鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法及裝置，其中，方法包括以下步驟：建立信號預(yù)處理模型，其中，信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換；采集在線檢測信號；通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制；通過快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號進行濾波處理。本發(fā)明實施例的方法能夠?qū)︿摻z繩的在線檢測信號進行濾波處理，有效抑制鋼絲繩在線運行時產(chǎn)生的多種干擾，保留因鋼絲繩產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別，提高判斷精確性，同時加快信號處理的時間，確保信號處理的實時性。
【專利說明】鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及煤礦安全檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]煤礦主、副井提升系統(tǒng)是煤礦生產(chǎn)的“咽喉”，鋼絲繩是煤礦主、副井提升系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。其中，鋼絲繩長期使用會因疲勞、環(huán)境潮濕等原因出現(xiàn)“斷絲”、“磨損”、“銹蝕”等現(xiàn)象，存在安全隱患。因此為避免鋼絲繩斷繩事故的發(fā)生，國內(nèi)外許多專家學(xué)者曾經(jīng)研宄了一系列鋼絲繩損傷自動檢測手段，其中只有電磁檢測法得到了實踐和推廣，是公認的最可靠的檢測方法，但仍存在不足，僅作為人工手摸的補充檢測方法。煤礦提升鋼絲繩的檢測目前仍然是一個世界性難題，這其中的重要原因之一是缺乏準確而可靠的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法。
[0003]相關(guān)技術(shù)中，目前廣泛采用且效果較好的鋼絲繩檢測信號預(yù)處理方法是小波變換法，小波變換法是通過時空頻率的局部分析來提取奇異損傷信號濾除各種干擾信號，該方法對處于靜止狀態(tài)的鋼絲繩檢測效果較好。然而，煤礦提升鋼絲繩檢測過程中，受運行速度和張力的影響，鋼絲繩會產(chǎn)生抖動使檢測信號發(fā)生漂移，小波變換法對隨速度變化的低頻漂移信號并不敏感且計算量大，常常不能夠及時濾除，而對后續(xù)信號的定量識別產(chǎn)生影響，導(dǎo)致產(chǎn)生判斷誤差。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004]本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決上述相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。
[0005]為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種能夠?qū)︿摻z繩的在線信號進行濾波處理，提高判斷精確性的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法。
[0006]本發(fā)明的另一個目的在于提出一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置。
[0007]為達到上述目的，本發(fā)明一方面實施例提出了一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，包括以下步驟:建立信號預(yù)處理模型，其中，所述信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換；采集鋼絲繩的在線檢測信號；根據(jù)所述在線檢測信號通過所述離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，所述離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制；以及通過所述快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號，實現(xiàn)通過所述預(yù)處理模型進行濾波處理。
[0008]根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，通過建立信號預(yù)處理模型，從而采用離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換相結(jié)合的方法，實現(xiàn)對鋼絲繩的在線檢測信號進行預(yù)處理即濾波處理，有效抑制鋼絲繩在線運行時產(chǎn)生的多種干擾，保留因鋼絲繩產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別，提高判斷精確性，同時加快信號處理的時間，確保信號處理的實時性。
[0009]另外，根據(jù)本發(fā)明上述實施例的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法還可以具有如下附加的技術(shù)特征:
[0010]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理構(gòu)建所述開、閉形態(tài)濾波器。
[0011]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述開、閉形態(tài)濾波器用于通過開閉、閉開運算和最小平均絕對自適應(yīng)處理對權(quán)系數(shù)逐步修正，并且構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素對所述在線檢測信號進行第一級濾波處理。
[0012]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述快速小波變換通過構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的在線檢測信號進行多尺度分解，利用類似于快速傅里葉變換的快速小波變換縮短信號處理的時間，并且利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的在線檢測信號進行多層濾波處理，以及進行重構(gòu)獲取預(yù)處理后的檢測信號。
[0013]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，通過探傷傳感器采集所述在線檢測信號。
