CN110596247A

CN110596247A - 一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法

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Publication number: CN110596247A
Application number: CN201911000808.9A
Authority: CN
Inventors: 陈榕; 赵俊杰; 张昶
Original assignee: Beijing Bogen Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Bogen Technology Co Ltd
Priority date: 2019-10-21
Filing date: 2019-10-21
Publication date: 2019-12-20
Anticipated expiration: 2039-10-21
Also published as: CN110596247B

Abstract

本发明公开了一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，通过对监测信号和最优基准信号进行重构处理，计算重构后的监测信号和基准信号间的相似性，根据相似性大小判断是否有损伤存在；若有损伤存在，对损伤潜在区域的传播路径求解损伤指数，结合损伤指数与结构受损情况的回归模型输出结构受损程度，本发明所提出的超声结构健康监测方法能够实现在温度变化环境下，对结构进行实时监测且信号的处理过程简单，能够快速输出结构检测结果。

Description

一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法

技术领域

本发明属于无损检测和结构健康监测技术领域，尤其是一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法。

背景技术

无损检测属于离线测量，可以利用手持或者大型的设备对结构的表面和内部的缺陷进行非破坏性判定。无损检测一般由专业人品定期到现场测量实现。而且有时候对于装在设备内部的复杂结构，需要进行耗时耗力的拆卸工作。基于超声导波的结构健康监测技术(SHM)把传感器安装在被监测的结构上，可以长期在线的监测结构状态。结构健康监测技术因为其在线监测，不需要对设备和结构进行拆卸的特性，被广泛应用于航天航空、高速列车、和船舶等领域，可有效提高结构运行过程中的安全性、降低设备的维护成本。在实际应用中，结构所处的工作环境往往温度跨度较大，而超声信号在传播过程中易受温度效应影响而产生相位偏离和幅值波动，这严重影响着监测系统的稳定性。因此，开发稳定高效的温度不敏感损伤指数显得尤为重要，能有助于预防安全事故的发生，避免不必要的经济损失。

目前，超声导波无损检测的温度补偿方法主要有：最优基准法(OBS)、基准扩展法(BSS)、基于有限冲击响应数字滤波器的温度补偿法和基于物理模型的温度补偿法。其中，最优基准法依赖于多基准的采集，虽能快速有效地去除温度效应带来的干扰，但是前期工作过于繁复，对硬件设备的要求高，成本偏高；基准扩展法只要单个基准信号变成补偿一段温度范围内的超声信号，但是所补偿的区间过小，当温差较大时，在补偿过程中容易发生信号畸变现象，使得补偿失效；自适应滤波器温度补偿方案很好地削减了基准的采集量，但该方法在线计算量较大，并且当温差较大信号幅值受影响后，补偿效果受到限制；基于物理模型的温度补偿方案前期建模复杂，模拟信号与实测信号间仍存在着一定的差别，目前实际运用率还较低。

传统的超声导波温度补偿方案适用于离线状态下的无损检测，通过使用较大的存储空间和性能良好的处理器能实现大数量的基准信号的存储与复杂的计算，以实现高精度的温度补偿。但在结构健康监测领域，需要对结构进行实时监测，数据存储、信号分析处理都要在超声采集分析仪中完成，而分析仪需要固定在结构上，需要分析仪的尺寸尽可能的小，这就限制了内部硬件的配置。因此在此前提下，需要预存的基准数据量尽可能的少，信号的处理过程尽可能的简单，才能实现结果的快速输出。

发明内容

为了解决现有技术中的不足，本发明提出了一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，能够在温度变化环境下，对结构进行实时监测且信号的处理过程简单，能够快速输出结构检测结果。

本发明所采用的技术方案如下：

步骤1，分别对监测信号和最优基准信号进行重构处理；

步骤2，计算重构后的监测信号和基准信号间的相似性，根据相似性大小判断是否有损伤存在；

步骤3，若有损伤存在，对损伤潜在区域的传播路径求解损伤指数，结合损伤指数与结构受损情况的回归模型输出结构受损程度；

进一步，所述最优基准信号的选取方法为：在结构健康状态下，等温度间隔采集超声信号，并给超声信号进行温度标记，将所有带有温度标记的超声信号建立基准信号数据库；在监测过程中，通过筛选基准信号数据库中与当前监测信号温度最接近的超声信号作为与监测信号的最优基准信号；

进一步，所述重构处理方法为：

步骤1.1，分别对监测信号和参考信号进行滤波处理，去除环境噪声的影响；

步骤1.2，对滤波后的信号分别进行排序重构：

u'_baseline(n)＝sort(u_baseline(n))

u'_damage(n)＝sort(u_damage(n))

其中，u_baseline(n)和u_damage(n)分别为滤波后的基准信号和监测信号，sort(x)为排序函数，u'_baseline(n)和u'_damage(n)分别为排序重构后的基准信号和监测信号。

