基于巴克豪森噪聲的滲碳層深度檢測方法

，，，， ，

(鄭州大學 機械工程學院，鄭州 450000)

18CrNiMo7-6是一種典型的重載齒輪鋼，通過在鋼中加入鉻、錳、鎳等合金元素可提高材料的淬透性、滲碳性能、強度及韌性等，以達到外堅內韌的特性[1]。齒輪需要經過滲碳淬火等熱處理工藝在表面形成一層有效硬化層，來提高輪齒表面抗疲勞強度和表面狀況。如果滲碳層深度過淺，會使得齒面接觸疲勞強度不足，易引發點蝕及剝落；滲碳層深度過深又會加長工藝周期，造成資源浪費，所以確定合理的滲碳層深度指標是非常關鍵的[2]。滲碳層深度是指經過熱處理后輪齒表面到內部為HRC 52.3(洛氏硬度)處的垂直距離[3],常使用金相分析法、化學法或硬度法進行測定，測定時需對齒輪進行破壞且測量效率很低。

巴克豪森噪聲的無損檢測法，可以實現對鐵磁性材料的表面狀況和應力應變的無損檢測。巴克豪森噪聲檢測在材料表面狀況方面的應用包括硬度、燒傷損傷、變質層深度檢測等，國外研究人員SANTAAHOA等[4]研究了磨削燒傷與MBN的對應關系；STUPAKOV等[5]對銑削加工后材料表面產生的白層對MBN信號曲線的影響進行了深入分析；國內的學者對材料表面硬度以及硬化層深度[6]與MBN的關系進行了研究。筆者針對滲碳淬火等熱處理后的18CrNiMo7-6鋼試樣，搭建了MBN無損檢測系統，通過試驗證實，滲碳層深度與巴克豪森噪聲特征之間有著線性關系。

1 巴克豪森噪聲檢測原理

磁疇是在沒有外加磁場的情況下，鐵磁性材料內部自發磁化形成的磁矩方向一致的小片區域。磁疇區域之間由磁疇壁分隔，當外加激勵磁場時，磁疇壁會發生轉動或是位移，從而使磁疇磁矩方向向著勵磁的方向發生偏轉。在這個過程中，材料內部的微觀缺陷、殘余應力、硬度等特征都會對磁疇壁的運動產生阻礙作用，磁疇壁位移過程中需克服材料內部存在的不均勻分布應力、夾雜物、空穴等因素造成的勢能壘，產生不連續的、不可逆的跳躍。具體表現為如圖1所示的磁化曲線最陡區域中信號的階梯式跳躍變化，巴克豪森噪聲就是在磁化過程中由于磁疇和磁疇壁發生不連續跳躍而產生的[7-8]。

圖1 鐵磁性材料的磁化過程

對于滲碳鋼來說，隨著滲碳層深度的增加，表面變質層的碳濃度會增加，材料的磁通密度、磁導率等磁化強度參數會下降，而矯頑力會增加，從而導致材料微觀結構下的釘扎作用加強，磁疇的翻轉能力減弱[9-10]。根據巴克豪森噪聲的產生原理可知，磁疇翻轉運動減弱，會導致MBN信號減小。利用放置在試樣表面的感應線圈，可接收到材料在磁化過程中產生的巴克豪森噪聲，通過對噪聲信號的采集與分析，可對滲碳層深度與巴克豪森噪聲信號特征值之間的關系進行分析。

2 試驗材料

2.1 試樣的滲碳處理

試驗材料選用齒輪鋼18CrNiMo7-6，其化學成分如表1所示。

對18CrNiMo7-6鋼經過滲碳→空冷→高溫回火→加熱淬火→低溫回火的熱處理工藝，最終得到表面厚度約為3.0 mm滲碳層的試樣，滲碳淬火工藝曲線如圖2所示。圖3為滲碳熱處理后齒輪鋼18CrNiMo7-6截面的顯微組織，表層有均勻分布的顆粒狀碳化物。

表1 18CrNiMo7-6鋼化學成分(質量分數) %

圖2 試樣熱處理工藝曲線

圖3 試樣表面滲碳層金相照片

2.2 試樣的硬度測量

使用HV-1000型數顯顯微維氏硬度計測定滲碳層的硬度，用正菱形金剛石壓頭，對試樣表面施加0.98 N的壓力，加載時間為10 s，卸力后計算壓痕錐形表面積所承受的壓力即可計算維氏硬度。從試樣表層開始，如圖4所示，以0.2 mm的間隔逐層測量，得到滲碳層沿深度方向的硬度梯度(見圖5)。

