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奥氏体钢焊接缺陷检测软件设计

2019-09-10张彦奎

河南科技 2019年2期
关键词:模块化设计

张彦奎

摘 要:奥氏体钢的焊缝组织会導致超声波信号衰减强于其他材料的焊缝。粗大组织会使声波发生散射且波形易发生转换,导致假信号出现。本文采用LabVIEW平台设计了上位机超声波检测系统软件,以对奥氏体钢超声波检测信号进行分析处理及缺陷判定。

关键词:奥氏体钢;超声波检测;LabVIEW;模块化设计

中图分类号:TG441.7 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(2019)02-0059-04

Austenitic Steel Weld Defect Detection Software Design

Abstract: Austenitic steel weld tissue can cause attenuation of ultrasonic signals stronger than welding other materials. Thick tissue will scatter sound wave and the waveform conversion occurs easily, causing false signals.  In this paper, LabVIEW platform was used to design the software of the host computer ultrasonic testing system to analyze and process the ultrasonic testing signal of austenitic steel and determine the defects.

Keywords: Austenitic steel;ultrasonic testing;LabVIEW;modular design

奥氏体钢具有良好的抗腐蚀能力、抗氧化能力和良好的低温韧性,通常用于比较重要的部位,但其工作环境较为恶劣。因此,必须要加强对其焊缝等缺陷的检测,从而保证设备安全工作。超声波检测是一种较为重要的检测方法,可以非破坏性地检测材料性质及内部和表面缺陷,且检测灵敏度高,检测速度快,在航空航天、桥梁等诸多领域得到广泛应用。目前,超声波检测技术发展迅速,对仪器的要求也越来越高,要求检测过程智能化,操作过程傻瓜化,信号分析与处理智能化,硬件系统软件化[1]。硬件化仪器具有封闭、缺乏灵活性、响应慢等缺点,很难满足当前的需要。因此,硬件系统软件化成为仪器仪表领域的一个重要发展方向。由此,本文采用LabVIEW虚拟仪器平台来完成奥氏体钢焊接缺陷的软件设计。

1 虚拟超声波检测系统的硬件组成

探头、数控放大器、发射与接收电路、USB数据采集卡、计算机等是虚拟超声波检测系统的硬件部分。探头的原理是通过压电晶片的正、逆压电效应产生超声波,超声波遇到焊缝缺陷产生回波,探头则将回波转换成电压信号。但是,电压信号很弱,因此,需要将信号放大,再通过数据采集卡将信号转为数字信号,并由计算机进行分析和处理[2]。虚拟超声波检测系统的结构如图1所示。

2 虚拟超声波检测系统的软件设计

本系统通过LabVIEW编程平台编写,采用Windows编程机制,使系统设计更加灵活,采用消息驱动方式来使系统运作,其人机交互功能可以使程序在运行时充分受到用户的控制。

本软件采用模块化设计,各个功能模块通过主程序界面联系起来。

2.1 程序总体设计

在设计过程中,根据系统的总体要求,把系统分为多个模块,将各个模块集成起来,通过一个主界面来调用各个功能模块。模块化设计思路的优点是在需要添加新功能时,模块程序编写好后,只需要修改主程序即可完成功能添加,虚拟仪器的扩展性得到了充分体现,也显示出了“软件就是仪器”所带来的优越性。

2.2 系统主界面设计

设计程序时,先完成各个功能模块的设计,把每个功能模块做成子VI形式。在程序图中,每一级模块可以以图表形式放置,使程序的可读性增加,也使程序更易维护,程序更清晰明了,编程工作量减少[3]。

设计系统主界面时,运用LabVIEW中的“运行时菜单”(前面板编辑菜单下)功能,菜单选项的内容设置为各功能模块,在程序运行时方便调用。通过条件结构可实现对菜单项内容的调用,条件结构中的子VI和各项菜单对应。在子VI的“子VI节点设置”对话框中选中“调用时显示前面板”和“如之前未打开则在运行后关闭”两个选项。系统主界面如图2所示。此时,程序运行时选择菜单某项,则相应的子VI前面板便会弹出,子VI运行结束后便消失。要添加新功能时,在菜单项添加此功能项,然后在程序中条件结构下新添一个子框图,并添加此功能的子VI。这样就可以不用改动整块程序。子VI节点设置对话框见图3。

2.3 信号预处理

2.3.1 信号截取设计。截取所需要的信号往往可以提高结果的可靠性,增加数据的可信度。运用“获取波形子集函数”可以截取整个时间段波形中的一段,通过输入控件设定起始波的位置以及区间宽度。获取波形子集如图4所示。

波形输入用来输入需要提取的信号;波形输出用于输出截取后的信号;起始采样/时间可以设定起始位置;持续时间用来设定区间宽度[4]。

2.3.2 数字滤波设计。本设计采用Butterworth滤波器,如图5所示,可以根据需要对采用频率、阶数和截止频率进行设置,对信号进行低通滤波。

2.4 小波降噪

2.4.1 小波降噪设计。奥氏体钢焊缝组织对纵波散射比母材对纵波散射强,噪声成分较小,对信号影响并不大。但是,横波的散射受焊缝组织的影响较大,回波会受到较明显的影响。回波信号频谱高频区既含有有用成分,同时也有噪声,噪声会对信号产生较大影响,并且横波在焊缝缺陷中传播时,每个晶粒都会起到低通滤波的作用,类似于一个低通滤波器,所以低通滤波对提高奥氏体钢缺陷超声波信号的信噪比效果并不会太好。由此,本设计增加了一个小波降噪,与低通滤波作为两个选择项,可以根据情况经行选择。信号降噪过程如图6所示。

