CN107727750A - 基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法，用于解决现有无损检测方法实用性差的技术问题。技术方案是在每个监测部位安装一个压电传感器，接收由机身壁板传来的导波信号，在被测结构中激发在健康结构中记录的时间反转信号，利用时反聚焦波包的波包信号能量作为特征参量，采用k‑均值聚类方法对特征参量进行聚类分析构造用于对螺栓松脱位置进行定位的数据库。由于该方法在每个监测部位安装了一个压电传感器，与背景技术在每个螺栓上安装传感器的技术方案相比，减少了传感器数目。能够在采用更少传感器的情况下，判断飞行器热防护板结构的连接螺栓是否发生松脱，并能准确判断螺栓松脱的位置，实用性好。
Description
技术领域
本发明涉及一种无损检测方法，特别涉及一种基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法。
背景技术
可重复使用航天飞机在再入过程中，或高超声速飞行器在高马赫数下飞行时，都面临严重的气动加热问题。热防护系统(Thermal Protection System,TPS)是保证飞行器结构安全的关键。目前使用的热防护系统多通过螺栓与机身连接。比如在飞行器头锥、机翼前缘等受热载荷最严重的部位，通常的热防护形式是通过螺栓将机身与C/C热防护板相连组成热防护系统，此时C/C热防护板与机身并不接触，而是通过支架连接。然而在严重的气动及气动热载荷作用下，连接螺栓可能出现松动，严重情况下螺栓会松脱。螺栓松脱可能造成热防护板之间出现缝隙，导致高温热流直接作用在机体上，严重威胁飞行器的结构安全。
传统无损检测技术，如超声体波方法，可用于对连接螺栓松脱进行检测。然而，该技术不能实现在线监测，且会消耗大量的时间及劳动成本。垫片式的环形压力传感器能实现对螺栓预紧力的实时监测。但当需要同时监测大量螺栓时，对每个螺栓都安装压力传感器会造成难以接受的成本和附加质量问题。结构健康监测技术被认为是实现结构损伤在线监测的有效途径。其中，由于超声导波在薄板中传播距离远，且其高频特性能满足对结构中局部螺栓松脱的敏感性，因此适用于解决飞行器热防护板螺栓松脱的监测问题。例如，文献1“Yang,J.,&Chang,F.K.(2006).Detection of bolt loosening in C–C compositethermal protection panels:II.Experimental verification.Smart Materials andStructures,15(2),591.”中采用特制的压电式垫片产生和采集导波信号。然而，其传感器布置形式和环形压力传感器并无区别，因此具有和环形压力传感器同样的缺点。
同时，超声导波存在多模态、频散，且易受到边界反射信号的影响，因此导波信号处理难度大。由于热防护板中螺栓数量多，因此如何利用超声导波对松动螺栓进行识别定位成为热防护板健康监测的难点。超声导波的时间反转方法，能够补偿导波频散、边界反射等导致信号不易分析的缺点，被认为是一种简洁有效的信号处理方法。目前时间反转方法已用于单个螺栓是否松动的监测，但在飞行器热防护板结构中，螺栓数量多，松脱的位置和数目有多种可能性，其时反重构信号的区别并无规律可循，给松动螺栓的定位带来困难。
发明内容
为了克服现有无损检测方法实用性差的不足，本发明提供一种基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法。该方法在每个监测部位安装一个压电传感器，接收由机身壁板传来的导波信号，在被测结构中激发在健康结构中记录的时间反转信号，利用时反聚焦波包的波包信号能量作为特征参量，采用k-均值聚类方法对特征参量进行聚类分析构造用于对螺栓松脱位置进行定位的数据库。由于该方法在每个监测部位安装了一个压电传感器，与背景技术在每个螺栓上安装传感器的技术方案相比，减少了传感器数目。能够在采用更少传感器的情况下，判断飞行器热防护板结构的连接螺栓是否发生松脱，并能准确判断螺栓松脱的位置，实用性好。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法，其特点是包括以下步骤：
步骤1：在被监测结构上布置压电陶瓷(PZT)元件。在需要监测的支架上布置一个压电元件作为传感器，并在被测支架安装的飞行器结构基板上布置压电元件作为激励器。同一个压电激励器可以为附近的多个压电传感器产生激励导波信号。
步骤2：离线建立参考数据库：
