高　瑜，張艷花，楊　錄

（中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，山西 太原 030051）

管壁厚度變化炮筒的無(wú)損檢測(cè)

高瑜，張艷花，楊錄

（中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，山西 太原 030051）

由于炮筒管壁屬于板型構(gòu)件，且厚度較小，使用傳統(tǒng)的橫波與縱波無(wú)損檢測(cè)都較困難，而且漏檢率和誤判率較高。通過(guò)對(duì)炮筒構(gòu)件壁的厚度變化以及缺陷特征的分析，提出用單模式蘭姆波水浸探傷方法對(duì)薄、不等厚壁炮筒進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)，并用5層小波分解與重構(gòu)的方法對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行去噪。通過(guò)Hilbert變換提取出信號(hào)包絡(luò)，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行10點(diǎn)滑動(dòng)平均等一系列信號(hào)處理，從而達(dá)到對(duì)缺陷信號(hào)的有效識(shí)別。蘭姆波的硬件檢測(cè)與小波分析的信號(hào)處理有效融合，使得無(wú)損檢測(cè)的漏檢率和誤判率有很大的提高。并采用20通道超聲檢測(cè)總控系統(tǒng)，達(dá)到3s/件的檢測(cè)速率，大大提高檢測(cè)效率。

薄壁炮筒；蘭姆波；無(wú)損檢測(cè)；信號(hào)處理；小波分析

0　引　言

彈藥的炮筒由于生產(chǎn)工藝的限制，可能會(huì)有裂紋、夾雜等缺陷。這會(huì)帶來(lái)巨大的安全隱患，所以在炮筒成型前對(duì)其進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)是必要的。而用人為觀察的方法檢測(cè)既會(huì)引起漏檢且效率過(guò)低。對(duì)于較厚的工件用橫波和縱波這些常規(guī)波形進(jìn)行超聲波探傷是有效的。但當(dāng)工件厚度小于2mm時(shí)，這兩種波形都有噪聲大、聲程短、缺陷回波較弱的缺點(diǎn)。因此選取一種對(duì)工件的厚度在2mm以內(nèi)變化時(shí)不敏感并且能量很高的單一波形是很重要的。蘭姆波是超聲檢測(cè)中經(jīng)常遇到的一種導(dǎo)波形式，與常規(guī)超聲的逐點(diǎn)掃查不同，蘭姆波檢測(cè)一次可以掃查一條線，并且收發(fā)探頭可以置于試件同一側(cè)，使得其具有橫波和縱波無(wú)法比擬的快捷高效的特點(diǎn)［1］。但由于蘭姆波傳播和反射機(jī)理的復(fù)雜性，國(guó)內(nèi)外至今尚未制訂相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)［2-4］。蘭姆波的多模式和頻散特性使其在邊界以及缺陷處的回波信號(hào)很復(fù)雜，可能產(chǎn)生多模式的導(dǎo)波和噪聲，因此采用合適的信號(hào)處理技術(shù)提取有用的信號(hào)，提高信噪比非常重要。

1　炮筒工件的尺寸及缺陷特點(diǎn)

炮筒的形狀、工件尺寸及聲束入射方向如圖1所示，長(zhǎng)245mm，外部直經(jīng)54.6mm，管壁的厚度變化是由口部的0.8mm到根部的1.2 mm，然后是實(shí)心體部分。缺陷主要分布于炮筒的內(nèi)壁與外壁上，方向與金屬流線的方向一致，是呈縱向分布的。

圖1　工件尺寸及聲束入射方向

通過(guò)分析其形狀與缺陷可知，對(duì)于筒型工件的縱向缺陷，可以用軸向傳播的蘭姆波來(lái)檢測(cè)。

2　無(wú)損檢測(cè)原理

蘭姆波的檢測(cè)原理：蘭姆波在工件中傳播時(shí)，當(dāng)遇到工件的基體組織發(fā)生如裂縫、夾雜等變化時(shí)，蘭姆波會(huì)發(fā)生反射和散射，這會(huì)使接收到的回波信號(hào)的幅值、頻率成分等發(fā)生顯著變化。通過(guò)分析回波信號(hào)就可提取出其中所包含的缺陷信息，從而達(dá)到無(wú)損探傷的目的。蘭姆波具有頻散以及多模式等特性，因此限制了其應(yīng)用的范圍。波在傳播過(guò)程中有兩個(gè)重要的參數(shù)，即相速度Cp和群速度Cg，相速度就是指聲波相位變化的速度，群速度是指波能量傳播的速度［5］。

