專利名稱：一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種電子裝置的多余物檢測與分類識別方法，屬于設備安全檢測與防護技術領域。
背景技術：
很多大型復雜的封閉電子裝置，如航天器、通訊設備、測試設備等等，這些裝置主要由機械構件、電路板、導線、基礎元器件和各種集成電子模塊等組成。此類裝置在生產、力口工、裝配、運輸和調試等過程中，有時在其裝置內會遺漏或脫落一些多余物，如導線皮、金屬屑、焊錫渣、芯片殼和硅膠渣等。這些多余物，在設備使用過程中，會變成無規(guī)則運動的游離物，可能會導致設備器件短路、碰撞損毀等嚴重事故。因此，對于此類設備，在出廠前進行多余物檢測是必要的。目前國際上普遍采用的電子裝置多余物檢測方法是微粒碰撞噪聲檢測，其主要原理是裝載被檢測物的檢測設備，通過振動器產生一系列特定的機械沖擊和振動，使被束縛的微粒松動，并同腔體內壁發(fā)生撞擊，撞擊聲音通過傳感器轉換成電信號，并經過電子線路轉換為聲音和可采集的音頻信號，較早時由操作人員對這些信號觀察判斷確定有無多余物，后來隨著多余物檢測設備自動化程度要求的提高，研制的新型檢測系統(tǒng)可以實現自動檢測。為了提高檢測性能，包括靈敏度、精度，避免漏檢和誤判，同時也為了模擬真實的使用環(huán)境，將原有固定頻率的振動方式進行擴展，改用變化頻率的振動方式，大為提高了電子裝置多余物的檢測性能。通過試驗研究發(fā)現，采用變化頻率的振動檢測方法除可獲得反映多余物特性的聲音信息外，還可利用檢測的加速度信號、聲音信號直接反映多余物材質和質量等特征，加速度信號擾動量實質是多余物粒子與元器件腔體碰撞在加速度傳感器上的響應，與粒子的材質、質量等特性也密切相關，因此加速度信號也可以用來研究多余物微粒的檢測與分類識別。由于電子裝置的復雜性、多余物的多樣性，致使對多余物的檢測與分類識別很困難，尤其是對于微小多余物的檢測與識別更是困難，傳統(tǒng)的、單一的特征提取方式提取效果較差，多余物特征區(qū)分不明顯。如何充分利用多余物檢測系統(tǒng)中反映多余物特征的聲音信號和加速度信號，使其有機結合實現較高精度的多余物檢測與分類識別目前尚無有效方法。

發(fā)明內容
本發(fā)明目的是為了解決現有大型復雜電子裝置多余物檢測技術中無法充分利用聲音信號和加速度信號，達到提高檢測性能的問題，提出一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法。本發(fā)明包括下述步驟
步驟一將被測電子裝置置于檢測系統(tǒng)的振動臺上，檢測系統(tǒng)的振動信號發(fā)生器產生振動信號，并通過功率放大器作用于振動臺，聲音傳感器和加速度傳感器感知被測電子裝置的檢測信號，得到相應的聲音信號和加速度信號，記為Sl，S2 ；步驟二 對聲音信號和加速度信號S1, S2進行Hilbert變換得到相應的幅頻信號，記為f\，f2 ;步驟三利用聲音幅頻信號和加速度幅頻信號構建用于表示多余物狀況的一個二維矩陣信號，記為xft—\其中Frequency為頻率個數、Point為信號種類個數；步驟四根據以下情況，即電子裝置中無多余物、存在橡膠多余物、存在焊錫粒多余物、存在導線皮多余物和存在銅絲多余物五種情況作為信號的第三維，構建一個三維張量信號，記為產—yxp—其中Class為多余物的種類；步驟五利用非負張量分解方法對構建的三維張量信號進行分解，得到相應的特 征矩陣，Xf-Cyxp-xClass=GXiAw X2Ara X3A03),其中 G，A(1)，A⑵，A⑶彡 O ；步驟六將分解后得到的特征矩陣A(3)(其對應電子裝置中無多余物，以及存在橡膠、焊錫粒、導線皮和銅絲等5種不同的情況)，與事先離線得到的標準特征矩陣T相減，再分別對每列差值進行求和，列差值求和中最大者的第三維張量信號中即含有五種多余物情況中的一種，從而實現了多余物的檢測與分類識別。