超声波设备噪声干扰如何解决？

  超声波设备的噪声干扰可能源于多种因素，包括机械振动、电气干扰和空化效应等。解决这些噪声干扰问题通常需要综合考虑噪声的来源，并采取相应的优化措施[citation:expert_materials]。

机械振动是超声波设备中常见的噪声来源之一。例如，内燃机的表面振动包含丰富的燃烧信息，但也会产生噪声(Ji et al., 2018)[1] 。为了降低这种噪声，可以采取以下措施：

优化机械结构：通过优化设备的机械部分设计，减少振动的传播路径，从而在源头上削弱噪声的产生[citation:expert_materials]。

使用隔振材料：采用吸震材料和设计隔振装置，可以有效地降低振动噪声的传递[citation:expert_materials]。

定期维护：保持超声波设备的正常运作，及时清理和检查部件，预防设备异常运作导致的噪声增加[citation:expert_materials]。

频率调整：调整换能器频率以适应应用环境，有助于减少共振和不必要的振动 (Ma et al., 2024)[2] 。压电超声换能器面临共振频率偏移和阻抗变化等挑战，这会影响其运行效率 (Ma et al., 2024)[2] 。通过数字可编程电感分流压电换能器进行频率调谐，可以增强兼容性和阻抗管理 (Ma et al., 2024)[2] 。

电气干扰是另一个重要的噪声来源，尤其是在使用高频设备时。多普勒超声设备中的射频接收器容易受到辐射场和电源干扰的影响(Follett, 1991)[3] 。自动化焊接单元也可能产生电磁干扰 (Stone et al., 1992)[4] 。

解决电气干扰可以考虑以下方法：

 电磁屏蔽：使用电磁屏蔽罩将电路封闭起来，可以有效地控制外部噪声或瞬变干扰 (Vance & Graf, 1988)[5] 。

 低噪声电子线路：优化电子电路设计，引入抗干扰技术，并在软件上加入滤波算法以降低信号噪声[citation:expert_materials]。

电源滤波：对电源进行滤波处理，减少电源线路中的噪声干扰。

接地：确保设备良好接地，减少共模干扰。

优化布局：调整设备工作的环境布局，利用环境中自然存在的吸音结构来吸收部分噪声能量[citation:expert_materials]。

在某些应用中，例如超声空化，空化气泡的产生和破裂也会产生噪声。例如，在超声空化腐蚀实验中，不同金属材料会影响空化噪声的频率(Ge et al., 2015)[6] 。减少空化噪声的措施包括：

优化工作参数：调整超声波的功率、频率和脉冲重复频率等参数，以减少空化效应的发生。

使用 degassed 液体：去除液体中的溶解气体，可以减少空化气泡的产生。

声学材料技术：使用高效吸声材料以及阻尼层等结构来降低声能传播效率[citation:expert_materials]。

除了硬件上的优化，还可以使用数字信号处理技术来降低噪声，提高信噪比。

小波变换：利用小波变换进行信号处理是降低超声信号噪声的有效方法 (Kreidl & Houfek, 2002)[7]  (Abbate       et al., 1997)[8] 。小波阈值法可以有效地降低超声信号的噪声 (Kreidl       & Houfek, 2002)[7] 。

自适应滤波：自适应滤波能够根据输入信号的特性调整滤波器系数，从而有效地去除干扰 (Bedoyan et al., 2023)[9] 。自适应滤波器在消除音频信号噪声和干扰方面具有重要作用 (Bahraini & Sadigh, 2023)[10] 。

Filtered Waveform

Source:(Bedoyan et al., 2023)[9]  

中值滤波：中值滤波是一种非线性数字滤波技术，可以有效地去除脉冲噪声 (Peng & Zhang, 2020)[11] 。

均值滤波：分段均值滤波方法可以将信号分成多个段，并用每段的均值代替原始信号值，从而平滑信号并降低噪声 (Peng & Zhang, 2020)[11] 。

同步平均：通过同步平均可以提高信噪比，从而更可靠地控制钢材产品的质量 (Nagamune et al., 1995)[12] 。

经验模态分解 (EMD)：EMD可以将超声信号分解为多个固有模态函数 (IMF)，根据超声缺陷回波信号发生的相应时间，选择与缺陷回波信号相关的      IMF 分量，然后进行信号重构，从而实现超声信号的降噪 (Zhang et al.,      2008)[13] 。

稀疏分解： 将超声信号去噪问题转化为在无限参数集上优化函数的问题，从而提取超声信号 (Da-Wei^1\2 & Zhao-Ba, 2018)[14] 。

维纳滤波：维纳滤波与自回归谱外推法相结合，能够提高信噪比和时间分辨率 (Honarvar et al., 2004)[15] 。

材料噪声：在超声无损检测中，材料结构引起的背散射回波会产生材料或晶粒噪声 (Ericsson & Stepinski, 1993)[16]  (Bettayeb      et al., 2005)[17] 。选择合适的检测频率可以降低晶粒响应的影响 (Ericsson      & Stepinski, 1993)[16] 。

散斑噪声：超声图像中的散斑噪声是超声波在换能器样本体积中随机干涉的结果 (Sommer & Sue, 1983)[18]  (Tasnim      et al., 2017)[19] 。通过平均多个空间位移的超声图像可以减少散斑噪声 (Sommer & Sue, 1983)[18] 。

脉冲噪声：在数字超声系统中，脉冲噪声是检测微弱超声信号的主要障碍 (Chen et al., 1998)[20] 。可以使用极值滤波算法来抑制脉冲噪声 (Chen et al., 1998)[20] 。

空气藕合超声：空气藕合超声技术易受阻抗失配、声波衰减和环境噪声的影响，导致接收信号的信噪比降低 (Han et al., 2024)[21] 。采用时频分析方法可以改善信号质量 (Han et al., 2024)[21] 。

Overall Structure

Source:(Han et al., 2024)[21] 

复合材料检测：复合材料的多层结构使得缺陷检测变得困难，需要采用自动超声信号处理技术来去除噪声，提取有用信息 (Tiwari et al., 2017)[22] 。

焊接检测：在焊接检测中，材料的晶粒结构会产生噪声，掩盖小缺陷的信号 (Bettayeb et al., 2005)[17] 。基于阈值的方法只有在信噪比高时才能给出好的结果 (Bettayeb et al., 2005)[17] 。

通过综合应用上述方法，可以有效地解决超声波设备中的噪声干扰问题，提高设备的性能和可靠性。