CN106525968B - 基于子区域的损伤概率成像定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公布了一种基于子区域的损伤概率成像定位方法，属于工程结构健康监测技术领域。本方法首先将监测区域划分为一个个矩形子区域，矩形子区域的四个顶点各布置一个压电传感器；然后计算各子区域中一条对角线的损伤因子，并判别损伤子区域；其次计算损伤子区域中每一个像素点的损伤概率，实现结构的损伤概率成像；再次使用概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标；最后根据损伤子区域编号和结构损伤在损伤子区域中的位置合成计算出结构损伤发生的位置坐标。本发明减少了损伤概率成像方法的激励‑传感通道和像素点的计算量，加快了损伤概率成像方法，从而有助于促进损伤概率成像方法在工程结构健康监测领域的应用。

Description

基于子区域的损伤概率成像定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于子区域的损伤概率成像定位方法，属于工程结构健康监测技术领域。
背景技术
基于Lamb波的结构健康监测方法具有损伤监测灵敏度高、监测范围大、既能在线应用也可离线应用、既能进行主动损伤监测也能进行被动冲击监测、既能监测金属结构也能监测复合材料结构等等优点。因此，基于Lamb波的结构健康监测方法受到了国内外的广泛研究，是目前最具有前景的航空结构健康监测技术之一。通常，压电传感器是实现Lamb波激励和传感的主要器件。针对基于Lamb波的结构健康监测方法，早期的方法主要是通过分析Lamb波受损伤作用之后，信号在时域、频域、时频域的特征或者模式变换特征，如信号的飞行时间、幅值、能量、主要频率成分及其幅值、时频幅值、奇异性特征值等等对损伤进行辨识和表征。随着研究的不断深入，基于压电传感器阵列和Lamb波的结构监测成像方法逐步成为一个研究热点。该方法利用压电传感器阵列中多个激励-传感通道的监测信息，通过控制阵列信号的合成机制实现结构的直观成像。该方法可以有效优化监测信号的信噪比，直观显示结构的健康状态，从而提高损伤定位的精确度。目前国内外学者研究的基于压电传感器阵列和Lamb波的结构监测成像方法主要有延时-累加成像方法、时间反转聚焦成像方法、损伤路径概率成像方法、超声相控阵成像方法和多重信号分类成像方法等等。其中，损伤路径概率成像方法不依赖于信号的传播速度，适用于变厚度、各向异性等具有复杂结构形式的复合材料结构。但是，当结构较大时，压电传感器数量较多，激励-传感通道数量急剧增加，激励-传感通道的数量为(N为压电传感器的数量)。如，15个压电传感器组成的激励-传感通道数量为105，16个压电传感器组成的激励-传感通道数量增加为120。并且，当结构较大时，结构监测成像过程中的像素点数量也大量增加。以上两点最终导致计算量过大，难以满足结构健康监测系统在线、快速的要求。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种基于子区域的损伤概率成像定位方法，该方法通过减少激励-传感通道和像素点的计算量，加快了损伤概率成像方法。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种基于子区域的损伤概率成像定位方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：布置压电传感器阵列
根据结构监测的任务需求，将监测区域划分为M个矩形子区域，矩形子区域的四个顶点各布置一个压电传感器，整个监测区域共计布置N个压电传感器，N个压电传感器依次编号为1、2、…、n、…、N。
步骤二：计算各子区域中一条对角线的损伤因子
①在结构处于健康状态下，采集各子区域中各激励-传感通道的Lamb波响应信号，作为结构的健康基准信号Hi-j(t)；
其中，i为激励压电传感器的编号，i∈[1,N]；j为传感压电传感器的编号，j∈[1,N]，i≠j；t为采样时间；N为压电传感器的个数；
②当结构发生损伤之后，各子区域中一条对角线中的激励压电传感器再次激发出主动Lamb波，对角线中的传感压电传感器在线采集结构的Lamb波响应信号，作为结构的在线监测信号Di-j(t)；