本發(fā)明針對采集的聲頻信號、加速度信號的特點以及非負張量分解方法在處理基于數據的多維信號的優(yōu)勢，選用非負張量分解方法對反映多余物特征的聲音信號和加速度信號以及多余物的類別進行同步處理，以便直接獲取多余物的特征向量，達到對多余物的檢測以及分類識別的目的。本發(fā)明與現有技術相比具有的優(yōu)點是針對現有的電子裝置多余物檢測技術尚無法同時充分利用聲音和加速度信息實現較高精度的檢測與分類識別問題，給出了一種新的多余物分類識別方法，該方法充分發(fā)揮了非負張量分解在處理多維信號時的優(yōu)勢，并利用在線識別所得到的特征矩陣與離線建模所獲得的標準特征矩陣進行比較，從而達到多余物的有效檢測與分類識別目的。


圖1為本發(fā)明的流程圖；圖2為電子裝置多余物檢測原理示意圖；圖3為多余物粒子與電子裝置壁體碰撞導致的聲音及加速度信號的示意圖；圖4為非負張量分解(NTF)流程圖；圖5為利用多余物類別構建三維信號示意圖；圖6為聲音及加速度信號的幅頻信號示意圖。
具體實施例方式具體實施方式
一下面結合圖1至圖6具體說明本實施方式。本實施方式包括下述步驟步驟一將被測電子裝置置于檢測系統(tǒng)的振動臺上，檢測系統(tǒng)的振動信號發(fā)生器產生振動信號，并通過功率放大器作用于振動臺，聲音傳感器和加速度傳感器感知被測電子裝置的檢測信號，得到相應的聲音信號和加速度信號，記為Sl，S2 ；步驟二 對聲音信號和加速度信號S1, S2進行Hilbert (希爾伯特)變換得到相應的幅頻 目號，記為fl，4 ;步驟三利用聲音幅頻信號和加速度幅頻信號構建用于表示多余物狀況的一個二維矩陣信號，記為xft—yx-'其中Frequency為頻率個數、Point為信號種類個數；對于頻率在10-500HZ的振動信號、振動峰值加速度在I X 10_6-1 X 10_5米每平方秒的情況下，提取特征并進行分類識別的效果較好。步驟四根據以下情況，即電子裝置中無多余物、存在橡膠多余物、存在焊錫粒多余物、存在導線皮多余物和存在銅絲多余物五種情況作為信號的第三維，構建一個三維張量信號，記為產—yxp—其中Class為多余物的種類；步驟五利用非負張量分解方法對構建的三維張量信號進行分解，得到相應的特征矩陣，Xf-^xp-Xelass=GXiAU) X2P) X3A03)，其中 G，Aw，A⑵，A⑶≥ O ;核張量 G 的選擇表明了整體張量的大小，一般與信號種類個數Point和多余物種類個數Class有關。步驟六將分解后得到的特征矩陣A(3)，與事先離線得到的標準特征矩陣T相減，再分別對每列差值進行求和，列差值求和中最大者的第三維張量信號中即含有五種多余物情況中的一種，從而實現了多余物的檢測與分類識別。事先離線得到的標準特征矩陣T的建立過程同“步驟一”至“步驟五”，所不同的是，離線計算時所用數據為已知的無多余物及存在橡膠、焊錫粒、導線皮和銅絲這五種情況下分別采集的標準數據，而在線識別時所用的是需要分類識別被測電子裝置測試時所采集的實時數據。
具體實施方式
二本實施方式以一種用于敏感飛行器和船舶姿態(tài)的陀螺慣性導航電子裝置的多余物檢測與識別為例，進行實施例分析并結合各附圖進行詳細說明。執(zhí)行步驟一將被檢測的陀螺慣性導航電子裝置放于振動臺上，利用振動信號發(fā)生器通過功率放大器對振動臺施加振動信號,振動臺上的傳感器感知聲音和加速度信號，并通過電子線路獲取相應的電信號S1, S2，如圖2所示。執(zhí)行步驟二 分別對獲得的聲音和加速度電信號Sl，S2做希爾伯特變換，得到頻率與幅值之間的幅頻信號f\，f2，具體計算過程如下
權利要求
