оптимального фильтра.



Рис. 1.9. Сигнал на выходе оптимального фильтра

Сигнал с выхода оптимального фильтра приведен на рис. 1.11. Можно видеть, что при средней девиации частоты (30%) свойства сигнала с точки зрения устойчивости к случайной помехе достаточно хорошие.





2.4 Фазоманипулированные сигналы

Фазоманипулированные сигналы в отличие от ЛЧМ-сигналов обладают большим разнообразием свойств, что может быть использовано в ультразвуковом контроле. ФМ-сигнал - это сигнал с двоичным квантованием фазы. Его можно представить в виде «состыкованных» друг с другом элементарных (прямоугольных) радиоимпульсов одинаковой амплитуды , несущей частоты  и длительности . Фазы этих элементарных импульсов могут принимать два значения: 0 и 180° - в соответствии с модулирующей кодовой последовательностью. Наилучшими свойствами с точки зрения применимости в ультразвуковой дефектоскопии обладают последовательности (коды) Баркера и Хоффмена. Последние чаще называют М-последовательностями (М-кодами). На рис. 1.12 и 1.13 изображены видеокод Баркера с индексом  и соответствующий ему ФМ-сигнал. Спектр ФМ-сигнала занимает полосу  и близок к прямоугольному. После оптимальной обработки ФМ-сигнал Баркера имеет один главный лепесток длительностью , с амплитудой, превышающей амплитуду сигнала до обработки в N раз. Амплитуда боковых лепестков числом N-1 одинакова и не превышает уровень  амплитуды главного лепестка.



Рис. 1.10. Видеокод Баркера



Рис. 1.11. Фазоманипулированный сигнал Баркера



Рис. 1.12. Сигнал Баркера после прохождения оптимального фильтра

Если к сигналу добавить помеху, аналогичную рассмотренной выше (см. рис. 1.9), то при отношении сигнал/шум на входе менее 1 (рис. 1.15), на выходе получается сигнал, показанный на рис. 1.16.

Сигнал на основе кода Баркера имеет наилучший вид после сжатия, но индекс его ограничен: . Практически неограниченный индекс имеют сигналы на основе кода Хоффмена, кодовые последовательности которых являются последовательностями максимальной длины или М-последовательности. Это одни из самых известных фазоманипулированных сигналов. Для построения М-последовательностей обычно используют регистры сдвига или элементы задержки заданной длины. Длина М-последовательности равна , где  – число разрядов регистра сдвига. Различные варианты подключения выходов разрядов к цепи обратной связи дают некоторый набор последовательностей.

Автокорреляционная функция М-последовательности равна –1 для всех значений задержки, кроме области 0±1, где ее значение меняется от –1 до значения . Кроме того, М-последовательности обладают еще одним интересным свойством: в каждой последовательности единиц на одну больше, чем нулей.









Рис. 1.13. Смесь сигнала Баркера и помехи на входе оптимального фильтра





Рис. 1.14. Смесь сигнала Баркера и помехи на выходе оптимального фильтра

После сжатия уровень боковых лепестков оказывается равным , т.е. становится пренебрежимо малым по сравнению с основным лепестком с ростом N. Если использовать указанные сигналы в непрерывном режиме следования, когда каждый предыдущий М-сигнал «сшит» с таким же последующим, то уровень боковых лепестков уменьшается до . Это позволяет максимально увеличить энергию зондирующего воздействия и, следовательно, снизить порог чувствительности дефектоскопа, так как длительность зондирующего воздействия максимальна и равна периоду следования сигналов.

Если проанализировать М-последовательность длиной 15, имеющей вид:

111 1000 1001 1010,

то выясняется, что она обладает худшими автокорреляционными свойствами, чем последовательность Баркера длиной 13 символов, рассмотренная выше, следующего вида:

1 1111 0011 0101

Кодовая последовательность, вид сигнала до и после оптимальной обработки М-последовательности показан на рисунках 1.15-1.19.



Рис. 1.15. Видеокод М-последовательности



Рис. 1.16. Сигнал М-последовательности



Рис. 1.17. Сигнал М-последовательности на выходе оптимального фильтра



На рис. 1.20 показана смесь помехи (см. рис. 1.9) и М-последовательности на выходе оптимального фильтра.