其中，i为激励压电传感器的编号，i∈[1,N]；j为传感压电传感器的编号，j∈[1,N]，i≠j；t为采样时间；N为压电传感器的个数；
③使用公式(1)计算i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子：
式中：DIi-j为i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子；Di-j(t)为i号压电传感器激励时，j号压电传感器的在线监测信号；Hi-j(t)为i号压电传感器激励时，j号压电传感器的健康基准信号；i为激励压电传感器的编号；j为传感压电传感器的编号；t为采样时间。
步骤三：判别损伤子区域
①使用公式(2)计算所有子区域中一条对角线的损伤因子的平均值DIaverage：
式中：DIaverage为所有子区域中一条对角线的损伤因子的平均值；M为子区域的个数；DIi-j为i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子；i为激励压电传感器的编号；j为传感压电传感器的编号。
②挑选出对角线损伤因子大于所有子区域损伤因子平均值的子区域，作为疑似损伤子区域；
③如果疑似损伤子区域为一个，则判断该疑似损伤子区域即为损伤子区域；
④如果疑似损伤子区域为多个，则继续计算疑似损伤子区域中另一条对角线的损伤因子；
⑤计算疑似损伤子区域中两条对角线损伤因子的平均值；
⑥两条对角线损伤因子的平均值最大的疑似损伤子区域即为损伤子区域。
步骤四：损伤概率成像定位
①计算损伤子区域中全部激励-传感通道上的损伤因子；
②根据结构监测的任务需求，将监测区域划分为一个个的像素点，使用公式(3)计算损伤子区域中每一个像素点的损伤概率：
式中：
P(x,y)为像素点(x,y)的损伤概率；Pi-j(x,y)为像素点(x,y)在i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤概率；DIi-j为i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子；B为尺寸参数，它控制着激励-传感直达路径上损伤因子影响区域的大小，B>1；Ri-j(x,y)为像素点(x,y)到i号压电传感器与j号压电传感器的距离之和与激励-传感直达路径距离的比值；R’i-j(x,y)为与尺寸参数B比较后的距离比值Ri-j(x,y)；(xi,yi)为i号压电传感器的坐标；(xj,yj)为j号压电传感器的坐标；(x,y)为像素点的坐标；
③对损伤子区域中所有像素点的损伤概率进行成像，得到损伤子区域的结构损伤概率图像；
④使用公式(6)的概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标(x’D,y’D)：
式中：(x’D,y’D)为计算出的结构损伤在损伤子区域中的位置坐标；xs为结构损伤概率图像中坐标为(xs,yk)处的x轴坐标；yk为结构损伤概率图像中坐标为(xs,yk)处的y轴坐标；p(xs,yk)为结构损伤概率图像中坐标为(xs,yk)处的损伤概率；L为损伤子区域的x轴方向的像素点个数；F为损伤子区域的y轴方向的像素点个数；
⑤根据步骤三判别出的损伤子区域编号，以及概率坐标加权算法计算出的结构损伤在损伤子区域中的位置坐标(x’D,y’D)，合成计算出结构损伤发生的位置坐标(xD,yD)。
本发明的有益效果如下：
1、减少了损伤概率成像方法的激励-传感通道计算量；
2、减少了损伤概率成像方法的像素点计算量；
3、降低了损伤概率成像方法对硬件设备的要求；
4、提高了损伤概率成像方法的运行效率；
5、本发明有助于促进损伤概率成像方法在工程结构健康监测领域的应用。
附图说明
图1是基于子区域的损伤概率成像定位方法的实施流程；
图2是实施例中，试件形状、压电传感器位置、子区域划分、损伤位置及二维直角坐标系的示意图；
图3是各子区域中一条对角线的在线监测信号；
图4是各子区域中一条对角线的健康基准信号；
图5是各子区域中一条对角线上的损伤因子；
图6是4号、7号和8号子区域中另一条对角线中的在线监测信号；
图7是4号、7号和8号子区域中另一条对角线中的健康基准信号；
图8是损伤子区域(7号子区域)中各激励-传感通道上的在线监测信号；
图9是损伤子区域(7号子区域)中各激励-传感通道上的健康基准信号；
图10是损伤子区域(7号子区域)中各激励-传感通道上的损伤因子；