本實(shí)驗(yàn)采用蘭姆波水浸聚焦法進(jìn)行檢測(cè)，使用雙探頭可以提高探傷的準(zhǔn)確性，如圖2所示。

圖2　水浸聚焦檢測(cè)原理

因?yàn)椴煌钠木嘁约安煌某暡ㄈ肷浣嵌榷紩?huì)影響回波的能量，故偏心距與入射角度的確定尤為重要。確認(rèn)偏心距的方法如圖3所示。

圖3　偏心距的確認(rèn)

蘭姆波是一種由縱波和橫波合成的特殊形式應(yīng)力波，分對(duì)稱型和非對(duì)稱型兩種模態(tài)［7］：

對(duì)于對(duì)稱型有：

對(duì)于非對(duì)稱型有：

式中：d——工件厚度，mm；

CL——縱波速度，m/s；

CS——橫波速度，m/s；

CP——蘭姆波相速度，m/s；

f——工作頻率，MHz。

通過(guò)查表可知CL=5920m/s，CS=3170m/s。

蘭姆波群速度方程為

利用Matlab對(duì)式（1）～式（3）進(jìn)行數(shù)值求解可得fd-CP曲線和fd-Cg曲線分別如圖4和圖5所示。

圖4　Cp-fd關(guān)系曲線

圖5　Cg-fd關(guān)系曲線

由圖4可以看出當(dāng)頻厚積fd＞4MHz·mm時(shí)，A0與S0的相速度基本趨于一個(gè)常數(shù)，因?yàn)榕谕驳暮穸萪在0.8～1.2mm之間變化，因此當(dāng)用頻率為5MHz的探頭時(shí)，A0與S0的相速度趨于一個(gè)常數(shù)。因?yàn)樘m姆波是以能量的形式，即群速度的方式傳播，所以為了抑制其頻散特性，使波形不易轉(zhuǎn)換，應(yīng)選擇群速度保持良好的蘭姆波模式。通過(guò)圖5可以看出當(dāng)fd在4～6 MHz·mm之間變化時(shí)，A0模式的群速度相比與S0模式變化比較小，基本保持在3 200 m/s左右。故選擇A0模式進(jìn)行探傷。A0模式所對(duì)應(yīng)的入射角度為27.8°。

3　系統(tǒng)軟硬件組成

系統(tǒng)軟件主要指PC機(jī)中的上位機(jī)處理程序，而硬件部分主要由20通道探頭、探傷電路板和高壓模塊組成。這3部分構(gòu)成的數(shù)字超聲總控系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6　20通道超聲總控系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

1）在超聲發(fā)射電路部分，由觸發(fā)信號(hào)產(chǎn)生電路，先產(chǎn)生窄脈沖觸發(fā)信號(hào)，經(jīng)由高壓脈沖電路最后在輸出端產(chǎn)生激勵(lì)探頭發(fā)射超聲波的負(fù)高壓脈沖［8］。在這個(gè)過(guò)程中用TC4427去驅(qū)動(dòng)MOS管8N80工作。

2）在接收電路部分，先讓回波信號(hào)經(jīng)過(guò)一個(gè)衰減幅度為0～60dB的衰減電路，濾除高壓脈沖。之后經(jīng)過(guò)電壓跟隨器進(jìn)入壓控增益放大電路，之后進(jìn)入檢波放大電路，利用檢波方法提取信號(hào)包絡(luò)；然后在門(mén)選電路中利用門(mén)控信號(hào)對(duì)超聲回波進(jìn)行截取，利用合適閘門(mén)可以去掉始發(fā)波和鋼底波，最后將有用的超聲缺陷信號(hào)送給峰保電路。

