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        平板導體深層缺陷定量檢測仿真研究

        2023-08-22 19:39:59辛楠
        電子產(chǎn)品世界 2023年8期
        關(guān)鍵詞:數(shù)理統(tǒng)計

        辛楠

        關(guān)鍵詞:渦流傳感器;深層缺陷;定量檢測;數(shù)理統(tǒng)計

        0引言

        渦流檢測技術(shù)是常用的無損檢測技術(shù)的一種,能在不破壞被測試體的情況下檢測其可能存在的缺陷,因此得到廣泛應用。傳統(tǒng)渦流檢測通常采用圓柱形線圈,且檢測線圈被包裹在激勵線圈內(nèi)[1],由于檢測線圈同時受到激勵場與渦流場的影響,降低了檢測線圈的靈敏度。同時由于圓柱形線圈在導體上的感生渦流存在自抵消現(xiàn)象[5],故難以探測導體深層缺陷的信息。

        而在矩形線圈的激勵下,導體表面會產(chǎn)生一片同向流動的勻強渦流場,故不存在自抵消現(xiàn)象[4]。并且改變了激勵線圈和檢測線圈的方位,激勵線圈在上,檢測線圈在下,且互相垂直。這樣做的好處是檢測線圈受到激勵場的影響會變小,同時感生渦流的變化能夠更好的體現(xiàn)在檢測線圈上[7]。

        本文使用Maxwell 仿真軟件對矩形線圈深層缺陷檢測進行了仿真研究,并對缺陷信息做了定量分析,尋求缺陷信息與線圈檢測信號幅值之間的數(shù)學關(guān)系。

        1 渦流檢測原理與仿真模型的建立

        矩形激勵線圈被放置在檢測線圈的正上方,當給激勵線圈加載正弦激勵時,線圈周圍會產(chǎn)生一個時變磁場,該磁場會先后穿過檢測線圈和平板導體,并在導體表面感應出渦流。感生渦流會在線圈正下方一定區(qū)域內(nèi)平行流動, 如圖1 所示。當導體中存在缺陷時,會對感生渦流產(chǎn)生影響,檢測線圈受到渦流場變化的影響會發(fā)生阻抗上的變化,從而實現(xiàn)對缺陷的檢測[3]。

        本文使用了Maxwell 建立了三維有限元仿真模型,采用的是自然網(wǎng)格剖分,在線圈和缺陷處剖分的較細,而在其他地方則剖分的較粗。如圖2 所示分別為線圈和整體的剖分圖。整個模型的參數(shù)如下:激勵線圈內(nèi)徑為9 mm, 外徑為15 mm,檢測線圈內(nèi)徑2 mm,外徑5 mm,平板導體的尺寸為100 mm×100 mm×25 mm,相對磁導率為1,電導率為1 300 000 Siemens/m 的金屬導體,線圈均為銅制材料, 提離距離為0.2 mm。所加激勵為幅值1 A,頻率50 kHz 的正弦激勵。

        2 缺陷仿真實驗

        為了驗證該模型能否探測導體深層缺陷的信息,在導體上挖了長40 mm,寬0.5 mm 的狹長矩形缺陷,并設置五個缺陷深度,分別為1、5、10、15、20 mm。檢測線圈的提離距離設置為0.2 mm。

        然后分別在不同深度缺陷下進行仿真實驗,得到如圖3 所示的檢測線圈感應電壓波形。通過對波形的觀察可以發(fā)現(xiàn),隨著缺陷深度的加深,感應電壓的幅值逐漸增加。由此可見,該模型能夠探測較深層缺陷的信息。

        3 定量化研究

        3.1 采集信號峰值

        為了增加檢測結(jié)果的可靠性,并且得到信號峰值與缺陷深度之間更具代表性的數(shù)學規(guī)律,在上述實驗的基礎(chǔ)上引進了倆個變量,即檢測線圈的提離和位置。在保證單變量變化的情形下,分別對檢測線圈提離為0.2、0.3、0.4mm,檢測線圈位置分別位于缺陷正中心,左偏1 mm,右偏1 mm 時進行的仿真研究,得到9 組仿真結(jié)果,檢測信號的幅值分別如表1 所示。

        3.2 正態(tài)分布研究

        假設所有變量對仿真結(jié)果的影響都是隨機的,所以檢測信號的幅值在一定范圍內(nèi)是一個隨機數(shù),同一深度的缺陷幅值滿足正態(tài)分布[2],設x 為感應電壓信號的幅值,正態(tài)分布的概率密度函數(shù)如下:

        由正態(tài)分布的概念可知,信號幅值x 服從均值為μ ,方差為σ 的正態(tài)分布。選取概率密度峰值為最佳的檢測結(jié)果,每次檢測結(jié)果的幅值都會在該密度峰值左右一定范圍內(nèi),并趨向于該密度峰值。所以選取概率密度峰值作為最佳檢測結(jié)果,是比較合適的[3]

        對表1 的數(shù)據(jù)進行均值和標準差的計算。然后根據(jù)算得的均值與標準差,使用python 的matplotlib 庫可以快速的繪制幅值柱狀圖和正態(tài)分布曲線,如圖4 所示,選取正態(tài)分布曲線峰值為最佳檢測結(jié)果,并將該結(jié)果與均值、標準差共同繪制與表2。

        3.3 多項式回歸

        通過對正態(tài)分布幅值的觀察可以發(fā)現(xiàn),正態(tài)分布幅值與缺陷深度之間并不是簡單的線性關(guān)系。而多項式回歸可以解決非線性問題,由于只有1 個因變量,故該回歸問題為一元多項式回歸,回歸方程為:

        4 定量化方法應用

        經(jīng)過定量化研究得到檢測信號幅值與缺陷深度之間的數(shù)學關(guān)系為y = ?8.76e?7x 4 + 4.438e?5x 3?7.867 * 10?4x2+ 5.958 * 10?3+ 0.1648,為了驗證該公式的準確性,對缺陷深度為4 mm時進行了仿真分析,結(jié)果如圖6,信號的幅值為179.098 μV,即0.179 0 mV。將x = 4 帶入式中計算, 可以得到信號幅值結(jié)果為0.178 7 mV。

        5 結(jié)束語

        本文使用Maxwel 仿真軟件進行矩形線圈渦流仿真,驗證了該模型能夠探測導體深層缺陷。并利用多次試驗得到的檢測信號幅值,繪制正態(tài)分布圖,選取正態(tài)分布曲線的峰值為最佳檢測結(jié)果。采用多項式回歸擬合最佳檢測結(jié)果與缺陷深度之間的數(shù)學規(guī)律,在多項式達到4 階時擬合效果較好,能夠為預測缺陷深度提供一定的參考。

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