CN110564905B - 一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法及系统，通过利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量，基于本征模态分量，对冲击回波信号进行滤波，获得滤波信号以及基于滤波信号的能量算子，对滤波信号进行分类，并基于分类结果和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息，解决了现有技术由于弹性波在非均匀分层介质中传播产生的混叠效应，导致对高炉炉衬侵蚀状态检测结果偏差大的技术问题，通过对采集的冲击回波信号去噪以及进一步采用能量算子对滤波信号分类，能有效区分各种类型的回波，从而准确提取分界面的对应特征，最终准确提取高炉炉衬最内层的厚度信息。

Description

一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法及系统

技术领域

本发明涉及高炉冶炼技术领域，特别涉及一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法及系统。

背景技术

高炉冶炼是一个连续的生产过程，炉内运行情况复杂，各种物理、化学反应众多。近年来，随着各领域对钢铁的需求量的提高，各炼铁厂的产量也在逐步增加，面对冶炼强度的提高，炉缸、炉底的寿命面临很大的挑战，高炉炉缸的外壁可以概括成由三类材料组成，最内部的碳层，中间的夯实材料和捣料以及最外层的钢板炉壳。炼铁过程中，高炉内部炉缸处的熔融状态的铁水由超过1000种气体和材料(如焦炭和铁矿石)的化学反应生成的。炉壁最内部的碳层在这种高温高压的恶劣环境中，会受到高温熔融腐蚀、铁水环流的冲刷而发生氧化反应和金属腐蚀，其中的镁碳砖在铁水的高温下容易被溶蚀，所以检测炉壁的厚薄程度对运行生产中的高炉的炉衬侵蚀状态检测对安全高效的生产有重大意义。

现有的高炉炉衬检测主要是预埋监测设备和回波无损检测以及建立炉衬炉壁传热模型来达到监测目的。预埋监测设备主要是在炉衬中埋入光纤和热电偶，通过设备传输信号的有无来判断炉衬的侵蚀状态，但是这种方法对高炉有要求，适应性不强。回波无损检测利用弹性波的时间飞行法计算出炉衬的局部厚度以及裂缝，但是存在精度不高，数值容易偏移等缺点。传热模型法通过对机理分析并针对炉壁炉底建立传热模型并预测侵蚀状态，但是该方法需要做很多假设处理，因此模型精度不高。

专利公开号CN 1436861 A高炉炉衬烧蚀监测装置及其监测方法，该专利通过在修建高炉时在砖缝中按U型预埋光纤和收发器等，当铁水缓慢侵蚀到某一U型检测元件时，铁水的高温熔断光纤护纤管及内部的光纤，然后利用光纤末端反射光信号的有无来判断高炉炉衬的烧蚀情况。但是该专利要求将光线及配套装置预埋在炉衬内部，虽说整套装备成本不高，不过该方法对高炉有要求，不适合已经在施工的高炉或者已经在运行的高炉，有一定的局限性。

专利公开号CN 1825056 A对冶金炉等进行不间断和无损检查的系统、方法和装置，该专利提出一种利用瞬时传播的应力波来确定耐火炉衬的状态，并考虑温度对通过已加热耐火材料、炉渣的压缩波速度的影响。但是该专利没有考虑波在组合介质中传播由于各分界面反射产生的混叠效应，遇到材料物理属性差异较大时，计算结果极易产生严重偏差。

专利公开号CN 101812559 A高炉炉衬侵蚀分析监控方法，该专利提出了一种根据高炉炉衬热电偶的温度、耐火材料材质和冷却系统参数构建传热模型并计算出等温线位置，由此显示侵蚀边界的位置变化与形状。但是该方法需要预埋热电偶，而且热电偶面临着长期高温状态下容易失效的问题，会导致局部数据失效进而导致模型不准确，会对高炉指导产生不良影响。

