CN103926311A - 轧辊表层显微开裂超声检测方法 - Google Patents
轧辊表层显微开裂超声检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103926311A CN103926311A CN201310013530.5A CN201310013530A CN103926311A CN 103926311 A CN103926311 A CN 103926311A CN 201310013530 A CN201310013530 A CN 201310013530A CN 103926311 A CN103926311 A CN 103926311A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- roll
- cracking
- micro
- roller
- roller surface
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明涉及轧辊质量控制领域，尤其涉及一种轧辊安全使用风险的方法。一种轧辊表层显微开裂超声检测方法，包括以下步骤：步骤一、选取表征轧辊，对表征轧辊表面进行磨光处理；步骤二、使用超声波探伤检测表征轧辊表面的显微开裂，得到显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；步骤三、逐层磨削表征轧辊，并重复步骤二得到表征轧辊各个深度层的显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；步骤四、结合表征轧辊具体的使用情况，得到与表征轧辊同类型的轧辊每次从轧机换下后最合理的磨削量。本发明既保证该磨削量保证不会导致继续轧制钢材时，发生辊身疲劳剥落事故，又降低了轧辊的损耗，为轧辊使用维护提供一个新的技术手段，降低了生产成本。
Description
技术领域
本发明涉及轧辊质量控制领域，尤其涉及一种轧辊安全使用风险的方法。
背景技术
轧机是现代化冶金企业的关键工艺设备，而轧辊又是轧机的关键核心部件，其使用性能直接决定着轧机稳定、产线顺行、生产消耗及产品质量。轧辊最经济安全的使用对钢铁生产意义非常之大，轧辊工作时的接触应力会造成轧辊表层产生疲劳层，其引起的接触疲劳损坏是困扰许多钢铁企业的普遍现象，为了预防轧辊开裂、剥落事故，轧辊安全稳定运行一定周期后必须进行必要的使用维护。
该维护措施主要为磨去影响轧辊继续安全使用的工作层表层，和继续使用前的轧辊表面探伤，但在如何磨削影响轧辊继续安全使用的工作层表层的问题上，目前国内外还没有有效的评价指标或者手段，而这一点也正是或许造成磨削浪费、或许造成轧辊使用存在安全因患的关键。
目前，还没有见到评价指导轧辊磨削使用的无损检测方法。在涉及到与轧辊有关的检测技术方面，主要包括涡流检测、超声波探伤检测、辊身硬度检测、以及X-ray检测，各种方法侧重不同，检测能力存在差异。涡流和超声波检测目前普遍用于轧辊表面的开裂，如剥落裂纹、热裂纹等各类缺陷检测，并且超声波还可以检测轧辊内部结合层等方面的问题。硬度检测方法跟踪可以了解轧辊的工作硬化程度，通过硬度检测，将轧辊修磨后硬度与供货硬度的差别控制在一定范围内，硬度检测是表面检测，通常人工操作，效率低，准确度差，受测试时的垂直性、试样表面光洁度等因素的影响，数据分散性较大，其测试结果的比较只限于弹性模量相同的材料。上世纪80年代，国外钢铁业界就对用X-ray方法对轧辊检测进行了研究，对轧辊表面疲劳应变期间材料晶格结构数据的变化和疲劳极限进行了X－ray检测分析，但没有形成实现对疲劳损伤进行定量判定的办法，X－ray检测方法的最大问题在于检测深度有限，只能对表面下约20微米的深度范围进行检测，应用于实践的工作量很大。以上方法目前还都不能形成对轧辊继续工作使用的风险进行评价的无损检测技术。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种轧辊表层显微开裂超声检测方法，利用超声波对表征轧辊定量分析得到该类型轧辊最合理的磨削量，对国内外各大轧钢厂降低辊耗成本意义重大。
本发明是这样实现的：一种轧辊表层显微开裂超声检测方法，包括以下步骤：
步骤一、选取表征轧辊，对表征轧辊表面进行磨光处理；
步骤二、使用超声波探伤检测表征轧辊表面的显微开裂，得到显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；
步骤三、逐层磨削表征轧辊，并重复步骤二得到表征轧辊各个深度层的显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；
步骤四、结合表征轧辊具体的使用情况，得到表征轧辊次最合理的磨削量。
所述步骤一中对表征轧辊表面进行磨光处理具体为，将表征轧辊表面粗糙度磨光处理后控制在50mm以内，磨光处理的磨削厚度控制在1mm以内。
所述步骤二中，使用超声波探伤检测表征轧辊表面的显微开裂具体为，
首先发射宽频带超声信号作为探针与表征轧辊表面作用并接收作用后的超声信号；
然后在频域利用带通滤波处理，对经表征轧辊表面作用后的超声信号选取特定频段内的部分进行处理分析，滤除其中的干扰信号，以利于突出表征轧辊表面因显微开裂而影响的频段位置及其振动幅度；
最后对特定频段内的作用后的超声信号进行量化处理，并设定显微开裂信号阈值，得到显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况。
