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    鋼軌無損檢測中的超聲導波技術(shù)

    2015-05-25 10:20:36周建民徐清瑤廖曉蘇
    儀表技術(shù)與傳感器 2015年6期
    關(guān)鍵詞:群速度軌頭導波

    周建民,徐清瑤,李 鵬,萬 琪,廖曉蘇

    (華東交通大學機電工程學院,江西南昌 330013)

    0 引言

    鋼軌在使用過程中,由于自然因素以及列車載荷的作用,致使其表面和內(nèi)部易產(chǎn)生各類損傷和缺陷,嚴重時甚至會造成鋼軌斷裂、列車脫軌等重大事故[1]。因此,開展鋼軌無損檢測技術(shù)的研究具有重要的意義。

    超聲波檢測是鋼軌無損檢測的重要手段之一。目前,常規(guī)超聲波檢測方法有脈沖反射法、穿透法和共振法等[2]。這些方法在技術(shù)方面比較成熟,但其檢測過程采用逐點掃描方式,檢測速度慢,已較難滿足現(xiàn)階段我國鐵路軌道高速發(fā)展的需求。與常規(guī)超聲波檢測方法相比,新型的超聲導波技術(shù)具有沿傳播路徑衰減小、傳播距離遠、檢測速度快等優(yōu)點,已被廣泛應(yīng)用于管道等大型構(gòu)件的無損檢測中[3],并且該技術(shù)在鋼軌大范圍缺陷的完整性檢測上具有良好的應(yīng)用前景。因此,鋼軌超聲導波檢測技術(shù)已成為近年來國內(nèi)外無損檢測領(lǐng)域研究的熱點之一。

    1 導波檢測原理

    機械振動在彈性介質(zhì)中的波稱為彈性波(即聲波),而頻率大于20 kHz的聲波則稱為超聲波。當超聲波被局限在具有邊界的介質(zhì)(如平板、管道等)內(nèi)傳播時,超聲波將會在邊界處不斷地反射,從而沿著介質(zhì)的方向傳播形成超聲導波[4-5]。產(chǎn)生超聲導波的這種具有邊界的介質(zhì)稱為波導,軌頭、軌腰和軌底是鋼軌中三種典型的波導。由于這些波導的結(jié)構(gòu)不同,在其中傳播的導波頻率和速度也相應(yīng)發(fā)生變化。

    用超聲導波對鋼軌進行無損檢測時,可以通過信號發(fā)生裝置產(chǎn)生激勵信號,經(jīng)功率放大器放大后由導波傳感器在鋼軌的一端激發(fā)超聲導波。如果導波沿著沒有損傷的軌頭、軌腰和軌底傳播,那么導波的群速度和相速度就基本保持一致。如果導波在傳播過程中遇到界面不連續(xù)處(如軌底腐蝕),則可能發(fā)生反射、散射和模式轉(zhuǎn)換,這樣便會產(chǎn)生攜帶局部缺陷特征的回波[6],如圖1所示。通過對回波信號進行分析就可以確定缺陷的位置,回波幅值還能夠用于鋼軌損傷程度的評定。

    圖1 超聲導波檢測原理(以腐蝕為例)

    2 導波的頻散及多模態(tài)特性

    相對于體波(常見的超聲波),鋼軌中超聲導波的顯著特點就是具有頻散特性。導波在鋼軌軌頭、軌腰和軌底中傳播時,由于受波導截面形狀和尺寸的影響,使得在鋼軌中傳播的超聲波速度依賴于波的頻率,從而導致超聲波的幾何彌散,即導波的相速度隨頻率的不同而發(fā)生變化,這種現(xiàn)象就稱為鋼軌中超聲導波的頻散現(xiàn)象[7]。頻散對超聲導波的傳播有很大影響,主要表現(xiàn)為導波信號在傳播一定距離后時域波包的寬度會拉長,幅度明顯減小,這不僅降低了檢測的靈敏度,而且會給后續(xù)信號處理帶來很大的困難。因此,應(yīng)盡量避免將頻散嚴重的導波模態(tài)用于鋼軌的無損檢測。

