陶瓷基復合材料粘接構件超聲特征研究方法

張玉燕， 李萬達， 楊若然， 溫銀堂

(1.燕山大學 測試計量技術及儀器河北省重點實驗室，河北 秦皇島 066004； 2.燕山大學 電氣工程學院，河北 秦皇島 066004)

在各類型航天器外殼熱防護系統用復合材料中，纖維剛性陶瓷基復合材料(Ceramic Matrix Composite，CMC)不僅質量輕、斷裂韌性強、蠕變性好、比模量高、比強度高，而且具有耐高溫、高耐磨性、抗沖擊能力強等特點，因此在航天器熱防護領域得到了廣泛應用。在將陶瓷基復合材料粘接到飛行器基體的過程中有多種因素會影響其粘接質量，而且飛行過程中機體外殼與大氣層摩擦產生的熱損傷，也會使熱防護系統的膠結層產生嚴重損傷。因此采用適當的無損檢測技術對航天器熱防護系統用復合材料構件的粘接質量進行檢測和評估意義深遠。

近些年，由于超聲無損檢測法不僅具有成本低、靈敏度高、對人體無害的優點，而且該方法易于實現自動化、操作易掌握、實驗設備簡單可攜帶，因此成為航空、航天領域復合材料膠結結構缺陷檢測的一種主要方法[1-3]。針對CMC材料，研究人員對材料本身的制備方法、聲學參數測定、力學性能分析、機械特性及其表征和疲勞壽命預測進行了相關研究[4-7]。論文所針對的材料是一種新型的CMC材料，孔隙率很高，特性非常復雜，使得聲波衰減很嚴重，聲場傳播特性有待于深入研究，超聲信號微弱。雖然商用超聲C掃描設備比較成熟，但考慮特殊應用需求，超聲C掃描系統仍需進一步研究開發[8]，目前尚未見到成熟應用于這種新型CMC材料粘接缺陷的相關報道。因此針對這一現狀，搭建簡易的C掃描系統，深入研究超聲信號對這種新型CMC材料和其粘接缺陷的測量特征，研究相應的信號處理方法，以提高檢測有效性。

實際檢測過程中，超聲信號具有非平穩、時變的特點。時頻分析技術作為分析非平穩時變信號的重要方法，其中HHT變換[9-11]和偽Wigner-Ville分布[12-13]是目前常用的兩種時頻分析方法，被廣泛應用于多個研究領域。目前，將HHT和PWVD相結合并應用在CMC材料膠結層缺陷超聲信號特征分析方面的研究少見報道。

考慮到CMC材料多孔和各向異性特點導致的超聲檢測數據多噪音特性，利用自適應小波閾值去噪算法對檢測數據進行去噪預處理，在此基礎上，提出了基于HHT和PWVD的信號時頻分析方法，對超聲透射信號進行研究分析，以便更直觀地獲取CMC材料膠結結構粘接缺陷的超聲信號時域特征。

1 檢測原理及C掃描系統平臺

超聲穿透法的聲程是反射法的1/2，信號能量損失較小，得到的信號幅值較大，而且基于C掃描圖像進行的缺陷尺寸評定更接近真實值，因此選擇超聲穿透法進行CMC材料缺陷檢測。該方法的本質就是根據超聲波穿透被檢試樣后能量的衰減變化來判斷缺陷情況。搭建了軟硬件投入費用相對較低、設備易操作的C掃描系統，實現了對CMC材料結構膠結層夾雜缺陷的檢測，搭建的自動檢測系統結構框圖如圖1所示。通過上位機中LabVIEW程序和多功能DAQ設備NI USB-6251實現對電機驅動系統控制進而實現超聲探頭對整個工件C掃描過程。工作時，超聲探頭需要垂直于材料表面，并保證發射與接收探頭在同一水平線上。超聲信號由信號發生器產生，經過寬帶功率放大器放大并透過被檢材料后由接收探頭接收，NI PCI-5122數據采集卡實時采集超聲波信號并傳送給上位機。上位機軟件對接收到的超聲數據進行圖像顯示，實現人機交互，方便對超聲信號的實時觀察和處理。

圖1 檢測系統結構框圖

系統中的三維機械掃描裝置帶動兩個聚焦探頭對材料進行掃描。一般情況下，超聲換能器掃描步距越小，檢測精度越高[14]，但掃描相同面積工件的時間也越長。根據實際情況設定掃描步距為0.125 mm/次。

