高壓水射流反射聲音信號實時采集與處理
2011-01-01 00:00:00楊洪濤李夢孫玉玲張東速
安徽理工大學學報·自然科學版 2011年2期
摘 要：為了實現高壓水射流沖擊不同材質和幾何尺寸靶物時的反射聲音信號特征值的有效提取， 應用小波降噪法和模極大值算法實現對反射聲信號進行處理。 采用傳聲器和NI公司的PCI6251采集卡搭建高速數據采集設備， 實現反射聲信號的高精度實時采集， 應用Matlab編制小波降噪和模極大值提取反射靶物材質和幾何尺寸反射聲特征值程序， 通過調用Math script節點實現所采集的信號在LabVIEW與Matlab中通訊，完成信號的降噪和有用信號的分離與提取， 實驗的結果驗證了所建立的信號采集與處理系統能實現實時提取對應不同靶物材質及幾何參數的特征值。 利用模極大值算法和數據庫技術最終完成對靶物材料及幾何形狀的在線識別。
關鍵詞：高壓水射流；反射聲信號；信號通訊
中圖分類號：TP39142文獻標識碼：A
[WT]文章編號：1672-1098(2011)02-0006-05
收稿日期：2011-03-14
基金項目：國家自然科學基金資助項目(51075002)
作者簡介：楊洪濤(1972-)，男，福建莆田人，教授，博士，主要研究方向為精密測試技術。
[JZ(〗[WT3BZ]Real-time Acquisition and Processing of High-pressure Water-Jet Reflection Sound Signal
YANG Hong-tao， LI Meng， SUN Yu-ling， ZHANG Dong-su
(School of Mechanical Engineering， Anhui University of Science and Technology， Huainan Anhui 232001， China)
Abstract:In order to extract the eigenvalue of the reflective sound signal produced when the targets having different material and geometry ware attacked by high pressure water-jet effectively， the reflective sound signal was processed by using wavelet noise reduction and wavelet modulus maximum algorithm. High-speed data acquisition equipment was built by using microphone and and NI PCI6251 data acquisition device which realize the accurate and real-time data acquisition. The reflective sound signal eigenvalue extraction software by using wavelet noise reduction and wavelet modulus maximum algorithm was programmed by adopting Matlab.The signal communication between LabVIEW and Matlab was realized by calling Math script node， The signal denoise and the useful signal separation can be accomplished by the software. The experiment results verified that the built signal acquisition and processing system can realize the real-time eigenvalue extracting. By building modulus maximum algorithm method and matching eigenvalue data base ，the system can complete identification of material and geometry of eigenvalue.
Key words:high-pressure water-jet; reflection sound signals; signal communication
高壓水射流是一項迅速發展起來的新技術，不僅可以實現對靶物的高效切割，而且可以通過識別射流沖擊靶物時產生的反射聲信號的特征值而識別靶物的材質和幾何尺寸［1-4］。要準確識別靶物材質和幾何尺寸，必須搭建高速、實時的聲音數據采集系統實時采集聲音信號。該聲音信號不僅包括射流沖擊靶物產生的反射聲，也包括環境噪聲和射流噴射后擾動周圍空氣介質產生的噪聲。要有效提取反映不同材質和幾何尺寸的聲音特征值，必須采用先進的信號處理方法進行降噪和特征值提取。本文采用小波降噪的方法實現對反射聲信號的降噪和特征值提取，采用MATLAB語言進行編程，同時采用傳聲器結合NI公司的LabVIEW軟件和PCI6251采集卡搭建數據采集系統，利用 Math cript節點實現Matlab與Labview軟件的通訊，實現了高壓水射流靶物反射聲信號的大容量數據實時采集與處理［5-8］。
1 小波分析基本原理
11 小波函數
小波在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，而在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低頻率分辨率。通過小波變化可實現信號的降噪和重構。
對于連續情況，小波序列為
12 小波降噪基本原理
