Содержание к диссертации
Введение
Глава 1, Аналитический обзор и постановка задачи 9
1.1. Ультразвуковая дефектоскопия объектов с сильным частотно зависимым затуханием 9
1.2. Использование радиолокационных методов обработки сигналов для улучшения характеристик УЗ аппаратуры 12
1.3. Структурный шу.м, его характеристики. Выделение сигнала из структурного шума 15
1.4. Широкополосные ультразвуковые преобразователи 18
1.5. Выводы по главе и постановка задачи 22
Глава 2. Применение пространственно-временной обработки сигналов в ультразвуковой дефектоскопии 25
2.1. Применение пространственно-временной обработки сигналов в ультразвуковой дефектоскопии 25
2.2. Особенности пространственно-временной обработки сигналов на фоне структурного шума 30
2.3. Статистические характеристики структурного шума в среде с мелкомасштабными неоднородностями 32
2.4. Вычисление автокорреляционной функции и функции взаимной корреляции структурного шума при произвольном зондирующем сигнале 39
2.5. Вопросы практической реализации оптимального алгоритма обработки сигналов 41
2.6. Выводы 47
Глава 3. Сплит-сигнал и его применение в УЗ дефектоскопии 48
3,1. Выбор зондирующего сигнала для ультразвуковой дефектоскопии материалов с сильным частотно зависимым затуханием 48
3.2. Сплит-сигнал и его характеристики 49
3.3. Алгоритм согласованной фильтрации сплит-сигнала 59
3.4. Коррекция алгоритма оптимальной фильтрации сплит-сигнала в условиях сильного частотно зависимого затухания 61
Глава 4. Особенности описания широкополосных мозаичных антенных решеток 67
4.1. Широкополосные мозаичные ультразвуковые преобразователи и их характеристики 67
4.2. Обобщенная характеристика широкополосного мозаичного ультразвукового преобразователя 70
4.3. Основные подходы к синтезу мозаичных широкополосных преобразователей 73
4.4. Выводы 85
Глава 5. Вопросы построения алгоритмов пространственно-временной обработки широкополосных сигналов в УЗ дефектоскопии 87
5.1. Специфика пространственно-временной обработки широкополосных сигналов с большой базой в ультразвуковой дефектоскопии 87
5.2. Расчет характеристик временных фильтров при выделении сигнала на фоне суммы структурного шума и белого шума 89
5.3. Квазиоптимальная временная обработка сплит-сигнала... 96
5.4. Анализ погрешностей измерений 101
5.4.1. Факторы, влияюшие на погрешность измерения 101
5.4.2. Статистические характеристики структурного шума при зондировании сплит-сигналом 102
5.4.3. Задача оптимального обнаружения сигнала 105
5.4.4. Задача оценки расстояния 107
5.4.5. Влияние частотно зависимого затухания 109
5.5.4. Влияние непостоянства скорости ультразвука 110
5.6. Выводы. 116
Глава 6. Применение алгоритма пространственно-временной обработки сигналов для решения конкретной прикладной задачи 118
6.1. Постановка задачи 118
6.2. Алгоритм пространственно-временной обработки сигналов для получения изображения внутренней структуры объекта 121
6.3. Моделирование алгоритма пространственно-временной обработки сигналов 125
6.4. Алгоритм обработки сигналов для определения координат плоскости и оценка погрешности определения координат . 133
6.4.1. Алгоритм обработки сигналов для определения координат плоскости І 33
6.4.2. Оценка погрешности определения координат 136
6.5. Экспериментальная проверка алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов 142
6.6. Выводы 154
Заключение 155
Список литературы 157
- Использование радиолокационных методов обработки сигналов для улучшения характеристик УЗ аппаратуры
- Статистические характеристики структурного шума в среде с мелкомасштабными неоднородностями
- Сплит-сигнал и его характеристики
- Основные подходы к синтезу мозаичных широкополосных преобразователей
Введение к работе
Актуальность темы.