2 基于HHT和PWVD的超聲信號特征分析

超聲檢測信號是一種典型的非平穩信號，常規的信號處理方法在對超聲信號進行特征分析時存在著較大的困難，將HHT和PWVD兩種時頻分析方法應用于超聲缺陷信號特征分析。

主要研究內容如下:

① 觀察超聲信號是否有干擾，若有干擾，根據干擾的特點選擇濾波的方法，對信號進行濾波處理。

② 對信號進行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解得到本征模態(Intrinsic Mode Function，IMF)分量，從時域觀察信號組成特點。

③ 利用PWVD對IMF信號進行分析得到三維時頻幅值譜圖，在時頻域觀察信號特點。

2.1 自適應小波閾值去噪

超聲波在被檢材料中傳播時，由于材料的多孔性和各向異性特性會導致聲波的散射和反射現象發生，引起聲學結構噪聲，再加上包括脈沖噪聲在內的系統噪聲，導致探頭接收到的信號信噪比較低，必須采用恰當的信號處理方法來提高超聲透射波的信噪比[15]，從而提取到更多有用的缺陷信息方便后續超聲信號特征分析。

基于以上分析，采用自適應小波閾值算法進行去噪處理。首先利用小波變換對含噪超聲信號進行多尺度分解，得到高低尺度的小波系數，然后對各尺度上的小波系數進行閾值處理，最后利用小波逆變換重構出超聲信號，即為降噪后的信號。

小波分解去噪時，選擇的分解層數為3，采用coif5小波基，閾值函數采用Donoho等在高斯噪聲模型基礎上，通過獨立正態變量決策理論而得出的硬閥值函數，其表達式為

beta=1.414×sigma×ln(M×N)

(1)

式中，M×N為重建圖像的像素個數；sigma為重建圖像矩陣元素的標準差。

2.2 EMD分解

對去噪后的超聲信號x(t)進行EMD分解，表達式為

(2)

式中，ci(t)為信號x(t)的第i階IMF成分；rn(t)為殘余分量，是信號的趨勢項。

在EMD分解過程中，首先提取的是原始超聲新號的最高頻成分，即IMF1分量，之后再提取的各IMF分量的頻率依次降低，最后的余項代表了整個時間信號的趨勢。該分解方法利用的基函數來自于原始信號本身，不必對信號做任何假設，因此可以完成對超聲信號的自適應分解，被廣泛應用在非平穩、非線性的信號處理領域。

2.3 Hilbert變換

(3)

因此可以方便地獲得時域信號x(t)的瞬時幅度、瞬時相位和瞬時頻率等參數。

對EMD分解得到的各IMF分量做Hilbert變換，即ci(t)做Hilbert變換：

(4)

(5)

式中，

2.4 偽Wigner-Ville分布

偽Wigner-Ville分布(PWVD)是另一種重要的時頻分析方法，被廣泛應用在非平穩時變信號的分析處理中。

信號s(t)的Wigner-Ville分布(WVD)可以表示為

(6)

式中，z(t)為s(t)的解析信號；τ表示時延變量；*為復共軛。

利用解析信號z(t)的頻譜表示WVD：

(7)

式中，v為頻移變量。因此，WVD時頻分布能夠揭示超聲信號能量在時間-頻率上的分布情況。但是，利用WVD對復雜規律的信號進行分析時，會產生交叉項干擾，影響分析結果的準確性。因此，有必要采取一定的方法對交叉項進行抑制。

PWVD可以在一定程度上抑制信號的交叉干擾項，有效地提高了信號分析的準確性。該方法實際上是對WVD進行加窗平滑處理，離散的偽PWVD分布公式如下:

(8)

式中，n為離散時間分量；m為離散頻率分量；h(k)為時域加窗函數；k為變化參數；N為數據長度。

3 實驗及結果分析

3.1 粘接缺陷的檢測

實驗中系統參數設置如下：觸發電壓5 V，采樣率40 MHz，采樣點數10000個，外部邊沿觸發，采用水浸聚焦探頭，其晶片直徑為6 mm，焦距為50 mm，頻率為2.5 MHz。試樣為CMC材料與有機玻璃板的膠結結構，尺寸為100 mm×100 mm×10 mm，其中CMC材料厚度6 mm，有機玻璃板厚度2 mm，環氧樹脂膠層厚度2 mm。在試樣膠結層中預埋尺寸為60 mm×3 mm×3 mm的木棍夾雜缺陷，試樣如圖2(a)所示，利用最大值投影重建得到重建圖像如圖2(b)所示。試樣中紅色框標注的是實際掃描區域。