发明内容

本发明提供的一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法及系统，解决了现有技术由于未考虑弹性波在非均匀分层介质中传播产生的混叠效应，导致对高炉炉衬侵蚀状态检测结果偏差大的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出的一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法包括：

利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息；

对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量；

基于本征模态分量，对冲击回波信号进行滤波，获得滤波信号；

基于滤波信号的能量算子，对滤波信号进行分类，并基于分类结果和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息。

进一步地，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量包括：

求取冲击回波信号的所有极大值和极小值点，从而获得与极大值对应的上包络线和与极小值点对应的下包络线；

基于上包络线和下包络线，以及预设的门限条件，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量，其中预设的门限条件具体为：

其中，s_i(k-1)(n)表示s_i(n)的第k-1个不满足门限条件的分解量，s_ik(n)表示s_i(n)的第k-1个分解量与平均值m(n)的差，且

其中s_h(n)为上包络线，s_l(n)为下包络线，α为筛选门限，且α＝0.2，当结果满足门限条件后，分解完成。

进一步地，基于本征模态分量，对冲击回波进行滤波，获得滤波信号包括：

基于本征模态分量，获取噪声能量分布突变的本征模态分量阈值；

对从本征模态分量阈值开始的本征模态分量进行小波软阈值去噪，从而获得滤波信号。

进一步地，基于本征模态分量，获取噪声能量分布突变的本征模态分量阈值的计算公式具体为：

当全局极小值前存在局部极小值时：

否则：

其中，N表示单个imf分量的数据长度，

表示

和

两个相邻imf分量的连续均方差，

表示局部函数最小值对应的k取值，

表示全局函数最小值对应的k取值。

进一步地，基于滤波信号的能量算子，对滤波信号进行分类，并基于分类结果和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息包括：

基于滤波信号的能量算子，获得冲击回波到检测表面的波达时刻信息；

基于波达时刻信息和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息。

进一步地，基于滤波信号的能量算子，获得冲击回波到检测表面的波达时刻信息包括：

根据滤波信号，获得滤波信号的幅值包络，且滤波信号的幅值包络的具体计算公式为：

其中，|a(n)|表示滤波信号的幅值包络，s'(n)表示经过基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n个信号，s'(n+1)表示基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n+1个信号，s'(n-1)表示基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n-1个信号，ψ[s'(n)]表示s'(n)的能量算子函数，ψ[s'(n+1)-s'(n-1)]表示[s'(n+1)-s'(n-1)]的能量算子函数；

基于滤波信号的幅值包络的局部极小值，获得冲击回波到检测表面的波达时刻信息。

进一步地，利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息包括：

将医用超声耦合剂涂抹于发射探头和接收探头，并将发射探头面和接收探头面直接接触；

计算发射探头中发射晶体到发射源表面和接收探头中接收晶体到接收源表面占用的传播时间，获得第一传播时间；

对被测对象的材料进行波速标定，获得波在被测对象中的传播时间，传播时间为波在材料中的传播时间和第一传播时间之和；

根据传播时间和被测对象的厚度，获得标定波速信息。

本发明提出的一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理系统包括：

存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，进一步地，处理器执行计算机程序时实现上述对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本发明提供的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法及系统，通过利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量，基于本征模态分量，对冲击回波信号进行滤波，获得滤波信号以及基于滤波信号的能量算子，对滤波信号进行分类，并基于分类结果和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息，解决了现有技术由于弹性波在非均匀分层介质中传播产生的混叠效应，导致对高炉炉衬侵蚀状态检测结果偏差大的技术问题，通过对采集的冲击回波信号去噪以及进一步采用能量算子对滤波信号分类，能有效区分各种类型的回波，从而准确提取分界面的对应特征，最终准确提取高炉炉衬最内层的厚度信息。

