柏 林， 甄 杰, 徐冠基

(重慶大學(xué)機械傳動國家重點實驗室 重慶，400044)

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槍管導(dǎo)氣槽檢測方法研究與應(yīng)用*

柏 林， 甄 杰, 徐冠基

(重慶大學(xué)機械傳動國家重點實驗室 重慶，400044)

某型手槍槍管導(dǎo)氣槽尺寸檢測是槍管質(zhì)量檢測的重要指標。從槍管的結(jié)構(gòu)和導(dǎo)氣槽的形狀、位置出發(fā)，針對現(xiàn)有導(dǎo)氣槽尺寸檢測方法的局限性，提出了一種新型的導(dǎo)氣槽缺陷無損檢測方案。分析了基于線性可變差動變壓器(linear variable differential transformer,簡稱LVDT)線性位移傳感器和杠桿原理的檢測原理，并闡述了小波去噪、離散小波變換法去趨勢、非降采樣小波變換法峰值檢測等信號分析方法。經(jīng)過現(xiàn)場測試，檢測精度可達到1 μm。相對于其他檢測方法，該檢測方法檢測精度高、效率高。

槍管導(dǎo)氣槽； 無損檢測； 小波去噪； 離散小波變換； 非降采樣小波變換

1 問題的引出

手槍貼膛是不抽殼故障中一種最嚴重的現(xiàn)象，引起貼膛故障的原因很多，主要有槍彈裝藥量、彈殼材料、槍機運動部件不靈活及槍管加工質(zhì)量等影響因素，其中槍管的加工質(zhì)量是主要因素。為了平衡彈殼內(nèi)外火藥的壓力，避免不抽殼問題，在設(shè)計中槍管彈膛部位軸線方向開有8條均布的導(dǎo)氣槽，如圖1所示。它是在槍管軸向有一定長度延伸的凹槽，長為8±0.5 mm，要求寬為0.3～0.5 mm，深為0.15～0.3 mm[1]。如果導(dǎo)氣槽不合格，就起不到相應(yīng)的作用，認為此導(dǎo)氣槽有缺陷。由于該槍管為小口徑槍管，測量工具受到空間限制，一般測頭無法深入到槍管內(nèi)部進行測量，屬于小內(nèi)尺度測量的問題。國內(nèi)外學(xué)者對此進行了大量研究，提出了一些測量方法[2]，如氣動測量法、光束端面掃描測量法、衍射測量法等，從一定程度上滿足了某些場合的要求。但縱觀這些測量方法，氣動測量法成本高，光束端面掃描測量法精度低，衍射測量法效率低。槍管導(dǎo)氣槽的深度檢測要求精度達到1 μm，且要高效率、低成本檢測，以上方法不能滿足檢測要求。目前，工廠里采用的解剖式檢測方法是一種破壞性的檢測，效率低，只能進行抽檢，不能達到全檢的要求。針對這種情況和其他的檢測要求，筆者提出了一種基于LVDT線性位移傳感器和杠桿原理的無損檢測方法，具有結(jié)構(gòu)簡單、操作簡便、精度高、成本低等特點，滿足了對槍管導(dǎo)氣槽檢測的要求。

圖1 槍管導(dǎo)氣槽解剖圖(單位：mm)Fig.1 Anatomical map of gas groove (unit: mm)

2 系統(tǒng)總體設(shè)計

本檢測系統(tǒng)的工作流程如圖2所示：a.首次運行系統(tǒng)先給系統(tǒng)上電；b.系統(tǒng)復(fù)位，此時傳感器探針回到原點位置；c.放松卡盤以安裝工件；d.夾緊卡盤以固定工件；e.啟動檢測，杠桿上的探針在絲杠的傳動下運動到指定的待檢測面后主軸轉(zhuǎn)動，帶動工件旋轉(zhuǎn)一周。采樣完成后系統(tǒng)自動進行如下分析處理：信號預(yù)處理(小波去噪、移位處理、去趨勢等);特征提取(槽寬檢測、槽深檢測)及記錄、顯示。至此一個工件檢測結(jié)束，重復(fù)以上步驟檢測下一個工件。在整個檢測過程中，系統(tǒng)可自動對采集到的槽曲線信號分析處理得出檢測結(jié)果,并將采集到的數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫，方便后期調(diào)用查看。用戶根據(jù)檢測結(jié)果判斷槍管的合格性并進行標記。

