高　瑜，張艷花，楊　錄

（中北大學信息與通信工程學院，山西 太原 030051）

管壁厚度變化炮筒的無損檢測

高瑜，張艷花，楊錄

（中北大學信息與通信工程學院，山西 太原 030051）

由于炮筒管壁屬于板型構件，且厚度較小，使用傳統(tǒng)的橫波與縱波無損檢測都較困難，而且漏檢率和誤判率較高。通過對炮筒構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薄、不等厚壁炮筒進行無損檢測，并用5層小波分解與重構的方法對采集到的信號進行去噪。通過Hilbert變換提取出信號包絡，然后對信號進行10點滑動平均等一系列信號處理，從而達到對缺陷信號的有效識別。蘭姆波的硬件檢測與小波分析的信號處理有效融合，使得無損檢測的漏檢率和誤判率有很大的提高。并采用20通道超聲檢測總控系統(tǒng)，達到3s/件的檢測速率，大大提高檢測效率。

薄壁炮筒；蘭姆波；無損檢測；信號處理；小波分析

0　引　言

彈藥的炮筒由于生產(chǎn)工藝的限制，可能會有裂紋、夾雜等缺陷。這會帶來巨大的安全隱患，所以在炮筒成型前對其進行無損檢測是必要的。而用人為觀察的方法檢測既會引起漏檢且效率過低。對于較厚的工件用橫波和縱波這些常規(guī)波形進行超聲波探傷是有效的。但當工件厚度小于2mm時，這兩種波形都有噪聲大、聲程短、缺陷回波較弱的缺點。因此選取一種對工件的厚度在2mm以內變化時不敏感并且能量很高的單一波形是很重要的。蘭姆波是超聲檢測中經(jīng)常遇到的一種導波形式，與常規(guī)超聲的逐點掃查不同，蘭姆波檢測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，使得其具有橫波和縱波無法比擬的快捷高效的特點［1］。但由于蘭姆波傳播和反射機理的復雜性，國內外至今尚未制訂相關標準［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很復雜，可能產(chǎn)生多模式的導波和噪聲，因此采用合適的信號處理技術提取有用的信號，提高信噪比非常重要。

1　炮筒工件的尺寸及缺陷特點

炮筒的形狀、工件尺寸及聲束入射方向如圖1所示，長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，然后是實心體部分。缺陷主要分布于炮筒的內壁與外壁上，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

通過分析其形狀與缺陷可知，對于筒型工件的縱向缺陷，可以用軸向傳播的蘭姆波來檢測。

2　無損檢測原理

蘭姆波的檢測原理：蘭姆波在工件中傳播時，當遇到工件的基體組織發(fā)生如裂縫、夾雜等變化時，蘭姆波會發(fā)生反射和散射，這會使接收到的回波信號的幅值、頻率成分等發(fā)生顯著變化。通過分析回波信號就可提取出其中所包含的缺陷信息，從而達到無損探傷的目的。蘭姆波具有頻散以及多模式等特性，因此限制了其應用的范圍。波在傳播過程中有兩個重要的參數(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］。

本實驗采用蘭姆波水浸聚焦法進行檢測，使用雙探頭可以提高探傷的準確性，如圖2所示。

圖2　水浸聚焦檢測原理

因為不同的偏心距以及不同的超聲波入射角度都會影響回波的能量，故偏心距與入射角度的確定尤為重要。確認偏心距的方法如圖3所示。

圖3　偏心距的確認

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

對于對稱型有：

對于非對稱型有：

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。

通過查表可知CL=5920m/s，CS=3170m/s。

蘭姆波群速度方程為

利用Matlab對式（1）～式（3）進行數(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關系曲線

圖5　Cg-fd關系曲線

由圖4可以看出當頻厚積fd＞4MHz·mm時，A0與S0的相速度基本趨于一個常數(shù)，因為炮筒的厚度d在0.8～1.2mm之間變化，因此當用頻率為5MHz的探頭時，A0與S0的相速度趨于一個常數(shù)。因為蘭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，使波形不易轉換，應選擇群速度保持良好的蘭姆波模式。通過圖5可以看出當fd在4～6 MHz·mm之間變化時，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模式進行探傷。A0模式所對應的入射角度為27.8°。

3　系統(tǒng)軟硬件組成

系統(tǒng)軟件主要指PC機中的上位機處理程序，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部分構成的數(shù)字超聲總控系統(tǒng)的硬件結構如圖6所示。