附图说明

图1是本发明实施例一的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法的流程图；

图2是本发明实施例二的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法的流程图；

图3是本发明实施例二的应力波在介质1和介质2中传播的光线示意图；

图4是本发明实施例二的对被测对象的材料做波速标定的示意图；

图5是本发明实施例二的耐火黏土砖示意图；

图6是本发明实施例二的能量算子包络结果图；

图7是本发明实施例对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理系统框图。

附图标记：

10、存储器；20、处理器；100、发射元件；200、采集元件。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下文将结合说明书附图和较佳的实施例对本发明作更全面、细致地描述，但本发明的保护范围并不限于以下具体的实施例。

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

实施例一

参照图1，本发明实施例一提供的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，包括：

步骤S101，利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息；

步骤S102，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量；

步骤S103，基于本征模态分量，对冲击回波信号进行滤波，获得滤波信号；

步骤S104，基于滤波信号的能量算子，对滤波信号进行分类，并基于分类结果和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息。

本发明实施例提供的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，通过利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量，基于本征模态分量，对冲击回波信号进行滤波，获得滤波信号以及基于滤波信号的能量算子，对滤波信号进行分类，并基于分类结果和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息，解决了现有技术由于弹性波在非均匀分层介质中传播产生的混叠效应，导致对高炉炉衬侵蚀状态检测结果偏差大的技术问题，通过对采集的冲击回波信号去噪以及进一步采用能量算子对滤波信号分类，能有效区分各种类型的回波，从而准确提取分界面的对应特征，最终准确提取高炉炉衬最内层的厚度信息。

具体地，本实施例对采集的冲击回波信号去噪以及进一步采用能量算子对滤波信号分类，能有效区分不同界面产生的无干扰、无回波重叠情况下首次抵达检测表面的波的时间和频率，从而区分各种类型的回波，进而准确提取分界面的对应特征，最终将高炉炉衬最内层的厚度信息准确提取出来，能消除弹性波在非均匀分层介质中传播产生的混叠效应，从而克服了由于混叠效应产生的检测误差，使得提取的高炉炉衬最内层的厚度信息准确度高，进一步通过厚度信息准确反映出炉衬的侵蚀状态，对高炉的安全生产有重要意义。

实施例二

参照图2，本发明实施例二提供的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，包括：

步骤S201，利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息。

具体地，本实施例对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理时，首先需要对波在固体中的传播方式进行研究。利用冲击回波测量厚度本质是利用被测对象与所在环境接触的分界面所对应的特征频率和冲击波在被测对象中的传播速度计算而得。又因为冲击波在非均匀介质如钢混结构或者碳混结构的异质界面产生反射和透射，如图3所示。

应力波发射端激发一个冲击，根据发射装置和被测对象的接触时间的不同，频率也不一样，对应的主频也会有所区别。图3中，S₁为激发的应力波中的纵波向下在介质1中向下传播，S₂为S₁在介质1、2分界面的反射波，S₃为S₁的透射波，S₃接触到被测对象最内端的界面后的反射波为S₄，反射波S₄在抵达介质1、2分界面时同样会产生反射和折射，S₆为S₄的透射波，S₅为S₄的反射波，依次类推，S₇位S₅的反射波，S₈为S₇的透射波。

由于高炉的炉衬厚度数值远小于弹性波在高炉炉衬中的传播速度的数值，所以弹性波在各异质界面产生的反射和折射以及折射继续在下一个异质界面产生的反射到达检测面的时差非常小，导致包含厚度信息的特征被波形的混叠所干扰。

在对被测对象的材料做波速标定时，本实施例利用时差超声法对耐火材料的3个对立面进行检测，首先将医用超声耦合剂涂抹于发射探头和接受探头，避免探头和被测对象中间夹杂空气层，影响实验结果。在对耐火材料检测之前，需要将发射探头面和接收探头面直接接触，如图4所示。

