發動機葉片微缺陷自動檢測系統的設計

華澤鋒，潘孟春，陳棣湘，周衛紅，劉麗輝

(國防科技大學智能科學學院，湖南 長沙 410073)

0 引 言

航空發動機是飛機的心臟，其內部結構精細復雜，哪怕是微小的缺陷都有可能對整個發動機帶來災難性危害，直接關系到飛行員及乘客的生命安全。發動機葉片是發動機的重要組成部分。一個發動機內部有成百上千個小葉片，而且這些葉片工作在非常嚴苛的環境下。一臺民用發動機的葉輪轉速達到15000 r/min，葉片需要承擔本身質量一萬倍的離心力，另一方面，燃燒室溫度高達 1800 K；因此，這些葉片的故障率在發動機故障中占比極高。據統計，約有40%的發動機[1-4]故障都是由于發動機葉片的損傷導致的。所以，航空發動機葉片的檢測和保障工作能夠確保發動機正常運行，延長其使用壽命，責任重大，任務艱巨。目前對于在役航空發動機葉片缺陷主要采取磁粉、滲透、超聲、渦流等無損檢測的方法[5-6]。其中渦流無損檢測技術能夠有效檢測出非鐵磁性構件表面以及近表面缺陷，其響應速度塊，靈敏度高的特點能夠提高檢測的可靠性和效率。另外渦流檢測的信號容易判讀并進行后期可視化處理，采用柔性渦流檢測探頭也能夠解決復雜曲面的檢測問題。根據實地的考察調研發現，目前航空發動機葉片的檢測和保障工作主要是靠人工來完成的。也就是人工手持超聲、渦流等檢測儀器，對葉片逐一排查。或者采用磁粉、滲透等手段進行檢測，檢測人員往往需要通過肉眼，逐一檢查葉片的各個角落。這種高重復性的工作非常耗費精力，其檢測結果受到許多主觀、客觀因素的干擾，可靠性和一致性低。隨著機器人、自動化技術的不斷發展，將航空發動機葉片的無損檢測過程數字化、智能化，使得檢測過程一致性更高，檢測結果可靠性更好，為發動機保障單位帶來時間和經濟上的巨大效益[7-8]。

鑒于葉片的重要性，渦流檢測的高效性以及檢測過程自動化的必要性，本文設計并實現了一套針對航空發動機葉片缺陷檢測的多自由度自動檢測系統。該系統在PC機上通過高級語言開發，實現對運動平臺的控制功能和對信號檢測電路輸入的渦流信號進行可視化處理。最后通過實驗驗證了該系統的有效性和實用性。

1 系統概述

1.1 系統需求分析

針對引言提出的要求，該系統首先要保證檢測結果的可靠性，其次要滿足檢測過程自動化、檢測結果可視化的質量要求。

1.2 系統檢測方案

航空發動機葉片具有較大面積的復雜曲面，進行渦流檢測時難以通過一次探頭貼合對整個葉盆或葉背表面進行掃查檢測。為了解決這一問題，決定采用微元式的檢測方式，即通過微元法將葉片葉身的復雜曲面劃分成多個小區域，每一個小區域都能夠近似為一個平面，從而能夠通過一次傳感器貼合檢測一個區域，后期通過傳感器數據拼接，還原葉片表面整體的檢測情況并成像。

1.3 系統組成

基于需求分析與檢測方案，本系統在硬件結構上由3部分組成，分別是多自由度運動平臺、柔性電磁傳感器與信號采集處理電路和計算機。

2 系統設計與實現

2.1 系統硬件設計與實現

根據系統的總體結構，確定了圖1所示的系統各個模塊的硬件以及系統的運行邏輯。

圖1 系統模塊設計

2.1.1 多自由度運動平臺

為了實現檢測過程自動化，采用四自由度運動平臺替代人工操作，如圖2所示，包括X軸，Y軸，Z軸和R軸。為了實現微元式的檢測方案，渦流檢測傳感器安裝在Z軸上，如圖示①標識；被測發動機葉片固定在R軸上，如圖示②標識，并與計算機配合，每運動到一個需要檢測的“微元”就控制Z軸垂直下壓至緊密貼合被測件，同時采集信號并回傳處理。探頭能夠在XOY平面運動，從而保證掃描整個葉片葉身。R軸通過旋轉配合，能夠保證傳感器與被測件的垂直貼合，消除提離干擾。其運動軌跡由人工標定并規劃，在進行自動檢測時，完全由計算機進行控制。該運動平臺使用了VMMORE的PLC，移動誤差小于 0.02 mm。

