一種減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的方法及其傳感器系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的方法及其傳感器系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]巴克豪森噪聲技術(shù)是一種針對(duì)鐵磁性物質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，可用于檢測(cè)各種狀況如疲勞、輻射、應(yīng)力以及熱處理下鐵磁性物質(zhì)的微觀(guān)結(jié)構(gòu)特征，當(dāng)前已經(jīng)在鐵路、機(jī)械、汽車(chē)、航空等領(lǐng)域取得良好的應(yīng)用效果。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)的巴克豪森噪聲檢測(cè)裝置，一般采用的傳感器往往是將磁化器和檢測(cè)線(xiàn)圈固定在一起，并且磁化器底面和檢測(cè)線(xiàn)圈底面在同一個(gè)平面上，在磁化器的磁軛上纏上激勵(lì)線(xiàn)圈，如圖1所示。這種結(jié)構(gòu)的傳感器，在巴克豪森噪聲檢測(cè)過(guò)程中，一是傳感器的檢測(cè)線(xiàn)圈與被測(cè)試件往往會(huì)存在提離，因此會(huì)造成檢測(cè)到的巴克豪森噪聲信號(hào)減??；二是傳感器的磁化器由于擺放位置的變動(dòng)也會(huì)相對(duì)于被測(cè)試件產(chǎn)生提離，使得被測(cè)試件內(nèi)產(chǎn)生的磁場(chǎng)會(huì)發(fā)生變化，造成所檢測(cè)到的巴克豪森噪聲信號(hào)不一致。上述兩種傳感器的提離現(xiàn)象均會(huì)形成檢測(cè)誤差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的方法及其傳感器系統(tǒng)，能夠有效地減小在巴克豪森噪聲檢測(cè)過(guò)程中由于傳感器的檢測(cè)線(xiàn)圈以及磁化器相對(duì)于被測(cè)試件的提離所造成的檢測(cè)誤差。
[0005]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
本發(fā)明的一種減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的方法，在噪聲檢測(cè)中采用傳感器，其特征在于:
將所述的傳感器的磁化器與檢測(cè)線(xiàn)圈用一個(gè)彈性元件進(jìn)行連接；
在所述的磁化器的U型磁軛的左、中、右部位分別設(shè)置匝數(shù)、線(xiàn)徑均相同的第一感應(yīng)線(xiàn)圈、第二感應(yīng)線(xiàn)圈、第三感應(yīng)線(xiàn)圈；
所述的三組感應(yīng)線(xiàn)圈輸出交流的電壓信號(hào)，通過(guò)有效值轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換為直流電壓信號(hào)，然后通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，再經(jīng)微處理器獲取電壓值，將所述的三個(gè)電壓值輸入到一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；
根據(jù)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)巴克豪森噪聲檢測(cè)的特征值進(jìn)行修正，其步驟如下:
步驟一、獲取所述的三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈的電壓以及其各自的特征值修正系數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)；
步驟二、根據(jù)所述的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
步驟三、將所述的樣本數(shù)據(jù)作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的特征值修正系數(shù)； 步驟四、將實(shí)際測(cè)量的所述三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈的各自的感應(yīng)電壓數(shù)據(jù)作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到特征值修正系數(shù)；
步驟五、將實(shí)際測(cè)量對(duì)應(yīng)的檢測(cè)到的巴克豪森噪聲信號(hào)特征值除以所述的特征值修正系數(shù)，得到修正后的巴克豪森噪聲檢測(cè)信號(hào)的特征值。
[0006]在所述步驟一中所述的樣本數(shù)據(jù)的獲取方法如下:
Cl)獲取每次測(cè)量時(shí)的所述三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈的感應(yīng)電壓；
(2)獲取所述傳感器沒(méi)有提離時(shí)的巴克豪森噪聲信號(hào)的特征值，以及每次測(cè)量時(shí)的巴克豪森噪聲信號(hào)的特征值；
(3)將每次測(cè)量時(shí)的巴克豪森噪聲信號(hào)特征值除以所述傳感器沒(méi)有提離時(shí)的特征值得到的系數(shù)作為特征值修正系數(shù)。
[0007]在所述步驟二中的所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的具體特征如下:
(1)將所述三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈得到的電壓作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的輸入元素，神經(jīng)元數(shù)量為3 ；
(2)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層的層數(shù)為2，神經(jīng)元數(shù)量分別為8和12;
