本發(fā)明涉及渦輪葉片表面質(zhì)量檢測(cè)，具體涉及一種渦輪葉片生產(chǎn)用模態(tài)分析系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、渦輪葉片是航空發(fā)動(dòng)機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)等高溫、高壓環(huán)境下工作的關(guān)鍵零部件，其表面質(zhì)量直接影響著發(fā)動(dòng)機(jī)的性能和使用壽命，隨著航空工業(yè)的快速發(fā)展以及對(duì)節(jié)能減排需求的不斷提高，渦輪葉片的制造技術(shù)也在不斷進(jìn)步，傳統(tǒng)上，渦輪葉片的表面質(zhì)量檢測(cè)主要依賴(lài)于人工目視檢查或者借助簡(jiǎn)單的測(cè)量工具，這種檢測(cè)方法效率低下且易受主觀因素影響，難以滿(mǎn)足現(xiàn)代制造業(yè)高精度、高效率的要求，近年來(lái)，隨著自動(dòng)化技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人工智能算法的發(fā)展，自動(dòng)化的渦輪葉片表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)逐漸成為可能，這些系統(tǒng)通常結(jié)合先進(jìn)的傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)葉片表面缺陷的快速識(shí)別和定位，然而，現(xiàn)有的檢測(cè)系統(tǒng)大多只關(guān)注表面粗糙度這一單一指標(biāo)，忽略了其他重要的表面特性，這限制了它們對(duì)葉片整體質(zhì)量的全面評(píng)估能力。

2、目前市場(chǎng)上已有的渦輪葉片表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)主要包括光學(xué)檢測(cè)法、接觸式檢測(cè)法以及非接觸式檢測(cè)法，其中，光學(xué)檢測(cè)法通過(guò)使用光學(xué)顯微鏡或激光掃描儀等設(shè)備來(lái)采集葉片表面圖像，并通過(guò)軟件進(jìn)行圖像分析，從而獲取表面粗糙度指標(biāo)，雖然這種方法能提供較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但對(duì)于復(fù)雜曲面的檢測(cè)仍存在局限性，接觸式檢測(cè)法則通過(guò)探針直接接觸葉片表面，記錄探針的位移變化來(lái)計(jì)算表面粗糙度，盡管這種方法可以獲得精確的表面形貌數(shù)據(jù)，但在檢測(cè)過(guò)程中容易對(duì)葉片造成損傷，并且檢測(cè)速度較慢，而非接觸式檢測(cè)法則利用紅外線(xiàn)、超聲波等非接觸式傳感器獲取葉片表面信息，這種方法可以避免對(duì)葉片的物理接觸，減少損傷風(fēng)險(xiǎn)，但其精度受到傳感器性能的影響較大，總體而言，現(xiàn)有的渦輪葉片表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)雖然在一定程度上提高了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，但仍存在著單一指標(biāo)評(píng)估、手動(dòng)調(diào)整壓力、缺乏閉環(huán)控制等問(wèn)題，難以滿(mǎn)足當(dāng)前航空制造業(yè)對(duì)葉片表面質(zhì)量的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