    多模態(tài)是鋼軌中超聲導波的另一重要特性。波導結(jié)構(gòu)一般在某一頻率下至少存在兩個或兩個以上的導波模態(tài),它們在波導中以不同的群速度傳播。鋼軌中的超聲導波存在很多種不同的模態(tài),多種模態(tài)疊加在一起并分別以不同的速度傳播可能會使數(shù)據(jù)信號解析變得困難[8]。因此,需要合理選取合適的模態(tài)來檢測鋼軌不同部位、不同類型的典型缺陷。

    3 鋼軌中超聲導波傳播特性的數(shù)值計算

    超聲導波的傳播特性(頻散、波結(jié)構(gòu)等)在很大程度上影響著其檢測效果[9]。因此,應(yīng)用導波技術(shù)對鋼軌進行無損檢測時,需要根據(jù)導波的傳播特性來選擇合適的導波模態(tài)和頻率范圍。規(guī)則截面波導(如板、管)中導波傳播特性的數(shù)值計算方法已經(jīng)很成熟[10-12],但由于鋼軌是異型截面波導,一般的商用軟件無法完成其傳播特性的數(shù)值計算,因此,鋼軌中超聲導波傳播特性的數(shù)值計算一直是導波檢測研究的熱點。

    國外很多學者應(yīng)用半解析有限元(Semi-analy-tical finite element,SAFE)法對鋼軌中超聲導波的傳播特性進行了相關(guān)研究。該方法由Taweel等[13]提出,可用于求解任意截面波導中超聲導波的傳播特性。將該方法應(yīng)用于鋼軌時,只需對鋼軌橫截面進行離散,沿波傳播方向上的位移用諧波指數(shù)函數(shù)eikx(x為鋼軌長度,k為導波的波數(shù))來描述,從總體運動方程特征值系統(tǒng)中解得特征值ki(即,第i個共振模式的波數(shù))后,便可獲得頻散關(guān)系。

    Hayashi等[15]采用半解析有限元法計算日制JIS50型鋼軌中超聲導波的頻散曲線,得到了導波在0~100 kHz范圍內(nèi)的相速度、群速度頻散曲線,分別如圖2和圖3所示(其中,橫坐標均為激勵頻率,縱坐標分別為鋼軌中導波隨激勵頻率變化的相速度和群速度)。從圖中可以看出,鋼軌在該頻率范圍內(nèi)存在眾多傳播模式,有些模式的導波頻散曲線在一定的頻率范圍內(nèi)較為平緩,展現(xiàn)了較好的傳播特性,可用于檢測。為了驗證數(shù)值計算結(jié)果,Hayashi等分別對軌頭踏面和軌頭側(cè)面進行導波檢測實驗,實驗得到的相速度、群速度頻散曲線與理論得到的結(jié)果非常吻合。

    圖2 鋼軌相速度頻散曲線

    圖3 鋼軌群速度頻散曲線

    同樣采用半解析有限元法對鋼軌中超聲導波的傳播特性進行 數(shù) 值 計 算 的 還 有 Coccia[16]、Bartoli[17]、Loveday[18-19]、Lee[20]、Hesse[21-22]、盧超[23-24]以及??〗埽?5]等人,Hayashi[26]還結(jié)合半解析有限元法開發(fā)了一款用于計算鋼軌中超聲導波頻散曲線的軟件Rail Dispersion。

    除了半解析有限元法,一些學者也采用其他方法來解決鋼軌中導波傳播特性的數(shù)值計算問題。Sanderson等[27]根據(jù)固有頻率分析可以提供任意頻率下結(jié)構(gòu)所有傳播模式的位移模態(tài),采用三維固有頻率分析方法求出了英制BS113A型鋼軌在0~60 kHz范圍內(nèi)的頻散曲線。國內(nèi)何存富等[28]根據(jù)結(jié)構(gòu)振動解與波動解的互化原理,采用振動模態(tài)分析方法提取出鋼軌中導波的相速度和群速度頻散曲線,并由鋼軌振動分析中獲得的變形信息求解出導波的波結(jié)構(gòu)。

