СИНТЕЗ ЭТАЛОНА В ДИАГНОСТИЧЕСКОМ ЛАЗЕРНОМ ПАНОРАМНОМ
АКУСТИЧЕСКОМ КОМПЛЕКСЕ
,
Томск, Россия
При диагностике изделий с грубой поверхностью, побывавших в разнообразных эксплуатационных условиях и пр. возникает проблема синтеза эталона, если диагностическая система производит автоматический анализ. Подобный анализ в некоторых режимах работы использует, например, лазерный панорамный акустический комплекс [1], работающий на основе метода локальных свободных колебаний. Разброс параметров акустических сигналов, на основе которых создается заключение о дефектности образца, может быть довольно существенным, в результате чего оно чаще всего становится ложным.
Для решения подобной задачи можно использовать многомерный корреляционный анализ. Исходными данными для него могут являться акустические сигналы, полученные с одного этого же места разных изделий одинаковых по форме. Предлагается следующий итерационный алгоритм синтеза эталона. На первом шаге формируется корреляционная матрица, которая затем сортируется по уровню возрастания корреляционного коэффициента. При этом акустические сигналы также получают соответствующие позиционные номера. В данном случае эталоном будет являться сигнал с наименьшим позиционным номером. Однако, этот эталон не будет обладать оптимальными характеристиками, поскольку последний коэффициент будет самым большим. Целевая функция, характеризующая качество эталона на основе минимального разброса коэффициента корреляции между образцами сигналов, может быть принята за основу выработки критерия получения эталона в последующем синтезе. Для этого необходимо ввести понятие информера, которым может быть каждый из сигналов с последующим по возрастанию позиционным номером. Синтез эталона на каждом последующем шаге предполагает аддитивное взаимодействие информеров, количество которых увеличивается с каждым последующим шагом при получении новой ранжированной корреляционной матрицы. В результате на последнем шаге в формировании эталона участвуют все сигналы. Выбирается то взаимодействие информеров, которое обеспечивает минимум целевой функции. Подобный алгоритм обеспечивает высокую скорость получения эталона при небольшом количестве информеров. Поэтому, если количество сигналов от разных образцов достаточно большая величина, необходимо использовать другой алгоритм, например, генетический. Сравнительный анализ работы предложенного корреляционного алгоритма с генетическим, по времени синтеза эталона, на одной и той же базе сигналов, представлен на рисунке. Из этого следует, что предложенный алгоритм является эффективным для базы сигналов состоящих из 25 точек измерения, а выше этого значения наиболее эффективным является генетический алгоритм. Генетическим алгоритмом была также осуществлено подтверждение правильности работы предлагаемого корреляционного алгоритма.
Литература
1. , . Анализ распределения несплошностей в конструкционных материалах с использованием панормамного акустического комплекса. //Материалы международной научно-технической конференции "Современное материаловедение и нанотехнологии" (Комсомольск-на-Амуре, 27-30 сентября 2010 года): В 5 т. Т.1 /Редкол.: (отв. ред.) и др. - Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО "КнАГТУ", 2010. С. 139-142.
