CN110530980B - 基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法 - Google Patents
基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110530980B CN110530980B CN201910839834.4A CN201910839834A CN110530980B CN 110530980 B CN110530980 B CN 110530980B CN 201910839834 A CN201910839834 A CN 201910839834A CN 110530980 B CN110530980 B CN 110530980B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency response
- excitation amplitude
- blade
- vibration
- response function
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H9/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/04—Analysing solids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
- G01N29/50—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor using auto-correlation techniques or cross-correlation techniques
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
- G01N2291/023—Solids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
- G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
- G01N2291/028—Material parameters
- G01N2291/0289—Internal structure, e.g. defects, grain size, texture
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法,所述方法包括:在具有呼吸裂纹的叶片上设置多个位置标记点,采用固定频率和不同激励幅值对叶片进行激振,同时利用机器视觉测振方法采集不同激励条件下叶片各标记点位置的非线性振动信号;分别根据高、低激励幅值条件下激励输入和输出位置振动信号,计算对应标记点位置的两组频率响应函数;根据所述高、低激励幅值条件下两组频率响应函数计算各个标记点位置频率响应函数互相关指数;根据所述频响函数互相关指数计算各个标记点位置的非线性程度值,根据归一化振动响应非线性程度值确定裂纹位置。采用本发明所提供的定位方法及系统能够提高叶片呼吸裂纹位置的识别效果。
Description
技术领域
本发明涉及叶片结构呼吸裂纹检测领域,特别是涉及基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法。
背景技术
随着计算机科学、人工智能和图像处理等学科的发展,机器视觉测量技术逐渐成为非接触测量领域最灵活、最流行的技术,具有适应性强、测量范围宽、多点测量等优点。
在众多故障检测与诊断技术中,振动检测法具有诊断速度快、准确率高、诊断部位准确且能实现在线监测等特点,已被广泛的应用于结构裂纹检测领域,一般采用基于频率、振型、频响函数等方法。基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位方法及系统利用频响函数的损伤检测方法应用较广,频率响应函数是用来描述结构的振动传递特性,抗干扰能力强,且对结构损伤比较敏感。
非线性程度估计是将非线性系统的动力学行为和某个作为标准的系统的动力学行为差别进行度量的一种评价指标。当叶片出现疲劳裂纹损伤时,叶片振动时裂纹出现开合现象,裂纹处的刚度和阻尼随着裂纹的张开、闭合而变化,从而使叶片产生非线性振动。当激励幅值较低时,裂纹开合程度小,产生非线性较弱,叶片近似于线性振动;当激励幅值较高时,裂纹开合程度较大,产生非线性较强,叶片非线性振动较强。因此可通过对叶片高低激励幅值下各标记点非线性程度变化量进行估计,并通过寻找非线性程度变化向量中分量的最大值位置实现裂纹区域的准确定位。
发明内容
本发明的目的在于提供基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法以解决所述问题。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统,其中,包括标记模块,用于对叶片进行标记,并确定多个标记点位置;非线性振动响应信号采集模块,用于在相同的安装状态下,针对同一片具有疲劳裂纹的所述叶片的结构,通过机器视觉多点测振方法采集所述叶片在低激励幅值时各个所述标记点位置的低激励幅值条件下非线性振动响应信号以及所述叶片在高激励幅值时各个所述标记点位置的高激励幅值条件下非线性振动响应信号;频率响应函数互相关指数计算模块,用于根据所述高、低激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数计算各特征标记点的频率响应函数互相关指数。非线性程度确定模块,用于根据所述高、低激励幅值条件下各特征标记点的频率响应函数互相关指数各特征标记点的非线性程度值;裂纹位置确定模块,用于根据所述各特征标记点的非线性程度值确定裂纹位置。