3、為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種渦輪葉片生產(chǎn)用模態(tài)分析系統(tǒng)及其方法。該系統(tǒng)采用了多種先進(jìn)的表面質(zhì)量評(píng)估技術(shù)，不僅能夠測(cè)量常見(jiàn)的算數(shù)平均粗糙度，還能同時(shí)獲取均方根粗糙度和最大高度等多個(gè)粗糙度指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片表面質(zhì)量的全面評(píng)估，此外，系統(tǒng)還集成了自動(dòng)化壓力監(jiān)測(cè)與閉環(huán)控制模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備施加壓力的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和自動(dòng)調(diào)整，確保葉片成型過(guò)程中的壓力值穩(wěn)定在最佳范圍內(nèi)，大大提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，通過(guò)收集不同壓力水平下生產(chǎn)的葉片的表面粗糙度數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行相關(guān)性分析，進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程中的壓力設(shè)置，實(shí)現(xiàn)智能化決策，本發(fā)明提出的渦輪葉片生產(chǎn)用模態(tài)分析系統(tǒng)及其方法不僅克服了現(xiàn)有技術(shù)的局限性，還能夠有效地提高渦輪葉片的生產(chǎn)質(zhì)量和效率，降低廢品率，為渦輪葉片制造行業(yè)帶來(lái)了顯著的技術(shù)進(jìn)步。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種渦輪葉片生產(chǎn)用模態(tài)分析系統(tǒng)，其核心技術(shù)原理在于綜合運(yùn)用了多指標(biāo)表面質(zhì)量評(píng)估技術(shù)、自動(dòng)化壓力監(jiān)測(cè)與閉環(huán)控制系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)分析與智能化決策模塊，具體而言，在表面質(zhì)量評(píng)估方面，系統(tǒng)采用了算數(shù)平均粗糙度、均方根粗糙度和最大高度等多個(gè)指標(biāo)，通過(guò)精密傳感器獲取渦輪葉片表面輪廓數(shù)據(jù)，并計(jì)算出相關(guān)指標(biāo)，從而全面評(píng)估表面質(zhì)量，包括微觀和宏觀特性，為了保證生產(chǎn)過(guò)程中壓力的一致性和穩(wěn)定性，本發(fā)明集成了高精度的壓力傳感器，并通過(guò)閉環(huán)控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)整模具對(duì)葉片施加的壓力，確保其保持在最佳范圍內(nèi)，此外，系統(tǒng)還自動(dòng)記錄每次檢測(cè)過(guò)程中的表面質(zhì)量指標(biāo)和相應(yīng)的生產(chǎn)條件(如壓力)，并將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析，系統(tǒng)能夠識(shí)別不同生產(chǎn)條件下表面質(zhì)量的變化規(guī)律，并據(jù)此提出優(yōu)化建議，比如推薦最合適的生產(chǎn)壓力范圍，以獲得最佳的表面質(zhì)量，綜上所述，本發(fā)明通過(guò)上述技術(shù)原理的應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)渦輪葉片表面質(zhì)量的精確控制與高效檢測(cè)，有效提升渦輪葉片的生產(chǎn)效率和質(zhì)量水平，這對(duì)于提高渦輪葉片制造行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。以解決上述背景中問(wèn)題。

2、本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種渦輪葉片生產(chǎn)用模態(tài)分析系統(tǒng)，包括圖像采集處理模塊、壓力監(jiān)測(cè)分析模塊、相關(guān)性分析模塊和閉環(huán)控制模塊；

4、圖像采集處理模塊用于采集葉片表面圖像；

5、對(duì)葉片表面圖像進(jìn)行處理，提取得到葉片表面的形態(tài)特征；

6、其中，形態(tài)特征包括葉片表面的均方根粗糙度、最大高度和算數(shù)平均粗糙度；

7、對(duì)葉片表面的形態(tài)特征進(jìn)行處理，得到葉片表面粗糙度得分，生成葉片表面合格和不合格信號(hào)；

8、壓力監(jiān)測(cè)分析模塊基于葉片表面不合格信號(hào)，獲取設(shè)備施加的壓力值；

9、對(duì)壓力值進(jìn)行處理，生成壓力正常和異常信號(hào)；

10、相關(guān)性分析模塊基于葉片表面不合格信號(hào)和壓力異常信號(hào)，對(duì)葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間的相關(guān)性進(jìn)行分析；

11、閉環(huán)控制模塊基于葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間的相關(guān)性，進(jìn)行閉環(huán)控制。

12、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：葉片表面的形態(tài)特征的獲得過(guò)程為：

13、在渦輪葉片生產(chǎn)過(guò)程中，采集渦輪葉片的葉片表面圖像；

14、對(duì)葉片表面圖像進(jìn)行處理，將葉片表面圖像內(nèi)所有像素點(diǎn)映射到平面坐標(biāo)系中；

15、獲取每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值i，按照均值計(jì)算公式對(duì)所有像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行處理，得到葉片表面圖像的平均灰度值ij；

16、通過(guò)公式計(jì)算得到葉片表面的均方根粗糙度rq；

17、其中，m是葉片表面圖像的寬度，n是葉片表面圖像的高度，i(x,y)是像素(x,y)的灰度值，ij是葉片表面圖像的平均灰度值；

18、獲取葉片表面圖像中的最大灰度值imax和最小灰度值imin；

19、將葉片表面圖像中的最大灰度值imax與葉片表面圖像中的最小灰度值imin進(jìn)行差值計(jì)算，得到葉片表面圖像的最高點(diǎn)與最低點(diǎn)之間的最大垂直距離，記為最大高度rz；