圖2 多自由度運動平臺

2.1.2 柔性陣列電磁傳感器

在渦流檢測過程中，提離效應是較大的干擾項，要保證檢測的可靠性，就需要解決傳感器的提離問題，即傳感器與被測件表面貼合問題。因此在傳感器探頭方面，采用柔性PCB技術研制了一種陣列傳感器，如圖3所示。

圖3 柔性陣列電磁傳感器

該傳感器總共有8個激勵、感應單元，呈線性排列。為了提高探頭的空間分辨率和檢測精度，探頭設計為4層柔性PCB，同時線程采用蜿蜒結構[9]，使得空間分辨率達到0.8 mm。

2.1.3 信號采集處理電路

信號采集處理電路部分主要完成產生渦流檢測激勵電流，放大、采集并處理感應渦流信號的工作。在微損傷檢測系統中，由于感應渦流信號的幅度較小，微損傷引起的信號變化通常只有毫伏甚至微伏級[10]，所以需要通過信號放大電路，該放大電路必須具有較好的信噪比和抗干擾能力，從而能夠輸出穩定可靠的信號以利于后處理。經過放大的電路首先通過A/D采樣芯片轉換成數字信號，將該數字信號傳輸到FPGA中，解算感應渦流信號阻抗的實部、虛部與相位，以供計算機軟件進行數據后處理并可視化。

2.1.4 計算機及上位機

計算機的主要功能是運行自動化檢測系統，建立與多自由度運動平臺及信號采集處理電路的通信，控制運動平臺按照路徑運動并在指定的位置觸發檢測。在完成所有檢測之后，將所有“微元”的檢測數據進行處理和拼接，完成可視化過程。

2.2 自動化檢測軟件設計與實現

2.2.1 軟件開發組件

自動檢測軟件選擇通過Java原生AWT組件和一些外圍組件進行開發，這使得該軟件有一定的可移植性。如圖4所示是軟件實現的所需組件及其依賴關系，軟件通過Java虛擬機運行在操作系統上，除了JDK自帶的開發組件外，還需要額外引入RXTXComm串口組件以實現與運動平臺和FPGA的串口通信功能，引入JOGL以實現數據可視化的功能。

圖4 自動檢測軟件開發組件

2.2.2 軟件功能及結構設計

圖5所示為軟件的模塊化功能和總體結構，該軟件主要分成五大模塊，分別是上位機界面模塊，核心控制模塊，數據處理系統模塊，服務系統模塊和邊界系統模塊。這樣模塊化的設計，有助于軟件在后期進行擴展、修改和重用。

圖5 軟件模塊化設計圖

上位機的界面模塊用于展示了PLC執行運動指令的情況信息、PLC軸位置情況信息、串口信息、功能服務按鈕以及葉片三維圖像。該界面是本系統中人機交互的唯一途徑。為了防止模塊之間的耦合，設計了控制模塊，其主要作用是串聯其他各個模塊，該模塊不實現具體的功能，但是實現軟件的運行邏輯。數據處理系統模塊實現了數據歸一化，建模成像等后處理功能。邊界系統模塊，主要用于軟件與FPGA電路板以及四軸運動平臺的通信功能。服務系統模塊實現的是軟件主要功能外的一些必要功能，包括串口的選取與波特率的設置功能，對三軸運動平臺控制的功能以及文件創建、寫入和讀取功能。

2.2.3 關鍵功能的實現

自動檢測軟件的關鍵技術在于4個方面，分別是自動檢測控制，傳感器數據拼接，檢測結果成像以及缺陷長度定量。

在自動檢測之前，需要首先進行路徑規劃。采用人工標定“微元”坐標的方式，一方面能夠觀察每一次傳感器與被測件貼合的情況，另一方面可以判斷貼合是否達標，盡可能地減少R軸的旋轉。考慮到成本原因，將控制平臺PLC中的寄存器個數最小化，僅滿足基本的運動控制功能，這導致有些較大的葉片的坐標點無法一次性全部寫入。采用逐點檢測的方式，計算機每次只發送一個“微元”的坐標，信號采集完成后，發送下一個檢測點坐標。

為了能夠在整體上把握葉片檢測的結果并可視化，需要將傳感器數據進行拼接[11]，通過數據拼接算法，將微元按照前期坐標標定的位置相互拼接，同時剔除線性陣列的首尾單元，以進一步消除提離干擾。

