CN104502452B - 一种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法 - Google Patents

一种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法 Download PDF

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本发明提供了一种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法,首先,将超声导波传感单元预置或黏贴于被测结构表面,形成超声导波传感阵列,轮流激励各超声导波传感单元发出超声导波信号,并通过超声导波传感阵列接收被测结构内损伤/边界的反射导波信号;然后,对基于反射导波信号进行去色散处理,采用相控阵成像算法对被测结构全局成像,定位损伤区域;最后,基于反射导波信号,针对损伤区域,采用基于多重信号分类方法的逆时偏移成像技术对损伤区域内的损伤进行精确量化分析。该方法实现对大型结构中损伤的快速、精确定位及评估,极大地提升探查能力,同时减少探查所需人力和维护费用。

Description

一种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法
技术领域
[0001] 本发明属于损伤探测领域,尤其是一种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤 评估方法。
背景技术
[0002] 大型工程设施在其长期运行过程中受到外界(环境/载荷等)作用,易产生腐蚀、疲 劳、裂纹等损伤,损伤累积将导致工程设施产生故障,甚至诱发重大事故。对结构损伤及整 体性能进行快速在线诊断评估的先进技术可为各类的大型工程设施、关键设备、工程结构 的长期正常运行提供安全、可靠性保证。
[0003] 超声导波(GUW)已被证明在SHM/NDE中具有重要作用。基于多超声波传感器或传感 阵列的损伤评价方法提供了整合各传感器数据的方法,提高了检测结果的可靠性,实现了 损伤量化和定位的能力。
[0004] 尽管具有诸多优势,基于传感阵列的SHM技术应用还存在挑战。第一,实际应用中 复杂结构将导致结构内界面及损伤处出现反射、散射及模态转换,多模态混杂的超声信号 增加了损伤评价的难度。第二,现有基于多超声波传感器或传感阵列的损伤评价方法往往 过于复杂,难以直接解读,且在计算资源和计算速度之间难以获得平衡。
发明内容
[0005] 针对现有技术中存在不足,本发明结合超声相控阵成像技术和基于多重信号分类 方法的逆时偏移成像技术,提出了一种从全局损伤快速定位到局部损伤精确量化评估的损 伤识别方法,该方法实现对大型结构中损伤的快速、精确定位及评估。
[0006] 本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
[0007] —种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法,其特征在于,包括以下步 骤:
[0008] (1)将超声导波传感单元预置或黏贴于被测结构表面,形成超声导波传感阵列,受 控轮流激励各超声导波传感单元发出超声导波信号,并通过超声导波传感阵列接收被测结 构内损伤/边界的反射导波信号;
[0009] (2)对基于步骤(1)的反射导波信号进行去色散处理,采用相控阵成像算法对被测 结构全局成像,定位损伤区域;
[0010] (3)基于步骤⑴的反射导波信号,针对步骤2所获得的损伤区域,采用基于多重信 号分类方法的逆时偏移成像技术对损伤区域内的损伤进行精确量化分析。
[0011] 优选地,所述步骤⑵包括以下具体步骤:
[0012] (2.1)对反射导波信号作去色散处理:
[0013] 首先,计算获得被测结构内色散关系ω = Ω (k)的理论解,
[0014] 其中ω为角频率,k为相应的波数;
[0015] 对于超声导波传感阵列接收到的超声导波信号g (t),通过傅里叶变换获得其频谱 G(co),将其化为关于波数的显函数:
[0016] 6(ω) =G (Ω (k)) =G7 (k)
[0017] 用线性关系Ω ' (k)代替色散关系Ω (k),则k= Ω 1 (ω) =Κ(ω),
[0018]去除色散的频谱为:
[0019] G7 (k) =G7 (Κ(ω)) =G77(Q)
[0020] 将改变的频谱反变换至时域就获得了消除色散的反射导波信号;
[0021] (2.2)采用相控阵成像算法对被测结构全局成像,定位损伤区域;
[0022] 基于已消除色散的超声导波信号,设超声导波传感阵列中心为坐标原点,第m超声 导波传感单元的坐标为4,针对探测区域内某点X (r,0),对超声导波传感阵列中每个超声 导波传感单元接收到的反射导波信号^(0施加时间延迟
Figure CN104502452BD00051
及加权因子
Figure CN104502452BD00052
其中cP为色散去除后用于成像的模态的导波相速度;
[0023] 将阵列内所有超声导波传感单元的延迟信号叠加:
Figure CN104502452BD00053
[0025] 其中
Figure CN104502452BD00054