进一步，所述步骤2的过程为：

步骤2.1，计算监测信号和基准信号间的相似性：

其中，为基准信号的均值，为监测信号的均值。

步骤2.2，设定损伤判断阈值Threshold，若R≤Threshold说明有损伤存在，否则，结构健康；

进一步，所述步骤3的过程为：

步骤3.1，计算重构后的基准信号u'_baseline(n)和监测信号u'_damage(n)的差值信号；

步骤3.2，再对差值信号和基准信号依次进行Hilbert变换，求得各自对应的包络信号；

步骤3.3，根据重构后的基准信号、差值信号和对应的包络信号求得损伤指数；

步骤3.4，根据各传播路径间的损伤指数大小判断损伤所在区域。

进一步，结构健康时，若ΔT≥Δd，则将当前最优基准信号输入基准信号数据库中，实现对基准信号数据库更新，其中，ΔT是当前监测信号的采集温度与最优基准信号间的温差，dT为温度采集间隔。

本发明的有益效果：

首先，本发明的监测方法采用对信号排序重构并与基准信号进行相关性计算，能准确判断信号的波动是来自于温度效应的干扰还是损伤的影响，扩大了单个基准信号的补偿区间，结合最优基准法建立基准数据库，极大地减少了基准信号的采集与存储，并且扩展在线监测系统的适用温度范围。其次，通过损伤判断环节，能有效减小CPU的在线运算量，加快了结果的输出；最后，根据信号间的差异计算出相应的损伤指数，结合损伤等级回归模型能有效输出结构的受损程度。

同时，本发明的监测方法还具有对基准信号数据库进行更新的功能。随着使用时间的推移，粘结层受到外界环境的影响会导致自身性能的衰减，本发明通过设置固定的温度采集间隔dT来更新已有的数据库。当扫描信号与筛选出的最优基准间的温度差ΔT大于dT，并且计算得到的信号相似度R>Threshold时，将扫描信号存储至基准信号库中，扩展适用的温度范围。

附图说明

图1为一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法的流程图；

图2为传感器监测网络示意图；

图3为滤波前后的时域信号图；

图4为不同温度下基准信号间的差异和损伤信号与基准信号间的差异图；

图5为基于排序重构后的基准信号与损伤信号；

图6为经过损伤预判后的损伤指数图；

图7为损伤指数和损伤等级回归模型。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，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。

本发明为了采集结构的超声信号而构建了基于压电陶瓷传感器的超声信号采集系统，该超声信号采集系统具体包括：超声采集分析仪、超声传感器和温度传感器，在超声分析仪中输入激励频率和功放倍数，通过超声传感器进行信号的激励和接收，并通过温度传感器所采集到的温度信息对接收信号u(n)进行标记，进而获得带有温度标记的超声信号。在本实例中，使用Broadsens公司生产的D110C型号超声分析仪，超声分析仪内部包含集成信号发生器模块、信号功率放大器模块、CPU在线计算模块和17路超声传感器通道，每一路支持1发4收，共17路发68路收；传感器使用Broadsens公司生产的BHU500，BHU580型号的超声传感器，和TMP210型号的温度传感器(其它型号的数据采集设备、压电陶瓷传感器和温度传感器同样适用)。信号的采样频率为20MHz，采样点数为8192个(信号的采样频率可以根据Nyquist定律设置为其它值，采样点数也可以根据有用信号的长度进行调整)。

在超声信号采集系统工作前，如图2所示，首先在结构表面确定超声传感器的分布，及超声传感器传播路径的交互网络，对所需监测的区域进行超声传感器斜对称布置，确保每条传播路径上至少存在一个传播路径的交点，在结构表面布置温度传感器，并将传感器的坐标输入超声采样系统中，建立传感器监测网络，图2中Actuator为产生信号激励的超声传感器，Rx为接收用的超声传感器。

在本发明方法开始监测前，通过上述超声信号采集系统先在结构健康状态下，等温度间隔采集超声信号作为基准信号，并给超声信号进行温度标记建立基准信号数据库。

如图1，本发明所提出的一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，具体过程如下：

步骤1，根据所采集的监测信号从基准信号数据库中筛选出与当前监测信号温度最接近的超声信号作为基准信号，分别对监测信号和相应的参考信号进行重构处理，重构处理具体过程如下：

步骤1.1，在复杂结构的检测过程中，由于存在环境噪声和其他区域监测的干扰，采集到的信号中可能会出现多个频率叠加的现象，导致接收到的信号无法直接用于分析；因此，分别对监测信号和基准信号进行滤波处理，去除环境噪声的影响如图3；