При ультразвуковом зондировании материалов и объектов со сложной структурой и сильным затуханием, которое, как правило, увеличивается с ростом частоты сигнала, возникает большое количество проблем. Для получения минимального затухания желательно работать при низкой частоте сигнала, а для получения хорошей разрешающей способности частота сигнала должна быть как можно выше. Эта проблема решается путем использования сложных широкополосных сигналов с большой базой, однако вследствие сильной зависимости затухания от частоты широкополосные сигналы сильно искажаются, их спектр сужается. В результате возникает новая проблема — проблема выбора (или синтеза) сигналов, обладающих желаемыми корреляционными свойствами и разработка методов обработки этих сигаалов, включая, возможно, использование предискажений сигнала перед его излучением. Эта проблема дополнительно осложняется наличием структурного шума (реверберационных помех), возникающего в результате рассеяния зондирующего сигнала на неод-нородностях объекта и маскирующего полезный сигнал.
В связи с тем, что структурный шум полностью коррелировав! с принимаемым сигналом, необходимо применять пространственно-временную обработку сигналов, для реализации которой должны использоваться многоэле-меитные приемные антенны. Эффективность пространственно-временной обработки зависит от трех составляющих: выбора типа зондирующего пространственно-временного сигнала, выбора топологии приемной антенной решетки и алгоритмов обработки принятых сигналов. Все эти задачи взаимосвязаны. Па-пример, оптимальный алгоритм обработки сигналов зависит от соотношения между уровнями полезного сигнала, структурного шума и собственного шума аппаратуры и поэтому его практическая реализация проблематична. Это заставляет искать эффективные квазиоптимальные методы обработки сигналов.
Решению этих задач посвящена данная диссертационная работа.
Научная новизна.
1. Исследованы характеристики нового типа сверхширокополосного сиг- нала с большой базой — сплит-сигнала. Показана целесообразность использования сплит-сигнала для ультразвукового зондирования объектов с сильным частотно зависимым затуханием.
Исследованы статистические характеристики структурного шума в среде с мелкомасштабными неоднородностями.
Изучены характеристики многоэлементных широкополосных ультразвуковых антенных решеток как в дальней, так и в ближней зонах. Введены новые интегральные характеристики широкополосной антенной решетки — корреляционная диаграмма направленности и корреляционное распределение поля в ближней зоне. Разработаны принципы проектирования широкополосных антенных решеток с заданными характеристиками.
Разработан метод и алгоритм оптимальной пространственно-временной обработки сплит-сигнала на фоне белого и структурного шума. Найдены характеристики выбеливающих и согласованных фильтров при разных соотношениях уровней белого и структурного шума.
Разработан эффективный квазиоптимальный алгоритм фильтрации сплит-сигнала на фоне белого и структурного шума. Оценена эффективность этого алгоритма при зондировании объектов с сильным частотно зависимым затуханием.
Разработан алгоритм определения внутренней структуры и положения внешней границы объекта, основанный на применении метода синтезированной апертуры.
Основные практические результаты.
Разработаны подходы к проектированию широкополосных ультразвуковых антенных решеток. Спроектировано несколько конкретных решеток и изучены их корреляционные диаграммы направленности и распределения поля в ближней зоне.
Разработан и практически реализован эффективный квазиоптимальный алгоритм выделения енлит-сигнала на фоне белого и структурного шума. Показана эффективность этого алгоритма в широком диапазоне значений затухания сигнала и соотношения уровней структурного и белого шума.
Разработан и практически реализован алгоритм определении структу- ры объекта и его визуализации, основанный на использовании метода синтезированной апертуры.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Характеристики сплит-сигнала (его структура, спектр и автокорреля ционная функция), Эффективный алгоритм согласованной фильтрации сплит- сигнала.
2. Характеристики структурного шума, возникающего в среде с мелко масштабными неоднородностями. Методы расчета автокорреляционной и вза имно корреляционной функции при произвольном виде зондирующего сигна ла.
Описание широкополосных многоэлементных ультразвуковых антенных решеток с помощью корреляционной диаграммы направленности и корреляционного распределения поля в ближней зоне.
Оптимальный алгоритм пространственно-временного выделения сплит-сигнала на фоне белого и структурного шума. Характеристики выбеливающих и согласованных фильтров.
Эффективный универсальный квазиоптимальный алгоритм обработки сплит-сигнала, который можно использовать для зондирования материалов с сильеіьім частотно зависимым затуханием в широком диапазоне соотношений уровней структурного и белого шума.
Алгоритм определения структуры объекта, основанный на применении метода синтезированной апертуры.
Структура и состав работы.
Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка цитируемой литературы,
В первой главе излагается общее состояние проблемы и намечаются пути ее решения.