图4中，虚线框为晶体，包括发射元件100和采集元件200，用此方法采集信号并由仪器得到首波接收时间t₁，此时有TOF(飞行时间)计算公式：

式(1)中，t表示波在被测对象中的传播时间，s表示被测介质在纵波方向的厚度，v表示纵波在测试方向上的波速。

由式(1)可知，t₁代表着探头内真正的发射源和接收源无距离接触时需要占用的时间。随后对材料进行标定时，得到的时间t为波在材料中的传播的时间t₂加上发射晶体到发射源表面和接收晶体到接收源表面占用的传播时间t₁，即

t＝t₁+t₂ (2)

令

其中f_s是设备的采样率，f_m是测试数据的频率主峰，当m＞2时，数据才具有完整性，否则采样不完整，测试波速会偏小。

最后在对耐火材料进行波速标定时，通过对不同的对立面测试的到的波速不同，以图5耐火黏土砖为例。

本实施例引入形状系数的概念，当被测物体无限大时，形状系数为1；当物体为如图5所示的砖块时，考虑到边界的影响，选择任意一个面的激发点时，波在物体内全向传播，所以边界产生的反射波会干扰到计算，本实施例选用Sansalone M J等人的实验室经验数值，由表1给出，这里因为被测对象接近立方体，取β＝0.87。

表1

形状	板状	立方体	圆柱	圆环
					系数β	0.96	0.87	0.92	0.96

引入形状因子之后，波速的计算公式为：

由公式(3)计算得到1号面及其对立面使用时差超声测得5次平均值结果为4230.8m/s,2号面及其对立面使用时差超声测的5次平均值结果为4318.2m/s，在笛卡尔坐标系中，令x轴垂直于1面，y轴垂直于2面，x方向和y方向的部分物理性质有差别，导致波速不尽相同，由此可以知道耐火砖为各向异性介质。

步骤S202，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量。

由于高炉的生产环境充斥着大量的噪声，包括工人的检修操作导致的瞬时振动、物料与机械装置之间的碰撞以及仪器自身的电子干扰等等，传统的傅里叶变换将时域信号转化到频域当中进行降噪的方法不适用于冲击回波这种瞬时非平稳信号，而且对于被测对象的具体信号也没有先例，无法准确的选择合适的小波基来对复杂的非均匀介质构成的被测对象进行降噪处理，所以本实施例采用EMD降噪结合类小波软阈值方法进行信号处理。EMD(英文全称：Empirical Mode Decomposition)又称经验模态分解，是有NASA的Huang等人提出的基于经验的信号分解方法，将复杂宽带信号分解成许多的窄带信号，每一个分量都成为一个本征模态函数(imf)，在处理未知目标信号的时候有很好的效果，理论上所有的信号都能通过EMD分解，并由高振幅高频到低振幅低频的信号成分以及剩余信号。

具体地，本实施例首先搜索信号s(n)的所有极大值和极小值点，利用三次样条插值算法拟合所有的极大值点和极小值点，得到对应极值点的上包络线s_h(n)和下包络线s_l(n)，则有平均值公式

设变量s₁(n)为第一个分解量，令s₁(n)＝s(n)-m(n)，如果计算得到的s₁(n)满足(本征模态分量)imf的成立条件，则imf1＝s₁(n),如果不满足，则将s₁(n)作为原始数据，令s₁₁(n)＝s₁(n)-m(n)，重复上述步骤，直到s_1(k-1)(n)满足条件，筛选k次之后使得s_1(k-1)(n)为imf1分量，将imf1分量剥离出来，剩余信号r(1)＝s(n)-s₁(n)，对r(1)重复做上述步骤，继续得出剩下的imf分量，考虑到实际情况，上下包络的均值几乎不可能为0，所以需要设定一个门限值，当s_1(k-1)(n)满足条件：

式(5)中，s_1(k-1)(n)表示s₁(n)的第k-1个不满足门限条件的分解量，s_1k(n)表示s₁(n)的第k-1个分解量与平均值m(n)的差，α为筛选门限，取值为α＝0.2。

