基于涡流传感的金属表面缺陷检测方法研究

韩 宁,张志杰*,尹武良,赵晨阳

(1.中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原 030051;2.中北大学仪器与电子学院,太原 030051)

作为航空发动机最重要零件之一的叶片,其质量和性能直接关系到整个飞机的正常工作。由于叶片气膜孔加工过程中容易产生重铸层、微裂纹、再结晶等缺陷,以及发动机叶片工作时要受到交变载荷、热腐蚀、高温氧化和机械磨损多种作用的影响,最容易产生疲劳裂纹损伤。准确检测航空涡轮叶片的结构完整性和状态,及时发现并预防危害,提高发动机工作安全性,成为目前无损检测领域研究的一个共同热点[1]。

涡流传感技术由于其具有非接触、检测速度快、可靠性高、对所有导电材料都适用等优势[2],被引入到了航空无损检测领域。基于传感器芯片的电涡流探头通常在激励线圈的基础上再加上一个用于直接测量磁场大小的传感器芯片,克服了线圈式探头灵敏度受激励频率影响的缺点,从而可以适应不同深度缺陷的检测要求。GMR芯片具有尺寸小易于集成,灵敏度高,温度稳定性好,且成本和功耗低等优势[3],得到了广泛的应用。

电磁涡流检测中受叶片微裂纹扰动而产生的特征信号是具有瞬变性的非平稳信号,且十分微弱(一般为μT级),容易受配套测试系统以及环境噪声的影响,采用合适的去噪方法从实测信号中提取有用信息具有重要的现实意义。小波分析具有多分辨率分析的特点,在时域和频域都有表征信号局部特征的能力,时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整,具有自适应性,能够探测正常信号中的瞬态成分[4]。

本文对涡流传感器探头参数进行了优化设计,研究了小波理论在瞬变微弱信号检测中的应用。

1 涡流传感原理

图1 涡流检测原理图

空间交变磁场激发的涡流场在金属表面分布密集,而沿纵向深度迅速衰减的现象称为趋肤效应[6]。涡流的趋肤效应是金属表面缺陷检测必须考虑的重要因素,趋肤深度(涡流密度衰减为表面的37%,又称为标准透入深度)直接决定能够探测的缺陷深度。其计算公式为:

(1)

式中:δ为趋肤深度(m),f为探头激励频率(Hz),μ为材料的磁导率(H/m),σ为材料的电导率(s/m)。工程中通常以标准透入深度的2.6倍作为检测范围。

图4 不同激励电流下的金属板纵深涡流密度分布

由式(1)可知,对于特定的金属材料,涡流能够透入的深度,仅取决于外部励磁线圈的激励频率。以长宽厚分别为200 mm、200 mm、15 mm的铝板为模型,模拟分析探头激励频率对涡流趋肤深度的影响,结果如图2所示,可见激励频率越高趋肤效应越显著。激励线圈下方铝板截面上数据提取线Lj处的涡流密度衰减曲线如图3,当激励频率在2 kHz以上时,近似呈指数函数衰减。涡流密度随激励电流的增大有显著的增加,而透入深度基本不会随之改变,如图4。

图2 15 mm厚金属板中涡流的趋肤效应(截面图)

图3 不同频率下的金属板纵深涡流密度分布

考虑探测涡轮叶片表面及亚表面可能存在的微裂纹,探头的激励频率取到2 kHz以下,使其激励产生的涡流能够达到有效的深度[7],选取合适的电流值可以得到实际可测的缺陷信号。

2 仿真分析及优化设计

2.1 模拟动态扫描仿真分析及实验方法

基于Ansoft Maxwell软件中的涡流分析(Eddy current)平台建立探头线圈及缺陷试件的模型如图5,其中激励线圈模型为管状实心导体,厚度等价于漆包铜线叠加的厚度。

图5 仿真模型

应用表1中的模型及求解参数,仿真模拟涡流探头扫过铝板表面的动态过程如图7。在探头由左及右的过程中,铝板模型上所设置的缺陷将切割探头在铝板中激励的涡流场,在其扰动下涡流密度发生了由强变弱再到强的变化,图6所示为有限元仿真分析的涡流密度变化过程,白色线条即为缺陷模型。

表1 模型及求解参数

图6 模拟动态扫描分析结果

对于探头扫描方向的确定需要考虑所用的GMR传感器。GMR仅对某一个方向的电磁场变化敏感,称其为GMR的敏感轴。而对于其他方向的磁场变化的敏感性不强[8],即被测磁场的变化在GMR敏感轴上的投影分量是有效的。如图7所示,结合研究中所用NVE AAH002-02E GMR传感器的封装结构,可以得出其灵敏度与磁场方向的关系为:

Sθ=S0cosθ

(2)

式中:Sθ为磁场方向与传感器敏感轴间的夹角为θ时的灵敏度,S0为磁场方向与GMR传感器敏感轴(标准轴,Standard sensitivity)平行时的灵敏度。天津大学王超教授课题组的研究结果表明[3,8-9],GMR 磁敏感轴方向与探头扫描方向平行时,得到的扫描曲线是波峰波谷的形式,效果优于垂直扫描(敏感轴方向与扫描方向垂直)的情况,本文研究中探头扫描方向均为平行扫描。

图7 GMR传感器敏感轴及探头扫描方向

2.2 探头激励电流及提离值的优化分析

在激励频率、探头结构以及扫描方案确定的前提下[10-12],由图4可知激励电流幅值将影响实际的检测结果。在不同的激励电流(500 mA,800 mA,1 000 mA)和探头提离值(0 mm,1 mm,2 mm)下,按上述的方案对缺陷铝板模型进行扫描分析,结果如图8。

