发动机叶片微缺陷自动检测系统的设计

华泽锋，潘孟春，陈棣湘，周卫红，刘丽辉

(国防科技大学智能科学学院，湖南 长沙 410073)

0 引 言

航空发动机是飞机的心脏，其内部结构精细复杂，哪怕是微小的缺陷都有可能对整个发动机带来灾难性危害，直接关系到飞行员及乘客的生命安全。发动机叶片是发动机的重要组成部分。一个发动机内部有成百上千个小叶片，而且这些叶片工作在非常严苛的环境下。一台民用发动机的叶轮转速达到15000 r/min，叶片需要承担本身质量一万倍的离心力，另一方面，燃烧室温度高达 1800 K；因此，这些叶片的故障率在发动机故障中占比极高。据统计，约有40%的发动机[1-4]故障都是由于发动机叶片的损伤导致的。所以，航空发动机叶片的检测和保障工作能够确保发动机正常运行，延长其使用寿命，责任重大，任务艰巨。目前对于在役航空发动机叶片缺陷主要采取磁粉、渗透、超声、涡流等无损检测的方法[5-6]。其中涡流无损检测技术能够有效检测出非铁磁性构件表面以及近表面缺陷，其响应速度块，灵敏度高的特点能够提高检测的可靠性和效率。另外涡流检测的信号容易判读并进行后期可视化处理，采用柔性涡流检测探头也能够解决复杂曲面的检测问题。根据实地的考察调研发现，目前航空发动机叶片的检测和保障工作主要是靠人工来完成的。也就是人工手持超声、涡流等检测仪器，对叶片逐一排查。或者采用磁粉、渗透等手段进行检测，检测人员往往需要通过肉眼，逐一检查叶片的各个角落。这种高重复性的工作非常耗费精力，其检测结果受到许多主观、客观因素的干扰，可靠性和一致性低。随着机器人、自动化技术的不断发展，将航空发动机叶片的无损检测过程数字化、智能化，使得检测过程一致性更高，检测结果可靠性更好，为发动机保障单位带来时间和经济上的巨大效益[7-8]。

鉴于叶片的重要性，涡流检测的高效性以及检测过程自动化的必要性，本文设计并实现了一套针对航空发动机叶片缺陷检测的多自由度自动检测系统。该系统在PC机上通过高级语言开发，实现对运动平台的控制功能和对信号检测电路输入的涡流信号进行可视化处理。最后通过实验验证了该系统的有效性和实用性。

1 系统概述

1.1 系统需求分析

针对引言提出的要求，该系统首先要保证检测结果的可靠性，其次要满足检测过程自动化、检测结果可视化的质量要求。

1.2 系统检测方案

航空发动机叶片具有较大面积的复杂曲面，进行涡流检测时难以通过一次探头贴合对整个叶盆或叶背表面进行扫查检测。为了解决这一问题，决定采用微元式的检测方式，即通过微元法将叶片叶身的复杂曲面划分成多个小区域，每一个小区域都能够近似为一个平面，从而能够通过一次传感器贴合检测一个区域，后期通过传感器数据拼接，还原叶片表面整体的检测情况并成像。

1.3 系统组成

基于需求分析与检测方案，本系统在硬件结构上由3部分组成，分别是多自由度运动平台、柔性电磁传感器与信号采集处理电路和计算机。

2 系统设计与实现

2.1 系统硬件设计与实现

根据系统的总体结构，确定了图1所示的系统各个模块的硬件以及系统的运行逻辑。

图1 系统模块设计

2.1.1 多自由度运动平台

为了实现检测过程自动化，采用四自由度运动平台替代人工操作，如图2所示，包括X轴，Y轴，Z轴和R轴。为了实现微元式的检测方案，涡流检测传感器安装在Z轴上，如图示①标识；被测发动机叶片固定在R轴上，如图示②标识，并与计算机配合，每运动到一个需要检测的“微元”就控制Z轴垂直下压至紧密贴合被测件，同时采集信号并回传处理。探头能够在XOY平面运动，从而保证扫描整个叶片叶身。R轴通过旋转配合，能够保证传感器与被测件的垂直贴合，消除提离干扰。其运动轨迹由人工标定并规划，在进行自动检测时，完全由计算机进行控制。该运动平台使用了VMMORE的PLC，移动误差小于 0.02 mm。

