球墨铸铁件成分检测方法、系统与流程

本申请属于成分检测领域，尤其涉及一种球墨铸铁件成分检测方法、系统。

背景技术：

1、在球墨铸铁的生产和应用过程中，内部化学成分的含量及配比直接影响材料的石墨化程度、基体组织状态和力学性能。光谱检测技术具有检测速度快、分析精度较高以及多元素同步测定等优势，已广泛应用于工业现场金属材料成分分析。通过采集材料表面受激激发后产生的光谱数据，并将其与标准元素特征谱线进行比对，可以反演得到碳、硅、锰、硫、磷等合金元素的含量，为球墨铸铁件的质量控制提供数据依据。

2、然而，在实际工业检测环境中，球墨铸铁件表面状态复杂，内部基体组织存在差异，材料非均匀性容易使激发光谱呈现非平稳、非线性的变化特征。同时，工业现场电磁干扰、检测仪器热噪声、光路背景散射以及基体效应等因素也会叠加到原始成分光谱数据中，导致有效光谱信号被掩盖或发生畸变。传统信号处理与重构方法在处理此类混杂光谱数据时，容易出现有效成分信号误移除、背景干扰残留或重构失真的问题，进而影响化学成分定量分析结果的稳定性和可靠性。因此，如何从原始光谱数据中有效分离干扰与噪声，并重构出更能表征真实成分信息的光谱数据，是提高球墨铸铁件成分检测精度需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中球墨铸铁件成分光谱易受背景干扰和多源噪声影响，导致有效光谱信号提取不准确、化学成分解算稳定性不足的问题，本发明提供一种球墨铸铁件成分检测方法、系统。

2、第一方面，本发明提出了一种球墨铸铁件成分检测方法，包括：

3、获取待测球墨铸铁件的原始成分光谱数据，将当前迭代的输入序列初始化为所述原始成分光谱数据，并设定用于特征提取的初始嵌入窗长；

4、迭代执行以下处理步骤直至满足预设终止条件时终止：对当前迭代的输入序列及一阶差分序列进行时间窗嵌入构建混合特征轨迹矩阵，对所述混合特征轨迹矩阵进行奇异值分解获得一系列奇异谱三元组，计算每一奇异谱三元组的时空相干性参数，结合奇异值与所述时空相干性参数将所述奇异谱三元组初步划分为目标信号组、暂定干扰组和噪声组，选取目标信号组中奇异值最大的三元组重构得到第一目标分量，根据所述第一目标分量与暂定干扰组重构分量的互信息熵以及目标信号组内其余奇异谱三元组的重构分量与噪声组重构分量之间的互信息熵对分组进行双向校正，将校正后确定的目标信号组进行合并重构得到当次迭代的总重构信号；

5、从所述原始成分光谱数据中减去所有已得的总重构信号累加和获得残差序列，将所述残差序列更新为下一次迭代的输入序列，并根据所述残差序列的特征周期设定下一次迭代的嵌入窗长，将历次迭代得到的总重构信号累加获得纯净光谱，并结合元素特征谱线数据库解算出化学成分。

6、另一方面，本发明还提出了一种球墨铸铁件成分检测系统，包括以下模块：

7、设定模块，用于获取待测球墨铸铁件的原始成分光谱数据，将当前迭代的输入序列初始化为所述原始成分光谱数据，并设定用于特征提取的初始嵌入窗长；

8、执行模块，用于迭代执行以下处理步骤直至满足预设终止条件时终止：对当前迭代的输入序列及一阶差分序列进行时间窗嵌入构建混合特征轨迹矩阵，对所述混合特征轨迹矩阵进行奇异值分解获得一系列奇异谱三元组，计算每一奇异谱三元组的时空相干性参数，结合奇异值与所述时空相干性参数将所述奇异谱三元组初步划分为目标信号组、暂定干扰组和噪声组，选取目标信号组中奇异值最大的三元组重构得到第一目标分量，根据所述第一目标分量与暂定干扰组重构分量的互信息熵以及目标信号组内其余奇异谱三元组的重构分量与噪声组重构分量之间的互信息熵对分组进行双向校正，将校正后确定的目标信号组进行合并重构得到当次迭代的总重构信号；

9、解算模块，用于从所述原始成分光谱数据中减去所有已得的总重构信号累加和获得残差序列，将所述残差序列更新为下一次迭代的输入序列，并根据所述残差序列的特征周期设定下一次迭代的嵌入窗长，将历次迭代得到的总重构信号累加获得纯净光谱，并结合元素特征谱线数据库解算出化学成分。

10、本发明通过构建包含输入序列及一阶差分序列的混合特征轨迹矩阵，增强原始光谱数据中局部微弱变化特征的表达能力；在奇异谱重构过程中，结合奇异值与时空相干性参数进行初步划分，并利用互信息熵对目标信号组、暂定干扰组和噪声组的重构分量进行双向校正，有助于区分目标光谱分量、干扰分量和噪声分量；在迭代提取过程中，根据残差序列的特征周期调整下一次嵌入窗长，使分析窗口能够适应残差信号变化。该方法能够降低背景干扰和多源噪声对光谱解析的影响，提高重构光谱的纯净度，从而提升化学成分解算结果的稳定性和可靠性。

1.一种球墨铸铁件成分检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对当前迭代的输入序列及一阶差分序列进行时间窗嵌入构建混合特征轨迹矩阵，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每一奇异谱三元组的时空相干性参数，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结合奇异值与所述时空相干性参数将所述奇异谱三元组初步划分为目标信号组、暂定干扰组和噪声组，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取目标信号组中奇异值最大的三元组重构得到第一目标分量，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标分量与暂定干扰组重构分量的互信息熵以及目标信号组内其余奇异谱三元组的重构分量与噪声组重构分量之间的互信息熵对分组进行双向校正，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述原始成分光谱数据中减去所有已得的总重构信号累加和获得残差序列，将所述残差序列更新为下一次迭代的输入序列，并根据所述残差序列的特征周期设定下一次迭代的嵌入窗长，包括：

8.一种球墨铸铁件成分检测系统，其特征在于，包括以下模块：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述对当前迭代的输入序列及一阶差分序列进行时间窗嵌入构建混合特征轨迹矩阵，包括：

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述计算每一奇异谱三元组的时空相干性参数，包括：