Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Обзор методов для контроля изменения трещиноватости 9
1.1 Активные акустические методы контроля 10
1.1.1 Методы прохождения волн 10
1.1.2 Методы отражения волн 14
1.1.3 Методы собственных частот 18
1.1.4 Спектральные методы
1.1.4.1 Связь спектра с трещиноватостью 21
1.1.4.2 Известные спектральные методы
1.2 Пассивные акустические методы 27
1.3 Радиационные методы 28
Выводы по главе 1 32
Глава 2 Спектральные способы обработки сигналов для контроля изменения трещиноватости образцов горных пород 33
2.1 Классический спектральный способ 33
2.2 Расчет спектральной плотности мощности 38
2.3 Разработка способа, основанного на отношении выбранных частей спектра 41
2.4 Разработка способа, основанного на определении плавающего нуля огибающей спектра 49
2.4.1 Реализация способа 53
Выводы по главе 2 56
Глава 3 Статистические методы оценки парного сравнения 57
3.1 Классический F- критерий проверки однородности выборок 58
3.2 Скорректированный F- критерий проверки однородности выборок относительно дисперсий 59
3.3 Робастный F- критерий проверки однородности выборок относительно средних значений 66
3.4 Сравнение критериев 67
3.5 Описание программы 69
Выводы по главе 3 76
Глава 4 Экспериментальные исследования для информационно-измерительной системы контроля изменения трещиноватости 77
4.1 Экспериментальное исследование с использованием в качестве излучающего сигнала радиоимпульса 77
4.2 Экспериментальное исследование с использованием в качестве излучающего сигнала видеоимпульса 82
4.3 Улучшение отношения сигнал/шум в информационно-измерительных системах для контроля изменения трещиноватости 90
Выводы по главе 4 99
Список условных сокращений 102
Список литературы 103
- Связь спектра с трещиноватостью
- Расчет спектральной плотности мощности
- Скорректированный F- критерий проверки однородности выборок относительно дисперсий
- Экспериментальное исследование с использованием в качестве излучающего сигнала видеоимпульса
Введение к работе
Актуальность темы. Развитие методов неразрушающего контроля требует разработки новых информационно-измерительных систем контроля, и поиска новых способов получения достоверной информации о механическом состоянии твердого тела. В первом случае основное внимание исследователей обращено на следующие аспекты: совершенствование вычислительных ресурсов для обработки большего объема данных, применение средств и методов цифровой обработки сигналов, а также реализацию оперативного контроля на месте и подробного анализа в лабораториях. Для второго случая характерна разработка новых инструментов контроля, а также сочетание известных в настоящее время методов, позволяющих эффективно использовать достоинства методов и компенсировать недостаток информации, получаемой при их использовании.
В настоящее время при мониторинге состояния и неразрушающем контроле широко используются акустические методы и уровень их технического исполнения на сегодняшний день достаточно высок. Необходимо отметить следующие преимущества активных акустических методов: невысокая стоимость, высокая разрешающая способность, возможность использования при оперативном контроле, широкий диапазон размеров объекта контроля, а также возможность проведения измерений в автоматическом режиме с использованием современных решений для обработки сигналов при анализе полученных результатов.
На сегодняшний день известно множество активных акустических методов
исследования структуры материала для оценки параметров прочности и
долговечности, среди них наиболее перспективными можно считать методы,
которые позволяют оценить уровень накопленной трещиноватости объекта и
характеристики его внутренних напряжений. При использовании современных
вариантов спектрально-акустических измерений удалось достичь повышенной по
сравнению с другими методами чувствительности к структурным особенностям
материала. Видимо, именно это направление определения наиболее
чувствительных в каждом конкретном случае спектрально-акустических характеристик и следует в настоящее время считать наиболее перспективным для решения задач акустического контроля напряженно-деформированного состояния твердого тела.
Известными специалистами в области акустического контроля являются Финкель В.М., Тэтро К.А., Грин А.Т., Данеган X., Дробот Ю.Б., Либовиц Г., Степанова Л.Н., Ермолов И.Н и др.
Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка и исследование новых алгоритмов обработки сигналов для повышения чувствительности спектрального метода контроля изменения трещиноватости в образцах горных пород малого объема. Для достижения поставленной цели в работе требуется решить следующие задачи:
-
Провести анализ активных методов, алгоритмов и средств обработки сигналов для контроля разрушения неметаллических образцов твердых тел.
-
Разработать и исследовать новые алгоритмы обработки сигналов для повышения чувствительности спектрального метода для контроля образовавшихся трещин в образцах массива горных пород на более ранней стадии разрушения.
-
С помощью численного моделирования показать работоспособность предложенных алгоритмов, оценить скорость их работы и чувствительность.
-
Оценить возможность использования предложенных алгоритмов для информационно-измерительных систем в условиях инструментальных помех.
Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, математического моделирования и прикладной статистики. Применялись методы вычислительной математики и различные методы программирования
Научная новизна. Теоретическое значение работы состоит в разработке новых способов и алгоритмов для информационно-измерительных систем, позволяющих на более ранней стадии контролировать разрушения образцов горных пород.
-
Разработан и исследован алгоритм обработки сигнала по отношению выбранных частей спектральной плотности принятого сигнала, позволяющий существенно увеличить чувствительность.
-
Разработан и исследован алгоритм обработки сигналов, позволяющий выделять характерную частоту спектральной плотности принятого сигнала, отвечающую за изменение трещиноватости контролируемого образца, что позволило увеличить скорость контроля.
-
Предложен новый способ увеличения отношения сигнал/шум в информационно-измерительной системе в условиях инструментальных помех.
Достоверность результатов обеспечивается корректным применением
используемых методов исследования и результатами численного моделирования.
Все полученные результаты соответствуют основным общепринятым
теоретическим и практическим положениям.
Практическая значимость полученных в диссертационной работе результатов заключается в том, что предложенные способы и алгоритмы для контроля образовавшихся трещин в образцах горных пород позволяют определить появление трещин на более ранней стадии оперативного контроля, что может быть использовано при прогнозировании разрушений.
Разработанные методы контроля изменения трещиноватости образцов горных пород и их программные реализации были использованы при выполнении научных исследований по грантам ДВО РАН 12-III-В-01И-009, 12-III-А-01И-011, 13-III-В-01И-004.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Алгоритм обработки сигналов по отношению выбранных частей спектральной плотности принятого сигнала позволяет повысить чувствительность
спектрального метода контроля изменения трещиноватости в образцах массива горных пород.
-
Алгоритм обработки сигналов, позволяющий выделять характерную частоту спектральной плотности принятого сигнала, может контролировать изменение трещиноватости в исследуемом образце с большей скоростью.
-
Способ, основанный на использовании временных селекторов с управляемыми по определенному закону «окнами», позволяет увеличить отношение сигнал/шум в информационно-измерительных системах в условиях инструментальных помех.
Апробация результатов работы проводилась на следующих международных и всероссийских конференциях:
10-й Международный Форум студентов, аспирантов и молодых ученых стран Азиатско-Тихоокеанского региона, 2010, Владивосток, Россия.
Российско-монгольская конференция молодых ученых по математическому моделированию, вычислительно-информационным технологиям и управлению, 2011, Иркутск (Россия) - Ханх (Монголия);
Международная научно-практическая конференция "Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления", 2011, Хабаровск, Россия;
8-я Международная научная школы молодых ученых и специалистов «Проблемы освоения недр в XXI веке глазами молодых», 2011, Москва, Россия;
9-я Международная научная школы молодых ученых и специалистов «Проблемы освоения недр в XXI веке глазами молодых», 2012, Москва, Россия;
Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления», 2013, Хабаровск, Россия;
III Всероссийская научно-практическая конференция «Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления», 2015, Хабаровск, Россия.
Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 21 научная работа. Из них 4 статьи в журналах, входящих в перечень ВАК РФ; 7 тезисов и материалов докладов на международных и всероссийских научных конференциях, 3 патента на изобретение и 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Личный вклад автора в получении результатов, изложенных в диссертации, состоит в разработке алгоритмов для повышения чувствительности спектрального метода контроля изменения трещиноватости, проведении численного моделирования с использованием статистической обработки и разработке программного комплекса, реализующего предложенные способы контроля. Постановка задач, выбор методов исследования, а также анализ результатов осуществлялись совместно с научным руководителем. Основные научные положения, теоретические выводы, а также результаты экспериментов получены автором самостоятельно. Положения, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены автором лично.
Личный вклад автора в работах, написанных в соавторстве, заключается в следующем:
в работах [1, 4, 9] автору принадлежит проведение численного моделирования;
в работах [2, 3, 5, 7, 8, 13] автору принадлежит разработка способов контроля и проведение численного моделирования;
в работах [6, 12, 14] автору принадлежит разработка способа повышения отношения сигнал/шум и проведение численного моделирования;
в работах [10, 11] автору принадлежит разработка алгоритмов, реализация программы.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из списка условных сокращений, введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Содержание работы изложено на 116 страницах. В текст работы включены 44 рисунка, 6 таблиц. Список литературы содержит 107 источников, 31 из них на иностранном языке.
Связь спектра с трещиноватостью
Методы собственных частот предполагает измерение соответствующих частот (или спектральных характеристик) колебаний ОК. Собственные частоты измеряются при возбуждении в ОК вынужденных или свободных колебаний. Свободные колебания обычно создают с помощью механического удара, после чего ОК колеблется в отсутствии внешних воздействий. Вынужденные колебания возбуждают воздействием внешней гармонической силы с плавно меняющейся частотой (иногда используют длинные импульсы с изменяющейся несущей частотой). Фиксируют резонансные частоты при увеличении амплитуды колебаний в момент совпадения собственных частот ОК с частотами возбуждающей силы. В некоторых случаях резонансные частоты незначительно отличаются от собственных, в связи с влиянием возбуждающей системы на собственные частоты ОК. При проведении контроля характеристики колебаний определяют, не останавливая воздействия возбуждающей силы.
Разделяют интегральные и локальные методы собственных частот. Интегральные методы отличаются тем, что работают с собственными частотами ОК, колеблющегося как единое целое; локальные методы анализируют колебания отдельных участков ОК.
Ультразвуковой резонансный метод (локальный метод) основан на использовании вынужденных колебаний. Применяется в основном для определения толщины ОК. В стенке ОК, используя преобразователь (часто применяется совмещенный преобразователь) возбуждают продольные упругие волны непрерывно изменяющейся частоты. Регистрируют резонансные частоты системы преобразователь - изделие и по ним рассчитывают толщину стенки ОК и наличие в нем дефектов. Дефекты, ориентированные параллельно поверхности, изменяют измеряемую толщину, а ориентированные под углом к поверхности вызывают исчезновение резонанса. При проведении контроля применяется диапазон частот до нескольких МГц. Метод нашел применение для определения малых толщин при одностороннем расположении преобразователей. В последнее время при контроле в ручном режиме используют импульсные толщиномеры, в автоматическом –иммерсионные резонансные толщиномеры [49].
Интегральный метод вынужденных колебаний применяется для контроля образцов, получаемых из материала изделия (разрушающие испытания). Метод основан на определении модуля упругости материала с использованием резонансных частот продольных, изгибных или крутильных колебаний ОК простой формы [21]. Кроме того, метод применим и для неразрушающего контроля изделий небольшого размера. Информативным признаком появления дефектов является изменение спектральных характеристик резонансных частот. Регистрация изменения добротности колебательной системы позволяет определить изменение свойств ОК, связанных с затуханием УЗ волн (изменение структуры, появление мелких трещин). Интегральный метод свободных колебаний использует свободнозатухающие колебания, возбуждаемые ударом молотка. Микрофон принимает эти колебания, далее сигнал проходит через усилитель и полосовой фильтр, пропускающий только сигналы, частота которых соответствует выбранной моде колебания. Частотомер регистрирует полученную частоту. Наличие дефекта характеризуется изменением частоты (обычно снижением). При реализации метода, используются основные собственные частоты, в диапазоне до 15 кГц. Метод нашел применение для контроля вагонных колес или стеклянной посуды («по чистоте звона») при этом получаемые результаты субъективны, т.к определяются человеком на слух [48]. Объективной количественной оценки результатов можно достичь с использованием электронной аппаратуры для реализации метода при контроле физикомеханических свойств керамики и других объектов.
