基于涡流检测信号的航空发动机叶片缺陷分类与评估方法

作     者：于霞 张卫民 邱忠超 秦峰 YU Xia;ZHANG Weimin;QIU Zhongchao;QIN Feng

作者机构：北京理工大学机械与车辆学院北京100081 

出 版 物：《测试技术学报》 (Journal of Test and Measurement Technology)

年 卷 期：2016年第30卷第2期

页      面：99-105页

学科分类：08[工学] 080502[工学-材料学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 

基　　金：总装预研基金资助项目(9140A17080610BQ×××) 

主　　题：发动机叶片 差激励 涡流传感器 裂纹检测 EEMD SVM 

摘      要：航空发动机涡轮叶片的缺陷检测对于保障飞机安全运行至关重要.由于叶片属于非规则小曲率零件,难以保证严格的提离距离和检测法向方向,由此产生了不可忽视的干扰和噪声,加之缺陷变化信息微弱,给检测带来了实质性困难.本文设计研制了一种尺寸小、灵敏度高的差激励涡流检测探头,可以安装在数控多自由度扫查台上,对叶片曲面零件表面缺陷进行快速扫查检测;利用总体平均模态经验模态分解技术(EEMD)和小波变换相结合的方法,来有效抑制强背景噪声,提取信号特征,并结合支持向量机(SVM)方法实现裂纹缺陷的分类.