最终有：

式(6)中r(n)为s(n)经经验模态分解后的固有模态函数剩余量，为单调信号，或者常量。原始信号即通过经验模态分解为若干个imf分量和剩余分量之和。

步骤S203，基于本征模态分量，获取噪声能量分布突变的本征模态分量阈值；

具体地，本实施例中的信号经过EMD分解之后，得到了各个频率不同的imf分量，小阶数对应的高频分量，低阶数分量对应的信号高频部分，一般认为高频部分分量包含高频噪声，可能是工人检修或者尖锐物体碰撞产生的噪声信号。高阶数对应的低频分量，冲击回波检测的有效信号集中在这一部分，因此需要确定一个筛选分量k，使得第k阶之后的imf分量为检测信号的主导信号，以此来达到过滤噪声的目标。本实施例选择基于连续均方误差准则的EMD去噪方法，连续均方差通过连续计算两个相邻的特征的均方差：

式中，N表示单个imf分量的数据长度，

表示第k个重构后的imf分量，

表示第k+1个重构后的imf分量，

表示第k个imf分量在时间长度为N的时间域的第i个时间点上的幅值，

表示第k+1个imf分量在时间长度为N的时间域的第i个时间点上的幅值，imf_k(t_i)表示相邻两个imf分量在时间长度为N的时间域的第i个时间点上的幅值差，

表示

和

两个相邻imf分量的连续均方差。

本实施例首先找到式中对应噪声能量分布突变的第k个imf分量，又因为在测试信号占主导时，某些imf的能量会出现被噪声模态能量淹没的情况，进而成为全局最小值，这种情况下，需要分情况定义k：

当全局极小值前存在局部极小值时：

否则：

其中，N表示单个imf分量的数据长度，

表示

和

两个相邻imf分量的连续均方差，

表示局部函数最小值对应的k取值，

全局函数最小值对应的k取值。

步骤S204，对从本征模态分量阈值开始的本征模态分量进行小波软阈值去噪，从而获得滤波信号。

本实施例根据步骤S203得到确定的k值之后，从imf_k开始的所有分量进行小波软阈值进一步去噪，小波软阈值函数为:

将其修改后应用在IMF上，有

其中，imf'_k表示软阈值去噪后的第k个imf分量，式(11)中t_j为第j个imf分量的门限值，由式(12)给出：

式(12)中t_j表示在第j个分量取

N为信号的长度，σ_j为干扰信号在j个分量上的标准差，由σ_j＝y/0.6745估计，y为第k个分量上的小波系数的绝对中值。

经过上述步骤后，依据式(11)和(12)，重构信号，得到剔除高频干扰信号和部分低频噪声的信号s'(n)。

经过上述步骤之后，本实施例得到的信号基本只有测试信号以及和测试信号相近的干扰，包括频率相近的低频撞击或者物料之间摩擦导致的低频干扰。信号中还包含了如图3中的组成炉缸处炉壁的各层介质产生的反射和折射波，这些弹性波抵达检测表面的时差相近，难以分辨。除了首层介质的回波能够在时频域上清晰的分辨出来，余下第二层和第三层的厚度信息难以识别，所以要对信号进行分类，将最内层的反射波对应的时频信息提取出来。

步骤S205，基于滤波信号的能量算子，获得冲击回波到检测表面的波达时刻信息。

步骤S206，基于波达时刻信息和波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息。

具体地，本实施例降噪之后的回波数据s'(n)基本由同一个激励产生的子波组成，如图3所示，最后的结果具有高度的相关性，各种子波重叠在一起引起混叠现象，因为组成炉衬的介质差异没有特别大，所以在第二层和第三层之间的界面产生3次反射的波达时间会和最末层一次反射到检测面的波达时间会无限接近，进而导致难以分辨两者的对应厚度信息，对侵蚀检测会产生干扰。

