1、工作研究TC6 钛合金材料具有密度低、强度高、耐腐蚀等优点，是一种重要的航空航天、船舶重工、能源化工材料。一般可采用超声检测技术对 TC6 钛合金锻件实施无损检测，但 TC6 锻材晶粒粗大，对超声波的吸收和散射影响较大，当噪声信号覆盖微小缺陷信号时，会造成微小缺陷漏检。除优化探头参数和检测工艺外，还可对检测信号进行处理，以提高信噪比和缺陷检出率1。本研究利用 5 种常见滤波方法对加入高斯白噪声的超声仿真信号进行处理，同时采用超声水浸检测法获得 TC6 钛合金锻件超声检测信号，并对得到的检测信号进行相关滤波处理。对滤波后的仿真及试验信号实施定量分析，找到 TC6 钛合金等组织晶粒粗大材料超声检测
2、信号降噪的有效方法。1TC6 钛合金超声检测现状钛及钛合金作为高精尖装备零件材料具有突出的优势。随着高端装备制造业的发展，钛合金应用越来越广泛，例如在飞行器结构框架、深潜器耐压壳体、氯介质压力容器中，都发挥了重要作用。但是钛合金也存在一些缺点，如韧性低、塑性差、导热性差、显微组织的变化对材料性能影响较大等，从而导致在冶炼、锻造、热处理等加工过程中容易产生缺陷2。钛合金锻件的主要缺陷有白点、夹杂、气孔、裂纹等，对钛合金实施有效的超声检测是保证材料使用安全的前提条件。新材料工艺的快速发展加大了对金属材料的质量要求。例如，在航空关键件上使用的一些合金材料，当量尺寸 1 mm 左右的微小缺陷就会直接影
3、响其疲劳强度等力学性能；有些关键件的当量缺陷甚至小于 0.4 mm。因此，对生产加工与使用过程中金属材料内部出现的缺陷进行检测日益受到关注3。作为重要的无损检测方法之一，超声检测通过在材料内均匀介质中传播的超声波遇到不同界面（如工件内部裂纹）产生不同的反射信号（回波）来判断是否存在缺陷。然而在对金属材料进行超声波探伤时，尤其是粗晶材料含微小缺陷时，其回波信号幅值较小，且粗晶粒对超声波较强的散射作用导致噪声信号幅值较高而回波信号幅值进一步降低，最终导致微小缺陷回波信号被噪声信号覆盖，造成缺陷漏检。所以，有必要研究合适的超声波信号降噪方法，以有效降低噪声信号幅值，提高微小缺陷信号与背景噪声的对比度
4、，从而提高缺陷检出率。2超声信号滤波方法在信号处理过程中，被处理的信号中往往混有大量噪声信号，影响正常信号的识别。针对这种情况，需采取一定方法并根据有用信号和噪声信号的不同特性来消除或减少噪声信号。这种在复杂信号中提取有用信号的过程称为滤波。滤波器即实现滤TC6 钛合金锻件超声检测信号滤波方法对比分析陈 乐上海市特种设备监督检验技术研究院（上海200062）摘要对 TC6 钛合金锻件等粗晶材料实施超声波检测时，粗晶粒对声束有较强的散射作用，会导致噪声信号幅值较高而回波信号幅值降低，一定情况下会导致微小缺陷回波信号被噪声信号覆盖，造成缺陷漏检。对此，可采用合适的信号滤波降噪方法，提高超声信号信噪
5、比。采用仿真及试验分别获得含有噪声的缺陷信号，采用常用信号滤波方法降噪后进行定量分析对比，发现维纳滤波在粗晶材料超声检测信号滤波中应用效果相对较好，可提高微小缺陷的检出率。关键词粗晶材料超声检测维纳滤波中图分类号TB 553基金项目：上海市市场监督管理局科技项目（2022-29）作者简介：陈乐男1989 年生硕士研究生工程师研究方向：承压特种设备无损检测Vol.48 No.1Feb.2023上 海 化 工Shanghai Chemical Industry32 DOI:10.16759/ki.issn.1004-017x.2023.01.053图 2加噪后的原始仿真信号波功能的设备，下面对几种
6、常见的滤波进行介绍。2.1维纳滤波维纳滤波器（最小平方滤波器、最小二乘滤波器）是基于最小二乘法，以最小平方为最优准则的线性滤波器。维纳滤波函数能够使输出值与期望输出值的差的平方达到最小，再通过托布利兹方程求解，达到降噪的效果。维纳滤波能够对含有噪声的信号进行去噪处理，可用于提取被平稳噪声污染的信号。2.2小波小波去噪器也是信号处理的常用设备。小波基于傅里叶变换，不像其他波形一样无穷无尽，而是在有限区间内非零。小波包括高频小波和低频小波，可以通过一定的拉伸和压缩得到。在处理信号时，可以通过构造小波函数对有用信号进行提取。通过设置一个阈值来限定滤除的信号，大于阈值时保留信号，小于阈值时滤除信号，从