2.4.2 LabVIEW小波降噪的实现。LabVIEW函数库中提供了4个关于小波的函数:Daubechies4小波变换、反Daubechies4小波变换、Daubechies4(逐点)、反Daubechies4小波变换(逐点)。对于小波分析功能显得不足,可根据小波分解重构的算法,运用LabVIEW进行编程。另外,NI公司提供了advanced signal processing toolkit(高级信号处理工具包)可供用户下载,包含联合时频分析、时间序列分析和小波分析等多个功能模块。安装高级信号处理工具包后可在“信号处理—Wavelet Analysis—Feature Extraction”面板中找到WA Denoise函数,可以对信号进行小波降噪,如图7所示。

threshold settings可以进行阈值设置(其中包含阈值规则选择和阈值重调选择);signal输入需要降噪的信号;levels可设置分解层数;wavelet对母小波进行选择;denoised signal输出降噪后的信号。对参数进行适当设置,可得到降噪效果较好的信号。小波降噪参数设置面板如图8所示。

2.5 信号频域分析设计

2.5.1 窗函数分析。窗函数可以对截断的不连续信号做平滑处理,从而防止谱泄漏,而且可以使频率相近的小幅值和大幅值信号分离开。在进行离散傅里叶变换时,要把时间序列截断,但会导致谱泄漏。为了减少谱泄漏,可以使采用周期无限加长,此后FFT计算出的频谱更为准确。在实际应用中,这种方法是无法实现的,因此,可通过对信号进行加窗处理来减少谱泄漏。这时,平滑窗的作用就类似于窄带低通滤波器。加窗就是原始采波形乘上一个窗函数,其窗函数需要幅度变化平滑,且边缘趋近零,可用公式(1)表示。

[yt=xtwt]                        (1)

式中,[yt]为加窗后的信号;[xt]为加窗前的信号;[wt]为窗函数。

在频域中,窗函数叫作时间窗,时域中叫做频谱窗,常用的窗函数有:矩形窗(Rectangular)、海明窗(Hamming)、汉宁窗(Hanning)、布莱克曼窗(Blackman)。在选择窗函数时,要根据信号的性质及对信号的处理要求进行选择。例如,只要求主瓣频率能被精确读出而幅值精度不做考虑的话,可以选用矩形窗;汉宁窗和三角窗可以用于干扰噪声较强的窄带信号;海明窗、汉宁窗等可用于包括周期信号的无限长信号。

LabVIEW中提供了多种窗函数,设计中采用了海明窗(Hamming)、汉宁窗(Hanning)、布莱克曼窗(Blackman)3种窗函数。

2.5.2 频谱分析。通过傅里叶变化把时域信号变换到频域信号,可以用于分析信号频率成分和各成分的强度,可以通过快速傅里叶变化(FFT)对信号进行变换。通过频谱分析,回波信号和被检测的材料与频率的关系能较为直观地看出来。LabVIEW中提供了FFT函数模块,如图9所示。

FFT都是双边输出的,正负频率的信息会同时显示出来。把负频率对应的频谱迭加到对应的正频率上,然后将正频率对应的幅值加倍,零频率对应的频谱不变,就可以将双边频谱变换为单边频谱。程序如图10所示。

2.5.3 功率谱分析。对信号进行功率谱分析可以得到功率谱密度函数,在频率上信号能量的分布可由功率谱密度函数反映出来。LabVIEW中的功率谱计算公式为:

[PΛxk=1N2Xk2]                   (2)

式中,[N]是采样点数;[Xk]是FFT变换后输出的序列。

功率谱分析可以观察信号在频率上的能量分布,把信号的主要频率显示出来。功率谱分析如图11所示。

2.6 缺陷位置判定设计

纵波检测时,有一个参量表征缺陷的位置,即距离探头平面的纵向距离d;横波检测时,有两个参量,一个是l表示距离探头的水平距离,一个是d表示距离探头所在平面的距离。

纵波检测:

[d=0.5W]                              (3)

橫波检测:

[l=Wsinβ]                           (4)

[d=Wcosβ-n-1t,n=1,3……(奇数次波)]   (5)

[d=nt-Wcosβ,n=2,4……(偶数次波)]      (6)

[W=ct]                                  (7)

式(7)中,[c]是超声波波速,[t]是缺陷波和始波之间的间隔。

使用LabVIEW中的波峰检测函数用来检测波峰,波峰位置与位置引脚连接,将波峰值与振幅连接,可以准确计算出极值点。再根据以上公式,可以计算出缺陷的位置。缺陷位置计算程序设计采用条件结构,可以对横波和纵波进行选择,缺陷位置判定程序如图12所示。

3 结论

①采用模块化的设计思路,将各个功能细化为单个程序,通过一个主程序对各功能子程序进行调用,这样做不仅使结构更加紧凑,而且使调试修改更加方便,功能扩展也不会改动整个程序。

②通过信号处理技术,可以对检测信号进行降噪滤 波、时频转换等处理,从而提取出缺陷的特征,使缺陷更易识别。

参考文献:

[1]肖国友.信号处理及应用[M].西安:西北工业大学出版社,1991.

[2]王华玲.基于LabVIEW的超声检测虚拟仪器研究[D].西安:西安科技大学,2006.

[3]程志明.信号采集系统的设计[D].北京:北京工业大学,2001.

[4]潘泉,张磊,孟晋丽.小波滤波方法与应用[M].北京:清华大学出版社,2005.

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