步骤2.1：对被测结构进行装配，保证结构处于正常工作状态。
步骤2.2：由多功能I/O设备输出一个高频调制正弦脉冲信号。输出信号经功率放大器放大后作用在作为激励器的PZT元件电极两端。
步骤2.3：由多功能I/O设备采集各个压电传感器收到的响应信号，并对响应信号进行时间反转。将反转后的信号记为Vi，i为被监测支架的编号。将Vi在压电激励器上依次激发，采集各个压电传感器收到的时反重构信号。确定时反聚焦波包峰值的位置xr，并计算时反聚焦波包能量E0i
其中fs是信号采用率，V是响应信号电压，i为被监测支架的编号。信号计算的范围[ts，tf]由下式确定
其中n为脉冲激励信号的周期数，f为脉冲激励信号的中心频率。
步骤2.4：针对具体的支架结构(如几字形、工字形支架)，确定螺栓松脱的可能情况。依次将结构模拟每一种松脱情况，模拟每个松脱情况时，重复步骤2.2～2.3，得到在该松脱情况下的时反重构信号。利用公式(1)和(2)计算该松脱情况下的时反聚焦波包信号能量Eji，其中j为松动工况的编号。对Eji进行标准化并得到损伤指标向量DI＝(d1，d2，...，dn)，其中
步骤2.5：在每种松脱情况下重复步骤2.1～2.4三次，得到每种情况下三组重复实验的损伤指标向量DI。
步骤2.6：计算包含所有损伤指标向量的2范数|DI|的95％置信区间，将置信区间上限记为|DI|t。
步骤2.7：通过k-均值聚类法对得到的DI进行聚类分析，k值选为被监测支架的数目。由此将损伤指标分为k个数据簇，并得到每个簇中心位置坐标。每个数据簇应包含且仅包含一个支架螺栓松脱的所有情况的DI。
步骤3：在线监测螺栓预紧力矩：
多功能I/O设备按照设定的时间间隔重复将Vi以脉冲形式输出，并计算损伤指标向量DI。若|DI|小于阈值|DI|t，则认为有螺栓松脱发生。比较DI与数据库中每个簇中心位置的欧氏距离，距离最小的簇所对应的支架即为损伤发生的位置。
本发明的有益效果是：该方法在每个监测部位安装一个压电传感器，接收由机身壁板传来的导波信号，在被测结构中激发在健康结构中记录的时间反转信号，利用时反聚焦波包的波包信号能量作为特征参量，采用k-均值聚类方法对特征参量进行聚类分析构造用于对螺栓松脱位置进行定位的数据库。由于该方法在每个监测部位安装了一个压电传感器，与背景技术在每个螺栓上安装传感器的技术方案相比，减少了传感器数目。能够在采用更少传感器的情况下，判断飞行器热防护板结构的连接螺栓是否发生松脱，并能准确判断螺栓松脱的位置，实用性好。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
附图说明
图1是本发明基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法的流程图。
图2是本发明实施例中螺栓松脱监测定位系统的框图。
图3是本发明实施例中模拟热防护板试件结构尺寸示意图。(a)模拟热防护板，(b)基板，(c)支架。
图4是本发明实施例中各激励与响应信号曲线。(a)5周期汉宁窗调制正弦脉冲激励，(b)在调制正弦脉冲激励下的响应信号，(c)时间反转后得到的标准时反重发射信号Vi，(d)在Vi激励下的响应信号。
图5是本发明实施例中健康状态下各支架接收到的标准化后的时反重构信号。
图6是本发明实施例中在支架二的2号螺栓松动后各支架接收到的时反重构信号。
图7是本发明实施例中在三次实验中，各支架在各种松动情况下得到的DI均值。
具体实施方式
参照图1-7。本发明基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法具体步骤如下：
步骤1：被监测结构为一模拟热防护板，热防护板、基板和支架的材料均为Q235钢。在需要监测的4个支架上各布置一个压电元件作为传感器，压电元件型号为P5H。支架通过3颗M6螺栓将热防护板和基板连接，3颗螺栓的编号从左到右依次为1/2/3。压电激励器布置在基板中心位置上。压电元件与结构采用3MDP460工业胶粘接，胶层厚度为0.04-0.06mm，并在50℃～60℃温度下固化两个小时。
步骤2：离线建立参考数据库：
步骤2.1：对被测结构进行装配，设定螺栓标准扭距为10N·m，此时结构处于正常拧紧状态。
步骤2.2：由多功能I/O设备NI USB-6366输出一个5周期汉宁窗调制正弦脉冲信号，中心频率选择为150kHz。输出信号经功率放大器放大后作用在作为激励器的PZT元件电极两端，功率放大器放大后的信号脉冲峰峰值为50V。功率放大器为PINTEK HA-400。