[0014]本發(fā)明另一方面實施例提出了一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，包括:建立模塊，用于建立信號預(yù)處理模型，其中，所述信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換；采集模塊，用于采集鋼絲繩的在線檢測信號；第一抑制模塊，用于根據(jù)所述在線檢測信號通過所述離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，所述離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制；以及第二抑制模塊，用于通過所述快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號，實現(xiàn)通過所述預(yù)處理模型進行濾波處理。
[0015]根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，通過建立信號預(yù)處理模型，從而采用離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換相結(jié)合的方法，實現(xiàn)對鋼絲繩的在線檢測信號進行預(yù)處理即濾波處理，有效抑制鋼絲繩在線運行時產(chǎn)生的多種干擾，保留因鋼絲繩產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別，提高判斷精確性，同時加快信號處理的時間，確保信號處理的實時性。
[0016]另外，根據(jù)本發(fā)明上述實施例的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置還可以具有如下附加的技術(shù)特征:
[0017]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述第一抑制模塊還用于通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理構(gòu)建所述開、閉形態(tài)濾波器。
[0018]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述開、閉形態(tài)濾波器用于通過開閉、閉開運算和最小平均絕對自適應(yīng)處理對權(quán)系數(shù)逐步修正，并且構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素對所述在線檢測信號進行第一級濾波處理。
[0019]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述快速小波變換通過構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的在線檢測信號進行多尺度分解，利用類似于快速傅里葉變換的快速小波變換縮短信號處理的時間，并且利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的在線檢測信號進行多層濾波處理，以及進行重構(gòu)獲取預(yù)處理后的檢測信號。
[0020]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，通過探傷傳感器采集所述在線檢測信號。
[0021]本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0022]本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:
[0023]圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法的流程圖；
[0024]圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法的流程圖；
[0025]圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的被噪聲污染的鋼絲繩原始檢測信號與經(jīng)過預(yù)處理后的信號對比示意圖；以及
[0026]圖4為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0027]下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0028]此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括一個或者更多個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是兩個或兩個以上，除非另有明確具體的限定。
[0029]在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”、“固定”等術(shù)語應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具體含義。
[0030]在本發(fā)明中，除非另有明確的規(guī)定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接觸，也可以包括第一和第二特征不是直接接觸而是通過它們之間的另外的特征接觸。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或僅僅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0031]下面參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法及裝置，首先將參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法。參照圖1所示，該方法包括以下步驟:
[0032]S101，建立信號預(yù)處理模型，其中，信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換。
[0033]具體地，小波變換分析法是目前鋼絲繩檢測信號主要的處理方法。小波變換具有信號的局部分析功能，能夠?qū)︿摻z繩損傷信號的局部異常信號進行小窗口放大觀察，將損傷信號與噪聲信號進行區(qū)分，通過多尺度分解濾除信號噪聲，保留損傷信號特征，將鋼絲繩檢測信號以信噪比最大的形式重構(gòu)出來，便于損傷信號的定量分析。因此，通過小波變換方法對鋼絲繩檢測信號進行濾波處理具有重要價值。
[0034]盡管如此，通過實驗研宄發(fā)現(xiàn)，小波變換分析方法對處于靜止狀態(tài)的鋼絲繩檢測信號濾波效果較好，但對于運動狀態(tài)如鋼絲繩帶載運行時的鋼絲繩檢測信號濾波效果較差，易廣生誤差。
[0035]因此，本發(fā)明實施例針對現(xiàn)場采集的真實煤礦提升鋼絲繩在線檢測信號，建立信號預(yù)處理模型，通過基于離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方法，對基于漏磁檢測的鋼絲繩在線檢測信號進行濾波處理。其中，信號預(yù)處理模型包括數(shù)字形態(tài)濾波處理和小波變換處理。
[0036]S102，采集鋼絲繩的在線檢測信號。
[0037]在本發(fā)明的一個實施例中，通過探傷傳感器采集所述在線檢測信號。