檢測系統(tǒng)由上位機和下位機組成，上位機通過指令控制下位機可編程邏輯控制器(programmable logic controller,簡稱PLC)的主軸轉(zhuǎn)速及轉(zhuǎn)向、水平絲杠轉(zhuǎn)速及進給方向、采樣數(shù)據(jù)的存儲及狀態(tài)檢測等，用到20多個寄存器。為了實現(xiàn)對多變量的操作，選用比較成熟的過程控制的對象連接與嵌入(object linking and embedding for process control,簡稱OPC)技術(shù)[3]來實現(xiàn)高效可靠的上位機與下位機通訊。

3 檢測原理及信號分析

3.1 檢測原理

圖3(a)為槍管導(dǎo)氣槽的某一截面示意圖，圖3(b)為杠桿原理示意圖。探針的頂點、探頭的頂點與支點在同一條直線上。當(dāng)探針從圖中的a點繞支點O運動到b點時的弧長為lab，探頭運動的弧長為lcd，顯然由三角形性質(zhì)及圓的性質(zhì)可得

(1)

(2)

所以lab/lcd=lOE/lOF，這就是利用杠桿原理把探針所測得的槍管槽形狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為F處LVDT位移傳感器位移的原理。

槍管槽深最大值為0.3 mm，所設(shè)計長lOE為300 mm，當(dāng)探針到達最深處時lab=0.3 mm，且

(3)

得到θ/cos(θ)=0.001。由于θ微小，可認為探針幾乎在同一個豎直面內(nèi)隨槍管轉(zhuǎn)動而沿槽微弱上下移動，所測得的數(shù)據(jù)視為槍管某個截面的形狀數(shù)據(jù)。

圖3 檢測的杠桿原理簡圖Fig.3 Lever principle diagram of detection

圖4為本系統(tǒng)的檢測原理圖，杠桿、LVDT位移傳感器及電磁鐵固定在殼體內(nèi)部，殼體在水平方向的導(dǎo)軌上滑動。當(dāng)探針隨殼體運動到待檢測平面時，電磁鐵通電，鐵質(zhì)杠桿繞支點O順時針轉(zhuǎn)到使探針與槍管內(nèi)壁接觸，此時LVDT位移傳感器下的可伸縮探頭與杠桿上的特制點接觸(保證傳感器的探頭與杠桿良好接觸)。LVDT位移傳感器位移d2與探針位移d1的關(guān)系為

(4)

其中:d1為圖3中的lab;d2為圖3中的lc d。

圖4 檢測原理簡圖Fig.4 Diagram of detection principle

經(jīng)LVDT位移傳感器[4]轉(zhuǎn)換為可讀取的電壓信號，經(jīng)線性換算即可得出導(dǎo)氣槽在該截面處的形狀曲線。

3.2 信號分析方法

采集到的槽曲線信號會夾雜有人為或設(shè)備原因帶來的信號干擾，最終要獲得導(dǎo)氣槽的深度及寬度就需要對原始信號進行處理。從功能上看，槽曲線信號的處理大致分為兩個階段：預(yù)處理和特征提取。信號預(yù)處理主要包括信號小波去噪、移位處理及去除趨勢項；特征提取主要包括槽深特征提取和槽寬特征提取。

(5)

(6)

(7)

這種方法在原有軟閾值去噪法的基礎(chǔ)上作了改進，保留了原有信號的尺度信息，減小了檢測誤差。

2) 采樣序列移位處理方法。由于采集數(shù)據(jù)時，槍管的安裝位置與傳感器探針的相對位置是隨機的，所以需要將采樣所得的數(shù)據(jù)在合適位置拆分重組,使第1個槽的位置移動到理想位置。

3) 去除趨勢項。在槍管安裝時，主軸與槍管軸線不可避免地會存在不同軸現(xiàn)象，因此必須進行去除趨勢項處理。本系統(tǒng)的趨勢通過硬件設(shè)備是很難消除或抑制的，可以通過離散小波變換法來消除或抑制[8]。

