磁信号检测高温合金内外壁缺陷分类研究.pdf
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1、引用格式:引用格式:罗炜韬,胡博,石文泽,等.磁信号检测高温合金内外壁缺陷分类研究J.中国测试,2024,50(2):161-166.LUOWeitao,HUBo,SHIWenze,etal.ResearchontheclassificationofinnerandouterwalldefectsofsuperalloybasedonmagneticsignaldetectionJ.ChinaMeasurement&Test,2024,50(2):161-166.DOI:10.11857/j.issn.1674-5124.2022060116磁信号检测高温合金内外壁缺陷分类研究罗炜韬,胡博,石
2、文泽,王少飞,陈宇,樊梦,程虹之(南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063)摘要:为区分高温合金内外壁缺陷,采用高精度弱磁传感器对高温合金人工槽型缺陷进行检测。从有缺陷的一面检测为正面(即外壁缺陷),从另一面检测为反面(相当于内壁缺陷),发现单侧表面缺陷检测信号出现极性相反的情况,无法通过极性相反这一特征区分内外壁缺陷。针对这一现象,基于支持向量机中的分类功能,对采集到的弱磁信号进行特征提取获得面积、幅值和占宽 3 种特征量建立分类数据库,进行内外壁缺陷分类识别,并采用不同的核函数建立分类模型进行比较,最终发现径向基核函数分类模型正确率最高,为 84.37%,且经过样本库
3、外的试件验证后正确率仍有 81.25%。结果表明该算法能够有效地对高温合金缺陷信号进行分析和辨识,具有一定的实用价值。关键词:弱磁检测;高温合金;支持向量机;内外壁缺陷识别中图分类号:V252;TP181;TB9文献标志码:A文章编号:16745124(2024)02016106Research on the classification of inner and outer wall defects ofsuperalloy based on magnetic signal detectionLUOWeitao,HUBo,SHIWenze,WANGShaofei,CHENYu,FANMeng
4、,CHENGHongzhi(KeyLaboratoryofNon-destructiveTestingofEducation,NanchangHangkongUniversity,Nanchang330063,China)Abstract:Inordertodistinguishtheinternaldefectsandexternaldefectsofsuperalloys,high-precisionweakmagnetic probes are used to detect artificial groove defects of superalloys,detected as posi
5、tive from thedefectiveside(externaldefect)andnegativefromtheotherside(internaldefect),itisfoundthatthepolarityofthedetectionsignalofonesidesurfacedefectisopposite,andtheinnerandouterwalldefectscannotbedistinguishedbythefeatureofoppositepolarity.Inresponsetothisphenomenon,basedontheclassificationfunc
6、tioninthesupportvectormachine,theweakmagneticsignalscollectedareextractedbyfeatureextractionto obtain three kinds of characteristic quantities of area,amplitude and width to establish a classificationdatabase,andthenclassifyandidentifytheinnerandouterwalldefects.Forcomparison,theclassificationmodele
7、stablishedbytheradialbasiskernelfunctionisfinallyfoundtohavethehighestaccuracyrate,whichis84.37%,andtheaccuracyrateisstill81.25%afterverificationbythesamplesoutsidethesamplelibrary.Theresultsshowthatthealgorithmcaneffectivelyanalyzeandidentifythedefectsignalofsuperalloy,andhas收稿日期:2022-06-17;收到修改稿日期
8、:2022-10-18基金项目:国家自然科学基金(51967014);江西省主要学科学术和技术带头人培养计划-青年人才项目(20204BCJ23001);江西省研究生教育创新计划项目(YC2021-067)作者简介:罗炜韬(1998-),男,湖南衡阳市人,硕士研究生,专业方向为电磁无损检测研究。通信作者:胡博(1984-),女,山东枣庄市人,副教授,硕士生导师,博士,主要从事电磁无损检测研究。第50卷第2期中国测试Vol.50No.22024年2月CHINAMEASUREMENT&TESTFebruary,2024certainpracticalvalue.Keywords:weak magn
9、etic detection;superalloy;support vector machine;inner and outer wall defectidentification0 引言镍基高温合金作为航空发动机涡轮盘的主要材料,随着人们对其性能要求不断提高,以及所处的环境严酷,所承受的载荷复杂,在铸造、加工和使用过程中容易产生各种类型的缺陷,对其进行无损检测以保证人们的生命以及财产安全显得尤为重要,但是,受涡轮盘缺陷特性、工件厚度、顺磁性等因素的影响,常规的无损检测技术对于涡轮盘的检测存在局限,而弱磁无损检测技术在天然地磁场环境下进行检测1,无需外加激励,操作方便,非常适用于涡轮盘表面缺陷