[0038]其中，本發(fā)明實施例是在鋼絲繩帶載運行時，對現(xiàn)場安裝的探傷傳感器所采集到的鋼絲繩損傷檢測信號進行信號濾波處理，以過濾掉工頻干擾、鋼絲繩晃動產(chǎn)生的低頻漂移信號、繩股漏磁場等噪聲信號，保留因鋼絲繩損傷產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別。
[0039]S103，根據(jù)在線檢測信號通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制。
[0040]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理構(gòu)建開、閉形態(tài)濾波器。
[0041]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，開、閉形態(tài)濾波器用于通過開閉、閉開運算和最小平均絕對自適應(yīng)處理對權(quán)系數(shù)逐步修正，并且構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素對在線檢測信號進行第一級濾波處理，使濾波后信號與理想信號之間的平均絕對誤差趨于最小。
[0042]具體地，針對在線檢測信號，通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理方法，構(gòu)建自適應(yīng)加權(quán)組合濾波器對隨速度變化的鋼絲繩在線檢測的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號、工頻干擾信號進行抑制。也就是說，本發(fā)明實施例通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的離散形態(tài)小波濾波方法對鋼絲繩在線運行時因晃動產(chǎn)生的漂移信號，以及繩股漏磁場信號、工頻干擾信號、高頻噪聲等多種干擾進行抑制。
[0043]其中，離散數(shù)字形態(tài)變換濾波用于抑制鋼絲繩在線檢測過程中，受運行速度和張力影響，因鋼絲繩抖動產(chǎn)生的漂移干擾信號，以及低頻繩股漏磁場信號、工頻干擾信號等。離散數(shù)字形態(tài)變換濾波通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器，對干擾信號，尤其是漂移干擾信號進行抑制。
[0044]S104，通過快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號，實現(xiàn)通過預(yù)處理模型進行濾波處理。
[0045]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，快速小波變換通過構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的在線檢測信號進行多尺度分解，利用類似于快速傅里葉變換的快速小波變換縮短信號處理的時間，并且利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的在線檢測信號進行多層濾波處理，以及進行重構(gòu)獲取預(yù)處理后的檢測信號。
[0046]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，參照圖2所示，鋼絲繩在線檢測信號的處理方法包括以下步驟:
[0047]S201，采集鋼絲繩在線檢測信號。
[0048]S202，根據(jù)在線檢測信號通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，離散數(shù)字形態(tài)變換通過自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制。
[0049]S203，通過小波變換第一層分解抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號。
[0050]S204，對處理后的信號進一步通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號。
[0051]S205，通過小波變換第二層分解抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號。
[0052]S206，對處理后的信號繼續(xù)進一步通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號。
[0053]其中，本發(fā)明實施例的中間處理步驟與上述步驟類似，為了減少冗余，此處不做贅述。
[0054]S207，通過小波變換第六層分解抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號。
[0055]小波變換處理在離散形態(tài)變換濾波的基礎(chǔ)上，進一步對高頻噪聲、繩股漏磁場信號進行抑制，提高檢測信號的信噪比。離散形態(tài)小波濾波方法包括一維數(shù)字離散形態(tài)變換和小波分解與重構(gòu)變換。進一步地，一維數(shù)字離散形態(tài)變換通過開、閉濾波器加權(quán)組合算法，構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的結(jié)構(gòu)元素，對信號漂移、繩股漏磁場、工頻等干擾信號等進行濾波。
[0056]進一步地，對檢測信號通過小波分解與重構(gòu)方法對高頻噪聲、繩股漏磁場信號進行抑制。其中，重構(gòu)后的信號即為預(yù)處理后信號。
[0057]在本發(fā)明的一個實施例中，參照圖3所示，圖3為被噪聲污染的鋼絲繩原始檢測信號與經(jīng)過預(yù)處理后的信號對比圖。由圖可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例采用基于離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方法，對在線檢測信號進行濾波處理，不但能夠?qū)K股漏磁場信號、工頻干擾信號、高頻噪聲等多種干擾進行抑制，而且能有效消除隨速度變化的低頻漂移、繩股漏磁場、工頻干擾等噪聲。
[0058]在本發(fā)明的一個具體實施例中，本發(fā)明實施例具體包括以下濾波處理步驟:
[0059]SI，針對多個通道采樣輸出的檢測信號，通過基于開、閉濾波器加權(quán)組合算法的數(shù)學(xué)形態(tài)變換，構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素，對信號進行第一級濾波處理。
[0060]S2，根據(jù)損傷信號特征構(gòu)造小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的信號進行多尺度分解。
[0061]S3，利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的信號進行多層濾波處理，然后對信號進行重構(gòu)。其中，重構(gòu)后信號即為預(yù)處理后的檢測信號。
