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航空发动机齿轮磨削烧伤电磁无损检测技术研究

黄栋  
【摘要】:齿轮是航空发动机传动系统的核心构件。其表面层质量直接影响发动机的功能和使用寿命。齿轮的磨削加工中,磨粒的切削、刻划和滑擦作用可能导致齿轮产生磨削烧伤,产生如耐腐蚀、耐磨和抗疲劳强度等性能退化,严重烧伤时还会萌生裂纹造成断齿等严重事故,严重影响飞机的飞行安全。工厂通常采用酸蚀法对齿轮磨削烧伤检测,这种方法不仅受操作者影响因素大,精度低,更不利的是对齿轮有一定的微损伤和可能导致氢脆,因此,开发一种能快速检测和评价齿轮表面磨削损伤的无损检测方法显得尤其重要。在研究了齿轮磨削烧伤形成因素,磨削烧伤组织的电磁特性基础上,分别研究涡流、漏磁和巴克豪森检测磨削烧伤检测的优缺点和磨削烧伤的检出率,针对存在的问题,提出涡流、漏磁和巴克豪森检测数据融合提高检出率的方法,在设计和制作涡流、漏磁和巴克豪森齿轮综合检测系统和编制相应的数据采集和分析软件基础上,采用三种电磁检测信号进行归一化处理算法并进行归一化处理,对11个(946个齿面)齿轮研究分析结果表明:由于磨削烧伤部位磁导率减低,使得涡流信号中的相位角度降低,磨削烧伤部位和磨削烧伤部位的磁导率差增加,使得泄露磁场强度增加,磨削烧伤部位磁畴钉扎作用强,磁畴偏转伴随的噪声强度提高,巴克豪森噪声电压的均方根值增加,因此涡流、漏磁、巴克豪森方法均可以用于磨削烧伤检测,单参数检测时,利用的磨削烧伤部位的磁特性参数不同,磨削烧伤的检出率不能满足工程实际的高可靠性的要求,本文提出综合利用磨削烧伤部位的磁特性参数的数据融合方法,在归一化处理涡流检测、漏磁检测、巴克豪森检测参数后,对三种参数进行K均值聚类、马氏距离判别、BP神经网络数据融合,融合结果为:K均值聚类融合磨削烧伤的判断准确率97.25%,马氏距离判别融合磨削烧伤的判断准确率90.54%,BP神经网络数据融合判断准确率94.52%,均高于单参数检测的检出率,其中K均值聚类融合效果最好。本文综合巴克豪森、涡流、漏磁检测三种电磁无损检测方法,应用基于机器学习的数据分析方法,给出评判算法并进行验证,将传统的对产品检测上升到评估层面,为齿轮磨削烧伤无损检测提供了一种新思路。


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