圖2 被檢試樣和重建圖像

3.2 去噪處理

對木棍夾雜缺陷試樣進行自適應中值濾波處理，濾波效果對比如圖3所示。為了更好地觀察去噪效果，分別取處理前后檢測圖像中第78、79、80、81行超聲數據點進行比較，如圖4所示。圖4中原始圖像中的超聲數據點用藍色線型表示；第1層重構圖像中的超聲數據點用紅色線型表示；第2層重構圖像中的超聲數據點用黃色線型表示；第3層重構圖像中的超聲數據點用紫色線型表示。

圖3 自適應中值濾波效果比較

圖4 去噪效果比較

對超聲檢測數據進行3層小波閾值去噪，計算每層重構圖像的評價指標[16]列于表1中。由評價指標可知，第1層重構圖像去噪效果最優，因此選擇第1層重構圖像做為小波去噪結果。取處理前后檢測圖像中第78、79、80、81行所有超聲數據點，觀察去噪效果，如圖4所示。由圖可知，自適應小波閾值去噪可以大幅度減小噪聲對實驗數據的影響，提高超聲信噪比，為后續信號處理奠定基礎。

表1 小波多層分解指標比較

3.3 HHT與偽PWVD時頻分析

含有噪音的木棍夾雜缺陷處超聲信號時域波形如圖5所示。

圖5 含噪音缺陷處超聲信號

經過去噪處理的木棍夾雜缺陷處超聲信號時域波形如圖6所示，采樣時間為1 ms，采樣頻率為40 MHz。

圖6 去噪處理后缺陷處超聲信號

對去噪處理后缺陷處的超聲信號進行EMD分解得到8 個不同的IMF分量，如圖7所示。得到的IMF圖揭示了超聲信號的時域特點，尤其是通過IMF5分量可以更直觀、更具體地觀察超聲透射波時域特征。

圖7 超聲信號EMD分解結果

對IMF5分量做PWVD得到時間、頻率和幅值的三維分布如圖8所示，接收到的超聲透射波最高幅值為0.02 mV，到達時間為40 μs，頻率為2.5 MHz。

圖8 去噪處理后缺陷處PWVD三維圖

取試樣含噪非缺陷處超聲透射信號波形圖如圖9所示。

圖9 含噪缺陷處超聲信號

去噪處理后的非缺陷處超聲透射信號，如圖10所示。計算得到的PWVD三維圖如圖11所示，可知超聲透射波最高幅值約為0.4 mV，到達時間為40 μs，頻率為2.5 MHz。

圖10 去噪處理后非缺陷處超聲信號

圖11 去噪處理后非缺陷處PWVD三維圖

由圖8和圖11可知，在同一檢測條件下CMC材料膠結結構非缺陷處的超聲透射波幅值明顯高于缺陷處的最大幅值，這是由于膠層中木棍粘接缺陷的聲阻抗與CMC材料的聲阻抗差異很大，聲波在傳播過程中會發生大量的反射和散射，從而使接收探頭接收的超聲能量大幅度減小，即表現為缺陷處超聲最大幅值明顯變小。提出的HHT和PWVD能夠很好地得到接收透射波的最大幅值和對應的時間和頻率，可以直觀地揭示超聲缺陷信號特征，為該類復合材料構件的粘接層缺陷信號處理提供一種簡單有效的方案。

4 結束語

基于LabVIEW自主研發的超聲C掃描自動檢測系統可以實現對新型輕質多孔CMC材料結構膠結層夾雜缺陷的檢測。采用自適應小波閾值去噪算法對超聲數據進行去噪處理，大幅度濾除了數據噪聲，明顯提高了超聲信噪比，為缺陷信號處理奠定基礎。對缺陷和非缺陷點的超聲信號進行HHT時頻分析，更直觀地揭示了超聲透射信號特點。本研究成果可為該類新型CMC材料結構粘接缺陷的檢測和信號處理方案提供有力的技術支撐。