Акустико-топографический метод основан на создании в ОК мощных колебаний качающейся частоты. При совпадении собственных частот отделенных дефектных зон с частотой возбуждения колебания этих зон усиливаются, и нанесенный на изделие порошок перемещается на границы дефектов, делая их видимыми. Альтернативный способ индикации увеличения амплитуды колебаний в зонах дефектов основан на использовании оптической голографии. Диапазон используемых частот 40 – 150 кГц. Метод применяется для контроля конструкций с высокой добротностью, преимущественно металлических. Импедансные методы базируются на поиске различий механических импедансов в зависимости от наличия дефектов в ОК. Механические импедансы оценивают с поверхности ОК в зонах возбуждения в нем изгибных или продольных волны звуковых или низких УЗ частот. Изменение механического импеданса преобразуется в соответствующее изменение электрического сигнала, который обрабатывается решающим устройством и отображается на индикаторе или используется в качестве управляющего сигнала в автоматизированных системах. Метод нашел широкое применение для контроля соединений в многослойных изделиях. Только этот метод дает возможность достоверно определить качество спайки сверхлегких сотовых панелей, используемых при изготовлении самолетов и спутников [46]. В качестве достоинств метода стоит отметить: универсальность, удобство в эксплуатации, возможность контроля при криволинейных поверхностях, простота и доступность аппаратуры.
Несмотря на разнообразие способов использования данных о скоростях для определения свойств горных пород [82, 93, 92] попытки проведения интерпретации на основе лишь этой информации встречают трудности. Дополнительную информацию о среде можно получить, если включить в рассмотрение эффекты затухания «сейсмических» волн [41].
При прохождении «сейсмической» волны горная порода ведет себя как низкочастотный фильтр, отфильтровывая высокие частоты и пропуская низкие почти без искажений. На рисунке 1.2,а изображены исходный «сейсмический» сигнал и его спектр, а на рисунке 1.2,б – соответственно сигнал и спектр после прохождения через среду [76]. По графикам, как во временной, так и в частотной области видно, что степень подавления высоких частот больше, чем низких. На рисунке 1.3 на графике приведён спектр затухания, т.е. отношение входного спектра к выходному. Спектр затухания характеризует свойства самой среды, в которой распространяются «сейсмические» волны. Видно, что затухание увеличивается с частотой, т.е, так, как если бы сигнал пропускался через низкочастотный фильтр. Реальный спектр ведет себя более сложным образом, поскольку разрушенная порода действует как последовательность фильтров, подавляющая в спектре прозвучивающего сигнала различные частотные компоненты.
Расчет спектральной плотности мощности
Как было показано ранее теоретически и технически можно отследить изменение спектральных характеристик сигнала, прошедшего контролируемый участок ОК. Удобнее это сделать на образцах, т.к. они имеют меньший размер и затухание.
Зондирование ОК проходит импульсами специальной формы. После прохождения контролируемого образца форма импульса изменится, ввиду снижения высокочастотной составляющей сигнала. При изменении физико-механического состояния образца вдоль трассы излучатель-приемник спектр принятого сигнала будет отличаться от исходного.
