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罗成汉，解  源，王  飞

1  引言
钢杆已广泛使用在冶金、矿山、油田、建筑等众多行业。在使用过程中，设备部件长期承受交变载荷的作用，表面横向裂纹引起的损伤程度直接影响着材料的承载能力、使用的安全和寿命。因此，对钢材表面横向裂纹缺陷进行定量检测原理和方法的研究具有十分重要的意义。目前，对钢杆进行无损检测有超声波检测法、涡流检测法和漏磁场检测法等，最常用和可靠的方法是漏磁场检测法[1]。
本文对钢材设备的缺陷定量检测方法进行探讨，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹缺陷漏磁信号
的定量检测系统，通过实验对钢杆表面横向裂纹缺陷产生的漏磁场进行实测，获得裂纹缺陷信号波形，采用曲线拟合法对实验数据进行分析、处理，初步建立了系统的数学模型。
2  系统原理及组成
2.1  定量检测系统的原理
系统采用漏磁场检测法，它的基本原理是利用励磁磁场和缺陷相互作用产生的漏磁现象来检测铁磁性材料表面的缺陷，当将铁磁材料磁化至深度饱和时，材料裂纹处的磁导率将降低，磁阻将增加并产生磁场畸变，导致一部分磁场从材料中向外扩散并泄漏出来，形成裂纹漏磁场。采用磁敏检测探头检测这一漏磁场可获得反映裂纹状况的特征信号，通过对该信号即裂纹检测信号峰峰值Vpp的定量分析，便可获得裂纹的大小、位置等信息。
反映裂纹状况主要有裂纹长度、裂纹宽度、裂纹深度和裂纹走向等参量。由于探伤传感器采用聚磁检测技术，检测信号是裂纹漏磁场空间分布的平均量，该平均量反映了裂纹长度、裂纹宽度、裂纹深度和裂纹走向等参量对裂纹漏磁场的综合影响。因此，系统采用裂纹引起的钢杆横截面积相对损失量作为定量评价裂纹大小的主要指标。横截面积相对损失量定义为裂纹横截面积占钢杆总横截面积的百分比。漏磁场理论分析和实验数据分析表明，Vpp主要取决于钢杆横截面积相对损失量（DA），受裂纹宽度与裂纹横向倾斜角度的影响很小，且Vpp与 之间具有较好的指数对应关系。从而推导出DA―Vpp的函数式为：
DA=a₁+a₂logVpp    (1)
式(1)中a₁、a₂为与具体检测对象、探伤传感器和信号处理器有关的系数。
通过对样品钢杆上制成的标准表面横向裂纹的大量检测数据进行分析处理，用数据的最小二乘法对实验数据进行曲线拟合，采用上述数学表达式作为拟合函数，可标定此数学关系式，作为定量检测裂纹大小的直接依据。
在钢材表面裂纹的定量检测中，采用漏磁检测法，使用霍尔探伤传感器对其缺陷的漏磁信号进行检测，可获取反映裂纹状况的特征信号。采用曲线拟合法探索建立DA―Vpp模型，以获取裂纹缺陷的相关信息，从而实现计算机定量检测[2][3][4]。
2.2  定量检测系统的组成
如图1所示，定量检测系统由探伤传感器、预处理电路、数据采集卡及计算机组成。探伤传感器采用集成霍尔元件UGN-3501T，以获取裂纹缺陷信号；信号预处理电路对检测信号进行滤波、放大、隔离等处理，使信号达到A/D转换输入电平的幅度要求；调理后的信号经数据采集卡进行A/D转换，将模拟量信号转换成数字量信号。

图1  检测系统结构框图

3  软件设计
3.1  软件开发平台
本系统软件设计采用的是美国NI公司的LabVIEW开发平台，LabVIEW是基于图形化编程语言的开发环境，它通过建立和连接图标来构成程序，同时还可以通过动态连接库调用其他语言编写的程序，其扩展性好。用LabVIEW编程具有简单易学、编程效率高、通用性好、交互性好等优点，是编制虚拟检测仪器程序的强大的软件工具[5][6]。
3.2  主要的功能模块
3.2.1  数据采集
利用LabVIEW软件控制数据采集卡对模拟信号进行采集有多种方法，对于LabVIEW支持的数据采集卡可以利用LabVIEW的功能模板（Functions Palette）中Date Acquisition提供的Analog Input等函数进行采集，对于LabVIEW不支持的数据采集卡还可以利用功能模板中Advanced提供的Call Library Function（CLF），Call Interface Node（CIN）和Port I/O子模板中的In Port、Out Port函数进行采集。由于系统采用的由北京中泰计算机研究所生产的PC6313数据采集卡不是LabVIEW支持的数据采集卡，所以采用In Port、Out Port函数完成数据的采集，数据采集程序框图如2所示。

