超聲波設備噪聲幹擾如何解決？

超聲波設備的噪聲幹擾可能源于多種因素，包括機械振動、電氣幹擾和空化效應等。解決這些噪聲幹擾問題通常需要綜合考慮噪聲的來源，並采取相應的優化措施[citation:expert_materials]。

  機械振動是超聲波設備中常見的噪聲來源之壹。例如，內燃機的表面振動包含豐富的燃燒信息，但也會産生噪聲(Ji et al., 2018)[1] 。爲了降低這種噪聲，可以采取以下措施：

優化機械結構：通過優化設備的機械部分設計，減少振動的傳播路徑，從而在源頭上削弱噪聲的産生[citation:expert_materials]。

使用隔振材料：采用吸震材料和設計隔振裝置，可以有效地降低振動噪聲的傳遞[citation:expert_materials]。

定期維護：保持超聲波設備的正常運作，及時清理和檢查部件，預防設備異常運作導致的噪聲增加[citation:expert_materials]。

頻率調整：調整換能器頻率以適應應用環境，有助于減少共振和不必要的振動 (Ma et al., 2024)[2] 。壓電超聲換能器面臨共振頻率偏移和阻抗變化等挑戰，這會影響其運行效率 (Ma et al., 2024)[2] 。通過數字可編程電感分流壓電換能器進行頻率調諧，可以增強兼容性和阻抗管理 (Ma et al., 2024)[2] 。

電氣幹擾是另壹個重要的噪聲來源，尤其是在使用高頻設備時。多普勒超聲設備中的射頻接收器容易受到輻射場和電源幹擾的影響(Follett, 1991)[3] 。自動化焊接單元也可能産生電磁幹擾 (Stone et al., 1992)[4] 。

解決電氣幹擾可以考慮以下方法：

電磁屏蔽：使用電磁屏蔽罩將電路封閉起來，可以有效地控制外部噪聲或瞬變幹擾 (Vance & Graf, 1988)[5] 。

 低噪聲電子線路：優化電子電路設計，引入抗幹擾技術，並在軟件上加入濾波算法以降低信號噪聲[citation:expert_materials]。

 電源濾波：對電源進行濾波處理，減少電源線路中的噪聲幹擾。

接地：確保設備良好接地，減少共模幹擾。

優化布局：調整設備工作的環境布局，利用環境中自然存在的吸音結構來吸收部分噪聲能量[citation:expert_materials]。

在某些應用中，例如超聲空化，空化氣泡的産生和破裂也會産生噪聲。例如，在超聲空化腐蝕實驗中，不同金屬材料會影響空化噪聲的頻率(Ge et al., 2015)[6] 。減少空化噪聲的措施包括：

優化工作參數：調整超聲波的功率、頻率和脈沖重複頻率等參數，以減少空化效應的發生。

 使用 degassed 液體：去除液體中的溶解氣體，可以減少空化氣泡的産生。

聲學材料技術：使用高效吸聲材料以及阻尼層等結構來降低聲能傳播效率[citation:expert_materials]。

除了硬件上的優化，還可以使用數字信號處理技術來降低噪聲，提高信噪比。

   濾波算法：

小波變換：利用小波變換進行信號處理是降低超聲信號噪聲的有效方法 (Kreidl & Houfek, 2002)[7]  (Abbate       et al., 1997)[8] 。小波阈值法可以有效地降低超聲信號的噪聲 (Kreidl       & Houfek, 2002)[7] 。

自適應濾波：自適應濾波能夠根據輸入信號的特性調整濾波器系數，從而有效地去除幹擾 (Bedoyan et al., 2023)[9] 。自適應濾波器在消除音頻信號噪聲和幹擾方面具有重要作用 (Bahraini & Sadigh, 2023)[10] 。

Filtered Waveform

Source:(Bedoyan et al., 2023)[9]  

* 中值濾波：中值濾波是壹種非線性數字濾波技術，可以有效地去除脈沖噪聲 (Peng & Zhang, 2020)[11] 。

 * 均值濾波：分段均值濾波方法可以將信號分成多個段，並用每段的均值代替原始信號值，從而平滑信號並降低噪聲 (Peng & Zhang, 2020)[11] 。

同步平均：通過同步平均可以提高信噪比，從而更可靠地控制鋼材産品的質量 (Nagamune et al., 1995)[12] 。

經驗模態分解 (EMD)：EMD可以將超聲信號分解爲多個固有模態函數 (IMF)，根據超聲缺陷回波信號發生的相應時間，選擇與缺陷回波信號相關的      IMF 分量，然後進行信號重構，從而實現超聲信號的降噪 (Zhang et al.,      2008)[13] 。

稀疏分解： 將超聲信號去噪問題轉化爲在無限參數集上優化函數的問題，從而提取超聲信號 (Da-Wei^1\2 & Zhao-Ba, 2018)[14] 。

  維納濾波：維納濾波與自回歸譜外推法相結合，能夠提高信噪比和時間分辨率 (Honarvar et al., 2004)[15] 。

 材料噪聲：在超聲無損檢測中，材料結構引起的背散射回波會産生材料或晶粒噪聲 (Ericsson & Stepinski, 1993)[16]  (Bettayeb      et al., 2005)[17] 。選擇合適的檢測頻率可以降低晶粒響應的影響 (Ericsson      & Stepinski, 1993)[16] 。

散斑噪聲：超聲圖像中的散斑噪聲是超聲波在換能器樣本體積中隨機幹涉的結果 (Sommer & Sue, 1983)[18]  (Tasnim      et al., 2017)[19] 。通過平均多個空間位移的超聲圖像可以減少散斑噪聲 (Sommer & Sue, 1983)[18] 。

 脈沖噪聲：在數字超聲系統中，脈沖噪聲是檢測微弱超聲信號的主要障礙 (Chen et al., 1998)[20] 。可以使用極值濾波算法來抑制脈沖噪聲 (Chen et al., 1998)[20] 。

  空氣藕合超聲：空氣藕合超聲技術易受阻抗失配、聲波衰減和環境噪聲的影響，導致接收信號的信噪比降低 (Han et al., 2024)[21] 。采用時頻分析方法可以改善信號質量 (Han et al., 2024)[21] 。

Overall Structure

Source:(Han et al., 2024)[21] 

複合材料檢測：複合材料的多層結構使得缺陷檢測變得困難，需要采用自動超聲信號處理技術來去除噪聲，提取有用信息 (Tiwari et al., 2017)[22] 。

焊接檢測：在焊接檢測中，材料的晶粒結構會産生噪聲，掩蓋小缺陷的信號 (Bettayeb et al., 2005)[17] 。基于阈值的方法只有在信噪比高時才能給出好的結果 (Bettayeb et al., 2005)[17] 。

  通過綜合應用上述方法，可以有效地解決超聲波設備中的噪聲幹擾問題，提高設備的性能和可靠性。