20、通過(guò)公式計(jì)算得到葉片表面圖像所有像素點(diǎn)的絕對(duì)值的算數(shù)平均值，記為算數(shù)平均粗糙度ra。

21、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：得到葉片表面粗糙度得分的具體過(guò)程為：

22、通過(guò)公式ccd＝w1×rq+w2×rz+w3×ra計(jì)算得到葉片表面粗糙度得分ccd；

23、其中，w1為rq的權(quán)重系數(shù)，w2為rz的權(quán)重系數(shù)，w3為ra的權(quán)重系數(shù)。

24、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：生成葉片表面合格和不合格信號(hào)的過(guò)程為：

25、將葉片表面粗糙度得分與葉片表面粗糙度得分閾值進(jìn)行比較；

26、若葉片表面粗糙度得分小于等于葉片表面粗糙度得分閾值，生成葉片表面合格信號(hào)；

27、若葉片表面粗糙度得分大于葉片表面粗糙度得分閾值，生成葉片表面不合格信號(hào)。

28、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：基于葉片表面不合格信號(hào)，對(duì)壓力值進(jìn)行處理的過(guò)程為：

29、在葉片成型過(guò)程中，將監(jiān)測(cè)周期劃分為若干等長(zhǎng)的時(shí)間子單元；

30、獲取葉片成型過(guò)程中，每個(gè)時(shí)間子單元處于中間時(shí)刻時(shí)，設(shè)備施加的壓力值，記為單元壓力值；

31、將所有的單元壓力值進(jìn)行處理，得到單元壓力值組；

32、按照均值計(jì)算公式對(duì)單元壓力值組的單元壓力值進(jìn)行處理，得到單元壓力值的平均值；

33、基于單元壓力值的平均值，按照標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式對(duì)單元壓力值組進(jìn)行處理，得到單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)差；

34、將單元壓力值與單元壓力值平均值進(jìn)行差值計(jì)算，得到單元壓力值的偏離值；

35、將單元壓力值的偏離值與單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行比值計(jì)算，得到單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值。

36、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：基于單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值，將單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值與單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值閾值進(jìn)行比較；

37、若單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值大于單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值閾值，生成壓力異常信號(hào)；

38、若單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值小于等于單元壓力值的標(biāo)準(zhǔn)比值閾值，生成壓力正常信號(hào)。

39、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：基于葉片表面不合格信號(hào)和壓力異常信號(hào)，對(duì)葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間的相關(guān)性進(jìn)行分析的具體過(guò)程為：

40、獲取不同壓力水平下生產(chǎn)的每個(gè)葉片的均方根粗糙度rqs；

41、獲取與每個(gè)葉片的均方根粗糙度rqs對(duì)應(yīng)的設(shè)備施加的壓力值p；

42、將每個(gè)葉片的均方根粗糙度rqs與設(shè)備施加的壓力值p進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)，得到數(shù)據(jù)對(duì)(rqs，p)；

43、將所有數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)行整合，得到數(shù)據(jù)集合(rqs,i，pi)；

44、按照均值計(jì)算公式對(duì)所有的葉片的均方根粗糙度進(jìn)行處理，得到葉片均方根粗糙度均值rjqs；

45、按照均值計(jì)算公式對(duì)所有設(shè)備施加的壓力值進(jìn)行處理，得到設(shè)備施加的壓力值均值pj；

46、通過(guò)公式計(jì)算得到葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間的相關(guān)性xs；

47、其中，i為數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)數(shù)，i＝1,2,...,n。

48、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：基于葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間的相關(guān)性xs，將相關(guān)性值xs的絕對(duì)值與相關(guān)性閾值進(jìn)行比較；

49、若|xs|大于等于相關(guān)性閾值，則表明葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間存在較強(qiáng)的線(xiàn)性關(guān)系，生成相關(guān)性信號(hào)；

50、若|xs|小于相關(guān)性閾值，則葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間不存在明顯的線(xiàn)性關(guān)系，生成非相關(guān)性信號(hào)。

51、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：通過(guò)閉環(huán)控制策略對(duì)設(shè)備施加的壓力進(jìn)行調(diào)控的具體過(guò)程為：