为了区分不同界面产生的一次无反射回波抵达检测表面的时间和频率，提取分界面的对应特征，本实施例采用能量算子和来进一步处理信号s'(n)。

对于s'(n)的能量算子ψ_d[s'(n)]，有如下定义：

ψ_d[s'(n+1)]＝[s'(n)]²-s'(n+1)s'(n-1) (14)

利用3点对称差分公式，将s'(n)的一阶导数

和二阶

导数分别转化成

则信号s'(n)的能量函数转化为

ψ_c[s'(t)]＝(ψ_d[s'(n+1)]+2ψ_c[s'(n)]+ψ_c[s'(n-1)]/4T² (17)

将式(17)看作一个单信号系统，则传递函数可以表示为

H(z)＝z·(1+2z^-1+z^-2)/4 (18)

在式(18)中，当输入信号为ψ_c[s'(n)]时，即可输出积分计算后的能量算子函数ψ[s'(n)]，此时，依据式(19)将降噪后的信号s'(n)的幅值包络|a(n)|计算得出。

其中，|a(n)|表示所述滤波信号的幅值包络，s'(n)表示经过基于CMSE(consecutive Mean Square Error，连续均方误差)准则的EMD去噪后重构的第n个信号，s'(n+1)表示基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n+1个信号，s'(n-1)表示基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n-1个信号，ψ[s'(n)]表示s'(n)的能量算子函数，ψ[s'(n+1)-s'(n-1)]表示[s'(n+1)-s'(n-1)]的能量算子函数；

本实施例在得到幅值包络后，将|a(n)|作为检测函数，检测各回波到检测表面的波达时刻，进一步的，利用局部极小值得到包络曲线中的波谷的具体时刻，用符号函数记录。

sign(|a(n+1)|-|a(n)|-sign(|a(n)|-|a(n-1)|)＝2 (20)

此方法中，包络结果的起始时刻正好对应了信号的波达时刻，此外，对于多层介质的冲击回波检测，排除掉表面波的对应厚度信息之后，波在第一层介质传播对应的首波信号可以很清晰的显现出来，结合能量算子对应的波达时刻，能有效的区分各种类型的回波。

进一步地，本实施例采用一块镁碳耐火砖和一块黏土耐火砖的组合进行实验，测试方向厚度分别为114mm和115mm,测试方向波速分别为4318.3m/s和5997m/s,采用湖南芯仪电子的仪器作为监测装置，冲击波频率设定为500KHz，增益为50db，截取前130μs的信号，如图6所示，在镁炭-黏土耐火砖结构中，经过能量算子计算，在52、92、106、130μs处发生幅值突变，对应的就是回波到达接收点的对应时间点，根据先验知识，可以做出如下判断：52μs到达的波只在镁炭砖中进行了反射；92μs到达的波穿过了黏土砖和镁炭砖，各进行了一次反射；106μs到达的波在黏土砖中反射了两次，并在镁炭砖中反射了一次；130μs到达的波在黏土砖中反射了2次，并在镁炭砖中反射了2次。

由传播规则可以得知，52μs到达的回波时间对应的就是波经过第一层介质的传播时间，所以由公式(1)计算得黏土砖厚度为112.2mm，计算结果与实际数值误差为1.4％。92μs到达的回波时间对应的就是波经过第一层和第二层介质的时间，由公式(1)计算的总厚度为232.1mm，所以煤炭砖厚度为119.9mm。计算结果与实际数值误差为5％。

本实施例通过对采集的冲击回波信号去噪以及进一步采用能量算子对滤波信号分类，能有效区分不同界面产生的一次无反射回波抵达检测表面的时间和频率，从而区分各种类型的回波，进而准确提取分界面的对应特征，最终准确提取高炉炉衬最内层的厚度信息，能消除弹性波在非均匀分层介质中传播产生的混叠效应，从而克服了由于混叠效应产生的检测误差，使得提取的高炉炉衬最内层的厚度信息准确度高，进一步通过厚度信息准确反映出炉衬的侵蚀状态，对高炉的安全生产有重要意义。