7、而达到降噪的目的。2.3中值滤波中值滤波是一种非线性的信号处理方法，基于排序统计理论处理非线性噪声。其基本原理是：将某点信号的数值用该点相邻点的中值代替4，让周围信号的数值接近真实值，实现对噪声的滤除。中值滤波算法简单，容易实现，在信号处理方面应用广泛。中值滤波在对信号或图像进行去噪降噪的同时能够保证边缘信号的细节完整，滤波效果因噪声的不同而有所差异。在处理图像时，中值滤波有时会滤除一些重要细节，如细线、拐角等。为解决这些问题，研究人员发现了许多改进方法，使得中值滤波具有较大的灵活性，得到了更好的发展5。2.4巴特沃斯滤波巴特沃斯滤波器的幅度平方函数为：H j()2=11+c()2N（1）其中
8、：N（正整数）为巴特沃斯滤波器的阶数，N 越大该滤波器就越接近理想滤波器；c为通带截止频率，一般将 3 dB 作为取值参考点；幅度频率响应H j()随 的增加而单调递减。随 N 的增大，巴特沃斯滤波器的过渡带和阻带下降，而通带趋于平坦。2.5Fir 滤波Fir 滤波函数是窗函数法的工具函数，能够实现标准窗函数法。一个数字滤波器的输出 y(n)如果仅取决于有限个过去的输入和现在的输入,则称之为有限长冲击响应滤波器。输入信号随着时间的改变而改变，因此 Fir 滤波器最终的输出是各个时刻的输入乘以相应权重（系数）后的叠加输出。3超声信号仿真及滤波效果对比对常规锻件进行超声波检测时，超声波回波信号包含
9、始脉冲（始波）和锻件底面回波信号（底波），在始波和底波之间，还可能存在锻件内部缺陷回波信号、组织晶粒散射信号及非声学噪声信号等。当锻件内部超声波传输路径中存在微小缺陷时，缺陷回波会显示在始波与底波之间且幅值低于始波和底波幅值。利用 MATLAB 软件建立一段始波、缺陷波、底波的简单模型，如图 1 所示。采样频率为 100 M，纵坐标为信号波幅，横坐标为采样点数。全程采集 5000 个点，在 0 点位设置始波，在 1 000 点位设置缺陷波，在 2 000 点位设置底波，形成完整的回波信号。加入高斯白噪声，就能得到一个完整的超声回波仿真信号，如图 2 所示。分别运用维纳滤波、小波、中值滤波、巴特
10、沃斯滤波和 Fir 滤波对超声仿真信号进行噪声滤除，滤图 1含缺陷超声信号陈乐：TC6 钛合金锻件超声检测信号滤波方法对比分析第 1 期33 表 1仿真信号处理后的 SNR 及 RMSE滤波方法SNRRMSE维纳滤波11.20040.6090小波10.87800.6372中值滤波7.81300.8792巴特沃斯滤波0.98530.6628Fir 滤波3.64451.4675图 7Fir 滤波处理信号图 3维纳滤波处理信号图 6巴特沃斯滤波处理信号波后的信号如图 3图 7 所示。在信号经过滤波处理后，对其进行分析，来判别滤波器滤波效果的优劣。此时，需要对滤波方法进行定量分析。通过设置同一频率、同
11、一条件下的数据对不同滤波的信噪比（SNR）和均方根（RMSE）进行比较，得出最优滤波方法。对比图 2图 7 可以发现：各信号图像中，除较为明显的始波、底波信号外，还存在幅值相对较低的缺陷信号；而在整个采样过程中，始终存在噪声信号（草状波）。其中，图 2 原始仿真信号中，缺陷信号几乎全部被噪声信号覆盖。经 5 种滤波处理后，背景噪声均有所降低，且可明显识别出缺陷信号。草状波的波幅可反应信号噪声的大小，对比可以看出，维纳滤波噪声相对较低。利用 5 种滤波器对仿真信号进行处理，其 SNR 和 RMSE 如表 1 所示。由表 1 中 SNR 可知：维纳滤波处理后超声信号信噪比最好；维纳滤波处理后的信号