圖4 試樣沿深度方向的硬度梯度測量示意

圖5 試樣的深度-硬度對應曲線

由圖5可見，從表面到1.0 mm深度處的硬度變化不大，深度大于1.0 mm后硬度逐漸減小，其中距表面3 mm深度處的硬度為52.3 HRC。

2.3 試樣的銑削加工

為方便MBN信號采集，加工尺寸(長×寬×高)為70 mm×35 mm×20 mm的長方體試樣。再對切割好的試樣塊進行高速銑削，通過控制不同的切削深度得到6個梯度滲碳層深度試樣。采用臺灣友嘉VMP-45A數控銑床對試樣進行加工，加工參數為：進給速度,510 cm·min-1;線速度,502.4 m·min-1;切削深度,0.1 mm;切削力,10 N;銑刀轉速,4 000 r·min-1。

銑削加工后，試樣表面引入了一層加工硬化層。通過Proto的X射線殘余應力測試儀，測試參數設定為：X射線管電壓30 kV，靶材為鉻靶，選擇直徑1 mm的光斑，用同傾法在加工面隨機選取3個點，測定后取平均值。測得6個試樣的表面殘余應力如圖6所示，從圖6可知：6個試樣的殘余應力偏差在100 MPa以內，可視為6個試樣有相同的殘余應力條件。因此，試驗不考慮由銑削帶來的殘余應力對巴克豪森噪聲信號的影響[11-13]。

圖6 滲碳層深度-表面殘余壓應力關系曲線

3 巴克豪森噪聲檢測試驗平臺

3.1 檢測設備

巴克豪森噪聲檢測系統由硬件和軟件兩部分組成，其中硬件部分主要由信號發生器及放大模塊、勵磁檢測模塊、信號調理模塊、數據采集模塊組成，系統的結構框圖如圖7所示。圖8為檢測系統實物圖。軟件部分主要是基于Labview軟件的信號分析器，用于對檢測到的巴克豪森噪聲信號進行分析與處理。

圖7 MBN檢測系統構成

圖8 MBN檢測系統實物

信號發生電路生成頻率為20 Hz、幅值為±3.5 V的正弦波激勵信號，經過功率放大電路放大后輸入放置在試樣表面的激勵線圈，產生激勵磁場；試樣表面產生的MBN信號被接收線圈接收，進入信號調理模塊，過濾掉干擾波，最終輸入到數據采集卡并連入PC中，用信號處理軟件對信號進行分析處理，得到均方根、均值、振鈴數、峰峰值等信號特征值(示例見圖9)。

圖9 基于LabVIEW的信號分析器特征值提取界面

3.2 激勵參數的確定

由于滲碳后的試樣有效硬化層深度最深達3.0 mm，為了使激勵線圈產生的磁場深度可以覆蓋滲碳層，可用有限元仿真軟件ANSYS MAXWELL進行仿真。但是實際中影響因素很多，特別是含碳量的增加會影響仿真結果，所以通過試驗來確定最優的激勵參數。

取經過滲碳淬火等熱處理工藝后的試樣，施加正弦激勵波形，激勵頻率設置為5～50 Hz (步長為5 Hz) ， 激勵電壓為2,2.5,3,3.5,4,4.5 V，重復采集10次，對采集數據用信號分析軟件處理，得到一系列的特征值數據，并對提取到的數據取平均值，整理分析后發現信號的均方根、均值、振鈴數、峰峰值等四個特征值與激勵參數有相似的對應關系。在這里選取變化率更為明顯且線性度更好的均方根進行分析，結果如圖10所示。

圖10 試樣信號的均方根-激勵頻率關系曲線

由圖10可知，當激勵頻率從5 Hz增加到50 Hz的過程中，信號的均方根總體呈增加的趨勢。當頻率大于15 Hz特別是20 Hz附近的信號特征值達到峰值，高于20 Hz以后信號特征值變化不明顯，甚至開始下降。隨著頻率的升高，單位時間內產生更多的MBN信號，因而信號幅值會升高；但是頻率過高時，激勵信號有效翻轉時間會減少，很多磁疇還沒有全部翻轉，所以檢測到MBN信號的特征值反而會降低[14]。

激勵電壓從2 V增加到4.5 V的過程中，均方根隨著激勵電壓的增大而增大。這是因為當激勵電壓較小時，鐵磁材料處于初始磁化區，內部僅有少量的磁疇發生翻轉，產生的MBN信號還很微弱。當激勵電壓增大到一定程度時，鐵磁性材料處在劇烈磁化區，內部的磁疇發生劇烈翻轉，產生大量的MBN信號，因而采集得到的MBN信號也較為強烈。當激勵信號超過4.5 V時，整個鐵磁材料的磁矩方向大多趨于外加激勵磁場的方向，試樣和激勵磁軛達到過飽和，導致系統的測量靈敏度和測量范圍下降。而且當電壓幅值較高時，激勵線圈產生的震動增大且發熱增大，嚴重干擾信號的采集。綜上所述，后續試驗使用激勵頻率為20 Hz、激勵電壓為±3.5 V的正弦波信號。

