炮体表面瞬态温度分布的散斑干涉测试研究

郎文杰, 陈国光，田晓丽，辛长范

1. 中北大学信息与通信工程学院，山西 太原 030051 2. 中北大学机电工程学院，山西 太原 030051

炮体表面瞬态温度分布的散斑干涉测试研究

郎文杰1, 陈国光2，田晓丽2，辛长范2

1. 中北大学信息与通信工程学院，山西 太原 030051 2. 中北大学机电工程学院，山西 太原 030051

为了可以实现对炮体表面瞬态温度分布变化的实时监测，同时克服传统瞬态高温测试仪器单点探测以及热惯性大等局限性，设计了基于散斑干涉与光谱频域分析相结合的瞬态温度分布测试系统。系统采用散斑干涉技术将炮体瞬态温度变化引发的微小形变转换成散斑干涉条纹，再由傅氏变换完成干涉条纹形变到光谱分布的函数转换，从而通过光谱分布函数反演任意采样时刻上的温度分布。实验采用ZX-FB1型光纤测温仪测试单点位置上瞬态温度作为标准值，再由555 nm激光器与面阵CCD采集散斑干涉条纹，分别使用图像识别法与傅氏变换法完成干涉条纹与瞬态温度的算法匹配，从而反演瞬态温度。实验结果显示，两种方法均能实现瞬态温度检测，但基于傅氏变换频谱分析的散斑干涉法精度更高，并且可以有效地克服由表面瑕疵、漆面磨损等问题造成的粗大误差。

瞬态温度分布； 散斑干涉技术； 频谱分析； 傅氏变换

引 言

火箭弹是陆军机械化武器中的重要组成部分，由于其具有杀伤力强、成本低、机动性高的特点而被广泛使用，虽然精度低于制导武器，但随着弹体结构的不断完善，使其打击精度也在不断地提升[1]。在弹体可靠性测试中主要包括弹体的材料力学特性、弹体飞行过程中空气动力学特性以及抗干扰能力等。而对于弹体瞬态温度场分布的研究对测试控制飞行姿势、调整打击精度具有重要意义[2]。

瞬态温度场分布特性的测试被应用于众多领域，例如弹药爆炸过程分析、炮管炮体温度应变特性、材料合成温度变化特性分析等[3-4]。在传统的瞬态温度场测试过程中，一般采用测温网络的方法，将大量的温度传感器至于被测表面或被测区域中，然后实时记录每个位置上的温度变化，通过高速数据采集系统将各点位的温度数据传给处理器进行分析。其中有热电阻探测器、热电偶探测器、数字温度计以及光纤光栅探头等[5-9]。不同的测温探测器应用略有不同，大部分主要适用于低温测试，或者温度缓变的条件，并且以上检测方法均属接触式测温方法，限制了其应用范围。

散斑干涉检测技术是通过对被测物表面微小形变量的测定从而反演其瞬时温度变化的一种非接触式温度检测方法[10]，其被广泛应用于器件加工、材料合成测试、机械结构稳定性等方面[11-12]。该技术是利用图像采集与处理的手段将散斑干涉图中反映被测表面形变的信息提取出来，再反演被测物温度场瞬态变化的，具有非接触、高实时性、高精度等优点。本系统采用散斑干涉技术结合傅氏变换获取其光谱分布函数，对炮体瞬态温度场分布进行分析，相比单纯采用散斑干涉与图像识别的温度测试方法具有更好的系统鲁棒性。

1 温度场分布测试系统设计

基于散斑干涉的瞬态温度测试系统包括激光器、准直系统、分束镜、CCD以及处理电路等组成，如图1所示。激光经准直系统扩束准直到合理的光斑尺寸后进入分光棱镜，分为两束后一束照射被测物表面，另一束通过补偿镜照射在反射镜上，两束光反射后再次进入分束棱镜后聚焦于CCD探测器上。在CCD上形成的散斑干涉条纹被采集并传递给处理系统，对数据进行频域分析后最终计算得到被测物的瞬态温度信息。