图11是损伤子区域(7号子区域)的结构损伤概率图像。
具体实施方式
以下结合附图，通过具体实施例对本发明作进一步的说明。
本方法首先将监测区域划分为一个个矩形子区域，矩形子区域的四个顶点各布置一个压电传感器；然后计算各子区域中一条对角线的损伤因子，并判别损伤子区域；其次计算损伤子区域中每一个像素点的损伤概率，实现结构的损伤概率成像；再次使用概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标；最后根据损伤子区域编号和结构损伤在损伤子区域中的位置合成计算出结构损伤发生的位置坐标。
图1是本发明基于子区域的损伤概率成像定位方法的实施流程：在结构处于健康状态下，采集各子区域中各激励-传感通道的Lamb波响应信号，作为结构的健康基准信号Hi-j(t)；当结构发生损伤之后，各子区域中一条对角线中的激励压电传感器再次激发出主动Lamb波，对角线中的传感压电传感器在线采集结构的Lamb波响应信号，作为结构的在线监测信号Di-j(t)；计算子区域中的一条对角线上的损伤因子；计算所有子区域中一条对角线损伤因子的平均值；挑选出对角线损伤因子大于所有子区域对角线损伤因子平均值的子区域，作为疑似损伤子区域；如果疑似损伤子区域为一个，则判断该疑似损伤子区域即为损伤子区域；如果疑似损伤子区域为多个，则继续计算疑似损伤子区域中另一条对角线的损伤因子；计算疑似损伤子区域中两条对角线损伤因子的平均值；挑选出两条对角线损伤因子的平均值最大的疑似损伤子区域即为损伤子区域；计算损伤子区域中其它所有激励-传感通道上的损伤因子；根据结构监测的任务需求，将监测区域划分为一个个的像素点；计算损伤子区域中每一个像素点的损伤概率；对损伤子区域中所有像素点的损伤概率进行成像，得到结构损伤概率图像；使用概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标；根据损伤子区域编号和结构损伤在损伤子区域中的位置合成计算出结构损伤发生的位置坐标(xD,yD)。
实施例试件为7075铝合金，7075铝合金的尺寸为1000mm×1000mm×2mm(长×宽×厚)。激励/传感元件为PZT-5A型压电传感器，PZT-5A型压电传感器的直径为8mm、厚度为0.4mm。实验设备使用的是某大学研发的航空结构健康监测集成压电多通道扫查系统。
实施例包括如下步骤：
步骤一：布置压电传感器阵列
将被监测结构划分为9个子区域，从左至右(从下至上)依次为编号为1号子区域、2号子区域、…、9号子区域。每个子区域的四个顶点各布置一个压电传感器，整个监测区域共计布置16个压电传感器，压电传感器从左至右(从下至上)依次编号为PZT 1、PZT 2、…、PZT16。相邻两个水平或者垂直方向的压电传感器中心点之间的距离为Δx＝150mm，最下边和最左边两行压电传感器中心点距离结构边界为200mm。试件形状、压电传感器位置、子区域划分、损伤位置，以及二维直角坐标系的示意图如图2所示。
步骤二：计算各子区域中一条对角线的损伤因子
设置航空结构健康监测集成压电多通道扫查系统工作于主动模式，选用五波峰窄带正弦激励信号，激励信号的中心频率为100kHz、幅度为±70V；系统的采样速率设置为10MS/s，数据采样点长度为5000个采样点，预采集长度为1000个采样点，触发电压为6V。首先在结构健康状态下，采集各子区域中各激励-传感通道的Lamb波响应信号，作为结构的健康基准信号Hi-j(t)。当结构发生损伤之后(损伤的位置坐标为(120mm，350mm))，各子区域中一条对角线中的激励压电传感器再次激发100kHz的主动Lamb波，对角线中的传感压电传感器在线采集结构的Lamb波响应信号，作为结构的在线监测信号Di-j(t)，如图3所示。其对应的结构健康基准信号如图4所示。各子区域中一条对角线的激励-传感通道网络如
表1所示，另一条对角线的激励-传感通道网络如表2所示。使用公式(1)计算各子区域中一条对角线上的损伤因子，如图5所示。
子区域编号 一条对角线激励-传感通道编号 激励元件 传感元件
1号 通道1 PZT 1 PZT 6
2号 通道2 PZT 2 PZT 7
3号 通道3 PZT 3 PZT 8
4号 通道4 PZT 5 PZT 10
5号 通道5 PZT 6 PZT 11
6号 通道6 PZT 7 PZT 12
7号 通道7 PZT 9 PZT 14