优选的是,所述频率响应函数互相关指数计算模块具体包括:低激励幅值条件下频率响应函数计算单元,用于对所述低激励幅值条件下非线性振动响应信号计算低激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数;高激励幅值条件下频率响应函数计算单元,用于对所述高激励幅值条件下非线性振动响应信号计算高激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数;频率响应函数互相关指数计算单元,用于根据所述高激励幅值条件下频率响应函数以及低激励幅值条件下频率响应函数计算各特征标记点的频率响应函数互相关指数{λ1,λ2, ···,λL}。
优选的是,最大值确定单元,用于确定所述振动响应非线性程度值的最大值,并确定所述最大值所对应的所述标记点位置;裂纹位置范围确定单元,用于根据所述最大值所对应的所述标记点位置确定所述叶片的裂纹位置范围;裂纹位置确定单元,用于根据所述裂纹位置范围确定裂纹位置。
本发明开公开了基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位方法,其中,包括以下步骤:
在叶片上布置等间距分布标记点,并确定标记点位置;
针对同一片具有疲劳裂纹的所述叶片的结构,通过机器视觉多点测振方法采集所述叶片在低激励幅值时各个所述标记点位置的低激励幅值条件下非线性振动响应信号以及所述叶片在高激励幅值时各个所述标记点位置的高激励幅值条件下非线性振动响应信号;
根据所述高、低激励幅值条件下非线性振动响应信号,基于输入点和输出点非线性振动响应信号,采用频率响应函数描述叶片输入输出位置点之间振动传递特性;
根据所述低激励幅值条件下频率响应函数以及所述高激励幅值条件下频率响应函数计算各个所述标记点位置高、低激励幅值下的频率响应函数互相关指数;
根据所述频率响应函数互相关指数计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的振动响应非线性程度值;
根据所述振动响应非线性程度值确定裂纹位置。
优选的是,根据所述高、低激励幅值条件下非线性振动响应信号,基于输入点和输出点非线性振动响应信号,采用频率响应函数描述叶片输入输出位置点之间振动传递特性,具体包括:
由低激励幅值条件下实测输入信号和实测输出信号计算互谱均值计算实测输入信号的自谱均值PFF(ω),根据频率响应函数计算公式计算低激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω)。
优选的是,根据所述低激励幅值条件下频率响应函数以及所述高激励幅值条件下频率响应函数计算各个所述标记点位置高、低激励幅值下的频率响应函数互相关指数,具体包括:
优选的是,所述根据频率响应函数互相关指数计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的振动响应非线性程度值,具体包括:
优选的是,所述根据振动响应非线性程度值确定裂纹位置,具体包括:确定所述振动响应非线性程度值的最大值,并确定所述最大值所对应的所述标记点位置;
根据所述最大值所对应的所述标记点位置确定所述叶片的裂纹位置范围;
根据所述裂纹位置范围确定裂纹位置。
本发明所取得的有益效果是:
1.本发明不需采集无裂纹状态下的叶片振动信号,直接利用裂纹叶片在高、低激励幅值状态下的振动信号即可定位裂纹位置,振动信号测试方便,实用性强;
2.本发明针对叶片中呼吸裂纹位置进行定位,能及早的发现并确定了叶片中裂纹的位置,利于对叶片的及时维护,降低了因过早叶片进行替换而造成的浪费,提高材料利用率;
3.本发明通过使用机器视觉多点测振非接触测量方法,实现了分布点的大跨度测量,测量精度高,不破坏叶片结构,不给叶片增加附加质量。
4.本发明使用基于频响函数的损伤检测方法,抗干扰能力强,且对结构损伤比较敏感,能准确定位裂纹位置。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制,而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中,相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明实施例中所提供的叶片的标记点位置示意图;
图2是本发明实施例中所提供的基于机器视觉测量实验结构示意图;
图3本发明实施例中所提供的叶片裂纹位置定位检测方法流程图;
图4为本发明实施例中所提供的叶片在二阶固有频率激励条件下、裂纹损伤在叶片测点5、6点之间各测点裂纹定位指标分布图;
图5为本发明实施例中所提供的梁结构二阶固有频率激励条件下、裂纹损伤在梁结构测点9、10点之间各测点裂纹定位指标分布图。
附图标记说明:1—叶片;2—基座;3—激振器;4—工业相机;5—条形光源;6—激振器控制系统;7—功率放大器;8—加速度传感器;9—图像采集系统。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行进一步说明。
为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合其实施例,对本发明进行进一步详细说明;应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言,在查阅以下详细描述之后,本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本说明书内、包括在本发明的范围内,并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征,并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明的目的是提供一种基于机器视觉多点测振和振动响应非线性度的叶片呼吸裂纹定位方法及系统,能够提高叶片裂纹位置的定位精度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
非线性程度估计是将非线性系统的动力学行为和某个作为标准的系统的动力学行为差别进行度量的一种评价指标。当叶片出现疲劳裂纹损伤时,叶片振动时裂纹出现开合现象,裂纹处的刚度和阻尼随着裂纹的张开、闭合而变化,从而使叶片产生非线性振动。当激励幅值较低时,裂纹开合程度小,裂纹处的刚度和阻尼变化较小,产生非线性较弱,叶片近似于线性振动;当激励幅值较高时,裂纹开合程度较大,裂纹处的刚度和阻尼随着裂纹的开闭变化较大,产生非线性较强,叶片非线性振动较强。因此可通过对叶片高低激励幅值下各标记点非线性程度变化量进行估计,并通过寻找非线性程度变化向量中分量的最大值位置实现裂纹区域的准确定位。
