金属材料缺陷超声检测关键技术的研究

1、金属材料缺陷超声检测关键技术的研究任剑重庆市能源投资集团科技有限责任公司摘要：金属材料中存在的缺陷会影响金属材料的使用性能，对金属材料缺陷的检测是 一个热门的研究课题，具有重要的工程实用意义。本文就金属材料存在的缺陷类 型进行介绍，分析了超声波缺陷检测的原理，提出一种基于改进iiiit算法的超 声波信号去噪方法，实验结果表明该方法在缺陷检测方面具有很好效果。关键词： 金属材料;缺陷；超声波;检测； 作者简介：任剑，男，生于1986年，四川泸州人，本科，研究方向:金属材料工 程。收稿日期：2017-09research on the ultrasonic testing on the defec

2、ts in metal materialsren jianchongqing energy investment group technologyco. ltd;abstract：the defects in metal materials can affect the performanee of metal materials, and the detection of defects in metal materials is a hot research topic, which has important engineering practical significanee. int

3、roduccd in this paper, the defeets of metal material types, analyzes the principle of ultrasonic flaw detection, put forward a kind of ultrasonic signal denoising method based on the improved hht algorithm, the experimental results show that the met hod has good effect in terms of defect detection.k

4、eyword：metal material; defect; ultrasonic; testing;received： 2017-091金属材料缺陷的分类金属材料是指金属元素或者以金属元素为主要构成成分的材料统称。根据现有研 究成果和实际使用经验，常见的金属材料缺陷主要可以分为以下几类。1.1白点口点位于金属材料的内部，形状呈现成圆形、椭圆形、斑点状或其它形状，是金 属材料中最为危险的缺陷之一。白点容易在大截面部位产生，一般在外圆表面和 端头表面不会出现白点，这与夹杂物和疏松物的分布规律不同，可作为判别白 点缺陷的重要依据。1.2裂纹裂纹缺陷又可细分为热裂、铸造裂纹、锻造裂纹和疲劳裂纹等几类

5、。热烈是由于 在高温热处理下形成的，是铸钢件上常见的缺陷。由于高温热处理，裂口表面被 空气氧化，会呈现氧化色，裂纹外形呈现无规则的曲折。锻造裂纹是指在锻造或 轧制过程中由于工艺不当产生的裂纹总称，主要包括锻造不当造成的内部裂纹， 内应力造成的内部裂纹，炸裂烧裂以及缩孔引起的内裂纹等。疲劳裂纹是由于金 属部件在一定周期内受到变动负载的作用产生的断裂。1. 3缩孔在金属件铸造凝固过程中，由于凝固收缩的原因最后凝固的地方容易出现孔洞。 我们将大口集中的孔洞称为缩孔，将细小口分散的孔洞成为缩松。孔洞的表面一 般比较粗糙，多出现树枝状晶的末梢，形状不规则，与表面光滑的气孔相比较 具有明显区别。1.4疏松

6、疏松可以分为一般疏松和中心疏松。一般疏松的特征表现在横向低倍试片上呈分 散的小黑点或小空隙。一般性疏松呈现海面状，容易发生腐蚀。中心疏松的特征 表现在横向试片上相当于钢锭的轴心部位出现比较集屮的小空隙或小黑点。中心 疏松表现为不致密组织，不同于一般性疏松。1.5夹杂金属材料中的夹杂物可以分成异类金属性夹杂物和非金属性夹杂物，非金属性 夹杂物相当更为常见。非金属夹杂物从来源的角度又可分成内有的夹杂和外来的 夹杂。夹杂物会破坏金属材料的连续性，从形态、含量和分布等多个方面影响到 金屈材料的性能。2金属材料超声无损检测原理金属材料进行超声波检测，其主要原理是:首先向超声波传感器发送电脉冲激发 信号，

7、超声波传感器将电信号转换为超声波发送出去，超声波从探头发出后进 入被测部件。当超声波遇到金属材料内的不连续部位时会发生反射，传感器对发 射回波进行采集并将其转换为电信号。通过对电信号数据的采集、处理和分析， 根据信号特征来判断金属材料存在的缺陷类型及部位。超声波探头主要有超声波传感器、反射镜及旋转连接部件构成。在裂缝缺陷检测 过程中，计算机通过实时不断地接收超声波探头反馈回来的信号，并对信号数 据进行分析处理，根据信号特征判断缺陷类型和位置，并将采集的数据和处理 结果进行显示。超声波检测系统结构示意图如图1所示。3基于改进hht算法的超声波信号去噪n层窄频带信号分呈imf分屋灰噪信号图2 hh

8、t算法去噪流程图下载原图基于改进hht算法的超声波信号去噪流程如图2所示，主要流程如下：（1）首先 对含有噪声的超声波信号进行小宝宝分解，选取低频段信号进行两层小波包分 析，通过小波包预处理后，可以将高频噪声和超声波特征信号进行分离。（2） 然后对小波包分解得到的小波包系数进行emd分解，分析emd分解结果图，验证 高频噪声被很好的分离出来。（3）计算各imf分量与原信号之间的llt系数值, 并进行规整。若tmf分量和原信号之间的llt系数为0,说明imf分量接近原信 号。反z,若imf分量和原信号z间的llt系数为1,说明ifm分量与原信号分 布不同，应舍去该imf分量。（4）选取1xt系数

9、为0的所有imf分量，进行重 构信号，即可得到去噪后的超声波信号。通过超声波信号的特征与缺陷故障特征 进行比对，判断金属材料的缺陷类型。4实验结果缺陷标号项量目测实际长度（mni ）检测长度（缺陷1 1长度15.015.4深度3.()3.2缺陷2 1长度17.016.5深度5.05.3选取一段钢板上两处缺陷进行超声波缺陷检测实验，实验测试结果如表1所示。 有表中数据可以看出，超声波缺陷检测结果谋差较低，可以准确判断出缺陷所 在的位置。另外，对于缺陷1的超声波检测，回波高度较大，波幅较宽，当探头 进行平移，反射波连续出现，转动探头时，波峰出现上下错动现象，可判断缺 陷1为裂纹。对缺陷2进行探测吋，探头进行平移吋其超声波波形稳定，从焊缝