Во второй главе рассматриваются вопросы применения пространственно-временной обработки сигналов в ультразвуковой дефектоскопии для оптимального выделения полезного сигнала на фоне структурного шума и собственного шума усилительной аппаратуры.
Третья глава посвящена исследованию характеристик нового типа широ- кополосных сигналов - сплит-сигнала. Предложен оптимальный алгоритм обработки с плит-си гнала.
В четвертой главе рассматриваются принципы построения широкополосных ультразвуковых антенных решеток.
В пятой главе рассмотрены вопросы практической реализации пространственно-временной обработки сигналов в ультразвуковой дефектоскопии материалов с сильным частотно зависимым затуханием с использованием широкополосных сигналов с большой базой.
Шестая глава посвящена применению разработанных методов для решения конкретной задачи ультразвуковой дефектоскопшт бетонных строительных конструкций.
В заключении подводятся итоги работы, приводится сводка основных научных результатов.
Публикации результатов.
По теме диссертации опубликовано 13 научных работ, в том числе 4 статьи в научных журналах.
Результаты работы докладывались на ХШ научно-технической конференции "Неразруїиающие физические методы и средства контроля" (Санкт-Петербург, 1993г.), международной научно-технической конференции "Проблемы радиоэлектроники" (к 100-летию радио) (МЭИ 1995 г.), XIV научно-технической конференции "Неразрушающий контроль и диагностика" (Москва, 1996 г.), научно-технической конференции «Научно-инновационное сотрудничество» (МИФИ, 2002 г.), Всероссийской научной конференции «Сверхширокополосные сигналы в радиолокации, связи и акустике» (Муром, 2003 г.), Международной научной конференции «Современная радиоэлектроника в ретроспективе идей В.А. Котельникова» (Москва, 2003 г.).
Представленные в диссертации исследования проводились в рамках научно-исследовательских работ, проводимых научной группой под руководством д.т.н., проф. В.К.Качанова, ответственный исполнитель ведущий науч-Е[ый сотрудник к.т.н. И.В.Соколов (кафедра Электронных приборов МЭИ), которая с конца 60-х годов активно занимается помехоустойчивой дефектоскопией.
Использование радиолокационных методов обработки сигналов для улучшения характеристик УЗ аппаратуры
В ультразвуковой эхо-локации и в радиолокации много общего, что позволяет использовать знания и опыт, накопленные в теории обнаружения радиолокационных сигналов и измерения их параметров, для решения аналогичных задач в ультразвуковой дефектоскопии.
Для повышения разрешающей способности и чувствительности УЗ аппаратуры можно использовать известные в радиолокации методы помехоустойчивой обработки сигналов. Этот путь позволяет получить более полную информацию об объекте контроля, замаскированную шумами, устраняет ограничения в абсолютной чувствительности контроля "снизу" (т.е. позволяет принимать эхо-сигналы, лежащие ниже уровня шума), что существенно увеличивает динамический диапазон принимаемых эхо-сигналов. Это направление, названное помехоустойчивой дефектоскопией, впервые возникло в 60-е годы и успешно развивается в научной группе под руководством д.т.н., проф. В.К.Качанова (кафедра Электронных приборов МЭИ) [5-8J.
Среди известных радиолокационных методов повышения отношения сигнал/шум находится когерентное накопление периодических эхо-сигналов, наиболее эффективно применяемое совместно с синхронным детектированием [9]. При накоплении //импульсов, следующих с периодом, равным периоду повторения зондирующих сигналов Т=Тп, происходит увеличение отношения сигнал/шум в ЫМ раз. Однако, накопление большого числа периодических импульсов ограничено временем накопления ЛТ„„ следовательно, применение накопления имеет ограниченный характер при УЗ контроле протяженных изделий.
Другим путем решения проблемы выделения эхо-сигналов из шумов является применение оптимальной обработки сигналов [10, 11]. Если помеха представляет собой белый шум, то для эффективного выделения сигналаприменяют оптимальный или согласованный фильтр (СФ), частотная характеристика которого определяется выражением (1.3)где S (jco) - спектральная плотность сигнала; t0 - временная задержка, определяемая из условия физической реализуемости согласованного фильтра (величина 0 не должна быть меньше длительности сигнала).