本发明通过测量多位置点非线性振动数据,制作了裂纹损伤在不同位置处的两块小型叶片,为准确获得相同条件下叶片多位置点的非线性振动响应信号,本发明在叶片的侧表面中线上,设置位置标记点,等间距水平排列,数量为15 个,如图1所示;并通过机器视觉测量装置进行多位置点振动响应信号的采集,其实验装置示意图如图2所示,将叶片1的根部端固定在基座2上,另一端处于自由状态;且叶片1通过粘连顶针与激振器3固定连接,并在其连接处附近粘贴一个加速度传感器进行实时振动反馈;工业相机4固定在三脚架上,水平放置在叶片1的正前方,两个条形光源5放置在叶片的侧前方以保证测点的光照均匀;由计算机激振器控制系统6的内置振动控制器发出激励信号,传递给功率放大器7,再由功率放大器7传递给激振器3的激振杆,带动叶片1振动,激振杆末端安装的加速度传感器8将振动信号反馈到激振器控制系统6,以保证激振器3产生的激振信号的精度,通过激振器3对叶片1进行振动测试,同时使用图像采集系统9对叶片1的振动过程进行连续振动图像采集,最后通过振动位移提取算法对振动图像处理得到叶片各位置点振动响应信号。
图3为本发明所提供的叶片裂纹位置定位检测方法流程图,如图3所示,一种基于机器视觉多点测振和振动响应非线性度的叶片呼吸裂纹定位系统及定位方法,包括:
步骤301:搭建视觉测振系统,对叶片进行标记,标记点个数L,并确定标记点位置。
在叶片边缘截面布置等间距排列的位置特征点,用于后续采用机器视觉非接触分布式测量方式中特征点识别。
步骤302:在相同的工作状态,针对同一片所述叶片结构,采集所述叶片结构低输入幅值条件下输入点信号F及各个所述标记点位置的振动响应信号 X1,X2,X3,K,XL,采集所述叶片结构高输入幅值条件下输入点信号以及所述叶片结构各个所述标记点位置的振动响应信号
步骤303:根据所述叶片结构低激励幅值条件下输入点信号和任一特征点输出振动响应信号计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数 R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω);根据所述叶片结构高激励幅值条件下输入点信号和任一特征点输出振动响应信号计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数 R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω),
所述步骤303具体包括:
由公式(1)计算得到第i点相对输入点的频率响应函数。
由低激励幅值条件下输入点信号F和各个所述标记点位置的振动响应信号 X1,X2,X3,K,XL计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数 R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω)。
步骤304:根据所述低激励幅值条件下频率响应函数以及所述高激励幅值条件下频率响应函数计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的频率响应函数互相关指数。
将互相关函数公式应用于高、低频率响应函数得:
设Δω=0,可得频率响应函数互相关指数公式:
可得各个所述标记点频率响应函数互相关指数{λ1,λ2, ···,λL}。
步骤305:由各特征点频率响应函数互相关指数计算各特征点非线性度。
所述步骤305具体包括:
根据公式(4)计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的振动响应非线性程度变化量。
进一步的,根据归一化公式(5)得到各分布点非线性程度{δ1,δ2,···,δL}。
步骤306:根据所述各特征点非线性度分布图确定裂纹位置。
所述步骤306具体包括:沿叶片结构方向画出各特征点对应非线性度分布图,找出最大非线性度值所对应的特征点,设δj=max{δ1,δ2,…,δL},则可定位裂纹位置在点[xj-1,xj]之间。
为了能说明本方法的可行性,选用两块结构属性大致相同的叶片,在叶片上进行预置裂纹时,以呼吸裂纹的方式进行了裂纹模拟,一号叶片裂纹设置在测点5、6之间、二号叶片裂纹设置在测点9、10之间。
一号叶片裂纹定位过程。
1)对叶片进行标记,标记点个数15,并确定标记点位置。
2)通过激振器对叶片结构进行扫频实验得到一号叶片结构的二阶固有频率47.17Hz。
3)叶片安装状态不变,通过激振器输入幅值为0.1mm的47.17Hz定频正弦激励信号,采集所述叶片结构输入点信号F及各个所述标记点位置的振动响应信号X1,X2,X3,K,XL;通过激振器输入幅值为0.4mm的47.17Hz定频正弦激励信号,采集所述叶片结构输入点信号F以及所述叶片结构各个所述标记点位置的振动响应信号
4)根据公式(1)及所述叶片结构激励幅值为0.1mm条件下输入点信号和任一特征点输出振动响应信号计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数 R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω);根据公式(1)及所述叶片结构激励幅值为0.4mm条件下输入点信号和任一特征点输出振动响应信号计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数
5)由叶片结构激励幅值为0.1mm条件下所得各点频率响应函数 R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω)及叶片结构激励幅值为0.4mm条件下所得各点频率响应函数根据公式(2)和(3)计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的频率响应函数互相关指数为{λ1,λ2, ···,λL},表1为本发明所提供的叶片裂纹在5、6点之间各标记点频率响应函数互相关指数对比表。