图2 多自由度运动平台

2.1.2 柔性阵列电磁传感器

在涡流检测过程中，提离效应是较大的干扰项，要保证检测的可靠性，就需要解决传感器的提离问题，即传感器与被测件表面贴合问题。因此在传感器探头方面，采用柔性PCB技术研制了一种阵列传感器，如图3所示。

图3 柔性阵列电磁传感器

该传感器总共有8个激励、感应单元，呈线性排列。为了提高探头的空间分辨率和检测精度，探头设计为4层柔性PCB，同时线程采用蜿蜒结构[9]，使得空间分辨率达到0.8 mm。

2.1.3 信号采集处理电路

信号采集处理电路部分主要完成产生涡流检测激励电流，放大、采集并处理感应涡流信号的工作。在微损伤检测系统中，由于感应涡流信号的幅度较小，微损伤引起的信号变化通常只有毫伏甚至微伏级[10]，所以需要通过信号放大电路，该放大电路必须具有较好的信噪比和抗干扰能力，从而能够输出稳定可靠的信号以利于后处理。经过放大的电路首先通过A/D采样芯片转换成数字信号，将该数字信号传输到FPGA中，解算感应涡流信号阻抗的实部、虚部与相位，以供计算机软件进行数据后处理并可视化。

2.1.4 计算机及上位机

计算机的主要功能是运行自动化检测系统，建立与多自由度运动平台及信号采集处理电路的通信，控制运动平台按照路径运动并在指定的位置触发检测。在完成所有检测之后，将所有“微元”的检测数据进行处理和拼接，完成可视化过程。

2.2 自动化检测软件设计与实现

2.2.1 软件开发组件

自动检测软件选择通过Java原生AWT组件和一些外围组件进行开发，这使得该软件有一定的可移植性。如图4所示是软件实现的所需组件及其依赖关系，软件通过Java虚拟机运行在操作系统上，除了JDK自带的开发组件外，还需要额外引入RXTXComm串口组件以实现与运动平台和FPGA的串口通信功能，引入JOGL以实现数据可视化的功能。

图4 自动检测软件开发组件

2.2.2 软件功能及结构设计

图5所示为软件的模块化功能和总体结构，该软件主要分成五大模块，分别是上位机界面模块，核心控制模块，数据处理系统模块，服务系统模块和边界系统模块。这样模块化的设计，有助于软件在后期进行扩展、修改和重用。

图5 软件模块化设计图

上位机的界面模块用于展示了PLC执行运动指令的情况信息、PLC轴位置情况信息、串口信息、功能服务按钮以及叶片三维图像。该界面是本系统中人机交互的唯一途径。为了防止模块之间的耦合，设计了控制模块，其主要作用是串联其他各个模块，该模块不实现具体的功能，但是实现软件的运行逻辑。数据处理系统模块实现了数据归一化，建模成像等后处理功能。边界系统模块，主要用于软件与FPGA电路板以及四轴运动平台的通信功能。服务系统模块实现的是软件主要功能外的一些必要功能，包括串口的选取与波特率的设置功能，对三轴运动平台控制的功能以及文件创建、写入和读取功能。

2.2.3 关键功能的实现

自动检测软件的关键技术在于4个方面，分别是自动检测控制，传感器数据拼接，检测结果成像以及缺陷长度定量。

在自动检测之前，需要首先进行路径规划。采用人工标定“微元”坐标的方式，一方面能够观察每一次传感器与被测件贴合的情况，另一方面可以判断贴合是否达标，尽可能地减少R轴的旋转。考虑到成本原因，将控制平台PLC中的寄存器个数最小化，仅满足基本的运动控制功能，这导致有些较大的叶片的坐标点无法一次性全部写入。采用逐点检测的方式，计算机每次只发送一个“微元”的坐标，信号采集完成后，发送下一个检测点坐标。

为了能够在整体上把握叶片检测的结果并可视化，需要将传感器数据进行拼接[11]，通过数据拼接算法，将微元按照前期坐标标定的位置相互拼接，同时剔除线性阵列的首尾单元，以进一步消除提离干扰。