为虚数单位,ω为超声导波信号的角频率。将叠加信号的最大幅值作 为损伤成像指标:
Figure CN104502452BD00055
[0027] 设定损伤成像指标的阈值,确定存在损伤的损伤区域。
[0028] 优选地,所述步骤⑶包括以下具体步骤:
[0029] (3.1)在频域提取激励中心频率ω 〇所对应的幅值,将每一超声导波传感单元接收 的散射超声导波信号R1 (ω〇)与各超声导波传感单元发射信号S1 (ω〇)相除,对于超声导波 传感单元数为M的超声导波传感阵列,最终组装成Μ*Μ的传递矩阵Κ:
Figure CN104502452BD00056
[0031] (3.2)对传递矩阵Klj进行奇异值分解,通过非‘0’奇异值的个数确定损伤的数量,通过 奇异值的幅度判断损伤导致的散射波强度,设损伤个数为Ν,传递矩阵奇异值分解得到右奇异向
Figure CN104502452BD00057
其中N为损伤数量。
Figure CN104502452BD00058
[0032] (3.3)采用多重信号分类算法,利用伪谱函数」 作为损伤成像指标,
[0033] 其中:上标T和*分别表示矩阵的转置与共辄转置,(^是正则化参数,
Figure CN104502452BD00059
是格林函数组成的列向 量,利用信号子空间与噪声子空间的正交特性来实现成像。
[0034] (3.4)量化分析损伤成像结果,进行损伤评价。
[0035] 与现有技术相比,本方法具有如下优点和有益效果:
[0036] 1.相控阵的优势在于可以快速大面积探测全局损伤的位置,直至结构内通常难以 直接到达的区域。通过信号处理几乎连续地激励每个阵元可达到定向波束操控,实现对阵 列附近大面积范围内的探查。
[0037] 2.损伤的局部探查基于多重信号分类方法的逆时偏移成像技术,该技术的优势在 于能够高精度地量化损伤,但是其成像过程需要极大的计算资源,通过结合步骤1的损伤热 点区域可减小成像区域,大大提高其成像的速度,提供关于损伤的定量细节。
[0038] 3.两种成像技术均使用同样的传感阵列采集的数据,即检测系统无需设计两套检 测硬件,整合两种优势算法的方案,极大地提升探查能力,同时减少探查所需人力和维护费 用。
附图说明
[0039] 图1为本发明所述基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法流程图。
[0040] 图2为相控阵成像示意图。
具体实施方式
[0041] 下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明,但本发明的保护范围并 不限于此。
[0042] 如图1所示,本发明所述的基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法,包 括以下步骤:
[0043] (1)将超声导波传感单元预置或黏贴于被测结构表面,形成超声导波传感阵列,受 控轮流激励各超声导波传感单元发出超声导波信号,并通过超声导波传感阵列接收被测结 构内损伤/边界的反射导波信号。
[0044] (2)对基于步骤(1)的反射导波信号进行去色散处理,采用相控阵成像算法对被测 结构全局成像,定位损伤区域。具体包括以下步骤:
[0045] (2.1)对反射导波信号作去色散处理:
[0046] 采用线性映射方法处理超声导波信号,抑制色散导致的波形混叠。首先,计算获得 被测结构内色散关系ω = Ω (k)的理论解,
[0047] 其中ω为角频率,k为相应的波数。
[0048] 对于超声导波传感阵列接收到的超声导波信号g (t),通过傅里叶变换获得其频谱 G(co),将其化为关于波数的显函数:
[0049] 6(ω) =G (Ω (k)) =G7 (k)
[0050] 用线性关系Ω ' (k)代替色散关系Ω (k),则k= Ω 1 (ω) =Κ(ω)。
[0051]去除色散的频谱为:
[0052] G7 (k) =G7 (Κ(ω)) =G77(Q)
[0053] 将改变的频谱反变换至时域就获得了消除色散的反射导波信号。
[0054] (2.2)采用相控阵成像算法对被测结构全局成像,定位损伤区域;
[0055] 基于已消除色散的超声导波信号,被测结构内损伤的相控阵成像过程如图2所示。 设超声导波传感阵列中心为坐标原点,第m超声导波传感单元的坐标为足,针对探测区域内 某点X (r,0),对超声导波传感阵列中每个超声导波传感单元接收到的反射导波信号Zm(t) 施加时间延迟
Figure CN104502452BD00071
其中cP为色散去除后用于 成像的模态的导波相速度。
[0056] 将阵列内所有超声导波传感单元的延迟信号叠加:
Figure CN104502452BD00072
[0058]
Figure CN104502452BD00073
为虚数单位,ω为超声导波信号的角频率。将叠加信号的最大幅值作 为损伤成像指标:
Figure CN104502452BD00074
[0060] 设定损伤成像指标的阈值,确定存在损伤的损伤区域。
[0061] (3)基于步骤⑴的阵列信号,针对步骤2所获得的损伤区域,采用基于多重信号分 类方法的逆时偏移成像技术对损伤区域内的损伤进行精确量化分析。具体包括以下步骤:
[0062] (3.1)在频域提取激励中心频率ω 〇所对应的幅值,将每一超声导波传感单元接收 的散射超声导波信号R1 (ω〇)与各超声导波传感单元发射信号S1 (ω〇)相除,对于超声导波 传感单元数为M的超声导波传感阵列,最终组装成Μ*Μ的传递矩阵Κ:
Figure CN104502452BD00075
[0064] (3.2)对传递矩阵Klj进行奇异值分解,通过非‘0’奇异值的个数确定损伤的数量,通过 奇异值的幅度判断损伤导致的散射波强度,设损伤个数为Ν,传递矩阵奇异值分解得到右奇异
Figure CN104502452BD00076
其中N为损伤数量。
Figure CN104502452BD00077
[0065] (3.3)采用多重信号分类算法,利用伪谱函数 作为损伤成像指标,
[0066] 其中:上标T和*分别表示矩阵的转置与共辄转置,(^是正则化参数,
Figure CN104502452BD00078
I是格林函数组成的列向 量,利用信号子空间与噪声子空间的正交特性来实现成像。
[0067] (3.4)量化分析损伤成像结果,进行损伤评价。
[0068] 所述实施例为本发明的优选的实施方式,但本发明并不限于上述实施方式,在不 背离本发明的实质内容的情况下,本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换 或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1. 一种基于超声导波驱动/传感阵列的结构损伤评估方法,其特征在于,包括以下步 骤: (1) 将超声导波传感单元预置或黏贴于被测结构表面,形成超声导波传感阵列,轮流激 励各超声导波传感单元发出超声导波信号,并通过超声导波传感阵列接收被测结构内损 伤/边界的反射导波信号; (2) 对基于步骤(1)的反射导波信号进行去色散处理,采用相控阵成像算法对被测结构 全局成像,定位损伤区域; (3) 基于步骤⑴的反射导波信号,针对步骤(2)所获得的损伤区域,采用基于多重信号 分类方法的逆时偏移成像技术对损伤区域内的损伤进行精确量化分析。
2. 根据权利要求1所述的结构损伤评估方法,其特征在于,所述步骤(2)包括以下具体 步骤: (2.1) 对反射导波信号作去色散处理: 首先,计算获得被测结构内色散关系《 = Q (k)的理论解, 其中◦为角频率,k为相应的波数; 对于超声导波传感阵列接收到的超声导波信号g (t),通过傅里叶变换获得其频谱G («),将其化为关于波数的显函数:
Figure CN104502452BC00021
用线性关系Q ' (k)代替色散关系Q (k),则
Figure CN104502452BC00022
去除色散的频谱为:
Figure CN104502452BC00023
将改变的频谱反变换至时域就获得了消除色散的反射导波信号; (2.2) 采用相控阵成像算法对被测结构全局成像,定位损伤区域; 基于已消除色散的超声导波信号,设超声导波传感阵列中心为坐标原点,第m超声导波 传感单元的坐标为针对探测区域内某点X(r,0),对超声导波传感阵列中每个超声导波 传感单元接收到的反射导波信号zm(t)施加时间延迟
Figure CN104502452BC00024
,及加权因子
Figure CN104502452BC00025
$中4为色散去除后用于成像的模态的导波相速度; 将阵列内所有超声导波传感单元的延迟信号叠加: m=i
Figure CN104502452BC00026
其4
Figure CN104502452BC00027
%虚数单位,《为超声导波信号的角频率,将叠加信号的最大幅值作为损 伤成像指标:
Figure CN104502452BC00028
设定损伤成像指标的阈值,确定存在损伤的损伤区域。
3. 根据权利要求1所述的结构损伤评估方法,其特征在于,所述步骤(3)包括以下具体 步骤: (3.1)在频域提取激励中心频率coQ所对应的幅值,将每一超声导波传感单元接收的散 射超声导波信号Ri (« 〇)与各超声导波传感单元发射信号Si (〇 〇)相除,对于超声导波传感 单元数为M的超声导波传感阵列,最终组装成M*M的传递矩阵Kij,
Figure CN104502452BC00031
(3.2) 对传递矩阵Ku进行奇异值分解,通过非‘0’奇异值的个数确定损伤的数量,通过奇异 值的幅度判断损伤导致的散射波强度,设损伤个数为N,传递矩阵奇异值分解得到右奇异向量 {弓广包含信号子空间
Figure CN104502452BC00032
… j和噪声子空间
Figure CN104502452BC00033
卜左 奇异向量包含信号子空间
Figure CN104502452BC00034
丨和噪声子空间
Figure CN104502452BC00035
其中N为损伤数量, (3.3) 采用多重信号分类算法,利用伪谱函数
Figure CN104502452BC00036
-作为 损伤成像指标, 其中:上标T和*分别表示矩阵的转置与共辄转置,〇 r是正则化参数,
Figure CN104502452BC00037
j是格林函数组成的列向 量,利用信号子空间与噪声子空间的正交特性来实现成像, (3.4) 量化分析损伤成像结果,进行损伤评价。
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