参照图7，本发明实施例提出的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理系统，包括：

存储器10、处理器20以及存储在存储器10上并可在处理器20上运行的计算机程序，其中，处理器20执行计算机程序时实现本实施例提出的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法的步骤。

本实施例的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理系统的具体工作过程和工作原理可参照本实施例中的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法的工作过程和工作原理。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，其特征在于，所述方法包括：

利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息；

对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量；

基于所述本征模态分量，对所述冲击回波信号进行滤波，获得滤波信号；

基于所述滤波信号的能量算子，对所述滤波信号进行分类，并基于分类结果和所述波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息，其中基于所述滤波信号的能量算子，对所述滤波信号进行分类，并基于分类结果和所述波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息包括：

根据所述滤波信号，获得所述滤波信号的幅值包络，且所述滤波信号的幅值包络的具体计算公式为：

其中，|a(n)|表示所述滤波信号的幅值包络，s'(n)表示经过基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n个信号，s'(n+1)表示基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n+1个信号，s'(n-1)表示基于CMSE准则的EMD去噪后重构的第n-1个信号，ψ[s'(n)]表示s'(n)的能量算子函数，ψ[s'(n+1)-s'(n-1)]表示[s'(n+1)-s'(n-1)]的能量算子函数；

基于所述滤波信号的幅值包络的局部极小值，获得所述冲击回波到检测表面的波达时刻信息；

基于所述波达时刻信息和所述波速信息获得高炉炉衬最内层的厚度信息。

2.根据权利要求1所述的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，其特征在于，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量包括：

求取所述冲击回波信号的所有极大值和极小值点，从而获得与所述极大值对应的上包络线和与所述极小值点对应的下包络线；

基于所述上包络线和下包络线，以及预设的门限条件，对冲击回波信号进行经验模态分解，获得本征模态分量，其中所述预设的门限条件具体为：

其中，s_i(k-1)(n)表示s_i(n)的第k-1个不满足门限条件的分解量，s_ik(n)表示s_i(n)的第k-1个分解量与平均值m(n)的差，且

其中s_h(n)为上包络线，s_l(n)为下包络线，α为筛选门限，且α＝0.2，当结果满足门限条件后，分解完成。

3.根据权利要求2所述的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，其特征在于，基于所述本征模态分量，对所述冲击回波进行滤波，获得滤波信号包括：

基于所述本征模态分量，获取噪声能量分布突变的本征模态分量阈值；

对从所述本征模态分量阈值开始的本征模态分量进行小波软阈值去噪，从而获得滤波信号。

4.根据权利要求3所述的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，其特征在于，基于所述本征模态分量，获取噪声能量分布突变的本征模态分量阈值的计算公式具体为：

当全局极小值前存在局部极小值时：

否则：

其中，N表示单个imf分量的数据长度，

表示

和

两个相邻imf分量的连续均方差，

表示局部函数最小值对应的k取值，

表示全局函数最小值对应的k取值。

5.根据权利要求4所述的对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理方法，其特征在于，利用时差超声法对被测对象的材料做波速标定，获得标定波速信息包括：

将医用超声耦合剂涂抹于发射探头和接收探头，并将发射探头面和接收探头面直接接触；

计算所述发射探头中发射晶体到发射源表面和所述接收探头中接收晶体到接收源表面占用的传播时间，获得第一传播时间；

对被测对象的材料进行波速标定，获得波在被测对象中的传播时间，所述传播时间为波在材料中的传播时间和所述第一传播时间之和；

根据所述传播时间和被测对象的厚度，获得标定波速信息。

6.一种对高炉炉衬冲击回波检测的信号处理系统，所述系统包括：

存储器(10)、处理器(20)以及存储在存储器(10)上并可在处理器(20)上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器(20)执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至5任一所述方法的步骤。

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