8号 通道8 PZT 10 PZT 15
9号 通道9 PZT 11 PZT 16
表1
子区域编号 另一条对角线激励-传感通道编号 激励元件 传感元件
1号 通道10 PZT 2 PZT 5
2号 通道11 PZT 3 PZT 6
3号 通道12 PZT 4 PZT 7
4号 通道13 PZT 6 PZT 9
5号 通道14 PZT 7 PZT 10
6号 通道15 PZT 8 PZT 11
7号 通道16 PZT 10 PZT 13
8号 通道17 PZT 11 PZT 14
9号 通道18 PZT 12 PZT 15
表2
步骤三：判别损伤子区域
使用公式(2)计算所有子区域中一条对角线的损伤因子的平均值DIaverage为0.15。其中4号子区域(损伤因子为0.17)、7号子区域(损伤因子为0.21)和8号子区域(损伤因子为0.18)的对角线损伤因子大于所有子区域对角线损伤因子的平均值，所以，4号、7号和8号子区域作为疑似损伤子区域。
实验设备的参数设置不变，采集4号、7号和8号子区域中另一条对角线中的在线监测信号，如图6所示。4号、7号和8号子区域中另一条对角线中的健康基准信号如图7所示。使用公式(1)计算4号、7号和8号子区域中另一条对角线上的损伤因子，分别为0.20、0.25、0.20。计算4号、7号和8号子区域中两条对角线损伤因子的平均值，分别为0.18、0.23、0.19。其中7号子区域的对角线损伤因子平均值最大，则判断该7号子区域即为损伤子区域。
步骤四：损伤概率成像定位
实验设备的参数设置不变，采集损伤子区域(7号子区域)中各激励-传感通道上的在线监测信号，如图8所示。其对应的结构健康基准信号如图9所示。损伤子区域(7号子区域)中全部激励-传感通道网络如表3所示。使用公式(1)计算损伤子区域(7号子区域)中各个激励-传感通道上的损伤因子，如图10所示。
激励-传感通道编号 激励元件 传感元件
通道19 PZT 9 PZT 10
通道20 PZT 9 PZT 13
通道21 PZT 9 PZT 14
通道22 PZT 10 PZT 13
通道23 PZT 10 PZT 14
通道24 PZT 13 PZT 14
表3
根据结构监测的任务需求，设置坐标分辨率为1mm，以损伤子区域(7号子区域)左下角的PZT 9号压电传感器作为新二维直角坐标系的原点(0mm,0mm)，将损伤子区域(7号子区域)划分为一个个的像素点，使用公式(3)计算损伤子区域(7号子区域)中每一个像素点的损伤概率，得到损伤子区域(7号子区域)的结构损伤概率图像，如图11所示。
使用公式(6)的概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标为(122.5mm,70.5mm)。
最后，根据步骤三判别出的损伤子区域编号(7号子区域)，以及概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标(122.5mm,70.5mm)，合成计算出结构损伤发生的位置坐标为(122.5mm,370.5mm)，与实际损伤位置(120mm，350mm)之间的距离误差为20.7mm。
尽管具体地参考其优选实施例来示出并描述了本发明，但本领域的技术人员可以理解，可以做出形式和细节上的各种改变而不脱离所附权利要求书中所述的本发明的范围。以上结合本发明的具体实施例做了详细描述，但并非是对本发明的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，均仍属于本发明技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种基于子区域的损伤概率成像定位方法，其特征在于：
该方法包括以下步骤：
步骤一：将监测区域划分为一个个矩形子区域，在每一个矩形子区域的四个顶点各布置一个压电传感器；
步骤二：计算各子区域中一条对角线的损伤因子；
步骤三：判断损伤子区域；
步骤四：损伤概率成像定位，即计算损伤子区域中每一个像素点的损伤概率，实现结构的损伤概率成像；使用概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标；根据损伤子区域编号和结构损伤在损伤子区域中的位置合成计算出结构损伤发生的位置坐标；
其中，所述步骤三具体为，
①使用公式(2)计算所有子区域中一条对角线的损伤因子的平均值DIaverage：
