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摘要：介绍了奥氏体不锈钢在超声检测中具有检测难度大，信噪比低的缺点，给出了超声检测系统的软硬件总体构成，包括以计算机为核心，利用FPGA强大逻辑处理能力，实现超声检测信号的发射接收，采集处理，数据存储、显示和输出等。为了有效解决在强噪声背景下提取微弱超声信号的问题，设计了一种易于软硬件实现的基于LMS自适应算法的改进型滤波器。实验结果表明，该滤波器能更有效抑制强噪声，提取有效弱信号，并能进一步提高自适应滤波器的鲁棒性、收敛速度和检测精度。
关键词：超声检测;LMS算法;自适应滤波
引言
奥氏体不锈钢被广泛应用于石油化工和核工业等领域，因此对奥氏体钢零部件进行无损检测是保证产品质量和安全运行不可缺少的工序。但是奥氏体钢的超声检测是有一定困难，主要在于：奥氏体钢冷却时不发生相变，易形成粗大的枝状晶粒;面心立方晶格对杂质的较小固溶度使晶界夹杂浓度大大增加，使得奥氏体不锈钢对超声信号的散射很大;散射使信号的衰减增大，使缺陷信号的强度大大降低，被粗晶粒的相干散射信号的湮没，使小缺陷检测信号较难从杂乱的噪声中识别，使得信噪比较低 。
针对不锈钢信噪比低造成误检率和漏检率上升的现象，人们目前主要从两个方面来增加粗晶材料超声检测的可靠性和检测能力。一是制作宽带聚焦式探头以提高某一深度区间的检测能力;二是利用数字信号处理技术增强粗晶材料的信噪比，提高检测能力，如反卷积法、频谱分析法、时频分析法、小波包去噪技术、模糊控制技术和神经网络技术等。本文着重从易于软硬件实现的一种基于LMS算法（最小均方误差算法least-mean-square）的自适应滤波方法进行研究。结果表明，此方法能够有效抑制材料噪声，明显增强缺陷信息。
1.超声检测系统总体方案
超声探伤系统的工作原理为：通过发射电路，产生高压尖脉冲激励超声探头产生相应频率的超声波，工件返回的超声波通过放大电路进行信号放大，放大后信号经过滤波电路进行去噪。FPGA对电路进行逻辑控制和数据存储。FPGA通过PCI总线桥接芯片PCI9054连接到PCI总线。上位机通过总线控制超声波发射、信号接收、放大滤波、数据采集、显示和数据处理等一系列的操作。
基于虚拟仪器技术的图形化语言LabVIEW 软件的功能强大，集成度高，程序运行速度快、性能稳定，人机交互界面简洁明了。用户可以使用LabVIEW在电脑屏幕上创建一个图形化的用户界面，即可设计出完全符合自己要求的虚拟仪器。通过这个图形主控界面，使用者可以进行超声检测的相关操作如设置硬件、分析采集到的数据和进行测试曲线显示等 。采用了模块化的设计思想，各个模块分别执行相应的功能。
根据功能要求，整个超声检测系统的软件主要包括以下两大部分：①系统对硬件的管理：如对FPGA参数配置包括模拟处理板的参数控制、DAC增益控制、数字处理板的参数控制、系统报警控制、发射延迟参数调节等参数设置;②系统软件编制部分：包括信号处理的自适应滤波算法;探伤波形实时处理如检波方式、杂波抑制参数、峰值包络方式、跟踪闸门等;波形显示包括探伤波形显示、界面显示和网络化等。
2.自适应滤波算法
将自适应应用于微弱信号处理中，滤除晶粒噪声的影响，以期提取出有用的信号。自适应滤波器与普通滤波器相比，有两个重要的特点：①自适应滤波器的滤波参数（系数）能随着外界信号统计特性的变化而动态地调整，始终保持最佳的滤波状态，实现最优滤波。②自适应滤波器除了滤波器的硬件以外还包括算法，算法是自适应滤波器的基础，自适应滤波算法决定了滤波器如何根据外界信号的变化来调整自身的参数（系数），自适应算法的好坏直接影响着滤波效果 。
最小均方（least-mean-square，LMS）误差算法因其结构比较简单，涉及到的计算量小，系统的鲁棒性强，易于用软硬件实现，因而在实践中被广泛采用。
LMS算法的滤波器输出为：
（1）
其中：
（2）
（3）
是期望输入向量，
是滤波器权因子。
当N较小时可由式（1）直接计算得到最优解，但当N较大时，因含有矩阵求逆运算，计算量将变得很大。为了减小计算量另一种改进算法为：通过对滤波器权系数进行修正，使滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小，得到LMS算法的另一表达式：
（4）
其中：
（5）
（6）
（7）
是归一化收敛因子，
是滤波器系数的个数，
是输入信号功率估计，
是用以降低过去输入影响的“遗忘因子”。为了保证LMS算法的收敛性，其收敛因子必须在如下范围内选取。
（8）
式中，
是输入信号自相关矩阵的最大特征值。
3.结论