這里的離散小波變換法去趨勢，選用“sym6”小波，小波變換級數(shù)N由式(8)定義

(8)

其中:函數(shù)floor(x)即對x向負方向舍入;A為采樣率;B為閾值頻率,可由用戶靈活變動。

小波去除趨勢項的步驟如下：首先，對原始信號通過離散小波變換法分解；然后，將分解得到的各層信號的低頻逼近成分設(shè)定為0；最后，在所有高頻逼近成分的基礎(chǔ)上進行信號的重構(gòu)。

4) 槽深檢測。首先要檢測到8個槽的位置及其峰值，信號的峰值用基于非降采樣小波變換的方法求取。流程如下：首先，分別根據(jù)設(shè)定的檢測寬度和頻率閥值計算出非降采樣小波變換的層數(shù)，并選擇其中的較大結(jié)果作為分解層數(shù)；其次，使用雙正交小波bior3_1和前面計算得出的較大分解層數(shù)對輸入信號執(zhí)行非降采樣小波變換；搜索每層分解信號高頻成分的零交叉點，并選擇最大的零交叉點作為真實峰值的粗略估計；最后，為每個檢測點找到相應(yīng)的更精細的零交叉點。

5) 槽寬檢測。文獻[9]提出了一種哈爾提升小波分析法，用以檢測突變信號的起點和終點。但由于檢測到的槽的形狀在出現(xiàn)槽的位置不是突變的，而是漸變的，并沒有一個確定的位置來確定槽的起點和終點，因此這種方法對導(dǎo)氣槽的檢測不適用，比較之下選擇曲線擬合的方法，求取起點和終點時分別在槽的左側(cè)和右側(cè)截取距峰值點100點處向左和向右400點的一段數(shù)據(jù)進行曲線擬合，來確定槽的起點和終點。目前較為常用的方法是采用最小二乘原理實現(xiàn)的曲線擬合方法[10]。

4 現(xiàn)場測試

4.1 數(shù)據(jù)處理分析

在線檢測系統(tǒng)主界面如圖5所示，包括PLC狀態(tài)指示、檢測結(jié)果顯示、探針位置信息、采集進程信息、工件信息及用戶操作按鈕等，用戶操作面板上包括PLC狀態(tài)指示燈及控制按鈕(卡盤夾緊、檢測啟動等)。

圖5 主界面Fig.5 Main interface

1) 軟閾值去噪。計算過程中選用“db2”小波，由于信噪比較大，信號占主要成分，小波分解級數(shù)選擇4。軟閾值降噪前后的效果對比如圖6所示。

圖6 軟閾值去噪Fig.6 Soft threshold de-noising

2) 信號移位處理。原始信號可能出現(xiàn)以下幾種情況：a.探針在兩槽之間的平滑位置，如圖7(a)所示；b.也可能出現(xiàn)在接近某個槽的位置，不利于槽寬檢測，如圖7(b)所示；c.探針在某個槽的位置，這樣會導(dǎo)致第1個峰值位置不好確定，因此不利于槽深及槽寬檢測，如圖7(c)所示。從圖中可以看出，經(jīng)過移位處理后的曲線中沒有槽出現(xiàn)在曲線開始的位置，這就給后續(xù)處理帶來很大方便，也呈現(xiàn)出較好的視覺效果。

圖7 探針與工件的幾種相對安裝位置Fig.7 Kinds of relative mounting position between needle and workpiece

圖8 高通濾波法去趨勢Fig.8 High-pass filter detrending

圖9 小波變換法去a趨勢Fig.9 Wavelet transform detrending

3) 去除趨勢項。圖8為高通濾波法去除趨勢項后的槽曲線信號，從圖中可以看出，該方法存在以下缺陷：a.并沒完全去除趨勢項;b.去趨勢后的曲線較原始信號在槽出現(xiàn)的位置幅值衰減很多;c.在信號開始的部分有明顯的大幅震顫。圖9為基于離散小波變換去除趨勢項的效果圖，從中可以看出,該方法去除趨勢項效果明顯，且不存在上述缺陷。所以與高通濾波法去趨勢相比,基于離散小波變換法去趨勢的方法更容易去除出現(xiàn)的正弦規(guī)律趨勢項，且保留了原始信號的尺度信息。