1.1 理论分析

对于特定的被测物体而言，其温度的改变量会引起物体发生形变，虽然温度引起的形变量通常很小，但是由于采用散斑干涉技术，非常微弱的形变也会在其干涉图样中有所体现，故依据热力学定律可知，设压强不变时，单位温度所产生的物体变化可表示为

(1)

Fig.1 Transient temperature measurement system based on Speckle Pattern Interferometry

同理，当温度不变时，单位压强产生的物体变化可表示为

(2)

由此可得，被测物形变满足以下方程

V(T，p)=[1+α(T-T0)-kp]V0(T0，0)

(3)

由于被测物炮体为钢材，可近似看作弹性体，故有

(4)

将式(4)代入式(3)化简可得

(5)

式中Δl为被测物表面形变量，ΔT为温度改变量，l为初始长度，α为被测材料的温度系数，kT为被测材料的压强系数。

1.2 形变检测的改进方法

传统的散斑干涉测温技术常常将采集得到的干涉图像直接应用图像处理软件计算，通过图像灰度变化量与温度变化量的线性关系计算，该种方法运算简单，速度快。但对于炮体瞬态温度变化过程而言，其温度变化范围较大，该种方法引入的非线性明显，对温度测试精度影响大。

本系统对此进行改进，采用傅氏变换技术，将干涉条纹形变引起的频谱变化与瞬态温度建立函数关系，温度与形变量是否线性不再影响系统对瞬态温度的求解，而取决于时频变换后中心波长的偏移量及振幅信息。故光谱分布函数为

(6)

式中，x表示形变量，I(x)表示x位置上的光强值，λ表示波长，ν表示波数。

2 瞬态温度分布的计算

由于散斑干涉条纹与被测物表面的温度相关，则在发生温度变化前的反射波与参考波有以下函数关系

E(x，y)=a0eiφ0(x，y)+areiφr(x，y)

(7)

将式(7)及其共轭表达式相乘可得初始状态下的光强表达式有

(8)

当炮体温度发生瞬态改变时，其回波光的相位也发生相应的改变，其光强可表示为

(9)

通过将温度瞬态变化过程中两个不同时刻所产生的中心波长对应的幅值比求解出来就可以推导出其瞬态温度了，其光强绝对值有

I(x，y)=|It-I0|=4a0ar|sin[(φ0-φr)+nπ]sin(nπ)|

(10)

其中，n=0, ±1, ±2, …。

而回波光相位可以表示为初始光相位为0时，两光绝对值中的相位项，故有

(11)

综上所述，将式(5)和式(10)代入式(11)，化简可得

(12)

式中k表示压强系数，α表示温度系数，T0表示初始温度，l表示材料长度，λ表示激光波长和E表示激光光波能量函数。由式(12)可知，当激光器选定时(实验采用660 nm激光器)，其波长及功率为常数，故瞬态温度主要由k和决定。

3 测温实验

3.1 设备及结果

系统采用法国Oxxius公司SLIM系列激光器(中心波长555nm)，探测器采用SI7000型面阵CCD，光谱分析算法及软界面采用VS平台独立开发。实验对某型炮管发射时炮体表面进行散斑干涉测试，干涉图样如图2所示。

Fig.2 Speckle interference fringe at the time t0 and tx

图2(a)中是初始时刻(t0)CCD采集得到的干涉条纹数据，图2(b)中是tx时刻后CCD采集得到的干涉条纹数据。为了尽量减小由于弹体发射所造成震动等对温度测试的影响，在实际测试过程中，t0的选取并不是从0时刻起算的，而是从弹体射出后炮体稳定的时刻计算的，每次的测试是随反馈阈值给定的，故不具体标注单次的起始时间值。从干涉图样可以看出，散斑干涉条纹发生扭曲，在图像中虽然能看出有形变，但形变量并不明显，而在本方法中采用傅里叶变换对该干涉条纹进行频谱分析时，微小的形变量会被光谱分布函数的中心波长振幅偏移量及其比值精确地反演出来，从而得到精确的瞬态温度分布数据。

3.2 数据对比

实验的测试温度区间为800～1 800 ℃，标定采用ZX-FB1型光纤测温仪，温度测试精度为1 ℃，测温范围满足实验要求。分别采用基于图像识别的传统散斑干涉法(image recognition-speckle pattern interferometry, IR-SPI)和基于傅氏变换频谱分析法(Fourier transform-speckle pattern interferometry, FT-SPI)对某型炮弹发射过程中炮体(发射筒前框)温度进行测试，实验数据如图3所示。

