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基于视觉测振和频域非线性估计的梁类结构裂纹定位方法
摘要
本文提出了一种基于视觉测振和频域非线性估计的梁类结构裂纹定位方法。该方法将激光测振仪和相机进行相互配合，通过测量结构的振动响应和图像变化来实现结构裂纹的定位。同时，采用频域非线性估计方法对结构振动信号进行处理，提高了裂纹检测的灵敏度和准确性。实验结果表明，该方法能够实现梁类结构裂纹的快速准确定位。
关键词：视觉测振；频域非线性估计；梁类结构；裂纹定位
Abstract
Thispaperproposesacracklocalizationmethodforbeam-likestructuresbasedonvision-basedvibrationmeasurementandfrequencydomainnonlinearestimation.Thismethodcombineslaservibrometerandcameratomeasurethestructuralvibrationresponseandimagechangesforcracklocalization.Meanwhile,frequency-domainnonlinearestimationmethodisappliedtoprocessthevibrationsignals,whichimprovesthesensitivityandaccuracyofcrackdetection.Experimentalresultsshowthatthismethodcanachievefastandaccuratecracklocalizationforbeam-likestructures.
Keywords:vision-basedvibrationmeasurement;frequencydomainnonlinearestimation;beam-likestructures;cracklocalization
1.引言
结构裂纹是结构损伤的一种常见形式，对结构的安全性和稳定性造成威胁。因此，精确高效的结构裂纹检测和定位方法对于结构健康监测和安全评估具有重要意义。近年来，基于振动信号和图像处理的结构裂纹检测方法逐渐受到关注。其中，视觉测振技术作为一种非接触式测量方法，被广泛应用于工程结构的振动测试和监测，并具有测量速度快、测量精度高等优势。然而，仅依靠振动信号进行裂纹检测存在一定的局限性，难以准确识别微小的裂纹。因此，本文提出了一种基于视觉测振和频域非线性估计的梁类结构裂纹定位方法，通过结合图像处理和信号处理技术实现对结构裂纹的精确检测和定位。
2.方法
2.1实验系统
本文所设计的实验系统由激光测振仪和相机组成，如图1所示。其中，激光测振仪用于测量结构的振动响应，相机用于记录结构的图像变化。实验系统的主要参数如表1所示。
（插入图1和表1）
2.2视觉测振及图像处理方法
首先，使用激光测振仪对结构进行振动测试，采集到结构的振动响应信号，然后通过时域和频域相关分析对信号进行处理，提取出结构的振动模态参数。接下来，使用相机对结构进行拍摄，将图像与振动响应信号进行配对，通过对比图像的变化和振动信号的振型分布来确定结构裂纹的位置。在这一过程中，采用二值化和形态学滤波等图像处理方法对图像进行去噪和增强，提高了裂纹检测的准确性和鲁棒性。
2.3频域非线性估计方法
由于结构在裂纹处存在非线性特性，因此，传统的线性滤波等处理方法往往难以准确检测微小的裂纹。为了进一步提高裂纹检测的灵敏度和准确性，本文采用了一种基于频域非线性估计的信号处理方法。
具体来说，该方法在频域上对振动信号进行处理，利用偏度和峭度等非线性参量对信号的高频成分进行特征提取，可以有效地区分裂纹和非裂纹情况。此外，采用小波多尺度分析方法对振动信号进行滤波和降噪处理，进一步提高了裂纹检测的准确性和可靠性。
3.实验与结果
本文采用了一根长度为2m，宽度为10cm的梁作为实验对象，梁上贴有不同类型和不同深度的裂纹，如图2所示。首先，利用所设计的实验系统对梁进行振动响应和图像采集，然后通过视觉测振和图像处理方法对裂纹进行检测和定位。最后，使用频域非线性估计方法对振动信号进行处理，进一步提高了裂纹检测的效果。
（插入图2）
实验结果表明，所提出的裂纹定位方法具有高精度和高速度的优势，能够准确地检测并定位裂纹，且对于微小和深度较浅的裂纹也能够检测出来。此外，采用频域非线性估计方法可以进一步提高裂纹检测的灵敏度和准确性。图3为实验中的典型裂纹检测结果，可以看出，所提出的方法能够准确地检测和定位结构裂纹。
（插入图3）
4.结论
本文提出了一种基于视觉测振和频域非线性估计的梁类结构裂纹定位方法，该方法通过测量结构的振动响应和图像变化来实现结构裂纹的定位，并采用频