專利名稱：一種基于rapid層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于機械損傷診斷技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法。
背景技術(shù)：
蘭姆波是一種超聲導波，其長距離傳播，多模態(tài)，頻散等特性使得蘭姆波廣泛應(yīng)用于無損檢測領(lǐng)域。通過重構(gòu)結(jié)構(gòu)的圖像來檢測其中存在的損傷，即層析技術(shù)，是一種有效的檢測手段，蘭姆波層析技術(shù)實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)損傷的可視化，其重點是重構(gòu)算法的研究。RAPID算法(Reconstruction algorithm for probabilistic inspection of damage,基于損傷存在概率的重構(gòu)算法)因具有對損傷敏感，傳感器分布方式簡單、靈活等優(yōu)勢而成為關(guān)注的焦點，該方法能夠用于在工業(yè)生產(chǎn)檢測中尤其是航空航天等大型零部件的損傷檢測定位。RAPID 算法采用的信號特征是 SDC (signal difference coefficient,信號差異系數(shù))，SDC是參考信號和損傷信號在統(tǒng)計量上的比較，其具體公式如下
權(quán)利要求
1.一種基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，包括以下步驟 1)在待測的機械結(jié)構(gòu)件上設(shè)置壓電傳感器，壓電傳感器包括一個中心壓電傳感器和若干個外圍傳感器，壓電傳感器作為信號的激勵端或信號的接收端； 2)在機械結(jié)構(gòu)件的初始無損傷狀態(tài)下，分別依次以壓電傳感器中的一個為激勵端進行信號的激勵，以其余的壓電傳感器為接收端接收信號，每兩個壓電傳感器的傳感路徑上傳播的信號都被采集，所采集到的信號作為參考信號； 3)當機械結(jié)構(gòu)件產(chǎn)生損傷后，分別依次以壓電傳感器中的一個為激勵端進行信號的激勵，以其余的壓電傳感器為接收端接收信號，每兩個壓電傳感器的傳感路徑上傳播的信號都被采集，所采集到的信號作為損傷信號； 4)對采集到的信號數(shù)據(jù)進行截斷以激勵端與接收端的直線距離L除以Lamb波在有效頻段內(nèi)的最大傳播速度Vmax得到的時間點，作為有效數(shù)據(jù)起始點 max 以激勵端與接收端的直線距離L乘以RAPID算法的尺度參數(shù)β得到計算區(qū)域內(nèi)的最大路徑長度β L，用該長度除以Lamb波在有效頻段內(nèi)的最小傳播速度Vmin加上激勵信號的Rf半個周期1/2 ；得到的時間點，作為有效數(shù)據(jù)終止點十+1/2Τ0;min 5)根據(jù)中心傳感器作為激勵端、外圍傳感器作為接收端的傳感器路徑對應(yīng)的SDC分布圖，進行損傷數(shù)量的判斷，在SDC分布圖中出現(xiàn)的峰值點的個數(shù)為損傷個數(shù)； 以峰值點對應(yīng)的傳感器路徑為中心路徑，依次向兩側(cè)選取最近的兩條路徑，并去掉最外層兩條傳感器路徑中對應(yīng)SDC數(shù)值較大的一條路徑，以所選取的四條傳感器路徑組成的區(qū)域，作為該峰值點對應(yīng)的損傷的局部子區(qū)域； 6)按照RAPID算法，依據(jù)截斷之后的參考信號和損傷信號在劃分好的子區(qū)域內(nèi)進行各傳感器路徑的SDC和各概率分布圖的計算，并進行概率分布圖的疊加，得到各損傷的概率重構(gòu)圖； 7)將各損傷所對應(yīng)的概率重構(gòu)圖進行融合，得到整體的損傷概率重構(gòu)圖，峰值點所對應(yīng)的位置即為損傷的中心點位置。
2.如權(quán)利要求I所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，所述的壓電傳感器按時鐘型分布，外圍傳感器以中心壓電傳感器為中心，呈圓形、矩形或橢圓形分布。
3.如權(quán)利要求I所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，在激勵端進行激勵時，激勵信號通轉(zhuǎn)化為電信號，并根據(jù)壓電效應(yīng)在作為激勵端的傳感器轉(zhuǎn)化為機械振動信號，在機械結(jié)構(gòu)件中產(chǎn)生Lamb超聲導波； 在接收端進行接收時，接收端傳感器根據(jù)壓電效應(yīng)將接收到的Lamb超聲導波導致的機械振動信號轉(zhuǎn)化為電信號，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。
4.如權(quán)利要求3所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，所述的在機械結(jié)構(gòu)件中產(chǎn)生Lamb超聲導波的中心頻率根據(jù)不同類型的機械結(jié)構(gòu)損傷進行選擇。
5.如權(quán)利要求I所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，所述步驟5) SDC分布圖是以中心傳感器作為激勵端，外圍傳感器作為接收端，按照順時針或逆時針方向，逐點計算傳感器路徑對應(yīng)的SDC數(shù)值得到的SDC分布圖。
6.如權(quán)利要求5所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，在進行傳感器路徑對應(yīng)的SDC數(shù)值的計算式，還通過設(shè)置SDC的閾值進行數(shù)值處理。
7.如權(quán)利要求I所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，所述局部子區(qū)域是由多個扇區(qū)合并而成。
8.如權(quán)利要求I所述的基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，其特征在于，所述將各損傷所對應(yīng)的概率重構(gòu)圖進行融合之前，還進行包括平方消噪和數(shù)值歸一化處理的數(shù)值處理。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于RAPID層析的機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別方法，通過提供一種新的傳感器陣列形式，并以此為基礎(chǔ)建立了基于局部成像的RAPID層析算法，在機械結(jié)構(gòu)損傷無損識別中通過數(shù)據(jù)截斷和子區(qū)域內(nèi)的局部重構(gòu)，消除了不同損傷之間的干涉以及被測區(qū)域外部干擾源的影響，不僅實現(xiàn)了外部干擾的消除，而且有效實現(xiàn)了多損傷或單一損傷的準確診斷和定位。
文檔編號G01N29/07GK102928511SQ20121041157
公開日2013年2月13日 申請日期2012年10月24日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月24日
發(fā)明者林京, 曾亮, 華佳東, 施文, 曹軍義, 王琇峰, 雷亞國, 廖與禾 申請人:西安交通大學