为了验证系统采集超声信号的效果， 选择纵波直探头25Z20N，超声信号进行采集， 然后运用自适应滤波器对超声信号进行滤波。可得到平滑收敛性好且精度高的超声检测曲线， 表明自适应滤波对超声信号具有良好的滤波效果。滤波器具有了更高的跟踪能力，更好的滤波效果和较为理想的测试精度。适用于对超声信号降噪并对后期的缺陷信号的准确定量和定性分析具有重要作用。
关键词：超声检测;LMS算法;自适应滤波
引言
奥氏体不锈钢被广泛应用于石油化工和核工业等领域，因此对奥氏体钢零部件进行无损检测是保证产品质量和安全运行不可缺少的工序。但是奥氏体钢的超声检测是有一定困难，主要在于：奥氏体钢冷却时不发生相变，易形成粗大的枝状晶粒;面心立方晶格对杂质的较小固溶度使晶界夹杂浓度大大增加，使得奥氏体不锈钢对超声信号的散射很大;散射使信号的衰减增大，使缺陷信号的强度大大降低，被粗晶粒的相干散射信号的湮没，使小缺陷检测信号较难从杂乱的噪声中识别，使得信噪比较低 。
针对不锈钢信噪比低造成误检率和漏检率上升的现象，人们目前主要从两个方面来增加粗晶材料超声检测的可靠性和检测能力。一是制作宽带聚焦式探头以提高某一深度区间的检测能力;二是利用数字信号处理技术增强粗晶材料的信噪比，提高检测能力，如反卷积法、频谱分析法、时频分析法、小波包去噪技术、模糊控制技术和神经网络技术等。本文着重从易于软硬件实现的一种基于LMS算法（最小均方误差算法least-mean-square）的自适应滤波方法进行研究。结果表明，此方法能够有效抑制材料噪声，明显增强缺陷信息。
1.超声检测系统总体方案
超声探伤系统的工作原理为：通过发射电路，产生高压尖脉冲激励超声探头产生相应频率的超声波，工件返回的超声波通过放大电路进行信号放大，放大后信号经过滤波电路进行去噪。FPGA对电路进行逻辑控制和数据存储。FPGA通过PCI总线桥接芯片PCI9054连接到PCI总线。上位机通过总线控制超声波发射、信号接收、放大滤波、数据采集、显示和数据处理等一系列的操作。
基于虚拟仪器技术的图形化语言LabVIEW 软件的功能强大，集成度高，程序运行速度快、性能稳定，人机交互界面简洁明了。用户可以使用LabVIEW在电脑屏幕上创建一个图形化的用户界面，即可设计出完全符合自己要求的虚拟仪器。通过这个图形主控界面，使用者可以进行超声检测的相关操作如设置硬件、分析采集到的数据和进行测试曲线显示等 。采用了模块化的设计思想，各个模块分别执行相应的功能。
根据功能要求，整个超声检测系统的软件主要包括以下两大部分：①系统对硬件的管理：如对FPGA参数配置包括模拟处理板的参数控制、DAC增益控制、数字处理板的参数控制、系统报警控制、发射延迟参数调节等参数设置;②系统软件编制部分：包括信号处理的自适应滤波算法;探伤波形实时处理如检波方式、杂波抑制参数、峰值包络方式、跟踪闸门等;波形显示包括探伤波形显示、界面显示和网络化等。
2.自适应滤波算法
将自适应应用于微弱信号处理中，滤除晶粒噪声的影响，以期提取出有用的信号。自适应滤波器与普通滤波器相比，有两个重要的特点：①自适应滤波器的滤波参数（系数）能随着外界信号统计特性的变化而动态地调整，始终保持最佳的滤波状态，实现最优滤波。②自适应滤波器除了滤波器的硬件以外还包括算法，算法是自适应滤波器的基础，自适应滤波算法决定了滤波器如何根据外界信号的变化来调整自身的参数（系数），自适应算法的好坏直接影响着滤波效果 。
最小均方（least-mean-square，LMS）误差算法因其结构比较简单，涉及到的计算量小，系统的鲁棒性强，易于用软硬件实现，因而在实践中被广泛采用。
LMS算法的滤波器输出为：
（1）
其中：
（2）
（3）
是期望输入向量，
是滤波器权因子。
当N较小时可由式（1）直接计算得到最优解，但当N较大时，因含有矩阵求逆运算，计算量将变得很大。为了减小计算量另一种改进算法为：通过对滤波器权系数进行修正，使滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小，得到LMS算法的另一表达式：
（4）
其中：
（5）
（6）
（7）
是归一化收敛因子，
是滤波器系数的个数，
是输入信号功率估计，
是用以降低过去输入影响的“遗忘因子”。为了保证LMS算法的收敛性，其收敛因子必须在如下范围内选取。
（8）
式中，
是输入信号自相关矩阵的最大特征值。
3.结论
为了验证系统采集超声信号的效果， 选择纵波直探头25Z20N，超声信号进行采集， 然后运用自适应滤波器对超声信号进行滤波。可得到平滑收敛性好且精度高的超声检测曲线， 表明自适应滤波对超声信号具有良好的滤波效果。滤波器具有了更高的跟踪能力，更好的滤波效果和较为理想的测试精度。适用于对超声信号降噪并对后期的缺陷信号的准确定量和定性分析具有重要作用。