1.一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法，其特征在于它包括下述步驟步驟一將被測電子裝置置于檢測系統(tǒng)的振動臺上，檢測系統(tǒng)的振動信號發(fā)生器產生振動信號，并通過功率放大器作用于振動臺，聲音傳感器和加速度傳感器感知被測電子裝置的檢測信號，得到相應的聲音信號和加速度信號，記為Sl，S2 ；步驟二 對聲音信號和加速度信號S1, S2進行HiIbert變換得到相應的幅頻信號，記為 fi, f2 ；步驟三利用聲音幅頻信號和加速度幅頻信號構建用于表示多余物狀況的一個二維矩陣信號，記為產—t，其中Frequency為頻率個數、Point為信號種類個數；步驟四根據以下情況，即電子裝置中無多余物、存在橡膠多余物、存在焊錫粒多余物、 存在導線皮多余物和存在銅絲多余物五種情況作為信號的第三維，構建一個三維張量信號，記為/—yX_tXc；lass，其中aass為多余物的種類；步驟五利用非負張量分解方法對構建的三維張量信號進行分解，得到相應的特征矩陣，xf yx_txciass=G><iAw χΑωχ#⑶，其中 G，A(i)，a⑵，A⑶彡 O ；步驟六將分解后得到的特征矩陣A(3)，與事先離線得到的標準特征矩陣T相減，再分別對每列差值進行求和，列差值求和中最大者的第三維張量信號中即含有五種多余物情況中的一種，從而實現了多余物的檢測與分類識別。
2.根據權利要求1所述的一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法，其特征在于步驟三中，振動信號的頻率在IO - 5 O O Hz，振動峰值加速度在 I X 1(Γ6-1 X I(T5米每平方秒。
3.根據權利要求1所述的一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法，其特征在于所述電子裝置為用于敏感飛行器和船舶姿態(tài)的陀螺慣性導航電子裝置。
4.根據權利要求3所述的一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法，其特征在于執(zhí)行步驟一將被檢測的陀螺慣性導航電子裝置放于振動臺上，利用振動信號發(fā)生器通過功率放大器對振動臺施加振動信號，振動臺上的傳感器感知聲音和加速度信號，并通過電子線路獲取相應的電信號S1, S2 ；執(zhí)行步驟二 分別對獲得的聲音和加速度電信號Sl，S2做希爾伯特變換，得到頻率與幅值之間的幅頻信號f\，f2，具體計算過程如下
5.根據權利要求4所述的一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法，其特征在于步驟五對構建的三維張量信號進行分解的過程如下子步驟一設置核張量G WJ1=J2=J3=IO為10X10X10的張量，因此，相應的Αω為 2X10的矩陣，Α(2)為25000X 10的矩陣，Α(3)為5Χ 10的矩陣；子步驟二 隨機初始化Α(η) (η=1, 2，3)，計算歐氏距離Cnew= I I Χ(η)-ΑωΖωτ | |2最小值，其中
全文摘要
一種基于非負張量分解的電子裝置多余物檢測與分類識別方法，本發(fā)明涉及一種電子裝置的多余物檢測與分類識別方法，屬于設備安全檢測與防護技術領域。以解決現有大型復雜電子裝置多余物檢測技術中無法充分利用聲音信號和加速度信號，達到提高檢測性能的問題。本發(fā)明針對采集的聲頻信號、加速度信號的特點以及非負張量分解方法在處理基于數據的多維信號的優(yōu)勢，選用非負張量分解方法對反映多余物特征的聲音信號和加速度信號以及多余物的類別進行同步處理，以便直接獲取多余物的特征向量，達到對多余物的檢測以及分類識別的目的。
文檔編號G01V1/00GK102998694SQ20121052812
公開日2013年3月27日 申請日期2012年12月10日 優(yōu)先權日2012年12月10日
發(fā)明者陳蕊, 王淑娟 申請人:哈爾濱工業(yè)大學