С целью определения оптимальных параметров рассматриваемого способа было проведено численное моделирование. Излучающий сигнал, поступающий на излучатель, предполагается одиночным прямоугольным импульсом с заданными параметрами. Генерируемые импульсы разбиваются на серии. Каждая серия разбивается на пачки, состоящие из последовательности одиночных прямоугольных импульсов (рисунок 2.1). Величина угла q , отвечающего за крутизну фронтов сигнала, от пачки к пачке в пределах одной серии колеблется около среднего значения угла в диапазоне р±0.1 градуса и распределена по нормальному закону. Это колебание призвано моделировать ошибку измерения.
Нахождение спектральной плотности мощности (СПМ) принятого сигнала производилось в различных частотных диапазонах по выражению:
а) пачка импульсов, б) серия импульсов На рисунке 2.2 показана разница в значениях (2.1) при последовательном изменении углов наклона фронтов принятого сигнала на один градус при различных / = 1,2,3.. .к (частотных ограничениях спектра). Например, рассмотрим спектр в диапазоне 0 - — (т.е. z = 3). Рассчитаем т СПМ S1(co) при угле наклона фронтов импульса (р = 11 и S2(co) при угле наклона фронтов импульса ср = 12. Введем значение R, которое соответствует разности СПМ сигналов при 6л 6л т т разных углах наклона фронтов, R1 = IS1 (co)dco - IS2 (co)dco, что соответствует точке 0 0 1 на графике (рисунок 2.2). Рассчитаем при тех же углах наклона, но в частотном диапазоне 0 и т 10л 10л т т получим точку 2 (рисунок 2.2) R2= \S1(co)dco- \S2(co)dco. Во втором случае 0 0 величина R имеет большее абсолютное значение, чем в первом, а значит можно определить разницу с большей точностью, но только при изменении угла наклона до 11. При дальнейшем увеличении угла наклона фронтов чувствительность способа значительно снижается.
Диапазон частот 0 - — при контроле трещиноватости образцов ГП выгодно отличает от других, то, что он обеспечивает достаточную чувствительность в интервале до 40. Однако при контроле микроразрушений предпочтительно использовать высокие граничные частоты в связи с тем, что они обеспечивает лучшую чувствительность, но только при малых углах наклона фронтов принятого импульса [29].
Для нахождения значимых различий полученные наборы данных обрабатываются с помощью робастного F-критерия по оценкам дисперсии [35]. Пример расчетных таблиц показан на рисунке 2.3.
Результаты численного моделирования для классического спектрального способа Номера строк и столбцов соответствуют углу наклона фронтов принятого сигнала. Цветом выделены найденные существенные различия в исходных данных.
Использование аналитической формы преобразования Фурье при численном моделировании ограничено трудоемкостью вычислений, связанных с интегрированием. В настоящем разделе предложена формула для расчета спектральной плотности мощности одиночного импульса прямоугольной и трапециевидной форм, позволяющая производить расчет без интегрирования.
Скорректированный F- критерий проверки однородности выборок относительно дисперсий
Для реализации предложенного способа контроля можно использовать следующую процедуру. На ОК устанавливают датчики, которые работают в режиме прозвучивания (излучающий и приемные) (рисунок 2.14). В качестве излучающего и приемного датчиков предполагается использование емкостных преобразователей [28,31,43,79,96].
В качестве зондирующего сигнала используют отдельные одиночные прямоугольные импульсы. При каждом приеме сигнала определяют характерный спектральный признак, например, значение, рассчитанное по формуле (2.14). Особенности каждого такого спектра отражают физико-механическое состояние ОК, в том числе и изменение трещиноватости.
Через промежуток времени t вновь излучают прямоугольный импульс, и снова определяют значение характерного признака. И также снова в спектре принятого сигнала будут особенности. Особенности каждого такого спектра отражают физико-механическое состояние контролируемого образца, в том числе и изменение трещиноватости.
