- Код статьи
- S30344980S0130308225080019-1
- DOI
- 10.7868/S3034498025080019
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 8
- Страницы
- 3-15
- Аннотация
- При проведении ультразвукового контроля (УЗК) для восстановления изображения отражателей все чаще применяют метод цифровой фокусировки апертуры (ЦФА). Достоверность контроля определяется качеством ЦФА-изображения — отношением сигнал/шум, возможность восстановить изображение всей границы отражателя и разрешающей способностью. Для достижения сверхразрешения эхосигналов используются различные способы: метод максимальной энтропии, методы построения авторстрессионных моделей сигналов, метод распознавания со сжатием (CS) и т.д. Для использования этих методов важно знать импульсный отклик системы УЗК, который можно измерить или получить с помощью методов «слепой» деконволюции, применяемых при обработке изображений и сигналов. В статье рассматривается метод минимальной энтропийной деконволюции (Minimum Entropy Deconvolution, MED) для оценки импульсного отклика ультразвукового дефектоскопа и достижения эффекта сверхразрешения изображений, где знание передаточной функции системы критично. Эффективность предложенного метода подтверждают результаты модельных экспериментов.
- Ключевые слова
- антенная решетка Full Matrix Capture (FMC) Total Focusing Method (TFM) цифровая фокусировка апертуры (ЦФА) сверхразрешение AR-model Compressive Sensing (CS) слепая деконволюция blind deconvolution (BD) кепстр cepstrum MED
- Дата публикации
- 01.07.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 70
Библиография
- 1. Базулин Е.Г. Сравнение систем для ультразвукового неразрушающего контроля, использующих антенные решетки или фазированные антенные решетки // Дефектоскопия. 2013. № 7. С. 51—75.
- 2. Базулин А.Е., Базулин Е.Г. Деконволюция сложных эхосигналов методом максимальной энтропии в ультразвуковом неразрушающем контроле // Акуст. Журн. 2009. № 6. С. 772—783.
- 3. Марта-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ. М.: Мир, 1990. 584 с.
- 4. Box G.E., Jenkins G.M. Time serial analysis. Forecasting and control. San-Francisco: Holden-dey, 1970. 553 p.
- 5. Базулин Е.Г. Обработка ТОFD-эхосигналов с целью достижения сверхразрешения // Дефектоскопия. 2021. № 5. С. 13—21.
- 6. Граничин О.Н. Рандомизация измерений и I1-оптимизация // Стожетическая оптимизация в информатике. 2009. № 5. С. 3—23.
- 7. Базулин Е.Г. Применение метода распознавания со сжатием для достижения сверхразрешения эхосигналов // Дефектоскопия. 2022. № 5. С. 24—36.
- 8. Boget B.P., Healy M.J.R., Tukey J.W. The Quefrency Alanysis of Time Series for Echoes: Cepstrum, Pseudo-Autocovariance, Cross-cepstrum and Saphe Cracking / Proceedings of Symposium on Time Series Analysis by Rosenblatt. M., 1963. P. 209—243.
- 9. Randall R.B. A history of cepstrum analysis and its application to mechanical problems // Mechanical Systems and Signal Processing. 2017. V. 97. P. 3—19.
- 10. Базулин Е.Г., Крылович А.А. Кепстральный анализ ультразвуковых эхосигналов, измеренных антенной решеткой, с целью получения изображения отражателей со сверхразрешением // Дефектоскопия. 2025. № 4. С. 3—15.
- 11. Wiggins R.A. Minimum entropy deconvolution // Geoexploration. 1978. V. 16. № 1—2. P. 21—35.
- 12. Рабинович Е.В. Методы и средства обработки сигналов / Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. 144 с.
- 13. McDonald G.L., Qing Zhao. Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution and Convolution Fix: Application to vibration fault detection // Mechanical Systems and Signal Processing. 2017. V. 82. P. 461—477.
- 14. Cabrelli C.A. Minimum entropy deconvolution and simplicity: A noniterative algorithm // Geophysics. 1985. V. 50. No. 3. P. 394—413.
- 15. Li T., Kou Z., Wu J., Yahya W., Villeco F. Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted for automatic fault diagnosis of hoist bearing // Shock and Vibration. 2021. V. 2021. No. 1. P. 1—15. DOI: 10.1155/2021/6614633.
- 16. McDonald G.L., Zhao Q., Zuo M.J. Maximum correlated Kurtosis deconvolution and application on gear tooth chip fault detection // Mechanical Systems and Signal Processing. 2012. V. 33. P. 237—255.
- 17. Официальный сайт фирмы «ЭХО+»: https://echoplus.ru/ (дата обращения: 25.05.2025).
- 18. Shristi Mishra, Deepika Sharma. A review on curvelets and its applications / In: Raju Pal and Praveen Kumar Shukla (eds). SCRS Conference Proceedings on Intelligent Systems, SCRS, India, 2022. P. 213—220. DOI: 10.52458/978-93-91842-08-6-20.
- 19. Naghizadeh M., Innanen K.A. Seismic data interpolation using a fast generalized Fourier transform // Geophysics. 2011. V. 76. DOI:10.1190/1.3511525.