12、均方根值最小，定量值最优。4实际超声检测信号滤波对比采用超声水浸法检测 TC6 钛合金锻件，检测设备包括 OLYMPUS 5077PR 超声波脉冲发射接收器，PicoScope 3000 示波器，搭载 10 MHz 水浸探头的三轴扫查装置。由 OLYMPUS 5077PR 超声波脉冲发射接收器图 4小波处理信号图 5中值滤波处理信号上 海 化 工第 48 卷34 滤波方法SNRRMSE维纳滤波26.20901.0480小波25.25701.1053中值滤波21.72401.7217巴特沃斯滤波7.46598.8897Fir 滤波3.766813.6095表 2检测信号处理后的 SNR 及 RM
13、SE图 13Fir 滤波处理检测信号图 12巴特沃斯滤波处理检测信号图 11中值滤波处理检测信号图 10小波处理检测信号图 9维纳滤波处理检测信号图 8水浸超声检测原始信号发出脉冲激励源，作用在 10 MHz 的水浸探头上，使得水浸探头发出超声信号。超声信号遇到缺陷时会发生反射、折射或衍射，这些信号被水浸探头接收，再由 PicoScope 3000 示波器将模拟信号转换为数字信号。获得的超声检测原始信号和经 5 种滤波处理后的信号如图 8图 13 所示。总的来看，5 种滤波方法对于降低信号噪声均有一定效果，草状波波幅明显降低，但肉眼无法明确区分哪一种滤波方法获得的超声信号噪声最小。对不同滤波方
14、法处理后信号的 SNR 及 RMSE 进行定量对比，具体如表 2 所示。由表 2 可知，维纳滤波仍然是相对较为理想的陈乐：TC6 钛合金锻件超声检测信号滤波方法对比分析第 1 期35 Comparison and Analysis of Filtering Methods forUltrasonic Testing Signals of TC6 Titanium AlloyForgingsCHEN LeAbstract：When ultrasonic testing is carried out on coarse-grained materials such as TC6 titanium
15、alloy forgings,thecoarse grains have strong scattering effect on the sound beam,which will lead to a higher amplitude of noise signal and alower amplitude of echo signal.In some cases,the echo signal of small defects will be covered by that of noise,resultingin undetected error.Therefore,appropriate
16、 signal filtering and noise reduction methods can be adopted to improve the signal-to-noise ratio of ultrasonic signals.In this paper,the defect signals containing noise are obtained by simulation andexperiment respectively,and the quantitative analysis and comparison are made after noise reduction by common signalfiltering methods.It is concluded that Wiener filtering has relatively good application effect in ultrasonic testing signal filtering of coarse-grained materials,which can improve the