Согласованный фильтр обеспечивает максимально возможное отношение сигнала к шуму на выходе. Длительность некоторых сигналов после прохождения через согласованный фильтр сильно уменьшается, сигнал сжимается во времени, что позволяет определять с высокой точностью задержку сигнала и обеспечить высокую разрешающую способность УЗ аппаратуры.
Свойством сжатия во времени после согласованной фильтрации обладают, так называемые, «сложные» сигналы, к числу которых относятся импульсы с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ-сигналы), сигналы с фазо-кодовой манипуляцией (ФКМ-сигналы), сплит-сигнал и др. В УЗ дефектоскопии применение сложных сигналов в сочетании с согласованной фильтрацией позволяет повысить чувствительность контроля, благодаря увеличению длительности зондирующих сигналов, и одновременно обеспечить хорошую разрешающую способность при определении координат дефектов [8, 12-13]. Применение сложно модулированных сигналов и их сжатия оказывается эффективным в тех случаях, когда сигнал сильно ослаблен вследствие большого затухания в контролируемом материале и основным видом помех является собственный шум усилительной аппаратуры. Причем, чем больше база сложномодулированного сигнала, тем выше чувствительность контроля.
Возможность разрешить в результате оптимальной фильтрации два или более наложенных друг на друга сложных эхо-сигнала объясняется тем, что длительность сжатого сигнала Тсж может составлять один период несущей частоты. В этом случае обеспечивается разрешающая способность порядка одного периода колебаний несущей частоты. Возможность получения такихвысоких значений разрешающей способности позволяет существенно (в 2 - 3 раза) понизить несущую частоту зондирующего сложного сигнала по сравнению с частотой зондирующего сигнала в традиционных эхо-импульсных дефектоскопах с ударным возбуждением сигнала, разрешающая способность которого определяется длительностью импульса, составляющей не менее 2-3 периодов несущей частоты. Снижение частоты зондирующего сигнала позволяет в свою очередь повысить чувствительность контроля изделий с частотно-зависимым затуханием ультразвука. Отдельно следует отметить, что сжатие сигналов, позволяющее увеличить амплитуду импульса в N раз, само по себе подобно усилению сигнала в N раз, и поэтому его возможно применять для повышения чувствительности эхо-контроля и в случаях, когда нет необходимости выделять эхо-сигналы из белого шума.
Сложность применения радиолокационных методов оптимальной обработки сигналов в ультразвуковой дефектоскопии состоит в том, что затухание ультразвука в зондируемых материалах имеет сильную частотную зависимость. Частотно-зависимый характер затухания приводит к тому, что вид зондирующего широкополосного УЗ сигнала изменяется по мере увеличения расстояния, которое он проходит. Это связано с тем, что более высокочастотные составляющие сигнала ослабляются сильнее, чем низкочастотные. В качестве примера на рис. 1.2 показано изменение спектра ЛЧМ-сигнала при линейной зависимости коэффициента затухания от частоты
Очевидно, что на выходе согласованного фильтра будет наблюдаться функция взаимной корреляции зондирующего и принятого сигнала, искаженного при прохождении через среду с частотно зависимым затуханием. Следовательно, требуется исследование влияния частотно зависимого затухания на корреляционные свойства сложных сигналов и разработка алгоритма обработки принятого сигнала, учитывающего искажения принимаемого сигнала.
Статистические характеристики структурного шума в среде с мелкомасштабными неоднородностями
Разработка оптимального линейного алгоритма обработки сигналов требует знания автокорреляционных и взаимно корреляционных функций структурного шума.
Структурный шум представляет собой нестационарный случайный процесс, поэтому экспериментальное определение его корреляционных характеристик проблематично. Наиболее конструктивный подход к определению корреляционных функций состоит в том, чтобы временную зависимость определять на основании теоретической модели, а нормировку амплитуды, т.е. определение дисперсии производить на основании эксперимента [32 -34].
Для определения автокорреляционных и взаимно корреляционных функции структурного шума в среде с мелкомасштабными неоднородностя-ми рассмотрим структуру, представленную на рис. 2.2, с одним излучающим и двумя приемными преобразователями.
Разобьем пространство зондируемого материала на элементарные объ-емы AV= Д/ , причем Д/ должно быть больше размера неоднородности так, чтобы в объеме AV располагалось, по крайней мере, несколько десятков неоднородно стей. Обозначим через р, коэффициент отражения /-го элементарного объема. Поскольку коэффициент отражения от каждой неоднородности может быть как положительным, так и отрицательным, pt можно рассматри вать как нормальную случайную величину с нулевым средним значением и дисперсией ег2.