[0062]上述濾波處理方法包括形態(tài)變換濾波和小波閾值濾波。形態(tài)變換濾波通過構(gòu)造類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素和開、閉濾波器加權(quán)組合變換對信號進行處理。小波閾值濾波通過構(gòu)造小波基函數(shù)和小波閾值函數(shù)對信號進行多尺度分解與重構(gòu)。
[0063]具體而言，離散數(shù)字形態(tài)變換主要對隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號、工頻干擾信號進行抑制，小波變換主要對高頻噪聲、繩股漏磁場信號進行抑制。因此，本發(fā)明實施例采用離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方式，實現(xiàn)對鋼絲繩在線運行時因晃動產(chǎn)生的漂移信號，以及繩股漏磁場信號、工頻干擾信號、高頻噪聲等多種干擾，尤其是隨速度變化的低頻漂移信號、繩股漏磁場信號、工頻干擾信號進行有效抑制。
[0064]根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，通過建立信號預(yù)處理模型，從而采用離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方法，實現(xiàn)對鋼絲繩的在線檢測信號進行預(yù)處理即濾波處理，有效抑制鋼絲繩在線運行時產(chǎn)生的多種干擾，保留因鋼絲繩產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別，提高判斷精確性，同時加快信號處理的時間，確保信號處理的實時性。
[0065]其次參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置。參照圖4所示，該預(yù)處理裝置10包括:建立模塊100、采集模塊200、第一抑制模塊300和第二抑制模塊400。
[0066]其中，建立模塊100用于建立信號預(yù)處理模型，其中，信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換。采集模塊200用于采集鋼絲繩的在線檢測信號。第一抑制模塊300用于根據(jù)在線檢測信號通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制。第二抑制模塊400用于通過快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號，實現(xiàn)通過預(yù)處理模型進行濾波處理。
[0067]具體地，小波變換分析法是目前鋼絲繩檢測信號主要的處理方法。小波變換具有信號的局部分析功能，能夠?qū)︿摻z繩損傷信號的局部異常信號進行小窗口放大觀察，將損傷信號與噪聲信號進行區(qū)分，通過多尺度分解濾除信號噪聲，保留損傷信號特征，將鋼絲繩檢測信號以信噪比最大的形式重構(gòu)出來，便于損傷信號的定量分析。因此，通過小波變換方法對鋼絲繩檢測信號進行濾波處理具有重要價值。
[0068]盡管如此，通過實驗研宄發(fā)現(xiàn)，小波變換分析方法對處于靜止狀態(tài)的鋼絲繩檢測信號濾波效果較好，但對于運動狀態(tài)如鋼絲繩帶載運行時的鋼絲繩檢測信號濾波效果較差，易廣生誤差。
[0069]因此，本發(fā)明實施例針對現(xiàn)場采集的真實煤礦提升鋼絲繩在線檢測信號，建立信號預(yù)處理模型，通過基于離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方法，對基于漏磁檢測的鋼絲繩在線檢測信號進行濾波處理。其中，信號預(yù)處理模型包括數(shù)字形態(tài)濾波處理和小波變換處理。
[0070]在本發(fā)明的一個實施例中，通過探傷傳感器采集所述在線檢測信號。
[0071]其中，本發(fā)明實施例是在鋼絲繩帶載運行時，對現(xiàn)場安裝的探傷傳感器所采集到的鋼絲繩損傷檢測信號進行信號濾波處理，以過濾掉工頻干擾、鋼絲繩晃動產(chǎn)生的低頻漂移信號、繩股漏磁場等噪聲信號，保留因鋼絲繩損傷產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別。
[0072]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，第一抑制模塊300還用于通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理構(gòu)建開、閉形態(tài)濾波器。
[0073]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，開、閉形態(tài)濾波器用于通過開閉、閉開運算和最小平均絕對自適應(yīng)處理對權(quán)系數(shù)逐步修正，并且構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素對在線檢測信號進行第一級濾波處理，使濾波后信號與理想信號之間的平均絕對誤差趨于最小。
[0074]具體地，針對在線檢測信號，通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理方法，構(gòu)建自適應(yīng)加權(quán)組合濾波器對隨速度變化的鋼絲繩在線檢測的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號、工頻干擾信號進行抑制。也就是說，本發(fā)明實施例通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的離散形態(tài)小波濾波方法對鋼絲繩在線運行時因晃動產(chǎn)生的漂移信號，以及繩股漏磁場信號、工頻干擾信號、高頻噪聲等多種干擾進行抑制。
[0075]其中，離散數(shù)字形態(tài)變換濾波用于抑制鋼絲繩在線檢測過程中，受運行速度和張力影響，因鋼絲繩抖動產(chǎn)生的漂移干擾信號，以及低頻繩股漏磁場信號、工頻干擾信號等。離散數(shù)字形態(tài)變換濾波通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器，對干擾信號，尤其是漂移干擾信號進行抑制。
[0076]進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，快速小波變換通過構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的在線檢測信號進行多尺度分解，利用類似于快速傅里葉變換的快速小波變換縮短信號處理的時間，并且利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的在線檢測信號進行多層濾波處理，以及進行重構(gòu)獲取預(yù)處理后的檢測信號。
[0077]具體地，在本發(fā)明的一個實施例中，參照圖2所示，鋼絲繩在線檢測信號的處理方法包括以下步驟:
[0078]S201，采集鋼絲繩在線檢測信號。