(3)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層輸出神經(jīng)元數(shù)量為1，輸出元素為特征值修正的比例系數(shù)；
(4)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層和輸出層的神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)tansigo
[0008]在所述步驟三中的所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn)方式如下:
(1)設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，所述訓(xùn)練參數(shù)包括最大訓(xùn)練次數(shù)，訓(xùn)練的目標(biāo)誤差精度，學(xué)習(xí)率以及動(dòng)量系數(shù)；
(2)選用尺度化共軛梯度反向傳播算法trainscg作為訓(xùn)練函數(shù)，選用動(dòng)量梯度下降權(quán)值和閾值學(xué)習(xí)函數(shù)Iearndm作為學(xué)習(xí)函數(shù)，選用均方誤差函數(shù)mse作為性能函數(shù)；
(3)得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，結(jié)束訓(xùn)練。
[0009]本發(fā)明的一種減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的傳感器系統(tǒng)，包括傳感器，所述的傳感器具有磁化器、激勵(lì)線(xiàn)圈、檢測(cè)線(xiàn)圈、固定件，其特征在于:
所述的傳感器的磁化器和檢測(cè)線(xiàn)圈用一個(gè)彈性元件進(jìn)行連接；在所述的磁化器的U型磁軛的左、中、右部位分別設(shè)置有匝數(shù)、線(xiàn)徑均相同的第一感應(yīng)線(xiàn)圈、第二感應(yīng)線(xiàn)圈、第三感應(yīng)線(xiàn)圈；
所述的傳感器系統(tǒng)還包括有效值轉(zhuǎn)換電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路、DSP微處理器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述的有效值轉(zhuǎn)換電路、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路、DSP微處理器集成在一個(gè)電路板上，所述的傳感器的三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈通過(guò)屏蔽線(xiàn)與電路板相連；
所述的傳感器通過(guò)所述的第一感應(yīng)線(xiàn)圈、第二感應(yīng)線(xiàn)圈、第三感應(yīng)線(xiàn)圈的三個(gè)電壓輸出端與三個(gè)所述的有效值轉(zhuǎn)換電路聯(lián)接；所述的三個(gè)有效值轉(zhuǎn)換電路的輸出端串行聯(lián)接所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器；所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的輸出端串行聯(lián)接所述的微控制器中；所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在所述的微控制器中實(shí)現(xiàn)；
所述的三個(gè)有效值轉(zhuǎn)換電路用于將所述的三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈感應(yīng)到的正弦信號(hào)轉(zhuǎn)換成電壓值為正弦信號(hào)有效值的直流信號(hào)；
所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換器用于將經(jīng)過(guò)所述的有效值轉(zhuǎn)換電路得到的直流信號(hào)轉(zhuǎn)換為可供所述的微處理器讀取的數(shù)字信號(hào)；
所述的微控制器用于:將所述的三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈的感應(yīng)電壓的有效值作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；然后將檢測(cè)到的巴克豪森噪聲信號(hào)的特征值除以所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出得到的特征值修正系數(shù)，得出經(jīng)修正后的巴克豪森噪聲信號(hào)的特征值。
[0010]所述的彈性元件設(shè)置于所述的磁化器與所述的固定件之間；所述的檢測(cè)線(xiàn)圈突出于所述的磁化器的底部平面。
[0011]所述的有效值轉(zhuǎn)換電路采用AD637芯片。
[0012]所述的模數(shù)轉(zhuǎn)換電路采用AD7656芯片。
[0013]所述的DSP微處理器采用TMS320C6747數(shù)字信號(hào)處理器。
[0014]相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和有益效果是；
1.本發(fā)明能夠基本上消除因傳感器的檢測(cè)線(xiàn)圈提離造成的巴克豪森噪聲信號(hào)的檢測(cè)誤差，并在很大程度上減小了磁化器的提離造成的巴克豪森噪聲信號(hào)的檢測(cè)誤差。
[0015]2.本發(fā)明采用改進(jìn)傳感器的結(jié)構(gòu)，將傳感器的檢測(cè)線(xiàn)圈與磁化器用彈性裝置進(jìn)行連接，在磁化器的U型磁軛的左、中、右三部分添加三個(gè)相同的感應(yīng)線(xiàn)圈，有效地減小了在檢測(cè)過(guò)程中傳感器提離造成的誤差影響。