Для определения изменения трещиноватости ОК за время t , необходимо использовать предлагаемый способ следующим образом [29]: - необходимо, чтобы все излученные импульсы были приняты приемным датчиком, находящимся вдоль трассы контролируемого участка; - длина трасс, по которым проходит импульс, должна находиться в следующем соответствии Z1 Z2 Z3---Zn где Z. =К(г.+г), V- скорость распространения импульса в контролируемой среде, г- время прохождения импульса от излучателя Is до і-го приемного датчика Д, т- длительность принятого импульса. При первом излучении излучателем / импульса все приемные датчики принимают сигнал, значит можно записать матрицу состояния Р1, где t - время. При t = 0 запишем матрицу начального состояния
Для удобства отслеживания физико-механических изменений в ОК верхний индекс в элементах матрицы оставлен такой же, как и в обозначениях самой матрицы (2.15).
На выходе каждого приемного датчика (различных трасс) можно определить значение рц в момент выбранного времени.
По истечении времени t, т.е., например, при t = 1, снова излучают и принимают импульсы по / трассам, и снова получим матрицу состояния Р1 = \р1 По истечении времени t2 получаем матрицу состояния Р2; по истечении времени t3 - Р3 и т.д. В результате получаем матрицу Pch изменения состояния контролируемого объекта по всем трассам, т.к. в ней записаны все матрицы состояния этой трассы P P PV-и т.д., т.е. все матрицы состояния в контролируемые моменты времени 0,1,2,3… .Т P =
Для определения физических изменений, т.е. изменений трещиноватости ОК, необходимо сравнить в выбранных матрицах состояния соответствующие строки с помощью любого известного критерия, например, F – критерия по оценкам дисперсии.
Например, для определения изменения физико-механических свойств, в том числе трещиноватости контролируемого образца, от t3 до t5 , необходимо сравнить матрицы состояния P3 и P5 . Подобным образом для других временных интервалов необходимо выбирать соответствующие матрицы состояния. Контроль изменения трещиноватости также можно вести по трассам. Для этого сравнивают строки в выбранных матрицах состояния.
Период повторения ti излучения импульсов должен выбираться исходя из скорости протекания процессов разрушения в контролируемом объекте. При высокой скорости протекания таких процессов, период повторения ti должен быть меньше, и наоборот. Необходимость этого объясняется тем, что отслеживания изменения трещиноватости на ранней стадии существенно поможет выбрать прогностические характеристики для прогноза разрушения ОК.
Экспериментальное исследование с использованием в качестве излучающего сигнала видеоимпульса
Выполнено локальное сглаживание сигналов адаптивным алгоритмом, основанным на анализе ближайших соседей каждой пары данных [17]. Для получения сигналов трапециевидной формы выполнена аппроксимация полученных сигналов по уровням 0.1 - 0.9.
По выражению (2.1) была рассчитана спектральная плотность мощности сигналов, результат для двух образцов представлен на графике (рисунок 4.9).
Проведя анализ спектральной плотности мощности полученных сигналов, были рассчитаны различные параметры спектра с целью определить различия в них. Рисунок 4.9 - Огибающая спектральной плотности мощности сигналов: — образец без отверстия, с отверстием диаметром 1 мм, — с отверстием диаметром 1.5 мм, с отверстием диаметром 2 мм.
В таблице 4.3 представлены значения рассчитанных параметров для четырех образцов. В верхней части ячейки указано значение рассчитанного параметра для каждого способа, в нижней части, выделенной серым цветом, определена разница между значениями контролируемого признака для «целого» образца и соответствующего образца с отверстием. Соответственно, чем больше найденная разница, тем легче будет определить изменения, произошедшие в форме принятого сигнала (или изменения трещиноватости).
Анализ таблицы 4.3 показывает, что с помощью известных ранее способов [9,10,106] 1 и 2 (таблица 4.3) сигналы трудноразличимы. Способ, основанный на определении частоты «плавающего нуля» (строка 4 таблицы 4.3) оказался чувствительным к изменениям спектра принятого сигнала (на три порядка лучше ранее известных). Способ, основанный на определении отношения частей спектра (строка 3 таблицы 4.3) показал наибольшую чувствительность к произошедшим изменениям (на четыре порядка лучше известных ранее способов).