[0079]S202，根據(jù)在線檢測信號通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，離散數(shù)字形態(tài)變換通過自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制。
[0080]S203，通過小波變換第一層分解抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號。
[0081]S204，對處理后的信號進一步通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號。
[0082]S205，通過小波變換第二層分解抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號。
[0083]S206，對處理后的信號繼續(xù)進一步通過離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號。
[0084]其中，本發(fā)明實施例的中間處理步驟與上述步驟類似，為了減少冗余，此處不做贅述。
[0085]S207，通過小波變換第六層分解抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號。
[0086]小波變換處理在離散形態(tài)變換濾波的基礎(chǔ)上，進一步對高頻噪聲、繩股漏磁場信號進行抑制，提高檢測信號的信噪比。離散形態(tài)小波濾波方法包括一維數(shù)字離散形態(tài)變換和小波分解與重構(gòu)變換。進一步地，一維數(shù)字離散形態(tài)變換通過開、閉濾波器加權(quán)組合算法，構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的結(jié)構(gòu)元素，對信號漂移、繩股漏磁場、工頻等干擾信號等進行濾波。
[0087]進一步地，對檢測信號通過小波分解與重構(gòu)方法對高頻噪聲、繩股漏磁場信號進行抑制。其中，重構(gòu)后的信號即為預(yù)處理后信號。
[0088]在本發(fā)明的一個實施例中，參照圖3所示，圖3為被噪聲污染的鋼絲繩原始檢測信號與經(jīng)過預(yù)處理后的信號對比圖。由圖可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例采用基于離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方法，對在線檢測信號進行濾波處理，不但能夠?qū)K股漏磁場信號、工頻干擾信號、高頻噪聲等多種干擾進行抑制，而且能有效消除隨速度變化的低頻漂移、繩股漏磁場、工頻干擾等噪聲。
[0089]在本發(fā)明的一個具體實施例中，本發(fā)明實施例的預(yù)處理裝置10具體包括以下濾波處理步驟:
[0090]SI，針對多個通道采樣輸出的檢測信號，通過基于開、閉濾波器加權(quán)組合算法的數(shù)學(xué)形態(tài)變換，構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素，對信號進行第一級濾波處理。
[0091]S2，根據(jù)損傷信號特征構(gòu)造小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的信號進行多尺度分解。
[0092]S3，利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的信號進行多層濾波處理，然后對信號進行重構(gòu)。其中，重構(gòu)后信號即為預(yù)處理后的檢測信號。
[0093]上述濾波處理方法包括形態(tài)變換濾波和小波閾值濾波。形態(tài)變換濾波通過構(gòu)造類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素和開、閉濾波器加權(quán)組合變換對信號進行處理。小波閾值濾波通過構(gòu)造小波基函數(shù)和小波閾值函數(shù)對信號進行多尺度分解與重構(gòu)。
[0094]具體而言，離散數(shù)字形態(tài)變換主要對隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號、工頻干擾信號進行抑制，小波變換主要對高頻噪聲、繩股漏磁場信號進行抑制。因此，本發(fā)明實施例采用離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方式，實現(xiàn)對鋼絲繩在線運行時因晃動產(chǎn)生的漂移信號，以及繩股漏磁場信號、工頻干擾信號、高頻噪聲等多種干擾，尤其是隨速度變化的低頻漂移信號、繩股漏磁場信號、工頻干擾信號進行有效抑制。
[0095]根據(jù)本發(fā)明實施例提出的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，通過建立信號預(yù)處理模型，從而采用離散數(shù)字形態(tài)變換和小波變換相結(jié)合的方法，實現(xiàn)對鋼絲繩的在線檢測信號進行預(yù)處理即濾波處理，有效抑制鋼絲繩在線運行時產(chǎn)生的多種干擾，保留因鋼絲繩產(chǎn)生的奇異信號，便于后續(xù)的信號識別，提高判斷精確性，同時加快信號處理的時間，確保信號處理的實時性。
[0096]流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實施例所屬【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員所理解。
[0097]在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認為是用于實現(xiàn)邏輯功能的可執(zhí)行指令的定序列表，可以具體實現(xiàn)在任何計算機可讀介質(zhì)中，以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備(如基于計算機的系統(tǒng)、包括處理器的系統(tǒng)或其他可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備取指令并執(zhí)行指令的系統(tǒng))使用，或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備而使用。就本說明書而言，"計算機可讀介質(zhì)"可以是任何可以包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備而使用的裝置。計算機可讀介質(zhì)的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下:具有一個或多個布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計算機盤盒(磁裝置)，隨機存取存儲器(RAM)，只讀存儲器(ROM)，可擦除可編輯只讀存儲器(EPR0M或閃速存儲器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲器(CDROM)。另外，計算機可讀介質(zhì)甚至可以是可在其上打印所述程序的紙或其他合適的介質(zhì)，因為可以例如通過對紙或其他介質(zhì)進行光學(xué)掃描，接著進行編輯、解譯或必要時以其他合適方式進行處理來以電子方式獲得所述程序，然后將其存儲在計算機存儲器中。