Рис. 1.18. Смесь помехи и М-последовательности на выходе оптимального фильтра

2.5 Обработка сигналов

Для практического применения сложномодулированных сигналов в целях ультразвуковой дефектоскопии необходимы оценка искажений сигналов при их излучении и приеме, выбор оптимальных способов генерации и обработки. Сложномодулированные сигналы (особенно при большой базе) характеризуются сравнительно широким спектром, поэтому частотная зависимость затухания ультразвука в объекте контроля, частотное изменение угла раскрытия основного лепестка диаграммы направленности, а также ограниченность полос пропускания излучающего и приемного преобразователей приводят к увеличению длительности сжатого сигнала, повышению уровня его боковых лепестков, уменьшению отношения сигнал/помеха по сравнению с максимально возможным, т. е. к ухудшению показателей оптимальной обработки. Устранить это ухудшение можно, применяя широкополосные ультразвуковые преобразователи (с относительной полосой 80% и более), имеющие близкую П-образной амплитудно-частотную характеристику, а также дополнительно амплитудную модуляцию зондирующего воздействия.

При неразрушающем контроле имеют дело с ансамблем сложных сигналов, которые должны обладать «хорошими» корреляционными свойствами и, прежде всего малыми значениями взаимно корреляционной функции. Это необходимое условие обнаружения и распознавания полезных сигналов при наличии помех. Сигналы, обладающие указанными характеристиками, относятся к классу квазиортогональных. Поскольку спектры отдельных сигналов перекрываются, единственный признак, который можно использовать для построения разделяющего устройства, — это различие сигналов по форме. Форма сигналов непосредственно связана с фазо-частотными спектрами, которые для каждого сигнала должны быть различны. Поэтому главное при формировании выходных сигналов — достигнуть отличия в фазо-частотных спектрах. Отличие будет тем значительнее, чем больше база зондирующего сигнала. 

Следует также отметить, что шумоподобные сигналы, обладая наибольшей энтропией, способны переносить максимально возможное количество информации при заданной средней мощности зондирующего сигнала. Это означает, что при испытаниях материалов изделий можно извлечь максимум информации о различных дефектах. Простые сигналы, являясь одномерными, такой возможностью не обладают.

Успешное использование сложных сигналов возможно только при эффективных методах их обработки. Типичным методом обработки сложных сигналов является корреляционный, для которого характерна совместная обработка элементов составного сигнала, называемая приемом в целом. Реализация оптимального приемника возможна с помощью корреляторов и согласованных фильтров. Последние обладают рядом преимуществ. В частности, в подобных приемниках не требуется устройств выделения опорного колебания , когерентного с огибающей принимаемого сигнала. Кроме того, согласованный фильтр как система с постоянными параметрами инвариантен относительно задержки сигнала. Оптимальный приемник опознает сигнал и в том случае, когда время запаздывания (фаза) сигнала неизвестно. Использование согласованного фильтра в качестве устройства обнаружения и различения дефектоскопических сигналов выгодно тем, что он позволяет получить значительный выигрыш в помехоустойчивости при действии различных помех.

Отношение сигнала к шумовой помехе определяется из формулы:

.

(3)

Выигрыш в помехоустойчивости при воздействии шумовой помехи в  раз обусловлен тем, что в результате обработки сложного сигнала и помехи в согласованном фильтре все  элементарных сигналов складываются по амплитуде, а помеха – по мощности. Значение  справедливо и для гармонической помехи, только в вместо  следует подставить мощность сосредоточенной помехи .

Отношение сигнала к импульсной помехе на выходе фильтра определяется из формулы:

.

( 4 )

Выигрыш в помехоустойчивости при действии импульсной помехи в  раз больше чем при воздействии шумовой. Это можно объяснить тем, что на входе согласованного фильтра все гармоники импульса суммируются по амплитуде, а проходя через фильтр они получают дополнительные фазовые сдвиги и суммируются по мощности.

Из теории статистических решений известно, что все статистически оптимальные процедуры различения п дискретных сигналов при наличии помехи сводятся к сравнению п корреляционных интегралов

,

(5)

вычисляемых для всех значений . Здесь  - принятое колебание, образованное одним из сигналов и помехой;  - образец сигнала, хранящийся в приемнике.