Результаты, полученные в таблице 4.4 подтверждают преимущество предложенных способов контроля (на три порядка и более) при увеличении диаметра отверстия в образце, что позволяет легче определять изменение трещиноватости в ОК. 4.3 Улучшение отношения сигнал/шум в информационно-измерительных системах для контроля изменения трещиноватости В качестве технических средств, способных удовлетворить вышеперечисленным требованиям можно предложить устройство [53], основанное на разработанном и проверенном численным моделированием способе [52]. На рисунке 4.11 представлена функциональная схема реализации предложенных во второй главе способов контроля.
Суть работы предложенной схемы заключается в следующем. Генератор 1 прямоугольных импульсов генерирует пачки прямоугольных импульсов, которые усиливаются усилителем 2 мощности и возбуждают излучающий преобразователь 3. Преобразователь 3 имеет хороший акустический контакт с исследуемым образцом твердого тела 4 для более полной передачи энергии волны. Излученный излучателем 3 сигнал, пройдя определенную трассу, принимается приемным преобразователем 5. По своей форме принятый сигнал отличается от переданного в силу передаточных характеристик 3, 5 и характеристик самого контролируемого участка (трассы) ОК. В устройстве 6 осуществляется обработка принятого сигнала (фильтрация, выделение сигнала из шума и т.п.). Далее в блоке 7 производится определение спектральной мощности принятого сигнала и вычисление параметров спектральных составляющих того же сигнала (блок 8). Блок 9 предназначен для сравнения выбранных параметров с помощью различных критериев. При определенном программном обеспечении блоки 7-9 может выполнять персональный компьютер.
Для увеличения объема контролируемой зоны необходимо увеличить количество трасс, по которым проходит упругая волна, излученная излучателем I . Следовательно, в свою очередь нужно настолько же увеличить объем приемных технических средств. Однако, такой подход экономически не выгоден. В этом случае можно пойти следующим путем. Так как сигналы, принятые приемными датчиками D1,D2,D3...Dm можно разнести во времени, то теоретически их можно соединить параллельно входу приемного устройства. Практически в корпусе каждого приемного датчика находится устройство первичной обработки сигнала. Если эти устройства работают в реальном времени, то параллельное включение всех приемных датчиков возможно.
Основные блоки, из которых состоит устройство (рисунок 4.11), сами по себе хорошо описаны в литературе и там же приведены различные способы измерения их характеристик и аттестации. Однако отдельные блоки слабо поддаются описанию, тем более согласно своим технологиям номенклатура их параметров может быть различна.
Одним из основных параметров информационно-измерительной системы (ИИС) является отношение сигнал/шум [88,4,23]. Построение подобных систем и устройств сводится к различного рода селекции (пороговой, частотной, временной и т.п). Не все схемы селекции одинаково влияют на исходный сигнал. Особое внимание заслуживают схемы переключения, например, схемы временной селекции. Переключающие элементы таких схем или устройств, ввиду не идентичности их элементов создают собственные помехи или мешающие сигналы, которые фиксируются последующими каскадами и вносят свою «лепту» в погрешность измерений или контроля. Приемные датчики, подключенные к такой аппаратуре, принимают исходный сигнал, содержащий полезную его часть и входную помеху, и далее в схему поступает сигнал с добавлением внутренних шумов от коротких импульсов в моменты переключения схем временной селекции.
Очевидно, что при спектральном анализе такого сигнала, истинным измеряемый спектр не назовешь, а вклад таких импульсов в спектральною плотность мощность измеряемых сигналов оказывается существенным [88,89]. В связи с этим невозможно проведение контроля образцов малого размера чувствительными методами.
Общепринятая практика использовать две или более схем [32,107] временной селекции, включенных последовательно не приносит успеха, т.к. каждая подобная схема имеет короткие выбросы, т.е. короткие импульсы с широким спектром. Все это пагубно влияет на проведение различного рода контроля и измерений.
Для более достоверного контроля необходимо решить вопросы, связанные с выделением полезного сигнала из шума, что в конечном итоге может привести к более качественным показателям столь необходимым для диагностики трещиноватости контролируемых объектов [23,72].