检测结果可视化采用了针对Java开发的OpenGL技术 (Java bindings to OpenGL,JOGL)。该技术是对OpenGL的API在Java语言层面进行了封装，其特点在于都是针对屏幕上的点和像素进行的操作，开发人员只需调用JOGL库的API并传入顶点信息，即可在屏幕上完成图像绘制。在进行实际检测结果成像时，在成像屏幕上以矩形为单位，将单个传感器检测单元所覆盖面积的检测结果映射到该矩形中，通过颜色与（凸起）高度来反映检测结果。更具体的，参照三角网格模型[12-15]，因为从传感器角度来看，检测对象可视为一个二维平面，所以可以将成像单元由三角网格简化为矩形网格，如图6所示。通过描述顶点的方式画出矩形网格，每个矩形对应了一个传感器检测单元，所有矩形最终形成叶片检测的整体效果图。在单个矩形网格中，将长度和宽度比例设置为传感器检测单元的长宽比，即2∶0.8，通过设置顶点的高度和颜色即可反映该检测单元的结果。在实际的检测过程中，感应信号阻抗的虚部能够提供检测单元在检测有缺陷区域和无缺陷区域时最大的差异性，平均每个单元都有5%的变化量，所以选择转移阻抗虚部作为顶点高度和颜色的设置基数。为了保证不同矩形之间高度和颜色的连续性，在实际成像时，将左上角的顶点设置为当前检测单元的检测结果，右上角、左下角、右下角的顶点值，分别设置为相邻的检测单元检测结果。

图6 简化三角网格模型

为了提高缺陷的检测精度，在制作了0.8 mm分辨率的柔性阵列传感器的基础上，通过对缺陷部分图像插值，将检测精度提升至0.2 mm。提高缺陷起止位置的准确度，就能够提高缺陷的检测精度，所以对缺陷边界在不同位置时检测单元的阻抗进行了仿真并根据仿真结果，确定了插值函数[16]。插值算法对归一化后的阻抗虚部值进行插值，选取有缺陷和无缺陷时，阻抗虚部差值最大值的二分之一作为缺陷开始或结束的阈值，从而提高了检测精度。

3 系统测试

为了测试所设计的微缺陷自动检测系统的工作性能，用铝合金作为材料制作了图7所示的飞机叶片试块，并在叶身表面加工了3道缺陷，长度分别为 1 mm、3 mm、5 mm，宽度均为 0.1 mm。

图7 加工了微缺陷的发动机叶片图

实验时，将图3的平面阵列式电磁传感器固定在图2中①的位置，将叶片试件固定在②的位置，在软件的自动检测界面中选择提前标定的叶片坐标文件后，点击“开始检测”按钮即可开始自动检测。自动检测系统按照自动采集“微元”检测数据、传感器数据拼接和结果成像的步骤完成整个自动检测任务。

自动检测流程结束，最终得到如图8所示的实际检测区域（上半部分）与可视化检测结果（下半部分）的对比图。检测区域中无缺陷的地方用绿色表示（黄色为传感器误差），而缺陷用红色显示。通过观察检测结果图像可以发现，加工的3个缺陷都能够被正确识别并通过图像清晰展现。通过观察，图像中缺陷长度满足人工缺陷的长度比例，符合预期成像效果。

图8 检测结果成像对比图

基于叶片的检测结果对缺陷进行量化，结果如表1所示。量化结果与实际长度之间的最大误差为0.12 mm。这表明，采用微缺陷自动检测系统对叶片的检测有效且可靠，同时，对缺陷定量检测的插值算法能够有效提高精度，检测误差小于0.2 mm。

表1 缺陷定量测量数据

4 结束语

本文设计并实现了一种基于涡流检测的自动化检测系统，该系统采用多自由度运动平台替代人工操作，实现了发动机叶片缺陷检测自动化；利用柔性阵列式电磁传感器，降低了提离干扰，解决了具有复杂形貌的叶片缺陷检测问题；通过传感器数据拼接技术及图像开发工具实现了叶片表面的检测结果的可视化。测试结果表明，该系统能够可靠的完成叶片表面缺陷的自动检测工作，涡流检测探头能够可靠地检出缺陷，具有较高的信噪比和分辨率；成像结果能够高度还原叶片表面缺陷检测结果的全貌，检测精度较高，误差小于0.2 mm，具有较好的应用前景。