Приемник вычисляет функцию взаимной корреляции принятого сигнала  со всеми п опорными сигналами и выдает решение о том, что с датчика поступил тот сигнал, для которого корреляция имеет наибольшее значение.



2.6 Критерии выбора сигналов

Из изложенного выше следует, что использование сложноорганизованных сигналов дает ощутимый выигрыш по сравнению с обычными гармоническими сигналами. Выбор сигнала для ультразвукового дефектоскопа должен определяться исходя из следующих ограничений:  частотной  характеристики преобразователя, частотой дискретизации сигнала. Возможностью практической реализации алгоритмов обработки для систем реального времени.

Из рассмотренных сигналов наиболее перспективным для реализации представляется фазоманипулированный сигнал Баркера. 

Если сравнивать ЛЧМ и ФМ сигналы, можно сделать вывод, что для достижения идентичных характеристик необходимо обеспечить высокую девиацию частоты ЛЧМ-сигнала. Повышение девиации частоты приводит к ужесточению требований к частотным свойствам преобразователя и приемного тракта, с одной стороны, и к увеличению частоты дискретизации, с другой. При средней частоте сигнала 5 МГц, частота дискретизации должна лежать в пределах от 20 до 40 МГц, этого может оказаться недостаточно для ЛЧМ-сигнала с большой девиацией частоты.

М-последовательность проигрывает коду Баркера при одинаковой длине сигала и выигрывает при увеличении длительности. Однако, при увеличении длительности сигнала ухудшается разрешающая способность во временной области и повышаются требования к аппаратной части, поскольку требуется использование согласованных фильтров с большим числом коэффициентов. Тем не менее, в рамках одной конструкции можно совместить работу с ФМ-сигналами в коде Баркера и М-последовательностями.



2.7 Оценка выигрыша при накоплении полезного сигнала на фоне структурных помех

При ультразвуковом контроле материалов, в результате затухания ультразвука и рассеяния его на зернах кристаллической решетки сильно уменьшается энергия полезного сигнала от дефекта, возрастает уровень реверберационных помех и, следовательно, уменьшается отношение сигнал/помеха. При контроле и выявлении дефектов препятствует, прежде всего, уровень структурных помех. Современные методы ультразвуковой дефектоскопии не позволяют выявлять дефекты, эхо-сигналы от которых сравнимы по величине с сигналами от структурных помех.

В связи с этим предложен способ ультразвуковой дефектоскопии, основанный на статистическом накоплении (интегрировании) сигналов. Для оценки выигрыша, получаемого при использовании этого способа, то есть при интегрировании смеси сигнала с помехой, определяется отношение сигнал/помеха на выходе интегратора и сравнивается с отношением сигнал/помеха на входе.

В проведен теоретический расчет выигрыша от накопления сигналов при влиянии структурных помех. При этом, сделано допущение на характеристику направленности входного преобразователя, что не должно сильно сказаться на результате вычислений, однако значительно упрощает вычисления. Дефект представляет собой квадрат со стороной .

В результате вычислений получается выражение, зависящее от следующих характеристик:

 - ширина характеристики направленности (диаметр апертуры) в режиме приема (или излучения) по половинной мощности;

 - сторона квадрата (для дефекта);

 - коэффициент, учитывающий изменение функции автокорреляции сигнала за счет того, что реальная характеристика направленности искателя может существенно отличаться от расчетной и от того, что положенная в основу расчета модель помех может не совсем точно их описывать, определяется экспериментально, реально .

Тогда, при , отношение сигнал/помеха прямо пропорционально отношению размера дефекта к размеру апертуры:

,

(6 )

при , отношение сигнал/помеха:

.

(7)

Метод интегрального приема не всегда удобен. Проблема в том, что время появления сигнала от дефекта не всегда точно известно. Это может привести к неполному использованию интегратора, а следовательно, к потерям в отношении сигнал/помеха на выходе. Гораздо удобнее система, инвариантная ко времени прихода полезного сигнала, какой может явиться оптимальный фильтр, согласованный с полезным сигналом. В смысле выигрыша в отношении сигнал/помеха при  они аналогичны.

Отношение сигнал/помеха на выходе интегратора или оп.......................