Débruitatge De Signal De Bruit De Barkhausenen en Utilisant La Décomposition Des Modes Empirique Pour Optimisation L’évaluation et Caractérisation Des Matériaux
Type : Article de conférence
Auteur(s) : ,
Année : 2017
Domaine : Electronique
Conférence: 21èmes Journées Scientifiques et Pédagogiques (JSP’21) du 26 au 27 Avril 2017
Lieu de la conférence: alger, algerie
Résumé en PDF :
Fulltext en PDF :
Mots clés : bruit de barkhausen, EMD, cnd
Auteur(s) : ,
Année : 2017
Domaine : Electronique
Conférence: 21èmes Journées Scientifiques et Pédagogiques (JSP’21) du 26 au 27 Avril 2017
Lieu de la conférence: alger, algerie
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Mots clés : bruit de barkhausen, EMD, cnd
Résumé :
Dans le domaine contrôle non destructif CND utilise les paramètres électriques et magnétiques des matériaux pour la caractérisation. Parmi ces techniques l’analyse par bruit de Barkhausen, qui est une technique récente développé grâce au progrès de l’électronique. L’information contenue dans le signal reçu offre la possibilité de déterminer plusieurs paramètres dans le but d’analyser le matériau comme toute technique de CND. Le signal de Barkhausen mesuré par l’intermédiaire d’une chaîne de contrôle réalis est noyé par le bruit (bruit blanc) et l'information de l'état des matériaux peut s’être perdue. Nous proposons dans cet article une méthode de débruitage basé sur la décomposition des modes empiriques (EMD) pour optimiser l’utilisation des indicateurs scalaires (kurtosis,RMS) et fréquentielles (FFT, spectre d’enveloppe) de l’évaluation des matériaux. L’EMD décompose d’une façon adaptative un signal en une somme de composantes oscillantes s’appelle les fonctions modales intrinsèques(IMFs) par l’utilisation un processus de tamisage. Après la décomposition on utilise le seuillage doux pour éliminer les IMFs inférieure au seuil . enfin réaliser la reconstruction du signal débruité à l’aide des IMFs débruité. Avec un bon choix du seuil et de l’ondelette utilisée, on arrive à une réduction appréciable du bruit sur le signal de barkhausen et par conséquent une amélioration des indicateurs scalaires. Les résultats obtenus montrent l'intérêt du dé-bruitage pour le contrôle des matériaux par signal de bruit de barkhausen.