李娟娟

(1 山西师范大学 太原 030031)

(2 中北大学 信息探测与处理山西省重点实验室 太原 030051)

0 引言

对厚度尺寸有限的多层板进行兰姆波检测时，因兰姆波频散及多模态特征、多层板边界、噪声等影响，传感器采集的信号包含多个模态的直达波、边界反射波、缺陷波、干扰噪声等，多个波包的混叠使得信号处理变得困难，模态识别技术一直是兰姆波检测技术中的难点。将信号分布和频散曲线叠绘是常用的兰姆波模态识别方法。

基于时间-频率域分布的识别方法是通过时频域分析方法计算得到兰姆波信号的时频域联合分布图，然后结合波导的频散曲线和兰姆波的传播距离计算得到理论时间-频率曲线，最后将信号时频分布和理论时间-频率曲线叠绘在一张图中区分模态。典型的时频域分析方法有短时傅里叶变换［1]、连续小波变换［2−3]、经验模式分解［4−5]、维格纳分布［6−7]等。

基于频率-波数域分布的识别方法是结合兰姆波信号的频率-波数分布图和理论波数频散曲线，二者叠绘进行兰姆波模态识别。由频散特性可知，不同模态波可能在时域、频域上发生混叠，但是每一种模态都遵循独立的频率-波数频散曲线。典型的时频域分析方法有二维傅里叶变换［8−10]、压缩感知技术［11−13]等。

另外，Xu 等［14]将频散兰姆波补偿成为时间轴上不重叠的脉冲来分离模态；Xu 等［15]提出了实现频散补偿和模态分离的位移信号处理技术；Minonzio 等［16]应用奇异矢量分解进行模式分离；张志勇［17]利用人工蜂群算法实现模态分离；……