所述宽频带超声信号的超声频率分布在15MHz～50MHz之间。
所述对特定频段内的作用后的超声信号进行量化处理具体为，对各个检测点对应的作用后的超声信号的振动幅度中最大的振动幅度值除以2的n次方的方式进行量化得到量化范围内的赋值。
用于量化处理的值为2的8次方或2的12次方。
本发明轧辊表层显微开裂超声检测方法通过发射特定超声波和轧辊表层作用，通过对超声波频谱存在散射影响的特定频段进行分析，将该频段发生显微开裂散射作用的振动幅度量化处理比对阈值后得到轧辊表层显微开裂的分布图；进一步结合轧辊实际使用情况，定量分析得到该类型轧辊最合理的磨削量；既保证该磨削量保证不会导致继续轧制钢材时，发生辊身疲劳剥落事故，又降低了轧辊的损耗，为轧辊使用维护提供一个新的技术手段，降低了生产成本。
附图说明
图1为本发明轧辊表层显微开裂超声检测方法流程框图；
图2为本发明实施例中两个检测点的超声信号对比图，2a为没有显微开裂的超声信号图，2b为有显微开裂的超声信号图；
图3为本发明实施例中表征轧辊表面以下0.5mm深度位置的显微开裂分布图；
图4为本发明实施例中表征轧辊表面以下2.5mm深度位置的显微开裂分布图；
图5为本发明实施例中表征轧辊表面以下4.5mm深度位置的显微开裂分布图；
图6为本发明实施例中表征轧辊表面以下6.5mm深度位置的显微开裂分布图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明表述的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1
如图1所示，一种轧辊表层显微开裂超声检测方法，包括以下步骤：
步骤一、选取表征轧辊，对表征轧辊表面进行磨光处理；该处理过程可以在各钢厂轧辊车间的自动磨床上进行，加工的目的是为了保证轧辊的表面粗糙度不会对检测结果产生不同的影响、或者导致检测结果假象的产生，将表征轧辊表面粗糙度磨光处理后控制在50mm以内，磨光处理的磨削厚度控制在1mm以内，在本实施例中磨削了0.5mm；
步骤二、使用超声波探伤检测表征轧辊表面的显微开裂，得到显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；具体操作为，
首先发射宽频带超声信号作为探针与表征轧辊表面作用并接收作用后的超声信号，本实施例中采用的宽频带超声信号的超声频率分布在15MHz～50MHz之间，实验中使用了如下设备：超声波计算机控制发射接收仪：PANAMETRICS5900PR（适用0～200MHz的换能器）；数字示波器：Agilent（安捷伦）54642A（500MHz）；频谱分析仪：Agilent（安捷伦）E4411B（9K～1.5GHz）。检测条件：脉冲电压400V，匹配阻抗50ohms，能量800pf，增益32dB，重复频率1K，检测区域面积为50mm×100mm。
然后在频域利用带通滤波处理，如图2(a)、(b)所示为两个检测点的超声信号对比图，可以看到在20MHz±5MHz的频率范围内，没有经过显微开裂作用和经过显微开裂散射作用后的超声信号振动幅值存在明显差异；所以对经表征轧辊表面作用后的超声信号选取20MHz±5MHz的频率范围作为特定频段进行处理分析，滤除干扰信号，以利于突出表征轧辊表面因显微开裂而影响的频段位置及其振动幅度；
最后对特定频段内的作用后的超声信号进行量化处理，在检测得到的信号的特定频段内，对各个检测点对应的作用后的超声信号的振动幅度中最大的振动幅度值除以2的n次方的方式进行量化得到量化范围内的赋值，如果此处的信号经过了显微开裂的散射作用影响，则其在所关心的频段内的幅度会发生明显减小；然后定义渐变的颜色，并将颜色与量化范围内的赋值形成对应，这样就可以图像化地直观显示是否有显微开裂作用的影响，也就可以知道该位置是否有显微开裂；检测时设定显微开裂信号阈值，将赋值与显微开裂信号阈值对比，判定是否为显微开裂。
设定显微开裂信号阈值，得到如图3所示的显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况，在本实施例中因为对表征轧辊磨光处理中磨削了0.5mm的厚度，所以图3中实际上是表征轧辊表面以下0.5mm深度位置的显微开裂分布图；
步骤三、结合表征轧辊具体的使用情况根据显微开裂分布图判定表征轧辊是否磨削到位，如不到位逐层磨削表征轧辊后重复步骤二直到判定表征轧辊已经磨削到位为止；在本实施例中每次磨削2mm，重复磨削检测3次，得到如图4、5、6所示的表征轧辊表面以下2.5mm、4.5mm，和6.5mm深度位置的显微开裂分布图；
步骤四、结合表征轧辊具体的使用情况，得到表征轧辊磨削6.5mm后已经为磨削到位，可以正常使用，无需再进一步磨削。
Claims (6)
1.一种轧辊表层显微开裂超声检测方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤一、选取表征轧辊，对表征轧辊表面进行磨光处理；
步骤二、使用超声波探伤检测表征轧辊表面的显微开裂，得到显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；
步骤三、逐层磨削表征轧辊，并重复步骤二得到表征轧辊各个深度层的显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况；
步骤四、结合表征轧辊具体的使用情况，得到表征轧辊最合理的磨削量。