表1
测点 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
互相关指数 | 0.429 | 0.394 | 0.591 | 0.189 | 0.227 | 0.030 | 0.198 | 0.382 |
测点 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
互相关指数 | 0.474 | 0.447 | 0.441 | 0.433 | 0.456 | 0.461 | 0.465 |
6)根据公式(4)计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的振动响应非线性程度变化量并进一步根据归一化公式(5)得到一号叶片各分布点非线性度 {δ1,δ2,···,δL},表2为本发明所提供的叶片裂纹在5、6点之间各标记点非线性度对比表。
表2
测点 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
非线性值 | 0.032 | 0.012 | 0.000 | 0.661 | 0.925 | 1 | 0.768 | 0.511 |
测点 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
非线性值 | 0.224 | 0.035 | 0.024 | 0.096 | 0.156 | 0.242 | 0.197 |
7)沿叶片结构方向画出各特征点对应非线性度分布图4,最大非线性度值对应第6特征点,则可定位裂纹位置在点5、6点之间。
二号叶片裂纹定位过程。
1)对叶片进行标记,标记点个数15,并确定标记点位置。
2)通过激振器对叶片结构进行扫频实验得到二号叶片结构的二阶固有频率43.65Hz。
3)叶片安装状态不变,通过激振器输入幅值为0.1mm的43.65Hz定频正弦激励信号,采集所述叶片结构输入点信号F及各个所述标记点位置的振动响应信号X1,X2,X3,K,XL;通过激振器输入幅值为0.4mm的43.65Hz定频正弦激励信号,采集所述叶片结构输入点信号以及所述叶片结构各个所述标记点位置的振动响应信号
4)根据公式(1)及所述叶片结构激励幅值为0.1mm条件下输入点信号和任一特征点输出振动响应信号计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω);根据公式(1)及所述叶片结构激励幅值为0.4mm条件下输入点信号和任一特征点输出振动响应信号计算各输出特征点相对输入点的频率响应函数
5)由叶片结构激励幅值为0.1mm条件下所得各点频率响应函数 R1(ω),R2(ω),R3(ω),…,RL(ω)及叶片结构激励幅值为0.4mm条件下所得各点频率响应函数根据公式(2)和(3)计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的频率响应函数互相关指数为表3 为本发明所提供的叶片裂纹在9、10点之间各标记点频率响应函数互相关指数对比表。
表3
测点 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
互相关指数 | 0.168 | 0.163 | 0.221 | 0.187 | 0.166 | 0.162 | 0.161 | 0.150 |
测点 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
互相关指数 | 0.109 | 0.075 | 0.094 | 0.139 | 0.157 | 0.169 | 0.188 |
7)根据公式(4)计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的振动响应非线性程度变化量并进一步根据归一化公式(5)得到二号叶片各分布点非线性度 {δ1,δ2,···,δL},表4为本发明所提供的叶片裂纹在9、10点之间各标记点非线性度对比表。
表4
测点 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
非线性值 | 0.360 | 0.400 | 0.000 | 0.231 | 0.377 | 0.402 | 0.404 | 0.485 |
测点 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | |
非线性值 | 0.768 | 1 | 0.871 | 0.560 | 0.436 | 0.354 | 0.224 |
8)沿叶片结构方向画出各特征点对应非线性度分布图5,最大非线性度值对应第10特征点,则可定位裂纹位置在点9、10点之间。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明,但是应当理解,在不脱离本发明的范围的情况下,可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法,系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略,替换或添加各种过程或组件。例如,在替代配置中,可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法,和/或可以添加,省略和/或组合各种部件。而且,关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合,如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外,随着技术发展其中的元素可以更新,即许多元素是示例,并不限制本公开或权利要求的范围。
