基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115236181A(43)申请公布日2022.10.25(21)申请号202210716707.7(22)申请日2022.06.23(71)申请人福建农林大学地址350002福建省福州市仓山区上下店路15号(72)发明人刘景良丁俊宇林超骆勇鹏廖飞宇赵辉龙潘毅(74)专利代理机构福州元创专利商标代理有限公司35100专利代理师陈鼎桂蔡学俊(51)Int.Cl.G01N29/04(2006.01)G01N29/44(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图4页(54)发明名称基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法(57)摘要本发明涉及一种基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法，包括以下步骤：步骤S1:在板状结构中布置方形传感器网络并进行传感器路径的选择；步骤S2:在传感器网络中通过激励信号去激励传感器产生Lamb波，进而完成损伤探测；步骤S3:收集各路径上的Lamb波响应信号并对其进行连续小波变换，并提取小波系数时间‑能量曲线；步骤S4:根据小波系数时间‑能量曲线的差异性计算出每条路径上的损伤指标;步骤S5:将各条路径的损伤指标代入到改进的概率损伤重构算法中完成铝板结构中的损伤成像。本发明能有效的对损伤范围和损伤位置进行识别。CN115236181ACN115236181A权利要求书1/3页1.一种基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:在板状结构中布置方形传感器网络并进行传感器路径的选择；步骤S2:在传感器网络中通过激励信号去激励传感器产生Lamb波，进而完成损伤探测；步骤S3:收集各路径上的Lamb波响应信号并对其进行连续小波变换，并提取小波系数时间‑能量曲线步骤S4:根据小波系数时间‑能量曲线的差异性计算出每条路径上的损伤指标；步骤S5:将各条路径的损伤指标代入到改进的概率损伤重构算法中完成铝板结构中的损伤成像。2.根据权利要求1所述的基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法，其特征在于，所述传感器网络中两传感器之间的距离除以波速的值应该大于激励信号的总时长。3.根据权利要求1所述的基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：对路径上的Lamb波响应信号进行连续小波变换，Lamb波信号将会被重新定义为关于尺度参数a和时间参数b的函数式中，CWT(a,b)为小波系数，s(t)为待分析的Lamb波信号，ψ(t)是小波母函数，ψ*(t)为ψ(t)的复共轭；在小波母函数中，复Morlet小波所使用高斯函数的时域窗面积最小且时频域局部化性能良好，因此选用其作为小波母函数；复Morlet小波的数学表达式为式中，fb为小波宽度，fc为小波的中心频率；fb控制小波母函数的形状，对于给定的尺度参数，其确定时域和频率的分辨率；根据小波变换过程中的能量守恒定理得式中，Cψ是小波函数容许条件；22根据于Heisenberg测不准原则，|CWT(a,b)|/Cψa可以看作信号在(a，b)平面上的能量函数；因此，式(3)表示为：式中，J(b)表示信号在b时刻的能量值，即定义为时间‑能量曲线。4.根据权利要求1所述的基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法，其特2CN115236181A权利要求书2/3页征在于，所述步骤S4具体为：结构在有损和无损状态下的Lamb波仿真信号的时间‑能量曲线在不同路径上的差异系数用来表征损伤信号和未损伤信号之间的畸变程度，将畸变程度定义为DI，DI值的大小反映了损伤程度的大小以及损伤位置到驱动传感器器‑接收传感器路径的距离的远近，DI计算式为DI＝DC＝1‑ρ(5)式中，ρ为相关系数，其用来度量两组信号小波变换之后时间‑能量曲线之间的线性关系；相关系数ρ为两组时间‑能量值(x,y)的协方差和各自方差的比值，表达式为其中，Cov(X,Y)为协方差，表示两个变量的总体的误差；σx和σy为数据x，y各自的方差，用来衡量数据离散程度的度量值；式(7)和式(8)中Xk和Yk分别表示某时刻采样点处无损伤板Lamb波信号和损伤板Lamb波信号在激励频率下小波时间‑能量曲线的幅值，ux和uy分别为无损伤Lamb波信号和损伤Lamb波信号在激励频率下小波时间‑能量曲线的幅值的平均值。5.根据权利要求1所述的基于改进概率损伤重构算法的板状结构损伤成像方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：首先，将铝板平面区域划分为最小像素为0.1的像素网格并选择某条传感器路径；然后，将该路径的损伤指标代入和改进的概率损伤重构算法计算铝板平面区域内每个像素点相对于某条路径存在损伤的概率；最后，叠加每条传感器路径计算出来的概率并由此得到的概率大于预设值的范围处，而该位置就是损伤位置。6.根