Структурный шум на каждом приемном преобразователе формируется как суперпозиция сигналов, отраженных от каждого из элементарных объемов, с учетом пути s\, проходимого от излучателя до точки рассеяния, и пути s2 (или л з), проходимого от точки рассеяния до приемного преобразователя, затухания волны в материале, а также с учетом диаграммы направленности каждого из преобразователей.
В итоге для приемного преобразователя 2 структурный шум может быть описан выражениемгде F\(0\i) — ДН излучающего преобразователя; F2(&ii) — ДН приемного преобразователя 2; a —- коэффициент затухания волны в материале; J{t) — зондирующий сигнал; jfw— полное время прохождения сигнала от излучающего преобразователя до приемного преобразователя 2 с отражением от /-го элементарного объема.
Аналогично для приемного преобразователя 3: Найдем автокорреляционную и взаимно корреляционную функции структурного шума на приемных преобразователях.где сГ = р — дисперсия коэффициента отражения от элементарного объема.
Выражения для корреляционных функций (2.23), (2.24) справедливы при любом виде зондирующего сигнала ДО) однако, чтобы результаты расчета имели универсальный характер, целесообразно произвести их сначала для очень коротких импульсов.
Для выполнения суммирования в (2.23) и (2.24) используем эллипсоидальную систему координат (г],,(р), так, чтобы один фокус координатной системы располагался на излучающем преобразователе 1, а второй фокус -на приемном - 2 (рис. 2.3). Координаты поверхности rj const - это эллип соиды; любой путь от излучающего преобразователя до точки на эллипсоиде и от нее к приемному преобразователю 2 равен s\+ s2 = 2arj. Таким образом, переменная / характеризует время прохождения сигнала от излучающего преобразователя 1 до приемного преобразователя 2 t- .
Переменная характеризует разность путей s\ и sn\ = ($\ - si)l2a\ и переменная р характеризует угол наклона секущей плоскости, проходящей через оба фокуса.
Рассмотрим сначала процедуру вычисления автокорреляционной функции структурного щума R\\(t\,t2).
Различным номерам элементарных объемов / соответствует различное время запаздывания iu. Поскольку длительность зондирующих импульсов Ти мала, отличный от нуля вклад в (2.23) дадут только те члены суммы, где tr t\,\ Ти и t2\i\ Ги. Суммирование по / выполним по следующей схеме. Зафиксируем переменную t\ и выберем временной интервал наблюдения по переменной t\i, равный Дг, значительно превышающий длительность импульса Тк. В этом случае вклад в выражение (2.23) дадут отражения от неодно-родностей, оказавшихся внутри эллипсоидальной области, заключенной между поверхностями т] = (v/2a)t] и // = (v/2a)(?i+Ar) (заштрихованная область нарис. 2.3).
Вычисление значений выражения (2.23) сводится к интегрированию по этой заштрихованной области: в результате, вместо (2.23) можно записатьгде f — выделенный на рис. 2.3 объем, dV = a (rf — tt) dr] dd p — элемент объема в эллипсоидной системе координат.При интегрировании в (2.26) по rj = (vl2a) t{ произведение J{t\\t) х j{h\d превращается в автокорреляционную функцию зондирующего сигншіа
Сплит-сигнал и его характеристики
Сплит-сигнал представляет собой последовательность радиоимпульсов одинаковой длительности Г0 (рис. 3.1). Огибающая импульсов может быть как прямоугольной, так и произвольной формы. Радиоимпульсы смещеныдруг относительно друга на Т0. Каждый радиоимпульс имеет свою частоту заполнения. Эти частоты выбираются так, чтобы на длительности импульса умещалось целое число периодов и один импульс плавно переходил в другой.
Спектральная плотность сплит-сигнала получается в результате суммирования спектральных плотностей отдельных импульсов с учетом соответствующих задержек. В результате получается спектральная плотность, зависимость модуля которой от частоты имеет вид, близкий к прямоугольному в диапазоне частот от/,„-„ j\ofmax, где/ЛІ-п и fmax - соответственно наименьшая и наибольшая частоты заполнения отдельных импульсов.
