CN109357868A - 轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方法 - Google Patents

轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方法，包括以下步骤：1）通过检测信号发现两种常规检测法的检测优势；2）从两种方法的优势信号中提取出新的特征值电抗积分值和四次方均根FPM；3）将两个最优特征值做二维图；4）通过SVM算法对套圈分类；本发明基于涡流法和巴克豪森法的优点，通过提取电抗积分值和四次方均根FPM、加入合适的分类算法，解决了轴承套圈无损全检的问题，实现了合格、不合格和未热处理产品的准确分类,能满足工程实际中对产品检测的高效、准确需求。

Description

轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方法
技术领域
本发明涉及一种轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方 法，属于热处理无损检测领域。
背景技术
轴承被广泛应用于各类机械，是各类机械装备的重要基础零部件。它的 精度、性能、寿命和可靠性直接影响主机的精度、性能、寿命和可靠性。轴 承套圈是轴承的重要组成部分，它能有效保护滚珠，实现轴承内圈与外圈的 相对运动。在生产制造过程中，由于热处理工艺的不完善，会导致轴承套圈 产品出现硬度的差异，从而出现合格、不合格及未热处理产品。
目前用于硬度检测的方法主要有：布氏硬度检测、洛氏硬度检测、维氏 硬度检测、超声检测等。
其中布氏硬度检测、洛氏硬度检测、维氏硬度检测属于破坏性检测，会 对轴承套圈造成严重的表面损伤，不可实现轴承套圈的质量全检。超声检测 时被检测试件表面需要涂耦合剂，使得检测时的效率低，不适用于生产线产 品的全检。
发明内容
本发明的目的在于提供一种轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综 合分选方法，在不对工件表面造成破坏的前提下,能够解决热处理硬度合格、 不合格以及未经过热处理的三类轴承套圈的无损鉴别问题，实现对轴承套圈 的全检且适用于生产线检测。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种轴承套圈的扫频涡流与 巴克豪森噪声法的综合分选方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步：选定一个热处理硬度合格的轴承外套圈为基准试件，对三类轴 承套圈编号区分，每个轴承套圈随机取三个检测点；
第二步：将阻抗分析仪功能切换成扫频功能选项，选取扫频范围与输出 点数，将待测定的试件依次放在检测系统平台上进行扫频检测，记录待测试 件时的阻抗信号Zi＝Ri+Xi和基准试件的阻抗信号Z＝R+x；
第三步：将电抗值进行差分处理ΔXi＝Xi-X，之后绘制电抗-频率图像；
第四步：对电抗-频率曲线的频率进行积分，得到区分效果更好的电抗积 分F(ΔX)信号特征如式(1)，其中g(f)为频率和电抗变化量的函数关系式， 以此作为区分不合格与合格和未热处理试件的分类信号；
第五步：选择激励频率，对编号试件的各检测点进行巴克豪森噪声检测， 得到巴克豪森检测信号；
第六步：对一个采样周期的巴克豪森噪声信号取四次方均根如式(2)， 其中Xi为一个采样周期内巴克豪森噪声信号的每一个采样数据值，以此作为区 分未热处理与合格和不合格试件的特征值；
第七步：将两个新的特征值电抗积分值F(ΔX)和四次方均根FPM做 F(ΔX)-FPM二维图，使得两个新特征值的信息可以联合作用；
第八步：使用SVM算法进行试件的训练和区分，发现可以准确区分三类 试件。
与现有检测方法相比，本发明有以下优点：
1)提取扫频涡流法的电抗积分值F(ΔX)，对电抗值进行积分有效放大了不 同试件之间的电抗信号差异；
2)提取巴克豪森噪声法的四次方均根FPM，使得巴克豪森噪声信号大信 号权重与小信号权重发生变化，对热处理硬度的差异变化的反映更加明显；
3)信息融合使两个特征值信号的优势得以互补，避免了不同牌号、炉号 的材料之间微小差异对最终检测结果的影响；
4)加入了合适的算法，可以实现不同种类的试件的自动分类；
5)可解决具有不同硬度的热处理合格、热处理不合格以及未经过热处理 的三类轴承套圈的无损鉴别准确率较低问题，最大限度的保证了分类的准确 性，非常符合工程实际中对产品检测的高效、准确需求；适合应用于轴承套 圈生产线上三种产品的区分。
附图说明
图1为是本发明扫频涡流检测电抗-频率图；
图2为是本发明扫频涡流检测电阻-频率图；
图3本发明巴克豪森噪声检测信号图；
图4为本发明的实现方法框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出一种轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方 法，具体实验选取11个轴承外套圈作为待检试件，包括以下步骤：
第一步：选定一个热处理硬度合格的轴承外套圈为基准试件，对三类轴 承套圈编号区分，每个轴承套圈随机取三个检测点；