4) 氣槽寬度與深度特征提取。圖10為槍管導(dǎo)氣槽的截面圖。圖11為實際檢測到的預(yù)處理后槽曲線的一部分，圖中的基線是傳感器所測得的內(nèi)徑的平均值，所需測量的槽的深度和寬度如圖中所示。

圖10 槍管導(dǎo)氣槽形狀截面圖Fig.10 Sectional view of gas groove

圖11 導(dǎo)氣槽檢測曲線局部示意圖Fig.11 Partial schematic of detected gas groove

圖12 峰值檢測結(jié)果示意圖Fig.12 Sketch map of peak detection

基于非降采樣小波變換法進行峰值檢測的流程，得出結(jié)果如圖12所示。當(dāng)?shù)玫礁鱾€槽的各位置的幅值A(chǔ)i后，其與圖11中基線的平均值avg即為第i個導(dǎo)氣槽的槽深dpi，即dpi=Ai-avg，其中基線的平均值avg是通過求取每相鄰兩槽中間位置的幅值，相加然后取平均值得到的。

槽寬檢測方法采用了二次函數(shù)進行擬合，即

F(T)=aT2+bT+c

(9)

其中:t為采樣點序號;F(T)為T所對應(yīng)的采樣點幅值。

本研究所得數(shù)據(jù)應(yīng)滿足

aT2+bT+c=d

(10)

用式(10)求得的T即為槽起點或終點，其中d為圖12中基線的幅值。利用最小二乘法對數(shù)據(jù)進行曲線擬合后，求出a,b,c的值，然后可以得出

(11)

再根據(jù)實際情況選取合適的T。

圖13 槽起點擬合示意圖Fig.13 Sketch map of the fitting curve at the starting point

圖14 槽終點擬合示意圖Fig.14 Sketch map of the fitting curve at the ending point

槽的起點與終點擬合示意圖分別如圖13、圖14所示。由圖可以看出，擬合的二次函數(shù)與選取的原始數(shù)據(jù)段非常吻合。槽寬度計算方法為

(12)

其中:di2為第i個槽的結(jié)束點;di1為第i個槽的起始點。

4.2 結(jié)果分析

筆者選取了5支槍管，先用本方法進行檢測，再用解剖法檢測，分別記錄檢測結(jié)果，如表1所示。從表中可以看出，較之解剖法，本檢測方法也可準確地檢測出槍管導(dǎo)氣槽的寬度和深度，而且檢測精度更高。為了更直觀地判斷導(dǎo)氣槽的合格性，做出了導(dǎo)氣槽曲線的上極限標準曲線及下極限標準曲線，如圖15所示的局部圖。當(dāng)所測曲線落在兩條標準曲線之間時，即可認定所測導(dǎo)氣槽合格。圖中檢測到的槽曲線不合格。

圖15 導(dǎo)氣槽標準曲線上下限Fig.15 Upper and lower standard curve of gas groove

mm

從圖15可以看出，導(dǎo)氣槽在槍管內(nèi)部有8 mm的延伸，導(dǎo)氣槽某個截面的合格性并不能代表導(dǎo)氣槽整個長度上的合格性，所以為了檢測的準確性應(yīng)至少檢測3個截面，結(jié)合3個截面的數(shù)據(jù)分析得出導(dǎo)氣槽的合格性。

5 結(jié)束語

通過分析槍管的結(jié)構(gòu)和導(dǎo)氣槽的形狀、位置，找出了一種區(qū)別于以往導(dǎo)氣槽檢測方法的方案。首先，使用LVDT位移測量傳感器采集導(dǎo)氣槽的形狀數(shù)據(jù)；然后，用信號預(yù)處理(依次用到信號小波降噪、信號移位處理及去除趨勢項等方法)和特征提取(深度檢測、寬度檢測)檢測槍管導(dǎo)氣槽的深度和寬度合格性。所提到的檢測方法相對于以往的解剖式導(dǎo)氣槽檢測方法，最大的優(yōu)點就是對槍管完全沒有損壞，可以滿足部隊對槍管全檢的要求。該法效率高、檢測精度高、經(jīng)濟效益好、結(jié)構(gòu)簡單以及操作方便，現(xiàn)已投入工程應(yīng)用，反響良好。

[1] 張光沛. 某新型手槍貼膛故障的原因分析及處理[J]. 四川兵工學(xué)報，2008, 29(3): 48-53.