10、的快速检测2。在电磁检测领域中,关于缺陷的分类识别主要集中在涡流检测以及漏磁检测。许鹏等3结合了涡流和漏磁检测的特点,设计了一种复合电磁检测探头,对钢轨样例上所有表面和埋藏缺陷都实现了检出与分类。王少平等4提出电涡流三轴信号区分管道内外壁缺陷的方法,并给出了关系曲面图。李爱莲等5提出一种图像处理与蚁群和粒子群混合优化支持向量机结合的缺陷分类方法,用于钢板表面的缺陷分类。朱红秀等6基于漏磁检测技术,设计改进的 Levenberg-Marquardt 算法建立用于缺陷分类的 BP 神经网络模型,结果表明改进后的神经网络系统可实现对缺陷的有效分类。而由于弱磁检测技术起步较晚,目前研究内容主要还集中在
11、其机理模型7-9和缺陷定量10-11方面,对于内外壁缺陷分类识别这一问题缺乏相关理论研究,因此对高温合金涡轮盘内外壁弱磁检测信号进行研究很有必要。为此,本文采用弱磁检测技术,对高温合金磁异常信号开展研究,提出基于支持向量机的高温合金内外壁缺陷识别方法,在天然地磁场环境下,通过弱磁检测仪器对高温合金正面和反面进行扫查,获取内外壁缺陷的磁异常信号并进行数据处理,以缺陷磁异常信号的特征值作为输入值,对应缺陷的类别作为输出值训练支持向量机模型,建立高温合金内外壁缺陷分类模型。1 试验方案1.1 弱磁检测当被检试件置于均匀的地磁场中,若试件的材质是连续、均匀的,则试件中的磁力线将均匀分布在试件内部,使得
12、试件表面的磁力线分布均匀。若试件中存在缺陷,由于缺陷和试件的磁导率不同,材料表面磁力线发生弯曲,产生磁异常。高温合金是顺磁性材料,顺磁性物质被磁化时使物质周围的磁场略有增强,高精度磁传感器能够检测到这种微弱磁场的变化。查阅相关资料可知镍基高温合金的相对磁导率介于 1.023721.02623 之间12,空气的相对磁导率为 1。当缺陷位于试件外壁时,缺陷内空气介质的相对磁导率小于试件本体的相对磁导率,磁力线会绕过空气槽,沿相对磁导率较大的母材穿过,磁感应强度曲线表现出下凹的磁异常;而当缺陷存在于试件内壁时,磁力线也会沿着相对磁导率较大的母材穿过,磁感应强度曲线表现出向上凸起的磁异常。原理如图 1
13、 所示。PC弱磁探伤仪弱磁传感器弱磁检测信号外壁缺陷内壁缺陷图 1 弱磁检测原理示意图但在实际检测过程中,出现了同一缺陷磁异常信号极性相反的情况。为探究出现该现象的原因,设计试验对高温合金人工槽型缺陷磁异常信号展开研究。1.2 检测对象采用 GH4169 高温合金加工 4 个试件,编号为14,试件均为直径 185mm,高度 8mm 的圆柱形试件。由于高温合金在实际生产及应用过程中最容易产生的缺陷为裂纹缺陷,因此本次缺陷设计以矩形槽为例,在试件表面中心处加工矩形槽来模拟外壁缺陷,每个试件上制作 4 个矩形槽,在实际工程中,被检构件中缺陷的长、宽、深往往不是单一变化的。162中国测试2024年2月
14、为贴合实际应用,更加合理地反映典型尺寸的缺陷,设计矩形槽长度分别为 12、15、18、21mm,宽度分别为 0.20、0.25、0.30、0.35mm,深度分别为 2、3、4、5mm,共 16 个缺陷,编号为 116,获得 16 组不同尺寸的长度、宽度、深度的缺陷,缺陷尺寸如表 1所示。表 1 缺陷尺寸试件编号缺陷编号长/mm宽/mm深/mm11120.2022120.2543120.3054120.35325150.2036150.2557150.3048150.35239180.25210180.30311180.20412180.355413210.35214210.20315210.3
15、0416210.2551.3 检测试验530 mm试验采用 5 个分辨率为 1nT 的弱磁传感器组成阵列式传感器,传感器尺寸为。阵列式传感器从上至下分别为传感器 1、2、3、4、5。扫查方式为分别从试件正面和反面紧贴试件表面扫查,两面均重复扫查 3 次,保证数据的一致性,采样率为 200Hz,每个缺陷扫查距离为 60mm。检测示意图如图 2 所示。1.4 结果与讨论由阵列式传感器正面扫查试件 1 缺陷 14 的检测曲线如图 3 所示。由图 3 缺陷 14 检出曲线可知,每组缺陷都出现了极性反转,且出现极性反转的传感器各不相同,这是由于裂纹长度变化从而传感器经过缺陷的位置发生变化导致的。试件 1
16、 缺陷 14 反面检测路径上垂直于试件表面的磁感应强度曲线如图 4 所示。图 4 显示,反面扫查的缺陷曲线在缺陷位置也图 2 检测示意图(a)缺陷 1(b)缺陷 2(c)缺陷 3(d)缺陷 41.351.301.251.201.101.050 10 20 30 40 50 601.15磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5传感器1传感器2传感器3传感器4传感器51.301.251.201.101.050 10 20 30 40 50 601.15磁感应强度/(105 T)扫
17、查距离/mm1.301.251.201.101.050 10 20 30 40 50 601.15磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm1.301.251.201.101.050 10 20 30 40 50 601.15磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm图 3 缺陷 14 正面检测曲线(a)缺陷 11.251.201.101.051.000 10 20 30 40 50 601.15磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm(b)缺陷 22.852.352.452.552.652.750 10 20 30 40 50 60磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm(d)缺陷 42.802
18、.402.502.602.700 10 20 30 40 50 60磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm(c)缺陷 31.201.101.050 10 20 30 40 50 601.15磁感应强度/(105 T)扫查距离/mm传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5传感器1传感器2传感器3传感器4传感器5图 4 缺陷 14 反面检测曲线第50卷第2期罗炜韬,等:磁信号检测高温合金内外壁缺陷分类研究163会产生极性变化,由于缺陷尺寸不一致,产生的磁异常形态和数值各不相同。首先为排除由于转动探头的干扰,采用控制变
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