4　缺陷信號(hào)處理及結(jié)果分析

1）在實(shí)際生產(chǎn)中缺陷的深度一般在0.05～0.1mm之間，因此在實(shí)驗(yàn)中選擇尺寸最小最難檢測(cè)的人工刻傷進(jìn)行檢測(cè)，人工刻傷的尺寸如表1所示。

表1　人工刻傷尺寸

超聲波通過(guò)螺旋型軌跡對(duì)工件進(jìn)行掃查，掃查軌跡如圖7所示。

圖7　掃查軌跡

炮筒外徑54.6mm，周長(zhǎng)L=54.6×3.14=171.44mm；炮筒長(zhǎng)度245mm，檢測(cè)總?cè)?shù)N=245/2.5=98圈，采樣總點(diǎn)數(shù)為171.44×98=16801；炮筒轉(zhuǎn)動(dòng)頻率為160ms/圈，炮筒轉(zhuǎn)速為375r/min；炮筒上行螺距為2.5mm；所用探頭為焦斑2mm的點(diǎn)聚焦探頭。系統(tǒng)每通道的信號(hào)采集速率為0.75 kHz，A/D分辨率為12位，采用10組20通道的并列結(jié)構(gòu)可將檢測(cè)速率提高到3s/件。

2）利用上面介紹的單模式蘭姆波水浸聚焦法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)傷件進(jìn)行檢測(cè)，并從采集數(shù)據(jù)中取1600點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行缺陷信號(hào)處理。缺陷的深度可以通過(guò)幅值體現(xiàn)出來(lái)。針對(duì)原始信號(hào)采用5層小波分解與重構(gòu)的方法去除原始波形中的噪聲、奇異點(diǎn)以及基線偏移。

小波分析是一種信號(hào)的時(shí)間-尺度（時(shí)間-頻率）分析方法，具有多分辨率分析（multi-resolutionanalysis）的特點(diǎn)；而且在時(shí)頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力，是一種窗口大小固定不變，但其形狀、時(shí)間窗和頻率窗都可以改變的時(shí)頻局部化分析方法［9］。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率，在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率［10］，適合于探測(cè)正常信號(hào)中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分，能將時(shí)域和頻域結(jié)合起來(lái)描述觀察信號(hào)的時(shí)頻聯(lián)合特征，構(gòu)成信號(hào)的時(shí)頻譜［11］。如圖8所示，cA1-cA5是提取5層分解的小波變換低頻系數(shù)的過(guò)程，cD1-cD5是提取5層分解小波變換高頻系數(shù)的過(guò)程。

圖8　小波5層分解過(guò)程

如圖9所示，a5是對(duì)分解結(jié)構(gòu)中的第5層低頻部分進(jìn)行重構(gòu)，d1～d5是對(duì)分解結(jié)構(gòu)中的各層高頻部分進(jìn)行重構(gòu)（用db6小波分解第6層：s=a5+d5+d4+ d3+d2+d1）。

如圖10所示，原始信號(hào)和經(jīng)過(guò)小波5層分解與重構(gòu)去噪后的波形對(duì)比，去噪后的信號(hào)去除了原始信號(hào)中的噪聲、奇異點(diǎn)以及消除了抬高的偏置基線。

如圖11所示，為經(jīng)過(guò)小波5層分解與重構(gòu)去噪后的波形進(jìn)行缺陷算法處理及識(shí)別的過(guò)程，圖11（b）中的信號(hào)經(jīng)過(guò)圖11（a）中信號(hào)Hilbert變換，提取包絡(luò)信號(hào)得到；圖11（c）中的平滑包絡(luò)信號(hào)經(jīng)過(guò)圖11（b）中信號(hào)10點(diǎn)滑動(dòng)平均算法后得到。采用經(jīng)典閾值算法，設(shè)定閾值范圍為3～4V，若缺陷信號(hào)達(dá)到閾值范圍，則判定炮筒有損傷存在。從圖中可以看出，回波幅值達(dá)到了所設(shè)定的閾值范圍，由于探頭會(huì)靠近有傷的位置和遠(yuǎn)離有傷的位置，故波形呈現(xiàn)出前面遞增，后面遞減的三角形形狀，這與實(shí)際的樣傷相符，很好地達(dá)到了檢測(cè)要求。