Zhang Guangpei. Analysis and processing of cause of jamming fault about a new kind of pistol[J]. Journal of Sichuan Ordnance, 2008,29(3):48-53. (in Chinese)

[2] 崔繼文, 譚久彬, 宋傳曦. 精密微小內(nèi)尺度測量技術(shù)研究進展[J]. 中國機械工程, 2010,21(1): 120-125.

Cui Jiwen, Tan Jiubin, Song Chuanxi. Research progresses of precision measurement technique for micro-caity[J]. China Mechanical Engineering, 2010,21(1):120-125. (in Chinese)

[3] 郭志剛, 王文浩. OPC技術(shù)及其在工業(yè)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 機械工程與自動化, 2012,170(1): 192-194.

Guo Zhigang, Wang Wenhao. OPC technology and its application in industrial automation control system[J]. Mechanical Engineering & Automation, 2012,170(1):192-194. (in Chinese)

[4] 郭敏, 李月貞. 基于LVDT的微小位置測量系統(tǒng)設(shè)計[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2010, 33(7): 151-153.

Guo Min, Li Yuezhen. Design of micro-displacement measurement system based on LVDT[J]. Modern Electronics Technique, 2010,33(7):151-153. (in Chinese)

[5] 秦毅,王家序,毛永芳. 基于軟閾值和小波模極大值重構(gòu)的信號降噪[J]. 振動、測試與診斷, 2011,31(5): 543-547.

Qin Yi, Wang Jiaxu, Mao Yongfang. Signal denoising based on soft thresholding and reconstruction from dyadic wavelet transform modulus maxima[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2011,31(5):543-547. (in Chinese)

[6] 侯新國, 劉開培, 魏建華. 最佳小波包基改進軟閾值的消噪方法及應(yīng)用[J]. 振動、測試與診斷, 2008, 28(4):366-368.

Hou Xinguo, Liu Kaipei, Wei Jianhua. Application of improved soft threshold noise eliminating method based on optimal wavelet packet[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2008, 28(4): 366-368. (in Chinese)

[7] 張炳達, 瞿敏, 陳偉樂. 軟閾值消噪法在電纜故障測距中的應(yīng)用[J]. 儀器儀表學(xué)報, 2003,24 (4): 506-507.

Zhang Bingda, Qu Min, Chen Weile. The application of soft-threshold de-noising in cable fault location[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2003,24 (4): 506-507. (in Chinese)

[8] Sun Jingling, Sheng Huanye. A hybrid detrending method for fractional Gaussian noise[J]. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2011, 390(17): 2995-3001.

[9] Bo Lin, Peng Chang, Liu Xiaofeng. A novel redundant haar lifting wavelet analysis based fault detection and location technique for telephone transmission lines[J]. Measurement, 2014，5 : 42-52.

[10]陳良波，鄭亞青．基于最小二乘法的曲線擬合研究[J]．無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2012, 11(5):52-55.

Chen Liangbo, Zheng Yaqing. Study on curve fitting based on least square method[J]. Journal of Wuxi Institute of Technology, 2012，11(5):52-55. (in Chinese)

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2016.03.004

*國家自然科學(xué)基金資助項目(51475052)；機械傳動國家重點實驗室資助項目(SKLMT-ZZKT-2015Z14)

2014-05-07；

2014-06-24

TB533+.1; TJ06; TH822

柏林，男，1972年11月生，教授、博士生導(dǎo)師。主要研究方向為虛擬儀器與信號處理。曾發(fā)表《Measurement system for wind turbines noises assessment based on LabVIEW》(《Measurement》2011，Vol. 44，No.2)等論文。

E-mail: bolin0001@aliyun.com