在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而,可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如,已经示出了众所周知的电路,过程,算法,结构和技术而没有不必要的细节,以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置,并且不限制权利要求的范围,适用性或配置。相反,前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下,可以对元件的功能和布置进行各种改变。
综上,其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的,并且应当理解,以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后,技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (9)
1.基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统,其中,包括标记模块,用于对叶片进行标记,并确定多个标记点位置;
非线性振动响应信号采集模块,用于在相同的安装状态下,针对同一片具有疲劳裂纹的所述叶片的结构,通过机器视觉多点测振方法采集所述叶片在低激励幅值时各个所述标记点位置的低激励幅值条件下非线性振动响应信号以及所述叶片在高激励幅值时各个所述标记点位置的高激励幅值条件下非线性振动响应信号;
频率响应函数互相关指数计算模块,用于根据所述高、低激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数计算各特征标记点的频率响应函数互相关指数;
非线性程度确定模块,用于根据所述高、低激励幅值条件下各特征标记点的频率响应函数互相关指数各特征标记点的非线性程度值;
裂纹位置确定模块,用于根据所述各特征标记点的非线性程度值确定裂纹位置。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统,其中,所述频率响应函数互相关指数计算模块具体包括:
低激励幅值条件下频率响应函数计算单元,用于对所述低激励幅值条件下非线性振动响应信号计算低激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数;
高激励幅值条件下频率响应函数计算单元,用于对所述高激励幅值条件下非线性振动响应信号计算高激励幅值条件下各输出位置点相对输入点的频率响应函数;
频率响应函数互相关指数计算单元,用于根据所述高激励幅值条件下频率响应函数以及低激励幅值条件下频率响应函数计算各特征标记点的频率响应函数互相关指数{λ1,λ2,…,λL}。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统,其中,最大值确定单元,用于确定所述振动响应非线性程度值的最大值,并确定所述最大值所对应的所述标记点位置;
裂纹位置范围确定单元,用于根据所述最大值所对应的所述标记点位置确定所述叶片的裂纹位置范围;
裂纹位置确定单元,用于根据所述裂纹位置范围确定裂纹位置。
5.权利要求1~4任一一项所述的基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统的定位方法,其中,包括以下步骤:
在叶片上布置等间距分布标记点,并确定标记点位置;
针对同一片具有疲劳裂纹的所述叶片的结构,通过机器视觉多点测振方法采集所述叶片在低激励幅值时各个所述标记点位置的低激励幅值条件下非线性振动响应信号以及所述叶片在高激励幅值时各个所述标记点位置的高激励幅值条件下非线性振动响应信号;
根据所述高、低激励幅值条件下非线性振动响应信号,基于输入点和输出点非线性振动响应信号,采用频率响应函数描述叶片输入输出位置点之间振动传递特性;
根据所述低激励幅值条件下频率响应函数以及所述高激励幅值条件下频率响应函数计算各个所述标记点位置高、低激励幅值下的频率响应函数互相关指数;
根据所述频率响应函数互相关指数计算各个所述标记点位置高低激励幅值下的振动响应非线性程度值;
根据所述振动响应非线性程度值确定裂纹位置。
9.根据权利要求5所述的定位方法,其中,所述根据振动响应非线性程度值确定裂纹位置,具体包括:
确定所述振动响应非线性程度值的最大值,并确定所述最大值所对应的所述标记点位置;
根据所述最大值所对应的所述标记点位置确定所述叶片的裂纹位置范围;
根据所述裂纹位置范围确定裂纹位置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910839834.4A CN110530980B (zh) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | 基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910839834.4A CN110530980B (zh) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | 基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110530980A CN110530980A (zh) | 2019-12-03 |
CN110530980B true CN110530980B (zh) | 2022-04-15 |
Family
ID=68667291
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910839834.4A Active CN110530980B (zh) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | 基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110530980B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1804612A (zh) * | 2005-12-29 | 2006-07-19 | 西北工业大学 | 基于互相关函数幅值向量的随机振动结构损伤的检测方法 |