    以上研究進展有利地推動了鋼軌超聲導波檢測技術(shù)的發(fā)展,計算出的導波傳播特性能為鋼軌檢測過程中激勵頻率及導波模態(tài)的選擇提供依據(jù)。

    4 激勵頻率及導波模態(tài)的選擇

    通過對鋼軌中超聲導波傳播特性的數(shù)值計算表明,鋼軌中存在很多不同種類的導波模態(tài),且隨著頻率增大鋼軌中的導波模態(tài)也會增多,因此,在用導波技術(shù)對鋼軌進行無損檢測時應(yīng)選取合適的激勵頻率及導波模態(tài)。

    Gharaibeh等[29]通過ABAQUS建立三維有限元模型進行數(shù)值模擬,得到了英制BS113A型鋼軌中超聲導波的8種模態(tài),如圖4所示。對這些模態(tài)進行分析,發(fā)現(xiàn)F3、T2、F2模態(tài)的導波能量都分別集中于單一部位(軌頭、軌腰或軌底),且在70 kHz時這三種模態(tài)的導波相速度基本一致。因此,分別選用70 kHz時F3、T2、F2模態(tài)的導波對鋼軌缺陷進行檢測,結(jié)果成功檢測出離激勵點9 m遠處2 mm深的軌頭橫向缺陷和8 m遠處5 mm深的軌底橫向缺陷,從而驗證了激勵頻率及導波模態(tài)選擇的正確性。

    Hayashi等[30]指出可將鋼軌軌底主要的導波模態(tài)分為縱向振動模態(tài)、垂直振動模態(tài)和橫向振動模態(tài),縱向振動模態(tài)的導波群速度頻散曲線總體上很雜亂且無規(guī)律,不適合用于檢測,而橫向振動模態(tài)和垂直振動模態(tài)的導波在60~200 kHz頻率范圍內(nèi)群速度頻散曲線較為平緩,可用于檢測。

    Lee等[21]指出對鋼軌軌頭剝離不敏感,而對軌頭剝離下方的橫向裂紋敏感的頻率和模態(tài)能用于檢測軌頭剝離下方的橫向裂紋,并得出結(jié)論:低頻導波可以更好地檢測位于鋼軌軌頭的橫向裂紋,且能最大限度地減小剝離帶來的影響。

    圖4 鋼軌不同部位的導波模態(tài)

    Rose等[31]認為適合鋼軌檢測的頻率范圍為40~80 kHz,并用電磁超聲傳感器激勵60 kHz的導波進行實驗驗證。實驗表明,該方法可以有效地檢測鋼軌的橫向裂紋,但信噪比較低。

    以上研究成果表明,選擇激勵頻率和導波模態(tài)時,應(yīng)保證在所選頻率范圍內(nèi)所選模態(tài)的導波傳播能力強,對缺陷具有較高的靈敏度,同時保證該導波的頻散曲線較為平緩,以避開頻散嚴重的檢測頻帶,并且盡可能選擇較低的激勵頻率,以減少鋼軌中超聲導波模態(tài)的數(shù)量。

    5 導波信號處理方法

    應(yīng)用超聲導波對鋼軌進行檢測時,對于給定的激勵頻率至少會包含2種模態(tài),并且隨著頻率的增大模態(tài)還會增多,只有通過信號處理方法來區(qū)分接收信號的不同模態(tài)才能獲得導波檢測所需的模態(tài)。此外,實驗獲得的檢測信號還可能受到實驗環(huán)境引入的噪聲等因素的干擾,這些干擾會影響甚至淹沒檢測中的有用信號,因此,需要用信號處理方法來增強目標信號[32]。

    目前,常用的信號處理方法主要有時域分析、頻域分析、時頻分析以及小波變換等。由于鋼軌中的導波信號同時受時間和頻率的限制,具有典型的非平穩(wěn)隨機信號特征,若用單一的時域方法或頻域方法則難以達到良好的處理效果,而時頻分析是瞬時頻譜分析,因此,用時頻分析方法處理可以獲得更豐富、更準確的信息。