5　結(jié)束語(yǔ)

1）小波變換較好地保留了原始信號(hào)的高頻特性，把缺陷信號(hào)的多峰性表現(xiàn)出來(lái)，有效提取了信號(hào)特征。

圖9　小波分解后重構(gòu)過(guò)程

圖10　原始信號(hào)與小波去噪后對(duì)比

2）應(yīng)用該方法對(duì)100件產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)漏檢率與誤判率都為0，檢測(cè)速率為3 s/件。說(shuō)明基于A0模式的單模態(tài)蘭姆波無(wú)損檢測(cè)以及小波分析的信號(hào)處理手段，能夠較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)管壁厚度小于2mm炮筒的缺陷檢測(cè)。這對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量和工藝都有較大的促進(jìn)。

圖11　去噪信號(hào)缺陷識(shí)別

［1］王杜.金屬薄板的超聲蘭姆波無(wú)損檢測(cè)［D］.武漢：武漢科技大學(xué)，2007.

［2］薄鋼板蘭姆波探傷方法：GB/T 2108——1980［S］.北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，1980.

［3］金屬板材超聲板波探傷方法：GB/T 8651——2002［S］.北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2002.

［4］金屬薄板蘭姆波探傷方法：QJ 1269——1987［S］.北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，1987.

［5］王杜，鄭祥明，唐正連.蘭姆波在薄鋼板無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用研究［J］.無(wú)損檢測(cè)，2007，29（4）：193-194.

［6］蔣黎，陳軍文.冷擠壓變壁厚藥筒件的超聲蘭姆波探傷［J］.精密成形工程，2012，4（1）：40-44.

［7］李家偉，陳積懋.無(wú)損檢測(cè)手冊(cè)［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2004：155-221.

［8］曾素瓊.超聲探傷儀智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.電子測(cè)試技術(shù)，2006，29（1）：108-109.

［9］毛紅艷.基于小波變換的信號(hào)消噪及濾波技術(shù)［D］.沈陽(yáng)：東北大學(xué)，2003.

［10］金報(bào)春，干學(xué)仁，萬(wàn)國(guó)金.基于小波變換的跳頻信號(hào)分析仿真［J］.南昌大學(xué)學(xué)報(bào)，2001，23（1）：52.

［11］DAUBECHIES I，LU J F，WU H T.Synchrosqueezed wavelet transforms：An empirical mode decompositionlike tool［J］.Applied and Computational Harmonic Analysis，2011，30（2）：243-261.

（編輯：李妮）

Nondestructive testing of gun barrel with wall thickness changes

GAO Yu，ZHANG Yanhua，YANG Lu
（School of Information and Communication Engineering，North University of China，Taiyuan 030051，China）

Gun barrel walls belong to plate-type components and are small，so it is difficult to identify the defects and both the miss rate and the misjudgment rate of conventional transverse wave and longitudinal wave nondestructive testing are high.By analyzing the wall thickness changes and defect characteristics of cartridge components，have put forward a single-mode lamb wave water immersion detection method to check the defects of thin-and thick-wall gun barrels and then used five-layer wavelet decomposition and reconstruction to remove the noises of acquired signals at the same time.Signal envelopes have been extracted by the Hilbert transform and then the signal was processed by 10-point moving average and other ways to identify flaw signals.The fusion of the hardware detection of lamb waves with the signal processing of wavelet analysis have greatly reduced the miss rate and the misjudgment rate of nondestructive testing. Moreover，a 20-channel master control system forultrasonic testing wasadopted and the detection rate was up to one gun barrel per three seconds.

thin-walled gun barrel；lamb waves；nondestructive testing；signal processing；wavelet analysis

A

1674-5124（2016）05-0113-06

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.05.024

2015-10-21；

2015-12-09

高瑜（1989-），男，山西呂梁市人，碩士研究生，專業(yè)方向?yàn)闊o(wú)損檢測(cè)。