式中：DIaverage为所有子区域中一条对角线的损伤因子的平均值；M为子区域的个数；DIi-j为i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子；i为激励压电传感器的编号；j为传感压电传感器的编号；
②挑选出对角线损伤因子大于所有子区域损伤因子平均值的子区域，作为疑似损伤子区域；
③如果疑似损伤子区域为一个，则判断该疑似损伤子区域即为损伤子区域；
④如果疑似损伤子区域为多个，则继续计算疑似损伤子区域中另一条对角线的损伤因子；
⑤计算疑似损伤子区域中两条对角线损伤因子的平均值；
⑥两条对角线损伤因子的平均值最大的疑似损伤子区域即为损伤子区域。
2.根据权利要求1所述的基于子区域的损伤概率成像定位方法，其特征在于：
所述步骤一具体为，根据结构监测的任务需求，将监测区域划分为M个矩形子区域，矩形子区域的四个顶点各布置一个压电传感器，整个监测区域共计布置N个压电传感器，N个压电传感器依次编号为1、2、…、n、…、N。
3.根据权利要求1所述的基于子区域的损伤概率成像定位方法，其特征在于：
所述步骤二具体为，
①在结构处于健康状态下，采集各子区域中各激励-传感通道的Lamb波响应信号，作为结构的健康基准信号Hi-j(t)；
其中，i为激励压电传感器的编号，i∈[1,N]；j为传感压电传感器的编号，j∈[1,N]，i≠j；t为采样时间；N为压电传感器的个数；
②当结构发生损伤之后，各子区域中一条对角线中的激励压电传感器再次激发出主动Lamb波，对角线中的传感压电传感器在线采集结构的Lamb波响应信号，作为结构的在线监测信号Di-j(t)；
其中，i为激励压电传感器的编号，i∈[1,N]；j为传感压电传感器的编号，j∈[1,N]，i≠j；t为采样时间；N为压电传感器的个数；
③使用公式(1)计算i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子：
式中：DIi-j为i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子；Di-j(t)为i号压电传感器激励时，j号压电传感器的在线监测信号；Hi-j(t)为i号压电传感器激励时，j号压电传感器的健康基准信号；i为激励压电传感器的编号；j为传感压电传感器的编号；t为采样时间。
4.根据权利要求1所述的基于子区域的损伤概率成像定位方法，其特征在于：
所述步骤四具体为，
①计算损伤子区域中全部激励-传感通道上的损伤因子；
②根据结构监测的任务需求，将监测区域划分为一个个的像素点，使用公式(3)计算损伤子区域中每一个像素点的损伤概率：
式中：
P(x,y)为像素点(x,y)的损伤概率；Pi-j(x,y)为像素点(x,y)在i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤概率；DIi-j为i号压电传感器激励，j号压电传感器传感时组成的激励-传感通道上的损伤因子；B为尺寸参数，它控制着激励-传感直达路径上损伤因子影响区域的大小，B>1；Ri-j(x,y)为像素点(x,y)到i号压电传感器与j号压电传感器的距离之和与激励-传感直达路径距离的比值；R’i-j(x,y)为与尺寸参数B比较后的距离比值Ri-j(x,y)；(xi,yi)为i号压电传感器的坐标；(xj,yj)为j号压电传感器的坐标；(x,y)为像素点的坐标；
③对损伤子区域中所有像素点的损伤概率进行成像，得到损伤子区域的结构损伤概率图像；
④使用公式(6)的概率坐标加权算法计算出结构损伤在损伤子区域中的位置坐标(x’D,y’D)：
式中：(x’D,y’D)为计算出的结构损伤在损伤子区域中的位置坐标；xs为结构损伤概率图像中坐标为(xs,yk)处的x轴坐标；yk为结构损伤概率图像中坐标为(xs,yk)处的y轴坐标；p(xs,yk)为结构损伤概率图像中坐标为(xs,yk)处的损伤概率；L为损伤子区域的x轴方向的像素点个数；F为损伤子区域的y轴方向的像素点个数；
⑤根据步骤三判别出的损伤子区域编号，以及概率坐标加权算法计算出的结构损伤在损伤子区域中的位置坐标(x’D,y’D)，合成计算出结构损伤发生的位置坐标(xD,yD)。
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