На рис. 3.2 приведена зависимость от частоты модуля спектральной плотности сплит-сигнала со следующими параметрами: частоты заполнения изменяются от 100 кГц до 200 кГц, длительность отдельного радиоимпульса Г() = 0,44 мс, длительность всего сплит-сигнала Ти = 19,8 мс. Частоты заполнения выбраны так, чтобы на длительности отдельного импульса укладывалось 44, 45, 46 ... 88 периодов синуса. Рассмотренный сигнал состоит из 45 разночастотных радиоимпульсов с прямоугольной огибающей, его база равна
В = Ти (jma-fmm) = 1980. Как видно из рис. 3.2 спектр сплит-сигнала практически постоянен в полосе частот от 100 кГц до 200 кГц.Рис. 3.2 Зависимость модуля спектральной плотности сплит-сишала от частоты Рассмотрим как влияет порядок следования частот заполнения радиоимпульсов на спектр сигнала. В рассмотренном сигнале с постепенным нарастанием частот пронумеруем радиоимпульсы от 1 (с минимальной частоти) до 45 (с максимальной частотой). На рис. 3.3 а и б показаны зависимости модулей спектральных плотностей для двух вариантов следования частот заполнения: а - радиоимпульсы расположены в следующем порядке - 1,6, 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 2, 7, 12, и т.д.; б - порядок следования радиоимпульсов - 1, 10, 19, 28, 37, 2, И, 20, и т.д. Нарис. 3.3 в показан модуль спектральной плотности для случая, когда разность частот заполнения двух соседних импульсов оказывается наибольшей, т.е. 1, 24, 2, 25, 3, 26, и т.д. (остальные параметры сплит-сигнала оставлены без изменения). Этот случай имеет наибольший практический интерес, что будет показано в дальнейшем. Как видно из графиков, изменение порядка следования частот заполнения не изменяет ширину спектра, но приводит к появлению неоднородностей модуля спектральной плотности
Изменение формы огибающей отдельных радиоимпульсов также неизменяет ширину, но приводит к сильной изрезанности модуля спектральной плотности. На рис. 3.4 показана зависимость модуля спектральной плотности сплит-сигнала, у которого огибающая каждого импульса имеет форму половины периода синусоиды (остальные параметры сплит-сигнала оставлены без изменения).
Следующая, не менее важная, характеристика сигнала - его автокорреляционная функция (АКФ). С целью обеспечения высокой разрешающей способности выбор наиболее пригодного для УЗ контроля сигнала следуетпроводить по виду его АКФ. Результат расчета нормированной АКФ для сплит-сигнала, спектр которого показан на рис. 3.2, приведен на рис.3.5.
Рис. 3.5 Автокорреляционная функция сплит-сигнала Изменение порядка следования частот заполнения составляющих сплит-сигнал импульсов практически не изменяет АКФ, несмотря на некоторое отличие спектральной плотности. Также не влияет на вид АКФ увеличение длительности составляющих сплит-сигнал импульсов при одновременном пропорциональном увеличении числа импульсов. На рис. 3.6 показаны нормированные АКФ для трех вариантов следования частот заполнения, соответствующие спектральным плотностям, представленным нарис. 3.3.
Изменение огибающей составляющих сплит-сигнала не изменяет вид главного лепестка АКФ, однако, приводит к появлению побочных максимумов достаточно большой амплитуды. Это нежелательное явление т.к. такой всплеск может быть воспринят как ложный сигнал. Поэтому в дальнейшем будем использовать огибающую радиоимпульсов только прямоугольной формы. В качестве примера на рис. 3.7 приведена нормированная АКФ сплит-сигнала с огибающей составляющих его радиоимпульсов, которая имеет форму половины периода синусоиды.
Рассмотренные выше характеристики сплит-сигнала показывают, что ширина главного лепестка, определяющая разрешающую способность дефектоскопов при использовании оптимальной обработки, равна величине, обратной ширине спектра сигнала. Улучшать чувствительность аппаратуры можно за счет увеличения длительности каждого импульса и одновременно
Основные подходы к синтезу мозаичных широкополосных преобразователей
В зависимости от назначения и вида дефектоскопа к УЗ антенным решеткам могут предъявляться различные требования. Однако чаще всего необходимо, чтобы антенная решетка имела узкую диаграмму направленности (ДН) с минимальным уровнем боковых лепестков. Это важно не только для получения хорошей разрешающей способности. При узкой диаграмме направленности в поле зрения луча антенны попадает меньшее число неодно-родностей, благодаря чему уменьшается уровень структурного шума.