52、基于葉片表面粗糙度與設(shè)備施加的壓力之間的相關(guān)性，進(jìn)行閉環(huán)控制；

53、通過(guò)公式計(jì)算得到從實(shí)時(shí)壓力值到目標(biāo)壓力值的壓力值控制量ylz；

54、其中，cz是目標(biāo)壓力值與實(shí)時(shí)壓力值之間的誤差值，k1、k2、k3為公式的系數(shù)，是根據(jù)誤差值cz隨時(shí)間的累積計(jì)算的積分項(xiàng)，cz(τ)是在時(shí)間τ時(shí)刻的實(shí)際壓力與目標(biāo)壓力之間的誤差值，dτ是時(shí)間變量τ的微小增量，t是當(dāng)前時(shí)間，是根據(jù)誤差值cz變化率計(jì)算的微分項(xiàng)，是誤差值cz隨時(shí)間t的變化率；

55、基于壓力值控制量，調(diào)整設(shè)備施加的壓力。

56、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：對(duì)設(shè)備施加的壓力進(jìn)行調(diào)控后，繼續(xù)在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)葉片表面進(jìn)行監(jiān)測(cè)；

57、若生產(chǎn)出的葉片表面仍然異常，則重復(fù)上述步驟。

58、本發(fā)明的有益效果：

59、(1)本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有的渦輪葉片表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)存在的不足，提出了一種基于模態(tài)分析的系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)引入先進(jìn)的振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)渦輪葉片表面微小缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別與定位，相較于傳統(tǒng)的檢測(cè)手段，本發(fā)明具有顯著的優(yōu)勢(shì)，一方面，它極大地提高了檢測(cè)效率，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大批量葉片的全面檢查；另一方面，由于采用了高精度的傳感器和復(fù)雜的算法模型，使得檢測(cè)準(zhǔn)確率得到了大幅提升，從而有效避免了因漏檢或誤檢帶來(lái)的安全隱患，此外，本發(fā)明還特別注重系統(tǒng)的智能化程度，通過(guò)集成智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析與決策支持功能，減輕了操作人員的工作負(fù)擔(dān)，并且能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化檢測(cè)策略，進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性；

60、(2)在具體應(yīng)用過(guò)程中，本發(fā)明的技術(shù)方案充分考慮到了實(shí)際工業(yè)環(huán)境下的復(fù)雜性與多變性，通過(guò)對(duì)葉片不同部位的模態(tài)特性進(jìn)行深入研究，本發(fā)明能夠根據(jù)不同類(lèi)型渦輪葉片的特點(diǎn)定制化地調(diào)整檢測(cè)參數(shù)，確保在整個(gè)檢測(cè)流程中都能保持最優(yōu)狀態(tài)，同時(shí)，為了更好地適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)需求，本發(fā)明還加入了便攜式設(shè)計(jì)元素，使得整個(gè)系統(tǒng)更加靈活易用，既可以固定安裝在生產(chǎn)線(xiàn)末端作為終檢裝置使用，也可以隨時(shí)移動(dòng)到生產(chǎn)線(xiàn)任意位置進(jìn)行在線(xiàn)檢測(cè)，大大提升了設(shè)備的通用性和實(shí)用性，另外，本發(fā)明還考慮到了成本控制問(wèn)題，在保證高性能的同時(shí)盡可能采用成本低廉但性能可靠的元器件，降低了整體的購(gòu)置和維護(hù)成本，有助于推動(dòng)該技術(shù)在更廣泛范圍內(nèi)的普及與應(yīng)用；

61、(3)從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)看，本發(fā)明對(duì)于提升整個(gè)渦輪制造行業(yè)的技術(shù)水平和產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義，隨著航空、能源等領(lǐng)域?qū)u輪葉片性能要求的不斷提高，如何確保葉片表面質(zhì)量成為了制約行業(yè)發(fā)展的一大瓶頸，本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)新性的模態(tài)分析技術(shù)，不僅解決了這一難題，更為未來(lái)的渦輪葉片制造提供了新的發(fā)展方向，特別是隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，本發(fā)明所提出的智能化檢測(cè)方案有望與這些先進(jìn)技術(shù)深度融合，形成更為強(qiáng)大的綜合解決方案，這不僅能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，還將有力促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新，加速產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化方向邁進(jìn)的步伐，綜上所述，本發(fā)明不僅填補(bǔ)了當(dāng)前市場(chǎng)空白，還為未來(lái)的技術(shù)進(jìn)步奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。