第二步：将阻抗分析仪功能切换成扫频功能选项，选取扫频范围与输出 点数，将待测定的试件依次放在检测系统平台上进行扫频检测，记录待测试 件时的阻抗信号Zi＝Ri+Xi和基准试件的阻抗信号Z＝R+X；
第三步：将阻抗值进行差分处理，ΔRi＝Ri-R、ΔXi＝Xi-X，然后绘制电 抗-频率、电阻-频率图像，如图1和图2所示，对比两种图像，发现电抗可 以将不合格与合格和未热处理试件区分，因此选择此特征进一步处理；
第四步：对电抗-频率曲线的频率进行积分，得到区分效果更好的电抗积 分值F(ΔX)信号特征如式(1)，其中g(f)为频率和电抗变化量的函数关系式， 以此作为区分不合格与合格和未热处理试件的分类信号；
第五步：选择激励频率，对编号试件的各检测点进行巴克豪森噪声检测， 得到巴克豪森检测信号，如图2；
第六步：对一个采样周期的巴克豪森噪声信号取四次方均根如式(2)， 其中Xi为一个采样周期内巴克豪森噪声信号的每一个采样数据值，以此作为区 分未热处理与合格和不合格试件的特征值；
第七步：将两个新的特征值电抗积分值F(ΔX)和四次方均根FPM做 F(ΔX)-FPM二维图，使得两个新特征值的信息可以联合作用，以得到更好的区 分效果；
第八步：使用SVM算法进行分类，将所有检测点检测数据输入，部分样 本用来训练剩下的样本进行区分验证，发现可以准确区分三类试件。
对本实施例而言，将对电抗信号处理得到的新特征值电抗积分值F(ΔX)和 巴克豪森噪声信号的新特征值FPM组合可以准确区分出三类试件，实现方法 如图3方法框图所示，证明利用扫频涡流和巴克豪森噪声的综合技术检测区 分试件硬度是准确可靠的。
由于涡流法是一种对导电材料的电导率和磁导率做出响应的高频技术， 而巴克豪森噪声法是种仅对铁磁材料的磁导率做出响应的低频技术；
从扫频结果看，涡流法出现较大差异的是高频激励下的电抗信号，而巴 克豪森噪声又对低频下试件磁导率做出响应，因此两种方法形成了结果互补 的状况。
与现有检测方法相比，本发明有以下优点：
1)提取扫频涡流法的电抗积分值F(ΔX)，对电抗值进行积分有效放大了不 同试件之间的电抗信号差异；
2)提取巴克豪森噪声法的四次方均根FPM，使得巴克豪森噪声信号大信 号权重与小信号权重发生变化，对热处理硬度的差异变化的反映更加明显；
3)信息融合使两个特征值信号的优势得以互补，避免了不同牌号、炉号 的材料之间微小差异对最终检测结果的影响；
4)加入了合适的算法，可以实现不同种类的试件的自动分类；
5)可解决具有不同硬度的热处理合格、热处理不合格以及未经过热处理 的三类轴承套圈的无损鉴别准确率较低问题，最大限度的保证了分类的准确 性，非常符合工程实际中对产品检测的高效、准确需求；适合应用于轴承套 圈生产线上三种产品的区分。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节， 而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实 现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且 是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨 在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。 不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡是依据 本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均 应包含在本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种轴承套圈的扫频涡流与巴克豪森噪声法的综合分选方法，其特征在于：包括以下步骤：
第一步：选定一个热处理硬度合格的轴承外套圈为基准试件，对三类轴承套圈编号区分，每个轴承套圈随机取三个检测点；
第二步：将阻抗分析仪功能切换成扫频功能选项，选取扫频范围与输出点数，将待测定的试件依次放在检测系统平台上进行扫频检测，记录待测试件时的阻抗信号Zi＝Ri+Xi和基准试件的阻抗信号Z＝R+X；
第三步：将电抗值进行差分处理ΔXi＝Xi-X，之后绘制电抗-频率图像；
第四步：对电抗-频率曲线的频率进行积分，得到区分效果更好的电抗积分F(ΔX)信号特征如式(1)，其中g(f)为频率和电抗变化量的函数关系式，以此作为区分不合格与合格和未热处理试件的分类信号；
第五步：选择激励频率，对编号试件的各检测点进行巴克豪森噪声检测，得到巴克豪森检测信号；
第六步：对一个采样周期的巴克豪森噪声信号取四次方均根如式(2)，其中Xi为一个采样周期内巴克豪森噪声信号的每一个采样数据值，以此作为区分未热处理与合格和不合格试件的特征值；
第七步：将两个新的特征值电抗积分值F(ΔX)和四次方均根FPM做F(ΔX)-FPM二维图，使得两个新特征值的信息可以联合作用；
第八步：使用SVM算法进行试件的训练和区分，发现可以准确区分三类试件。
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