2.如权利要求1所述的轧辊表层显微开裂超声检测方法，其特征是：所述步骤一中对表征轧辊表面进行磨光处理具体为，将表征轧辊表面粗糙度磨光处理后控制在50mm以内，磨光处理的磨削厚度控制在1mm以内。
3.如权利要求1所述的轧辊表层显微开裂超声检测方法，其特征是：所述步骤二中，使用超声波探伤检测表征轧辊表面的显微开裂具体为，
首先发射宽频带超声信号作为探针与表征轧辊表面作用并接收作用后的超声信号；
然后在频域利用带通滤波处理，对经表征轧辊表面作用后的超声信号选取特定频段内的部分进行处理分析，滤除其中的干扰信号，以利于突出表征轧辊表面因显微开裂而影响的频段位置及其振动幅度；
最后对特定频段内的作用后的超声信号进行量化处理，并设定显微开裂信号阈值，得到显微开裂的分布数量、密度，形态和位置情况。
4.如权利要求3所述的轧辊表层显微开裂超声检测方法，其特征是：所述宽频带超声信号的超声频率分布在15MHz～50MHz之间。
5.如权利要求3所述的轧辊表层显微开裂超声检测方法，其特征是：所述对特定频段内的作用后的超声信号进行量化处理具体为，对各个检测点对应的作用后的超声信号的振动幅度中最大的振动幅度值除以2的n次方的方式进行量化得到量化范围内的赋值。
6.如权利要求5所述的轧辊表层显微开裂超声检测方法，其特征是：用于量化处理的值为2的8次方或2的12次方。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310013530.5A CN103926311A (zh) | 2013-01-15 | 2013-01-15 | 轧辊表层显微开裂超声检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310013530.5A CN103926311A (zh) | 2013-01-15 | 2013-01-15 | 轧辊表层显微开裂超声检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103926311A true CN103926311A (zh) | 2014-07-16 |
Family
ID=51144606
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310013530.5A Pending CN103926311A (zh) | 2013-01-15 | 2013-01-15 | 轧辊表层显微开裂超声检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103926311A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109212033A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-15 | 汕头大学 | 一种高速轨道内部伤损的超声图像检测方法 |
| CN111141820A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-12 | 中钢集团邢台机械轧辊有限公司 | 一种裂纹轧辊的判定方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030013388A1 (en) * | 2001-06-29 | 2003-01-16 | Buttram Jonathan D. | Creeping wave technique for mill roll inspection |
| CN1394703A (zh) * | 2002-07-30 | 2003-02-05 | 太原钢铁(集团)有限公司 | 冷轧工作辊修复方法 |
| CN101231298A (zh) * | 2007-01-23 | 2008-07-30 | 宝钢集团常州轧辊制造公司 | 轧辊表面探伤检测方法 |
| CN101368931A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-02-18 | 舞阳钢铁有限责任公司 | 一种中厚板轧机轧辊的在役超声波探伤方法 |
-
2013
- 2013-01-15 CN CN201310013530.5A patent/CN103926311A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030013388A1 (en) * | 2001-06-29 | 2003-01-16 | Buttram Jonathan D. | Creeping wave technique for mill roll inspection |
| CN1394703A (zh) * | 2002-07-30 | 2003-02-05 | 太原钢铁(集团)有限公司 | 冷轧工作辊修复方法 |
| CN101231298A (zh) * | 2007-01-23 | 2008-07-30 | 宝钢集团常州轧辊制造公司 | 轧辊表面探伤检测方法 |