4 試驗結果及分析

用巴克豪森噪聲檢測系統分別檢測滲碳層厚度為3，2.8，2.6,2.4,2.2,2.0 mm的6個試樣，勵磁線圈施加幅值為 ±3.5 V、頻率為20 Hz的正弦激勵電壓。其中每個試樣分別采集10組數據，然后取平均值，經軟件處理后，得到如圖11～14所示的曲線。由圖11～14可見，隨著滲碳層厚度的增加，均方根、均值、振鈴數、峰峰值均呈遞減的變化規律。

圖11 試樣信號的均方根-滲碳層深關系曲線

圖12 試樣信號的均值-滲碳層深關系曲線

圖13 試樣信號的振鈴數-滲碳層深關系曲線

圖14 試樣信號的峰峰值-滲碳層深關系曲線

分析其原因，這是因為18CrNiMo7-6鋼的磁特性與其化學成分有很大關系。隨著滲碳層深度增加即沿深度方向的含碳量增加，鋼材的導磁率和飽和磁感應強度都會下降，而材料的矯頑力則會變大。因為巴克豪森噪聲產生的根本原因是磁疇的不可逆位移和翻轉，所以當試樣材料其他參數一樣時，滲碳層越深的試樣矯頑力越大，磁疇的翻轉較弱，從而導致MBN信號幅值減小。

5 結論

使用巴克豪森無損檢測的方法，通過試驗研究了MBN信號與18CrNiMo7-6鋼滲碳層深度的對應關系，得到如下結論：

(1) 在表面硬度、金相、殘余應力等指標相似的情況下，MBN信號均方根和均值隨著滲碳層深度的增加而減小。

(2) 設計的巴克豪森無損檢測系統，可以有效地反映滲碳層深度的變化。

參考文獻:

[1] 孫振淋,張茜,辛玉武,等.滲碳方式對18CrNi4A鋼齒輪滲碳層的影響[J]. 金屬熱處理, 2015,40(12):128-131.

[2] 李倩,叢培武,王赫,等.18CrNiMo7-6鋼齒輪真空滲碳[J].金屬熱處理,2017,42(3):69-71.

[3] 孔德群,劉慶鎖,任政,等.18CrNiMo7-6齒輪軸滲碳淬火熱處理的氧化分析[J].金屬熱處理,2016,41(7):182-186.

[4] SANTAAHOA S, VIPPOLAA M, SORSAB A. Development of Barkhausen noise calibration blocks for reliable grinding burn detection[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2012, 212(2): 408-416.

[5] STUPAKOV A, NESLUSAN M, PEREVERTOV O. Detection of a milling-induced surface damage by the magnetic Barkhausen noise[J]. Journal of Magnetism & Magnetic Materials,2016,410:198-209.

[6] 曹銳,王平,田貴云,等.齒輪材料有效硬化層深對巴克豪森噪聲信號影響的研究[J].無損檢測,2013,35(10):59-62.

[7] 李家偉,陳積懋,穆向榮,等.無損檢測手冊[M]. 北京:機械工業出版社, 2002.

[8] 沈功田.承壓設備無損檢測與評價技術發展現狀[J].機械工程學報,2017,53(12):1-2.

[9] TITTO S, OTALA M, SAYNAJAKANGAS S. Non-destructive magnetic measurement of steel grain size[J]. NDT International, 1976, 9(3):117-120.

[10] JAGADISH C, CLAPHAM L, ATHERTON D L. Influence of uniaxial elastic stress on power spectrum and pulse height distribution of surface Barkhausen noise in pipeline steel[J]. Magnetics IEEE Transctions, 1990, 26(3): 1160-1163.

[11] LINDGREN M, LEPISTO T. Relation between residual stress and Barkhausen noise in a duplex steel[J]. NDT & E International, 2003, 36(5):279-288.

[12] VASHISTA M, PAUL S. Correlation between surface integrity of ground medium carbon steel with Barkhausen Noise parameters and magnetic hysteresis loop characteristics[J]. Materials and Design, 2009, 30(5): 1595-1603.

[13] AMIRI M S, THIELEN M, RABUNG M, et al. On the role of crystal and stress anisotropy in magnetic Barkhausen noise[J]. Journal of Magnetism & Magnetic Materials, 2014, 372(12): 16-22.

[14] MOSES A J, WILLIAMS P I, HOSHTANAR O A. Real time dynamic domain observation in bulk materials[J]. Journal of Magnetism & Magnetic Materials, 2006, 304(2): 150-154.