Как уже указывалось ранее, синтез УЗ мозаичных антенн из-за наличия элементов с разной резонансной частотой оказывается значительно более сложным, чем синтез обычных антенных решеток. Поэтому в рамках данной работы мы не претендуем на исчерпывающее решение данной проблемы. Ограничимся решением частной задачи расчета топологии антенны с заданной шириной диаграммы направленности и минимальным уровнем боковых лепестков [44].
Возможны два подхода к решению этой задачи. Первый подход состоит в том, что большую антенную решетку можно рассматривать как суперпо зипию вложенных друг в друга узкополосных антенных решеток, каждая из которых должна иметь требуемые характеристики диаграммы направленности, желательно одинаковые. В этом случае задача проектирования широкополосной антенной решетки сводится к задаче синтеза узкополосных антенных решеток с требуемыми характеристиками, допускающих вложение друг в друга. Чтобы суммарная антенная решетка была практически реализуемой, узкополосные антенные решетки должны быть малоэлементными (не более 12-16 элементов) и вместе с тем иметь узкую диаграмму направленности с низким уровнем боковых лепестков.
Второй подход состоит в том, что суммарная антенная решетка компонуется из широкополосных преобразователей, каждый из которых, в свою очередь, составлен из нескольких тесно расположенных или наложенных друг на друга узкополосных преобразователей, Преимущество второго подхода состоит в относительной простоте проектирования такой антенной решетки; недостаток- в том, что трудно изготовить широкополосные преобразователи со столь малыми размерами, чтобы расстояние между ними в антенной решетке было меньше длины волны, иначе диаграмма направленности будет содержать побочные главные максимумы. Кроме того, диаграмма направленности антенной решетки, составленной из идентичных широкополосных элементов, будет зависеть от частоты, а при сканировании угол сканирования также зависит от частоты.
Таким образом, наиболее конструктивным представляется путь создания широкополосной антенной решетки как композиции вложенных друг в друга узкополосных решеток с одинаковыми диаграммами направленности. При этом основная трудность состоит в том, что каждая из узкополосных решеток должна быть разреженной (иначе их не вложишь друг в друга), и при этом надо суметь расположить элементы таким образом, чтобы получить диаграмму направленности с низким уровнем боковых лепестков.
Для синтеза малоэлементной антенной решетки могут использоваться различные подходы. Самый простой из них - это перебор вариантов. При этом надо варьировать координаты каждого элемента и уровень сигнала на нем. Однако простой расчет показывает, что этот подход практически нереализуем из-за чрезмерно большого количества перебираемых вариантов.
Существуют более эффективные методы поиска оптимального варианта, например, метод градиентного спуска. Однако практическое применение этих методов затруднено из-за большого количества ограничивающих факторов, учет которых трудно алгоритмизировать.
В ходе работы было проведено небольшое исследование, позволяющее выявить основные закономерности и затем существенно сузить круг поиска вариантов. Были рассмотрены различные варианты антенных решеток: 7-элементная гексагональная, кольцевая с различным числом элементов, кольцевая с центральным элементом, антенные решетки из двух вложенных друг в друга колеи с числом элементов на каждом кольце от 3 до 12 и некоторые другие. Для каждой антенной решетки с целью получения минимального уровня боковых лепестков варьировались основные размеры этой решетки и соотношения уровней сигналов на различных элементах. В результате проведенного исследования были выявлены следующие закономерности.
Ширина главного лепестка диаграммы направленности определяется в основном внешними размерами антенной решетки. Для получения диаграммы направленности с низким уровнем боковых лепестков уровень сигнала на периферийных элементах должен быть в несколько раз меньше, чем на центральных элементах. Это согласуется с классической теорией антенн.
Лучшие характеристики имеют плотно заполненные антенные решетки, где расстояние между соседними элементами меньше длины волны. Желательно, чтобы расстояние между центрами соседних элементов было не более половины длины волны. В разреженной антенной решетке возникает интенсивное боковое излучение из-за того, что излучение отдельных элементов складывается в фазе не только в осевом направлении, но и под некоторым углом к нему.