檢測結果可視化采用了針對Java開發的OpenGL技術 (Java bindings to OpenGL,JOGL)。該技術是對OpenGL的API在Java語言層面進行了封裝，其特點在于都是針對屏幕上的點和像素進行的操作，開發人員只需調用JOGL庫的API并傳入頂點信息，即可在屏幕上完成圖像繪制。在進行實際檢測結果成像時，在成像屏幕上以矩形為單位，將單個傳感器檢測單元所覆蓋面積的檢測結果映射到該矩形中，通過顏色與（凸起）高度來反映檢測結果。更具體的，參照三角網格模型[12-15]，因為從傳感器角度來看，檢測對象可視為一個二維平面，所以可以將成像單元由三角網格簡化為矩形網格，如圖6所示。通過描述頂點的方式畫出矩形網格，每個矩形對應了一個傳感器檢測單元，所有矩形最終形成葉片檢測的整體效果圖。在單個矩形網格中，將長度和寬度比例設置為傳感器檢測單元的長寬比，即2∶0.8，通過設置頂點的高度和顏色即可反映該檢測單元的結果。在實際的檢測過程中，感應信號阻抗的虛部能夠提供檢測單元在檢測有缺陷區域和無缺陷區域時最大的差異性，平均每個單元都有5%的變化量，所以選擇轉移阻抗虛部作為頂點高度和顏色的設置基數。為了保證不同矩形之間高度和顏色的連續性，在實際成像時，將左上角的頂點設置為當前檢測單元的檢測結果，右上角、左下角、右下角的頂點值，分別設置為相鄰的檢測單元檢測結果。

圖6 簡化三角網格模型

為了提高缺陷的檢測精度，在制作了0.8 mm分辨率的柔性陣列傳感器的基礎上，通過對缺陷部分圖像插值，將檢測精度提升至0.2 mm。提高缺陷起止位置的準確度，就能夠提高缺陷的檢測精度，所以對缺陷邊界在不同位置時檢測單元的阻抗進行了仿真并根據仿真結果，確定了插值函數[16]。插值算法對歸一化后的阻抗虛部值進行插值，選取有缺陷和無缺陷時，阻抗虛部差值最大值的二分之一作為缺陷開始或結束的閾值，從而提高了檢測精度。

3 系統測試

為了測試所設計的微缺陷自動檢測系統的工作性能，用鋁合金作為材料制作了圖7所示的飛機葉片試塊，并在葉身表面加工了3道缺陷，長度分別為 1 mm、3 mm、5 mm，寬度均為 0.1 mm。

圖7 加工了微缺陷的發動機葉片圖

實驗時，將圖3的平面陣列式電磁傳感器固定在圖2中①的位置，將葉片試件固定在②的位置，在軟件的自動檢測界面中選擇提前標定的葉片坐標文件后，點擊“開始檢測”按鈕即可開始自動檢測。自動檢測系統按照自動采集“微元”檢測數據、傳感器數據拼接和結果成像的步驟完成整個自動檢測任務。

自動檢測流程結束，最終得到如圖8所示的實際檢測區域（上半部分）與可視化檢測結果（下半部分）的對比圖。檢測區域中無缺陷的地方用綠色表示（黃色為傳感器誤差），而缺陷用紅色顯示。通過觀察檢測結果圖像可以發現，加工的3個缺陷都能夠被正確識別并通過圖像清晰展現。通過觀察，圖像中缺陷長度滿足人工缺陷的長度比例，符合預期成像效果。

圖8 檢測結果成像對比圖

基于葉片的檢測結果對缺陷進行量化，結果如表1所示。量化結果與實際長度之間的最大誤差為0.12 mm。這表明，采用微缺陷自動檢測系統對葉片的檢測有效且可靠，同時，對缺陷定量檢測的插值算法能夠有效提高精度，檢測誤差小于0.2 mm。

表1 缺陷定量測量數據

4 結束語

本文設計并實現了一種基于渦流檢測的自動化檢測系統，該系統采用多自由度運動平臺替代人工操作，實現了發動機葉片缺陷檢測自動化；利用柔性陣列式電磁傳感器，降低了提離干擾，解決了具有復雜形貌的葉片缺陷檢測問題；通過傳感器數據拼接技術及圖像開發工具實現了葉片表面的檢測結果的可視化。測試結果表明，該系統能夠可靠的完成葉片表面缺陷的自動檢測工作，渦流檢測探頭能夠可靠地檢出缺陷，具有較高的信噪比和分辨率；成像結果能夠高度還原葉片表面缺陷檢測結果的全貌，檢測精度較高，誤差小于0.2 mm，具有較好的應用前景。