Fig.3 Comparison of the test data for gun body transient temperature

由图3中温度测试数据经计算分析可知，采用IR-SPI和FT-SPI两种方法均能有效地将被测物表面的瞬态温度数据检测出。通过数据图可以看出，随着时间的推迟，检测效果与标准值越接近。其中，IR-SPI的温度测试误差约为±2.0%，而FT-SPI的温度测试误差优于±1.0%。FT-SPI方法优于传统方法，同时，采用基于图像识别的IR-SPI方法得到的数据中存在个别偏差较大的测试点，分析其产生的原因是由于被测表面存在细纹及漆面磨损造成的，在采用光滑钢板实验时此现象消失，故表面的瑕疵在IR-SPI检测方法下会导致温度测试粗大误差的出现。而采用FT-SPI方法由于其工作机理是整体条纹的频谱分析，故不受个别点位的影响，所以被测表面的瑕疵、漆面磨损等对温度检测的影响可以忽略。在此基础上，由于测试过程中的炮体材料基本均匀，不存在明显温度畸变点，故采用温度标定的方法可以进一步提高系统温度测试的准确度。标定方法是将标准温度在相应测试区间中选取多个参考点，以此对FT-SPI方法得到的数据进行校正，得到校正系数，从而引入下一次测试中，由此系统的温度测试误差可达到±0.5%。

4 结 论

由于目前瞬态测试设备主要采用单点温度检测，不能对被测表面整体范围监测，并且热惯性较大，瞬态变化过程难于捕获，故设计开发了基于散斑干涉与光谱频域分析相结合的瞬态温度分布测试系统，该工作机理不受热惯性影响，其测温时间仅取决于系统散斑干涉条纹的采样速度，大大提高了其瞬态测温能力。与此同时，采用傅氏变换的频谱分析技术使系统克服由表面瑕疵、漆面磨损等问题造成的粗大误差。综上所述，本系统可以实时、稳定地获取炮体瞬态温度分布，符合设计要求。

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Testing Research of Transient Temperature Distribution for the Barrel Surface by Speckle Pattern Interferometry

LANG Wen-jie1, CHEN Guo-guang2, TIAN Xiao-li2, XIN Chang-fan2

1. School of Information and Communication Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China 2. School of Mechatronics Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China

There are some problems in the traditional transient temperature test equipment. The thermal inertia is great, and can only be a single point of detection. To be able to achieve real-time monitoring for transient temperature distribution change of the gun body surface, the test system for transient temperature distribution was designed based on Speckle Pattern Interferometry (SPI) and spectroscopy. In the system, transient temperature change of the barrel led to slight deformation, and it was converted into speckle interference fringes by SPI technology. Spectral distribution function was obtained by the interference fringes by the Fourier transform, so the information of interference fringe deformation was incorporated into the frequency domain. The data of temperature distribution can be inverted on any sampling time by spectral distribution function. In experiments, the ZX-FB1 fiber optic thermometer was used to test transient temperature on a single point as the standard value. The center wavelength of the laser was 555 nm, and the speckle pattern interference fringes were collected by area array CCD. Image Recognition-Speckle Pattern Interferometry (IR-SPI) and Fourier Transform-Speckle Pattern Interferometry (FT-SPI) were used in experiments, the calculation of transient temperature was completed through two methods. Experimental results are that both methods can achieve transient temperature detection. But the FT-SPI is higher in terms of accuracy, and it can effectively overcome the gross error caused by the surface defects, paint wear and other similar problems.

Transient temperature distribution; SPI; Spectral analysis; Fourier transform

Aug. 12, 2015; accepted Dec. 21, 2015)

2015-08-12，

2015-12-21

国家自然科学基金项目(51305409)和兵科院纵向课题(JZ2009100)资助

郎文杰，1977年生，中北大学信息与通信工程学院副教授 e-mail: lwjnuc@163.com

O432

A

10.3964/j.issn.1000-0593(2016)02-0355-04