CN109541028A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-29 | 湖南科技大学 | 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统 |
-
2019
- 2019-09-06 CN CN201910839834.4A patent/CN110530980B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1804612A (zh) * | 2005-12-29 | 2006-07-19 | 西北工业大学 | 基于互相关函数幅值向量的随机振动结构损伤的检测方法 |
CN109541028A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-29 | 湖南科技大学 | 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
一种利用振动响应非线性估计的叶片裂纹定位方法;蒋勉等;《机械科学与技术》;20180430;第37卷(第4期);545-552 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110530980A (zh) | 2019-12-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109541028B (zh) | 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统 | |
CN104853435B (zh) | 一种基于概率的室内定位方法和装置 | |
CN104034733A (zh) | 基于双目视觉监测与表面裂纹图像识别的寿命预测方法 | |
CN107144400A (zh) | 压差传感器及其校准方法、校准检验方法 | |
EP2169422A1 (en) | System and method for acoustic tracking an underwater vehicle trajectory | |
CN111540001B (zh) | 航空发动机涡轮叶片气膜孔轴线方向检测方法 | |
CN107883882A (zh) | 用于光学测量系统的测量装置 | |
EP3670109A3 (en) | Method and apparatus for controlling behavior of service robot | |
CN106233135B (zh) | 采用机电阻抗技术的结构健康监测系统 | |
CN110568074B (zh) | 基于非接触多点测振与Hilbert变换的风力机叶片裂纹定位方法 | |
Southwick et al. | A complex convolution kernel-based optical displacement sensor | |
CN108827456A (zh) | 一种测试设备噪音的方法及系统 | |
CN110530980B (zh) | 基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位系统及定位方法 | |
CN116466058B (zh) | 水质检测数据处理方法、水质评估系统、设备及介质 | |
CN112034048A (zh) | 基于多重频响函数估计的梁类结构裂纹定位方法 | |
CN115824427A (zh) | 温度校正方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114266776B (zh) | 一种应用复合裂纹位移场函数的数字图像相关方法 | |
CN114399669B (zh) | 目标检测方法和装置 | |
US11624687B2 (en) | Apparatus and method for detecting microcrack using orthogonality analysis of mode shape vector and principal plane in resonance point | |
CN115458088A (zh) | 一种基于卷积神经网络的冲击定位及能量检测方法、系统 | |
CN110687124A (zh) | 一种基于视觉测振及非线性双相干谱的叶片裂纹定位方法 | |
CN108375337B (zh) | 一种机器人及其工艺设备相对位姿的测定方法及测定装置 | |
JP2022017037A (ja) | 故障診断装置および故障箇所推定方法 | |
CN112991260A (zh) | 光和超声复合激励的红外无损检测系统 | |
CN111123406A (zh) | 手持气象仪温度数据拟合方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20220712 Address after: 528000 self compiled No. 217, 2nd floor, building C, group 1, Guangdong biomedical industry base, Xianxi section, national highway 321, Shishan town, Nanhai District, Foshan City, Guangdong Province (residence declaration) Patentee after: Foshan Mingzhi Technology Co.,Ltd. Address before: No.33 Guangyun Road, Nanhai District, Foshan City, Guangdong Province Patentee before: FOSHAN University |