基于分数阶微分的Lamb波信号消噪

发布时间：2017-10-09 18:34

  本文关键词：基于分数阶微分的Lamb波信号消噪

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【摘要】：兰姆波是超声无损检测的一种常见导波形式,已经成为无损评估的重要工具,而且非常适合于板状结构的大面积无损检测。与传统的超声无损检测技术相比具有传播距离远、一次可扫查一条线、检测范围大、快捷、高效等优点,并且检测端的收发探头放置于板件的同一侧,在各种复杂的环境中都可以方便的使用。在实际检测中,由于信号会受到不同程度的噪声干扰,使得接收到的信号成分变得非常复杂,给后期的处理带来误差,容易造成漏检甚至勿检,直接影响无损检测的可靠性,所以需要利用有效的方法来降低或去除信号中的噪声。本文就兰姆波消噪方面主要做了如下工作：1、基于分数阶微分的兰姆波信号消噪：针对超声兰姆波检测信号中易混入噪声的问题,提出了一种基于分数阶微分的去噪方法。利用分数阶微分对含噪信号的幅值谱进行各阶分数阶微分,通过建立的频域特征参数估计器识别频域特征参数,重建原始信号的幅值谱,最终结合相位谱信息重构超声兰姆波时域波形。仿真结果表明,本方法可以提高信噪比的同时有效降低均方误差和平滑度。可以有效的去除兰姆波检测信号中混入的白噪声。2、基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪：为降低噪声对兰姆波检测信号的影响,增加特征提取的精度,本文提出了一种基于分数阶微分和赛利斯分布的去噪方法。首先利用分数阶微分对含噪超声兰姆波信号的幅值谱进行各阶微分,通过建立的参数估计器识别频域特征参数。然后根据赛利斯分布重建原始信号的幅值谱,最终结合相位信息重构去噪后的超声兰姆波信号。实验结果显示,该方法可以有效提高信噪比的同时降低均方误差和平滑度。因此,本文提出的方法可以有效的去除兰姆波检测信号中混入的白噪声。3、基于赛利斯模型的兰姆波信号的提取与重构：本文提出了一种基于赛利斯分布的提取与重构噪声信号中的兰姆波信号。首先利用分数阶微分对含噪兰姆波信号的幅值谱进行各阶微分,根据峰值、中心频率和微分阶次的关系得到四次多项式。然后依据此多项式可以得到幅值谱的各项参数。最终,提取、重构出消噪后的兰姆波信号。模拟结果表明,在白噪声,瞬态噪声以及正弦噪声的情况下,该方法可以有效恢复兰姆波信号。实验结果证实了该方法的有效性。因此,本方法能有效恢复兰姆波信号。
【关键词】：兰姆波 分数阶微分 赛利斯模型 消噪
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 Lamb波国内外研究现状8-10
• 1.3 Lamb波消噪方法10-11
• 1.4 论文主要工作及内容安排11-14
• 1.4.1 论文主要工作11-12
• 1.4.2 各章节内容安排12-14
• 第二章 Lamb波及其去噪方法14-26
• 2.1 Lamb波简介14-18
• 2.1.1 Lamb波概述14-15
• 2.1.2 Lamb波的相速度与群速度15-16
• 2.1.3 Lamb波的固有属性16
• 2.1.4 单模式Lamb波时域传播特性16-18
• 2.2 小波去噪方法18-20
• 2.2.1 小波变换18-19
• 2.2.2 小波去噪方法19-20
• 2.3 经验模态分解去噪方法20-23
• 2.3.1 经验模态分解21
• 2.3.2 经验模态分解去噪21-23
• 2.4 性能评价参数23-24
• 2.5 本章小结24-26
• 第三章 分数阶微积分26-36
• 3.1 分数阶微积分概述26-28
• 3.2 分数阶微积分的几种常用定义及其性质28-29
• 3.2.1 Grunwald-Letnikov定义28
• 3.2.2 Riemann-Liouville定义28-29
• 3.2.3 Caputo定义29
• 3.2.4 分数阶微分的性质29
• 3.3 分数阶微积分的计算29-32
• 3.3.1 周期函数的Fourier级数法29-30
• 3.3.2 Grumwald-Letnikov定义的直接计算法30-31
• 3.3.3 分数阶微积分的Fourier变换法31
• 3.3.4 频域滤波算法31-32
• 3.3.5 数字滤波算法32
• 3.4 三种分数阶导数的关系32-35
• 3.4.1 Grunwald-Letnikov与Riemam-Liouville的比较32-34
• 3.4.2 Grunwald-Letnikov和Caputo的比较34
• 3.4.3 Riemann-Liouville和Caputo的比较34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于分数阶微分的兰姆波信号消噪36-46
• 4.1 基于分数阶微分的兰姆波信号消噪方法36-38
• 4.1.1 Grunwald-Letnikov定义36-37
• 4.1.2 频域特征参数估计器的建模37-38
• 4.1.3 兰姆波频域去噪38
• 4.2 仿真测试结果与分析38-41
• 4.3 实验测试结果与分析41-43
• 4.4 本章小结43-46
• 第五章 基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪46-56
• 5.1 基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪方法46-48
• 5.1.1 赛利斯模型46-47
• 5.1.2 幅值谱特征参数提取47-48
• 5.1.3 兰姆波信号去噪48
• 5.2 仿真测试结果与分析48-53
• 5.2.1 兰姆波信号去噪49-51
• 5.2.2 去噪性能参数比较51-52
• 5.2.3 其他类型噪声52-53
• 5.3 实验测试结果与仿真53-54
• 5.4 本章小结54-56
• 第六章 基于分数阶微分的兰姆波信号提取与重构56-68
• 6.1 基于分数阶微分的兰姆波信号提取与重构方法56-59
• 6.1.1 幅值谱特征参数提取56-58
• 6.1.2 兰姆波信号重构58-59
• 6.2 仿真测试结果与分析59-65
• 6.2.1 白噪声59-61
• 6.2.2 暂态信号61-63
• 6.2.3 正弦信号63-65
• 6.3 实验测试结果与分析65-66
• 6.4 本章小结66-68
• 第七章 总结与展望68-70
• 7.1 全文总结68-69
• 7.2 展望69-70
• 参考文献70-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文76-77
• 致谢77

【参考文献】

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1 黄声享,刘经南,柳响林;小波分析在高层建筑动态监测中的应用[J];测绘学报;2003年02期

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3 张海燕;姚杰聪;马世伟;;应用Poisson板理论求解S0兰姆波在通孔缺陷的散射[J];声学技术;2014年05期

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5 刘镇清;超声无损检测中的导波技术[J];无损检测;1999年08期

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7 张毅;;非保守动力学系统Noether对称性的摄动与绝热不变量[J];物理学报;2013年16期

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9 陈晓;汪陈龙;;基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪[J];物理学报;2014年18期

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本文编号：1001769