步骤2.3：由多功能I/O设备采集各个压电传感器收到的响应信号，并对响应信号进行时间反转。响应信号为32次测量的平均值，信号长度为5ms。高通滤波器被用于过滤低频噪声，低通截止频率选择为10kHz。采用LabVIEW程序对多功能I/O设备进行控制。将时间反转后的信号分别记为V1，V2，V3和V4。将V1，V2，V3和V4在压电激励器上依次激发，采集各个压电传感器收到的时反重构信号。随后，确定时反聚焦波包峰值的位置xr，并利用公式(1)计算时反聚焦波包能量E0i。其中信号采用率fs＝2MHz。信号计算的范围[ts，tf]由公式(2)确定，其中周期数n＝5，激励信号中心频率f＝150kHz。
步骤2.4：螺栓松脱工况分为六种，如表1所示。将结构模拟到其中一种松脱工况，重复步骤2.2～2.3，得到在该松脱情况下的时反重构信号。为方便比较，时反重构信号均以各自传感器在健康状态下采集到的时反重构信号为基准，进行了幅值标准化。利用公式(1)和(2)计算该松脱情况下的时反聚焦波包信号能量Eji，其中j为松动工况的编号。对Eji进行标准化并得到损伤指标向量DI＝(d1，d2，d3，d4)，DI各分量利用公式(3)得到。
表1
步骤2.5：在每种松脱情况下重复步骤2.1～2.4三次，得到每种情况下三组重复实验的损伤指标向量DI。
步骤2.6：计算包含所有损伤指标向量的2范数|DI|的95％置信区间，将置信区间上限记为|DI|t。在本实施例中，|DI|t＝1.34。
步骤2.7：通过k-均值聚类法对得到的DI进行聚类分析，k值选为被监测支架的数目。由此将损伤指标分为k个数据簇，并得到每个簇中心位置坐标，如表2所示。每个数据簇应包含且仅包含一个支架螺栓松脱的所有情况的DI。
表2
步骤3：在线监测螺栓预紧力矩：
多功能I/O设备按照设定的时间间隔重复将Vi以脉冲形式输出，并计算损伤指标向量DI。损伤判定分为两步：
步骤3.1：若|DI|小于阈值|DI|t，则认为有螺栓松脱发生，否则认为没有。
步骤3.2：若判定为有螺栓松脱发生，再比较DI与数据库中每个簇中心位置的欧氏距离，距离最小的簇所对应的支架即为损伤发生的位置。
表3
本实施例共随机选择了8种松动情况分别进行了1次验证实验，如表3所示，8次实验均能成功判断损伤发生位置。
Claims (1)
1.一种基于时反超声导波的飞行器热防护板螺栓松脱识别定位方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：在被监测结构上布置压电陶瓷(PZT)元件；在需要监测的支架上布置一个压电元件作为传感器，并在被测支架安装的飞行器结构基板上布置压电元件作为激励器；同一个压电激励器可以为附近的多个压电传感器产生激励导波信号；
步骤2：离线建立参考数据库：
步骤2.1：对被测结构进行装配，保证结构处于正常工作状态；
步骤2.2：由多功能I/O设备输出一个高频调制正弦脉冲信号；输出信号经功率放大器放大后作用在作为激励器的PZT元件电极两端；
步骤2.3：由多功能I/O设备采集各个压电传感器收到的响应信号，并对响应信号进行时间反转；将反转后的信号记为Vi，i为被监测支架的编号；将Vi在压电激励器上依次激发，采集各个压电传感器收到的时反重构信号；确定时反聚焦波包峰值的位置xr，并计算时反聚焦波包能量E0i
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其中n为脉冲激励信号的周期数，f为脉冲激励信号的中心频率；
步骤2.4：针对具体的支架结构(如几字形、工字形支架)，确定螺栓松脱的可能情况；依次将结构模拟每一种松脱情况，模拟每个松脱情况时，重复步骤2.2～2.3，得到在该松脱情况下的时反重构信号；利用公式(1)和(2)计算该松脱情况下的时反聚焦波包信号能量Eji，其中j为松动工况的编号；对Eji进行标准化并得到损伤指标向量DI＝(d1，d2，...，dn)，其中
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步骤2.6：计算包含所有损伤指标向量的2范数|DI|的95％置信区间，将置信区间上限记为|DI|t；
步骤2.7：通过k-均值聚类法对得到的DI进行聚类分析，k值选为被监测支架的数目；由此将损伤指标分为k个数据簇，并得到每个簇中心位置坐标；每个数据簇应包含且仅包含一个支架螺栓松脱的所有情况的DI；
步骤3：在线监测螺栓预紧力矩：
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