[发明专利]一种基于磁性探测原理与电感法的发动机金属屑检测方法

摘要

本发明公开了一种基于磁性探测原理与电感法的发动机金属屑检测方法，通过差分涡流阵列探测与磁场调制相配合，根据金属屑的调制位移，能在差分涡流阵列探测线圈中形成规律性的响应信号；由于金属屑材质、颗粒大小等的未知性，先期无法获得完整的运动模型，因此，先综合运用随机信号处理、调制解调、盲信号分离等算法，从一系列线圈中分离提取出金属屑响应信号，并重构出运动轨迹，然后根据每个运动轨迹估计出金属屑的大小和材质，并进行计数，实现发动机滑油系统的金属屑定量检测及定位。

主权项

1.一种基于磁性探测原理与电感法的发动机金属屑检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、对油路中的金属屑施加低频调制磁场(1.1)、将航空发动机润滑油系统中的某一段设置为金属屑在线检测段，然后在检测段上，按照一上一下固定间隔布置多组低频线圈；(1.2)、对低频线圈施加周期性方波信信号，使检测段内产生吸引金属屑的调制磁场；(2)、在检测段上布置上下对称排列的检测线圈，从而构成差分涡流阵列，且在检测段同一侧的线圈间距相等；(3)、根据趋肤效应，计算检测段内调制磁场产生的涡流渗透深度；其中，δ为涡流渗透深度，σ为材料的磁导率，μ为材料的磁导率；(4)、根据涡流渗透深度，结合实际的油管直径选取合适的励磁信号频率，从而将金属屑位移调制信息传递到差分涡流阵列中进行信号检测；(5)、差分运算在差分涡流阵列与调制磁场的作用下，将金属屑的调制位移在差分涡流阵列中形成规律性的响应信号，即：铁磁性金属屑受调制磁场吸引运动，当运动至检测段上半区域时，位于上部的检测线圈测得的信号将会强于位于下部的检测线圈测得的信号，反之，当运动至检测段下半区域时，位于下部的检测线圈测得的信号会强于上部检测线圈测得的信号；而非铁磁性金属屑受调制磁场的影响较小，会在检测段上继续按照惯性运动；差分涡流阵列将检测段上、下半区域测得的信号的幅值进行差分，得到铁磁性金属屑与非铁磁性金属屑响应的观测信号；(6)、将观测信号进行调制解调和随机信号处理，再将处理后的信号保存在观测矩阵X，其中，表示第i个时刻第j个检测线圈采集到的观测信号，j＝1,2,…,n，n表示差分涡流阵列中检测线圈的总个数；(7)、利用ICA算法进行盲信号分离；(7.1)、对观测矩阵X进行均值化处理，得到矩阵X^*；(7.2)计算矩阵X^*的协方差矩阵，得到其特征值Λ与特征向量U；(7.3)、构建正交矩阵Z；Z＝W₀*X其中，W₀为白化矩阵，满足：(7.4)、设置初始化权重矩阵最大迭代次数T'和非线性函数g(x)；(7.5)、计算第第t次迭代时的权重矩阵其中，g'(x)为g(x)的一阶导，E{·}表示求期望，||·||表示向量的模；(7.6)、判断前后两次迭代后的权重矩阵与的点积是否为1，如果为1，则收敛，进入步骤(7.7)；否则，令迭代次数t自加1，再返回至步骤(7.5)，如果当迭代次数t达到最大迭代次数T'时，则输出第T'迭代后的权重矩阵并进入步骤(7.7)；(7.7)、构建分离矩阵其中，分离矩阵的第一列表示铁磁性金属屑信号矩阵，记为S₁，第二列表示非铁磁性金属屑信号矩阵，记为S₂；(8)、根据S₁与S₂，利用软件Matlab的plot命令分别进行绘图，其中，图像的横坐标表示采样频率，纵坐标表示电压幅度；然后统计两幅图中的波动次数，统计的波动次数表示铁磁性金属屑和非铁磁性金属屑的数量；(9)、根据绘制的两幅图像，将S₁与S₂中所包含的信号的电压幅度和采样频率作为神经网络的输入，神经网络的输出为铁磁性金属屑和非铁磁性金属屑的位置和尺寸。