涡流阵列检测是涡流无损检测一个新兴的分支,既有传统涡流检测方法非接触检测的优点,又融合了阵列检测方法易于实现大面积、快速检测的优势,因而成为目前传感器技术和无损检测技术一个共同的研究热点。本文结合部委级预研项目“××××小型化、集成化、快速化无损检测技术”和“基于阵列式磁场测量方法的××××××微损伤检测技术”,围绕裂纹的定量、可视化涡流阵列检测,基于分时多激励发射接收式涡流阵列传感器,展开了涡流阵列传感器优化设计方法、涡流阵列检测裂纹参数估计方法、涡流阵列传感器不同线圈单元组裂纹参数估计精度不一致性的校准方法、涡流阵列C扫描成像方法等方面的研究。主要内容及创新点如下:(1)针对涡流阵列传感器实施检测时存在不敏感区域的问题,提出了参数——线圈单元组有效检测区域比率,该参数能够量化反映涡流阵列传感器的不敏感区域,并可作为减小传感器不敏感区域优化设计中的参考依据。以电磁场理论为基础,探讨了涡流阵列检测问题的解析计算和数值计算方法。阐述了分时多激励发射接收式涡流阵列检测感应电压的详细计算过程,研究了裂纹长度、深度和位置等参数对感应电压的影响,并给出了数值计算结果的物理解释。借助双线圈单元简化模型,进行了涡流阵列传感器线圈单元间互感干扰的有限元仿真,得到了抑制互感干扰的方法。以线圈单元组(涡流阵列传感器可视为若干个线圈单元组的集成,每个线圈单元组包含数个线圈单元)为简化的研究对象,对检测灵敏度、空间分辨率、线圈单元组有效检测区域比率等参数,随线圈单元排布方式、中心距、外半径、高等的变化规律进行了有限元仿真,得到了可用于指导涡流阵列传感器设计的有意义的结论,验证了在涡流阵列传感器设计中引入参数——线圈单元组有效检测区域比率,对于传感器线圈单元排布方式、中心距、外半径等参数的优化设计具有重要参考价值。(2)基于缺陷重构技术的涡流阵列检测裂纹参数估计方法,存在需要完备准确的先验数据库和反演分析过程实时性较差等问题。分析了检测输出信号波峰、波谷、拐点等的扫描时刻与检测线圈单元中心到达裂纹长度边缘点时刻的对应关系,提出了一种无需受检部件先验知识的裂纹长度估计方法。分析了检测输出信号波峰幅值与裂纹深度的非线性递增映射关系,研究了基于弹性BP神经网络的裂纹深度估计方法,该方法在先验知识较少的受检部件检测中具有优势。针对垂直于扫描方向裂纹位置估计精度较低的问题,提出了基于参数——两波谷幅值偏离比率的垂直于扫描方向裂纹位置估计方法,该方法较基于缺陷重构技术的估计方法实时性更好。进行了上述裂纹长度、深度和位置等参数估计方法的实验验证,分析了结果的精度。实验结果表明,上述裂纹参数估计方法得到的裂纹参数精度较高。(3)针对涡流阵列传感器不同线圈单元组裂纹参数估计精度的不一致性、检测系统精确硬件校准周期较长、完成硬件校准后裂纹参数估计精度仍然较低等问题,提出了基于裂纹参数的涡流阵列检测系统软件校准方法。确立了软件校准模型的基本形式,研究了基于样条变换的偏最小二乘回归、基于核函数变换的偏最小二乘回归和最小二乘支持向量回归机等建模方法,建立了软件校准模型。借助于软件校准模型对初步检测得到的裂纹深度数据进行处理,分析了深度校准结果的精度,得到以下结论:在涡流阵列检测系统硬件校准之后,应用本文提出的软件校准方法,可以有效消除不同线圈单元组裂纹参数估计精度的不一致性,从而显著提高裂纹参数的估计精度;与其它建模方法相比较,基于样条变换的偏最小二乘回归方法所建立的软件校准模型,能够更为准确地估计裂纹深度。(4)在对裂纹参数估计精度有较高要求的部件的无损检测中,针对涡流阵列C扫描图像仅对裂纹参数进行定性反映、存在受污染区域、图像裂纹区域与实际裂纹区域存在位置偏差等不足,提出了定量反映裂纹位置、方向、长度和深度等参数的涡流阵列修正C扫描成像方法。将图像分割、边缘检测、轮廓跟踪、细化等图像处理算法和裂纹参数估计方法相结合,给出了涡流阵列修正C扫描图像生成算法。进行了含不同方向裂纹铝板试件的检测实验,生成了U检测模式和T检测模式的修正C扫描图像。实验结果表明:修正C扫描图像作为C扫描图像的衍生图像,能够较为准确地定量反映裂纹位置、方向、长度、深度等参数;修正C扫描成像方法去除了C扫描图像的受污染区域,消除了图像中与实际中裂纹区域位置的偏差,避免了检测人员视觉误差导致的裂纹区域的错误定位;修正C扫描图像生成算法由于包含较多图像处理算法和裂纹参数估计方法,实时性较C扫描图像生成算法稍差,工程实践中,可在C扫描成像方法完成初检判断有无裂纹后,用修正C扫描成像方法完成二次细化检测,进一步准确估计裂纹参数。(5)详细阐述了涡流阵列检测系统的总体设计方案,研究了DDS信号发生电路、正交锁定放大电路、模拟多路转换器阵列电路等主要硬件模块实现过程中的技术问题。基于本文设计实现的检测系统,分别对飞机输油管轴向和周向裂纹、飞机发动机叶片裂纹进行了检测,估计了裂纹参数,生成了涡流阵列C扫描图像和修正C扫描图像,实现了定量、可视化无损检测,从而验证了涡流阵列检测系统硬件的可靠性和软件算法的有效性。