[0016]3.本發(fā)明利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)巴克豪森噪聲檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步修正:將檢測(cè)到的巴克豪森噪聲的特征值修正為傳感器沒(méi)有提離時(shí)檢測(cè)到的巴克豪森噪聲的特征值，從而使檢測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確。
[0017]
【附圖說(shuō)明】
[0018]圖1是現(xiàn)有技術(shù)的巴克豪森噪聲檢測(cè)裝置傳感器的結(jié)構(gòu)示意圖。其中，I磁化器，2激勵(lì)線(xiàn)圈，3檢測(cè)線(xiàn)圈，4檢測(cè)線(xiàn)圈固定件。
[0019]圖2是本發(fā)明的減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的傳感器系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
[0020]圖3是本發(fā)明的傳感器的結(jié)構(gòu)示意圖。其中，I磁化器，2激勵(lì)線(xiàn)圈，3檢測(cè)線(xiàn)圈，4檢測(cè)線(xiàn)圈固定件，5彈性元件，6第一感應(yīng)線(xiàn)圈，7第二感應(yīng)線(xiàn)圈，8第三感應(yīng)線(xiàn)圈。
[0021]圖4是本發(fā)明圖3所示傳感器的感應(yīng)電壓檢測(cè)的原理框圖。
[0022]圖5是本發(fā)明所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法步驟框圖。
[0023]圖6是本發(fā)明所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
[0025]本發(fā)明的一種減小巴克豪森噪聲檢測(cè)誤差的方法，在噪聲檢測(cè)中采用傳感器，其特征在于:
將所述的傳感器的磁化器(I)與檢測(cè)線(xiàn)圈(3)用一個(gè)彈性元件(5)進(jìn)行連接；
在所述的磁化器(I)的U型磁軛的左、中、右部位分別設(shè)置匝數(shù)、線(xiàn)徑均相同的第一感應(yīng)線(xiàn)圈(6)、第二感應(yīng)線(xiàn)圈(7)、第三感應(yīng)線(xiàn)圈(8)；
所述的三組感應(yīng)線(xiàn)圈(6、7、8 )輸出交流的電壓信號(hào)，通過(guò)有效值轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換為直流電壓信號(hào)，然后通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，再經(jīng)微處理器獲取電壓值，將所述的三個(gè)電壓值輸入到一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；
根據(jù)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)巴克豪森噪聲檢測(cè)的特征值進(jìn)行修正，其步驟如下，如圖5所示:
步驟一、獲取所述的三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈(6、7、8)的電壓以及其各自的特征值修正系數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)；
步驟二、根據(jù)所述的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
步驟三、將所述的樣本數(shù)據(jù)作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的特征值修正系數(shù)；
步驟四、將實(shí)際測(cè)量的所述三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈(6、7、8)的各自的感應(yīng)電壓數(shù)據(jù)作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到特征值修正系數(shù)；
步驟五、將實(shí)際測(cè)量對(duì)應(yīng)的檢測(cè)到的巴克豪森噪聲信號(hào)特征值除以所述的特征值修正系數(shù)，得到修正后的巴克豪森噪聲檢測(cè)信號(hào)的特征值。
[0026]在所述步驟一中所述的樣本數(shù)據(jù)的獲取方法如下:
Cl)獲取每次測(cè)量時(shí)的所述三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈(6、7、8)的感應(yīng)電壓；
(2)獲取所述傳感器沒(méi)有提離時(shí)的巴克豪森噪聲信號(hào)的特征值，以及每次測(cè)量時(shí)的巴克豪森噪聲信號(hào)的特征值；
(3)將每次測(cè)量時(shí)的巴克豪森噪聲信號(hào)特征值除以所述傳感器沒(méi)有提離時(shí)的特征值得到的系數(shù)作為特征值修正系數(shù)。
[0027]在所述步驟二中的所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的具體特征如下:
(1)將所述三個(gè)感應(yīng)線(xiàn)圈(6、7、8)得到的電壓作為所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的輸入元素，神經(jīng)元數(shù)量為3 ；
(2)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層的層數(shù)為2，神經(jīng)元數(shù)量分別為8和12;
(3)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層輸出神經(jīng)元數(shù)量為1，輸出元素為特征值修正的比例系數(shù)；
(4)所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層和輸出層的神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型