水射流沖擊靶物目標產生的反射聲音信號不但包括有用的靶物材質聲信號，也包含了由于環境擾動帶來的噪音信號。要準確提取對應材質和幾何尺寸的有用信號，必須對采集到的信號進行降噪處理。信號的降噪方法很多種，如ECG信號降噪法、Gabor變換降噪法、小波變換降噪法等等。傳統的降噪方法在有用信號和噪聲的頻譜相互分離時具有良好的效果，但是當有用信號和噪聲的頻譜相互重疊時，則無法將它們區分開。小波的降噪方法是一種信息保持型的線性運算，可以準確得到信號在細微處的形態，有效的解決了時域頻域局部化矛盾，被越來越廣泛的應用于工程實際中，其具體原理如下［9-10］。
假定含噪聲信號
由此可以看出，閾值的選擇很大程度決定著降噪的效果。
閾值的規則包括以下四種：
Rigrsure 是一種基于史坦的無偏似然估計原理的自適應閾值選擇；
Heursure 是一種啟發式閾值選擇規則，也是最優預測變量閾值選擇；
Fixed form 采用固定的閾值形式，產生的闡值大小是2lglengh(x)；
Minimax 采用的是極大極小原理選擇閾值，它產生一個最小均方誤差的極值，而不是無誤差。
當信號的高頻部分在噪聲域很小時，選用Minimaxi和Rigrsure閾值規則不容易丟失信號中的有用成分，但只除去較少的噪聲。選擇Fixed form閾值規則可以有效地去除噪聲。而Heursure是一種折衷的辦法。
閾值也有軟閾值和硬閾值之分，兩者有比較明顯的區別。設w是小波系數的大小，是施加閾值后的小波系數大小，λ是閾值(見圖1)。
硬閾值：當小波系數的絕對值小于給定閾值時，令其值為0，當大于閾值時，其值保持不變，如圖1a所示。
軟閾值：當小波系數的絕對值小于給定閾值時，令其值為0，當大于閾值時，令其減去閾值，如圖1b所示。
(a) 硬閾值 (b)軟閾值
圖1 軟、硬閾值圖
軟閾值法得到的小波系數整體連續性好，從而使估計信號不會產生附加振蕩，處理后的信號更平滑一些，但是也會丟失某些特征；硬閾值法在均方誤差意義上優于軟閾值，但所得的估計信號會產生附加信號，硬閾值可以保留信號的特征，但平滑方面有所欠缺.根據文獻［11］2 437研究的優化結果，本文程序里面采用軟閾值法，小波降噪算法選擇‘db3’母小波，分解層數為4的降噪模式，其降噪的程度更好，且突變點特征值更明顯。
13 模極大值算法
當水射流沖擊不同材質靶物時，傳感器采集到的反射聲音信號幅值會在靶物的邊界產生突變。信號中不規則的突變部分(奇異點)對應著不同的靶物幾何形狀參數的特征點，因此需要采用有效方法將特征值檢測出來。本文采用小波變換模極大值算法實現對特征值的檢測。模極大值算法的原理如下：
在某一尺度x0存在一個點(x0，y0)使得wf(x0，y)y=0，則稱點(x0，y0)是局部極值點，且wf(x0，y)y在y=y0 上有一個模極大值，如果對y0的某一臨域內的任意點y，有|wf(x0，y)≤|wf(x0，y0)||，則稱為小波變換模極大值點。尺度空間中所有的模極大值點的連線稱為模極大值線。
在通常情況下，信號的奇異性可分為兩種情況：一種是信號在某一時刻，幅值發生突變引起信號不連續，信號的突變點是第一種類型的間斷點；另一種是信號外觀上很光滑，其幅值沒有突變，但在信號的一階微分上有突變產生，且一階微分是不連續的，稱此為第二種類型的間斷點。水射流沖擊靶物得到的聲音信號會在靶物的邊界位置幅值出現突變，所以屬于第一類型間斷點。借助模極大值算法思想，檢測對應材質突變點，用于后續建立相應的特征值數據庫及材質和幾何尺寸的在線識別。
2 系統硬件和實驗設計
為了實現信號的不失真采集及分析處理，本文利用傳聲器和NI公司的PCI6251采集卡搭建聲音信號高速實時采集硬件系統。其中傳聲器選用杭州愛華儀器有限公司的測試傳聲器14423、AWA14604型放大器組成的聲音測試單元，連接在BNC多功能接口盒上，通過數據采集卡PCI-6251送入計算機。采用LabVIEW軟件編制聲音信號的采集軟件，試驗硬件系統結構如圖2所示。實驗時，將地雷埋在如圖2所示的位置，上面覆蓋有草和泥土，人工手持高壓水射流噴頭進行探測，同時將傳聲器和噴頭放在一起同步進行直線移動完成一段直線位移的探測和反射聲信號的采集。
圖2 試驗裝置硬件圖
3 系統軟件調試
本系統軟件是在LabVIEW開發平臺上開發的，選擇DAQ助手相應的物理通道，實現對聲音信號的采集。同時應用Matlab語言編制小波降噪技術和模極大值算法程序［11-14］2 735。通過調用Math cript節點實現在Labview的運行環境下對Matlab程序的調用，即實現信號在軟件間的通訊，并可在面板中同時顯示出兩軟件運行結果。Math scrip節點的程序主要包括：小波降噪、參數選擇、信號重構、圖標顯示。同時系統處理的某些信號需要進行離線分析，因此編制的軟件可以實現對該信號進行存儲，然后在后的分析中進行調用。系統軟件流程如圖3所示，系統軟件前面板如圖4所示，后面板的編程完成不同軟件間的信號通訊如圖5所示。系統軟件對Math cript節點程序的調用，完成了小波的降噪過程，同時也可以把對應不同靶物材質的反射聲信號突變檢測出來（見圖6）。
在上述實驗過程中，系統采集到的數據量達到幾十萬個，占用的物理空間非常大，給計算機的運算分析帶來很大壓力，為了便于后續分析，本文對信號進行取平均值處理， 將信號壓縮成4萬個關鍵數據便于后續模極大值處理。水射流沖擊到不同靶物邊緣時，產生的反射聲信號會發生突變， 通過模極大值程序運行可以檢測到靶物的邊緣(見圖7)。利用該值計算出的靶物直徑為300 mm，與試驗中預埋的地雷直徑完全相符。
采樣點數
(a) 采樣原始數據
采樣點數
(b) 采樣處理后數據
4 結論
從實驗結果可以看出，本文設計的高壓水射流反射聲音信號高速實時采集系統，可以實時采集水射流沖擊靶物得到的大容量反射聲音信號，利用小波降噪方法有效地將有用信號同環境噪音信號、水射流本底噪音信號分離，獲取對應不同靶物材質的特征值。利用模極大值方法獲得對應靶物幾何尺寸聲音突變點的特征值，用于后續的靶物材質和幾何尺寸特征值數據庫的建立，進而實現高壓水射流靶物的準確識別。
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(責任編輯：李 麗，范 君)