    Scale等[33]采用基于小波變換的時頻分析方法來表征鋼軌中具有多模態(tài)及頻散特征的導波的傳播。對長為4.6 m的美制115-lb AREMA型鋼軌進行導波檢測實驗后,通過時頻分析方法識別出了1~7 kHz范圍內(nèi)的3種縱向振動模態(tài)、一種橫向振動模態(tài)以及一種垂直振動模態(tài)的導波,并采用Gabor小波變換從檢測信號的小波尺度圖中提取出了導波的群速度頻散曲線和衰減系數(shù)曲線。同樣采用時頻分析方法對鋼軌中導波檢測信號處理的還有 McNamara[34]、Scalea[35]以及 Bartolia[36]等人。

    針對超聲導波檢測時檢測靈敏度和分辨率受鋼軌中頻散波模態(tài)影響較大的問題,Kappatos等[37]提出了一種基于離散小波變換的信號處理方法,并通過添加信噪比為-20~20 dB的頻散波形來對這種信號處理方法進行評估,結(jié)果表明,該方法能在很大程度上減少頻散波帶來的影響。

    6 導波技術(shù)在鋼軌無損檢測中的工程應(yīng)用

    目前,國外已有一些研究機構(gòu)研制出了鋼軌導波檢測設(shè)備[38-42],并將其應(yīng)用于實際線路的鋼軌無損檢測。Gurvich等[38]研制了型號為AKR1224的便攜式低頻超聲導波檢測儀,如圖5所示。該儀器將由12個超聲波傳感器組成的無線陣列式低頻導波檢測探頭作為其發(fā)射和接收單元,并采用脈沖回波法進行檢測,無需掃描整個鋼軌表面就能快速尋找并定位鋼軌中一定距離的缺陷,且能分別對軌頭、軌腰和軌底缺陷進行檢測。此外,該導波檢測儀還內(nèi)置存儲器,用于存放測量結(jié)果。大量的現(xiàn)場測試表明,該導波檢測儀最長檢測距離為30 m,缺陷定位精度能達到0.1 m,且鋼軌不同部位的缺陷檢測不會相互干擾,檢測性能良好。

    圖5 便攜式低頻超聲導波檢測儀

    Wilcox等[39]研制了主要用于檢測鋼軌垂直裂紋和鋁熱焊縫缺陷的G-Scan鋼軌超聲導波檢測裝置,該裝置通過一個機械/氣動控制系統(tǒng)將傳感器陣列干耦合到鋼軌上來進行檢測,且能控制檢測模式和傳播方向,滿足鐵路軌道快速檢測的技術(shù)指標。

    Scalea等[40]研制了基于超聲導波的非接觸式軌檢車,該設(shè)備采用激光激勵超聲導波,并用空氣耦合式換能器來接收,能快速檢測出水平裂縫下的垂直裂紋。此外,該設(shè)備還通過離散小波變換來提高非接觸檢測的信噪比。

    由以上研究成果得知,超聲導波技術(shù)應(yīng)用于鋼軌時檢測速度快且能保證靈敏度,檢測性能良好,滿足現(xiàn)代鐵路軌道高速發(fā)展的需求。

    7 結(jié)束語

    超聲導波技術(shù)作為一種新型的無損檢測技術(shù),檢測速度快,可以避免逐點檢測的費時和高成本,在鋼軌的長距離檢測中有著明顯的優(yōu)勢。目前,鋼軌超聲導波檢測技術(shù)在以下幾個方面仍有待進一步研究。

    (1)近年來國內(nèi)外多采用半解析有限元法來求解鋼軌中超聲導波的頻散曲線,探索新的頻散曲線求解方法對于激勵頻率及導波模態(tài)的選擇將會更有幫助。

    (2)導波傳播過程中存在很多種不同的模態(tài),不排除其他模態(tài)的導波對鋼軌無損檢測會有更佳的效果。此外,還可以選擇不同的導波模態(tài)對鋼軌同一部位缺陷進行檢測,通過特定數(shù)據(jù)融合方法,或許能更為全面地反映實際缺陷的特征。

    (3)鋼軌缺陷有很多種不同的類型,而目前鋼軌超聲導波檢測技術(shù)在檢測信號智能分析方面還鮮有文獻報道,因此,很有必要選擇合適的信號處理方法對檢測信號進行準確的特征提取并實現(xiàn)檢測信號類型的智能識別。

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