圖6　20通道超聲總控系統(tǒng)硬件結構

1）在超聲發(fā)射電路部分，由觸發(fā)信號產(chǎn)生電路，先產(chǎn)生窄脈沖觸發(fā)信號，經(jīng)由高壓脈沖電路最后在輸出端產(chǎn)生激勵探頭發(fā)射超聲波的負高壓脈沖［8］。在這個過程中用TC4427去驅動MOS管8N80工作。

2）在接收電路部分，先讓回波信號經(jīng)過一個衰減幅度為0～60dB的衰減電路，濾除高壓脈沖。之后經(jīng)過電壓跟隨器進入壓控增益放大電路，之后進入檢波放大電路，利用檢波方法提取信號包絡；然后在門選電路中利用門控信號對超聲回波進行截取，利用合適閘門可以去掉始發(fā)波和鋼底波，最后將有用的超聲缺陷信號送給峰保電路。

4　缺陷信號處理及結果分析

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

表1　人工刻傷尺寸

超聲波通過螺旋型軌跡對工件進行掃查，掃查軌跡如圖7所示。

圖7　掃查軌跡

炮筒外徑54.6mm，周長L=54.6×3.14=171.44mm；炮筒長度245mm，檢測總圈數(shù)N=245/2.5=98圈，采樣總點數(shù)為171.44×98=16801；炮筒轉動頻率為160ms/圈，炮筒轉速為375r/min；炮筒上行螺距為2.5mm；所用探頭為焦斑2mm的點聚焦探頭。系統(tǒng)每通道的信號采集速率為0.75 kHz，A/D分辨率為12位，采用10組20通道的并列結構可將檢測速率提高到3s/件。

2）利用上面介紹的單模式蘭姆波水浸聚焦法對標準傷件進行檢測，并從采集數(shù)據(jù)中取1600點對其進行缺陷信號處理。缺陷的深度可以通過幅值體現(xiàn)出來。針對原始信號采用5層小波分解與重構的方法去除原始波形中的噪聲、奇異點以及基線偏移。

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

圖8　小波5層分解過程

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

如圖10所示，原始信號和經(jīng)過小波5層分解與重構去噪后的波形對比，去噪后的信號去除了原始信號中的噪聲、奇異點以及消除了抬高的偏置基線。

如圖11所示，為經(jīng)過小波5層分解與重構去噪后的波形進行缺陷算法處理及識別的過程，圖11（b）中的信號經(jīng)過圖11（a）中信號Hilbert變換，提取包絡信號得到；圖11（c）中的平滑包絡信號經(jīng)過圖11（b）中信號10點滑動平均算法后得到。采用經(jīng)典閾值算法，設定閾值范圍為3～4V，若缺陷信號達到閾值范圍，則判定炮筒有損傷存在。從圖中可以看出，回波幅值達到了所設定的閾值范圍，由于探頭會靠近有傷的位置和遠離有傷的位置，故波形呈現(xiàn)出前面遞增，后面遞減的三角形形狀，這與實際的樣傷相符，很好地達到了檢測要求。

5　結束語

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

圖9　小波分解后重構過程

圖10　原始信號與小波去噪后對比

2）應用該方法對100件產(chǎn)品進行檢測，通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)漏檢率與誤判率都為0，檢測速率為3 s/件。說明基于A0模式的單模態(tài)蘭姆波無損檢測以及小波分析的信號處理手段，能夠較好地實現(xiàn)對管壁厚度小于2mm炮筒的缺陷檢測。這對產(chǎn)品的生產(chǎn)質量和工藝都有較大的促進。

圖11　去噪信號缺陷識別

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

［2］薄鋼板蘭姆波探傷方法：GB/T 2108——1980［S］.北京：中國標準出版社，1980.

［3］金屬板材超聲板波探傷方法：GB/T 8651——2002［S］.北京：中國標準出版社，2002.

［4］金屬薄板蘭姆波探傷方法：QJ 1269——1987［S］.北京：中國標準出版社，1987.

［5］王杜，鄭祥明，唐正連.蘭姆波在薄鋼板無損檢測中的應用研究［J］.無損檢測，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.無損檢測手冊［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2004：155-221.

［8］曾素瓊.超聲探傷儀智能系統(tǒng)設計［J］.電子測試技術，2006，29（1）：108-109.

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

［10］金報春，干學仁，萬國金.基于小波變換的跳頻信號分析仿真［J］.南昌大學學報，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)方向為無損檢測。