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 秦峰 邱忠超
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 发动机叶片 差激励 涡流传感器 裂纹检测 EEMD SVM
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 测试技术与理论研究
• 页码范围: 99-105
• 页数: 7页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 4144字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2016.02.002

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张卫民	北京理工大学机械与车辆学院	74	772	14.0	24.0
2	于霞	北京理工大学机械与车辆学院	9	85	6.0	9.0
3	邱忠超	北京理工大学机械与车辆学院	16	91	6.0	9.0
4	秦峰	北京理工大学机械与车辆学院	7	33	5.0	5.0