| CN101368931A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-02-18 | 舞阳钢铁有限责任公司 | 一种中厚板轧机轧辊的在役超声波探伤方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 全国锅炉压力容器无损检测人员资格鉴定考核委员会: "《锅炉压力容器检测基础知识》", 30 April 1989, 劳动人事出版社 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109212033A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-01-15 | 汕头大学 | 一种高速轨道内部伤损的超声图像检测方法 |
| CN109212033B (zh) * | 2018-08-20 | 2021-02-02 | 汕头大学 | 一种高速轨道内部伤损的超声图像检测方法 |
| CN111141820A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-12 | 中钢集团邢台机械轧辊有限公司 | 一种裂纹轧辊的判定方法 |
| CN111141820B (zh) * | 2019-12-26 | 2024-04-05 | 中钢集团邢台机械轧辊有限公司 | 一种裂纹轧辊的判定方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104777218A (zh) | 一种利用金属磁记忆检测技术判别铁磁材料裂纹萌生的方法 | |
| CN106813993B (zh) | 基于声-超声及声发射技术的疲劳试验构件状态监测方法 | |
| CN101907607A (zh) | 瓷支柱绝缘子的缺陷检测方法 | |
| WO2023217178A1 (zh) | 一种滚压工件表面质量预测方法 | |
| CN107655972B (zh) | 一种金属材料高温蠕变剩余寿命的超声评价方法 | |
| Ongpeng et al. | Characterization of damage using ultrasonic testing on different types of concrete | |
| CN102980944B (zh) | 一种转子系统在线健康监测系统及方法 | |
| CN103926312A (zh) | 轧辊疲劳硬化层的超声表面波非线性检测方法 | |
| CN103926311A (zh) | 轧辊表层显微开裂超声检测方法 | |
| CN101368931A (zh) | 一种中厚板轧机轧辊的在役超声波探伤方法 | |
| CN112213215B (zh) | 一种组合回弹检测混凝土抗压强度的方法 | |
| CN103286144B (zh) | 轧辊疲劳硬化层的超声共振谱检测方法 | |
| Wang et al. | Discussion of the definition for acoustic emission event in the time series of concrete damage process | |
| CN104007177A (zh) | 冷拔无缝钢管心部的微孔状缺陷的检测方法 | |
| Campos et al. | In-situ magnetic inspection of the part fixture and the residual stress in micromilled hot-work tool steel | |
| CN103926319B (zh) | 对轧辊次表层显微开裂进行检测评估的方法 | |
| Yao et al. | Effect of impact source on detection quality in impact echo testing of sleeve grouting | |
| Lee et al. | A study on the machining characteristics in the external plunge grinding using the current signal of the spindle motor | |
| CN107290435A (zh) | 一种用于旋转主轴裂纹检测的弹性波激发装置 | |
| CN113673045B (zh) | 基于硬度和非线性超声的高强度螺栓疲劳损伤检测方法 | |
| Padzi et al. | Evaluating ultrasound signals of carbon steel fatigue testing using signal analysis approaches | |
| Lee et al. | Plunge grinding characteristics using the current signal of spindle motor | |
| JP2021060373A (ja) | 鋼材の清浄度評価方法 | |
| Pau et al. | Ultrasonic assessment of wheel—rail contact evolution exposed to artificially induced wear | |
| Tanaka et al. | Grinding burn monitoring by high-frequency domain analysis of acoustic emission signal |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140716 |