图2  用LabVIEW实现的数据采集程序框图

PC6313采集卡采集数据前，需要对不同端口进行读写，用In Port和Out Port函数可分别完成数据的读和写功能。
3.2.2  Vpp的测量
利用LabVIEW软件提供的Peak Detector函数，可以得到波峰值Peak Value和波谷值Valley Value，从而得出Vpp值为：
Vpp＝|Peak Value－Valley Value|
4  探伤实验
4.1  裂纹波形

图3  直径为10mm钢杆的裂纹缺陷信号波形图

预先在直径为10mm钢杆上采用电火花加工工艺，制作了五处深度为0.8mm、1.2mm、1.5mm、2.0mm和2.1mm的横向切口式模拟裂纹，通过检测系统对它进行试验。得到如图3所示裂纹缺陷的信号波形图，测得如表1所示的缺陷信号的峰峰值Vpp。

表1  缺陷信号峰峰值

4.2  特征信号的提取
如何提取混杂在检测信号中的裂纹信号，是对裂纹状况进行定量检测的关键。裂纹特征信号的提取应根据裂纹检测信号的特征进行。
(1)  裂纹检测信号的峰峰值Vpp
对图3中的缺陷信号波形分析可知，得到的缺陷信号是一些叠加在直流量和噪声背景上的局部双峰电压信号。采取峰峰值超门限法对该信号的特征量进行提取，当某一局部双峰信号的峰峰值超过门限时，认为是局部异常波形。峰峰值Vpp定义为局部异常波形信号的波峰与波谷间幅值差的绝对值。
(2)  钢杆截面积相对损失量DA
系统中钢杆模拟裂纹截面积相对损失量DA的表达式为：
      (2)
式(2)中：r为圆形钢杆横截面的半径；h为模拟裂纹的深度。
4.3  数学建模
为了验证钢杆裂纹定量检测的可能性，同时探索建立DA―Vpp的数学模型的方法，用数学软件MATLAB计算出相关数据见表2。

表2  裂纹的检测数据

使用MATLAB软件对实验数据进行曲线拟合，由于Vpp与 之间具有较好的指数对应关系，因此拟合函数采用DA=a₁+a₂logVpp，能得到如表3所示的DA(%)的拟合值、相对误差值。得到DA―Vpp的解析表达式为DA=4.5961+3.9243logVpp，其拟合曲线如图4中曲线①所示。

表3  拟合数据 

表4  拟合数据 

从表3中可知，DA拟合值与实际值之间存在偏差，有的误差值较大（特别在Vpp值较小时），为了减少拟合误差，系统采用拟合函数为DA=a₁+a₂logVpp+a₃Vpp，使用MATLAB软件对实验数据进行曲线拟合，能得到如表4所示的DA(%)的拟合值、相对误差值。得到DA―Vpp的解析表达式为：DA=4.1726+2.6821logVpp+0.7983Vpp其拟合曲线如图4中曲线②所示。

图4  检测系统的DA―Vpp关系曲线

5  结语
(1)  通过实际测量获取裂纹输出信号Vpp值，依据所建立的数学模型，通过评价Vpp可以得到反映裂纹状况的定量检测结果。
(2)  由于实验条件的限制（如探伤传感器与钢杆相对运动时存在较大晃动及速度不均等因素），造成测量误差值较大，有待进一步采取措施，减少测量误差。
(3)  要获得具有实用价值的数学模型，需要对被检测钢杆进行取样（相同的直径和材质），在样品钢杆上制成大小不同的标准横向裂纹，通过对大量检测数据的分析及模型参数计算，建立DA―Vpp的准确数学模型，从而提高检测灵敏度和定量准确性。

参考文献：
[1]  金建华,等. 漏磁场法在线定量检测钢丝裂纹的研究[J]. 仪器仪表学报, 1999,20(3):285-286.
[2]  金建华, 康宜华,等. 用集成霍耳元件定量检测缺陷漏磁场的特点[J]. 无损检测, 1998,20(2):34-38.
[3]  杨叔子, 康宜华,等. 钢丝绳断丝定量检测原理与技术[M]. 北京: 国防工业出版社, 1995.
[4]  孙晓云, 袁斌, 盛剑霓. 神经网络方法在涡流无损检测定量分析中的应用[J]. 西安交通大学, 2000,34(6):517-522.
[5]  National Instruments Corporation. LabVIEW user'smanual. 1998,1-8.
[6]  National Instrument Inc. LabVIEW Manuals. 2002.
[7]  National Instrument Inc. Peak Detection Using LabVIEW and Measurement Stdio. 2002.