图8 不同激励电流下缺陷特征信号强度

缺陷特征磁场信号的强度随着激励电流幅值的增加而增大,随着探头提离值的增加而减弱。当激励电流为1 000 mA时,磁场瞬变幅值为1.2 μT,实际可测。

3 测试平台及实验分析

3.1 测试平台搭建

以基于GMR传感器的电涡流探头为核心,搭建了如图9所示的缺陷检测平台,其中集成电路模块主要包含控制核心89C52单片机、AD9850信号发生器、LM1875功率放大器以及AD620仪表放大模块[13]。

图9 测试平台

测试平台工作原理:由单片机向AD9850发送频率控制字和相位控制字,并通过调节电位器产生特定频率和幅值的正弦信号,经过功率放大后加载到探头激励线圈上。由三轴位移平台固定探头匀速扫过缺陷试件表面,磁场变化由贴在探头下的GMR传感器检测。实测信号送入AD620放大后,经采集卡送入上位机处理。

其中设计了专门的GMR集成外围电路(尺寸为10 mm×10 mm),探头和PCB板如图10所示。集成GMR的小尺寸探头便于精确的检测和定位缺陷位置,是阵列式探头研究的先行条件。铝合金板上设置了12组不同宽度的人工缺陷,系统具体参数如表2,实物如图11。

表2 系统及探头参数

图11 涡流探伤检测平台

图10 探头实物及GMR外围电路PCB

3.2 实验结果

基于所开发的检测平台,对探头给定一个强脉冲磁场信号,GMR传感器的输出如图12,有较快的响应速度,上升时间不到1 ms,能够响应缺陷扰动产生的瞬变磁场信号。

图12 脉冲磁场激励下的输出曲线

对合金板上的缺陷进行扫描检测,得到的输出曲线中叠加了源自于电路和环境的噪声信号,微弱的缺陷特征信号被严重覆盖,如图13所示,因此需要选择合适的方法做进一步的降噪处理。

图13 1 mm宽度缺陷扰动下的输出曲线

小波分析克服了短时傅里叶变换在单分辨率上的缺陷,具有多分辨率分析的特点,在时域和频域都有表征信号局部特征的能力,时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整,具有自适应性。非常适用于金属表面探伤中瞬变信号的处理。

图14 1 mm宽度缺陷实测信号的归一化频谱

4 基于小波阈值的信号降噪

从实测1 mm宽度缺陷扰动信号的归一化频谱(图14)中可以看出,1 kHz的激励源产生的倍频噪声叠加在了有效信号中,噪声信号分布在1 kHz后的整个高频段上。为了尽可能的保留原始信号中的有用成分,我们使用基于小波阈值的降噪方法。

4.1 小波阈值的去噪方法

小波阈值去噪方法的思想是对经过N层小波分解后的各层系数中模大于和小于某阈值的系数分别处理,然后对处理完的小波系数再进行反变换,重构出原始信号[14-15]。小波基、分解层数和阈值的选择都影响信号的去噪质量。

对比分析极大极小阈值(sqtwolog)、固定阈值(sqtwolog)、自适应阈值(rigrsure)和启发式阈值(heu-rsure)四种阈值函数,考虑使用固定阈值的处理方法,在保证一定信噪比的同时,去噪后的信号更加光滑,能够表征出缺陷信号的变化趋势。产生的阈值由式(3)计算,其中N为信号长度,σ为小波系数。

(3)

硬阈值方法在均方误差意义上优于软阈值,可以很好的保留信号边缘等局部特征,重构信号更加逼近真实信号。

小波的形态与信号的形状及其连续性越相近,将得到更好的去噪效果。因此采用连续db小波对图14所示原始信号进行降噪处理,结果如图15。五层分解的db小波函数清晰的重建了缺陷信号的变化趋势,信噪比为-44.89,这说明了低频电磁瞬变信号相对于噪声信号的能量十分微弱。

图15 去噪效果分析

4.2 实验结果分析

对实验中检测到的12组不同宽度的缺陷信号应用db小波降噪,绘制出其中的四组数据如图16。

图中波峰值Δp与间隔时间ΔT都有显著的变化规律,均可以作为表征缺陷宽度的特征量,12组曲线的Δp值统计如表3。其拟合曲线如图17。

图16 不同缺陷宽度下的探头扫描曲线

缺陷宽度/mmΔp/V缺陷宽度/mmΔp/V0.20.066 4961.40.077 2300.40.069 8981.60.078 9400.60.070 4701.80.079 5500.80.072 3702.00.078 7291.00.075 1102.20.083 1491.20.076 2202.40.087 400

图17 缺陷宽度与波峰值的拟合曲线

缺陷特征信号随缺陷宽度的增加而增加,可以将其作为缺陷量化的依据,进行微损伤的评估。其拟合关系如下:

F(x)=0.007 962x+0.065 95

(4)

5 结论

本文研究了涡流传感技术在金属表面缺陷检测中的应用,基于有限元平台针对缺陷铝板模型模拟探头动态扫描过程,仿真分析了激励频率、电流以及提离值对探头下叠加磁场强度的影响,确定了对于铝及铝基合金材料涡流检测的最佳激励频率为500 Hz到1 kHz;探头提离值应选择在2 mm左右,保证可识别的特征信号,且其强度在GMR传感器的线性范围内;

针对航空铝材6A02,设计了基于GMR传感芯片的涡流单探头并搭建了相应的测试平台。应用db小波,对实测的叠加高频噪声的微弱瞬变电磁信号进行了滤波处理,取得了良好的效果。实验表明,探头的检测水平至少在2 mm,为航空铝材尤其是飞机发动机涡轮叶片微小裂纹的无损检测及阵列式涡流探头的设计提供了参考。