[0098]應(yīng)當理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。例如，如果用硬件來實現(xiàn)，和在另一實施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項或他們的組合來實現(xiàn):具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(PGA)，現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等。
[0099]本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。
[0100]此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。
[0101]上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0102]在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。
[0103]盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
【權(quán)利要求】
1.一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，其特征在于，包括以下步驟: 建立信號預(yù)處理模型，其中，所述信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換； 采集鋼絲繩的在線檢測信號； 根據(jù)所述在線檢測信號通過所述離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，所述離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制；以及 通過所述快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號，實現(xiàn)通過所述預(yù)處理模型進行濾波處理。
2.如權(quán)利要求1所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，其特征在于，通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理構(gòu)建所述開、閉形態(tài)濾波器。
3.如權(quán)利要求2所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，其特征在于，所述開、閉形態(tài)濾波器用于通過開閉、閉開運算和最小平均絕對自適應(yīng)處理對權(quán)系數(shù)逐步修正，并且構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素對所述在線檢測信號進行第一級濾波處理。
4.如權(quán)利要求3所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，其特征在于，所述快速小波變換通過構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的在線檢測信號進行多尺度分解，利用類似于快速傅里葉變換的快速小波變換縮短信號處理的時間，并且利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的在線檢測信號進行多層濾波處理，以及進行重構(gòu)獲取預(yù)處理后的檢測信號。
5.如權(quán)利要求1所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理方法，其特征在于，通過探傷傳感器采集所述在線檢測信號。
6.一種鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，其特征在于，包括: 建立模塊，用于建立信號預(yù)處理模型，其中，所述信號預(yù)處理模型包括離散數(shù)字形態(tài)變換和快速小波變換； 采集模塊，用于采集鋼絲繩的在線檢測信號； 第一抑制模塊，用于根據(jù)所述在線檢測信號通過所述離散數(shù)字形態(tài)變換抑制隨速度變化的低頻漂移信號、低頻繩股漏磁場信號和工頻干擾信號，其中，所述離散數(shù)字形態(tài)變換通過基于自適應(yīng)加權(quán)組合的開、閉形態(tài)濾波器實現(xiàn)抑制；以及 第二抑制模塊，用于通過所述快速小波變換抑制高頻噪聲和繩股漏磁場信號，實現(xiàn)通過所述預(yù)處理模型進行濾波處理。
7.如權(quán)利要求6所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，其特征在于，所述第一抑制模塊還用于通過開閉、閉開運算和自適應(yīng)處理構(gòu)建所述開、閉形態(tài)濾波器。
8.如權(quán)利要求7所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，其特征在于與，所述開、閉形態(tài)濾波器用于通過開閉、閉開運算和最小平均絕對自適應(yīng)處理對權(quán)系數(shù)逐步修正，并且構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的類三角脈沖結(jié)構(gòu)元素對所述在線檢測信號進行第一級濾波處理。
9.如權(quán)利要求8所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，其特征在于，所述快速小波變換通過構(gòu)造與損傷信號特征相匹配的小波基函數(shù)對第一級濾波處理后的在線檢測信號進行多尺度分解，利用類似于快速傅里葉變換的快速小波變換縮短信號處理的時間，并且利用基于系數(shù)可調(diào)閾值函數(shù)的小波閾值消噪法對分解后的在線檢測信號進行多層濾波處理，以及進行重構(gòu)獲取預(yù)處理后的檢測信號。
10.如權(quán)利要求6所述的鋼絲繩在線檢測信號的預(yù)處理裝置，其特征在于，通過探傷傳感器采集所述在線檢測信號。
【文檔編號】G01N27/00GK104458814SQ201410707954
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年11月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月28日
【發(fā)明者】田劼, 王紅堯, 孟國營, 周俊瑩, 吳淼, 薛光輝, 張晞, 李國華 申請人:中國礦業(yè)大學(xué)(北京)