步骤1.1.1，通过FFT将时域信号变换至频域，得到信号的频谱；

其中，X(k)为信号频谱，N为信号周期，x(n)为周期序列；

步骤1.1.2，根据信号的激励频率拾取频谱的中心频率，利用Hanning窗对频谱进行截断；

其中，w[n]为Hanning窗函数；

步骤1.1.3，对截断后的频谱进行iFFT变换，取变换后的信号的实部，得到滤波后的时域信号。

步骤1.2，对滤波后的信号分别进行排序重构；

步骤1.2.1，对滤波后得到的基准信号u_baseline(n)和监测信号u_damage(n)进行截断处理，截取串扰波包后的n个点数据点，并对所截取的数据点进行排列：

u'_baseline(n)＝sort(u_baseline(n))

u'_damage(n)＝sort(u_damage(n))

其中，u'_baseline(n)和u'_damage(n)分别为重构后的基准信号和监测信号，sort(x)为排序函数，在本实例中，在使用同一基准作为参考的情况下，温度间隔3℃下的基准信号间的差异远远大于损伤与基准间的差异，如图4所示，无法准确进行损伤判断；从图5中可以看出，当只有温度效应影响时，重构信号间几乎完全贴合，当损伤存在时，损伤信号与基准信号间存在明显的偏离。

步骤2.1，利用互相关函数求取重构基准信号u'_baseline(n)和监测信号u'_damage(n)之间的相似性系数R：

其中，为基准信号的均值，为监测信号的均值；

步骤2.2，将相似性系数R与损伤判断阈值Threshold进行对比，输出结构的健康状况，如果有损伤存在，提取出R低于Threshold的路径。

其中，“1”表示有损伤存在，“0”表示结构健康，阈值Threshold是根据材料和结构的特征做出相应的选取。

步骤3，若有损伤存在，对损伤潜在区域的传播路径求解损伤指数，结合损伤指数与结构受损情况的回归模型输出结构受损程度如图7，具体过程如下：

步骤3.1，计算重构基准信号u'_baseline(n)和监测信号u'_damage(n)的差值信号：

u_residual(n)＝u'_damage(n)-u'_baseline(n)

步骤3.2，利用Hilbert变换求解重构后的基准信号u'_baseline(n)和差值信号u_residual(n)的包络信号，通过Hilbert变换引入解析函数Z(n)：

解析信号的实部为重构后的实值信号u(n)，虚部为为u(n)经Hilbert变换后所得，A(n)为信号u(n)的包络，具体计算公式如下：

分别得到重构后基准信号u'_baseline(n)和差值信号u_residual(n)的信号包络信号A_baseline(n)，A_residual(n)。

步骤3.3，如图6所示，对传播路径进行损伤指数的求解方法为：根据重构后的基准信号u'_baseline(n)、差值信号u_residual(n)和所求得的重构信号包络进行损伤指数DI的求解：

步骤3.4，将结合损伤指数DI输入损伤等级回归模型获得结构受损程度，进而进行结构受损程度的报警，如图7所示。

level＝f(DI)

其中，f(x)为损伤等级函数，f(x)为损伤指数与结构受损情况的回归模型，输入损伤指数后能输出结构受损的严重程度。

步骤4，当实时采集信号与最优基准信号间的R大于Threshold，即结构健康时，若ΔT≥dT，则将当前最优基准信号输入基准信号数据库中，实现对基准信号数据库更新，其中，ΔT是当前监测信号的采集温度与最优基准信号间的温差，dT为温度采集间隔。由于外界环境会造成粘结层的老化，进而导致接收到的超声信号出现幅值衰减，到达时间滞缓的现象。为了避免在长期监测过程中因元器件老化而造成的损伤误判现象，本方法通过对基准信号数据库进行实时更新，能避免这一现象的出现，保证系统运行的稳定性。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，分别对监测信号和最优基准信号进行重构处理；

步骤3，若有损伤存在，对损伤潜在区域的传播路径求解损伤指数，结合损伤指数与结构受损情况的回归模型输出结构受损程度。

2.根据权利要求1所述一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，其特征在于，所述最优基准信号的选取方法为：在结构健康状态下，等温度间隔采集超声信号，并给超声信号进行温度标记，将所有带有温度标记的超声信号建立基准信号数据库；在监测过程中，通过筛选基准信号数据库中与当前监测信号温度最接近的超声信号作为与监测信号的最优基准信号。

3.根据权利要求1所述一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，其特征在于，所述重构处理方法为：

步骤1.1，分别对监测信号和参考信号进行滤波处理；

步骤1.2，对滤波后的信号分别进行排序重构：

u'_baseline(n)＝sort(u_baseline(n))

u'_damage(n)＝sort(u_damage(n))

4.根据权利要求1所述一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，其特征在于，所述步骤2的过程为：

步骤2.1，计算监测信号和基准信号间的相似性：

其中，为基准信号的均值，为监测信号的均值。

步骤2.2，设定损伤判断阈值Threshold，若R≤Threshold说明有损伤存在，否则，结构健康。

5.根据权利要求1所述一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，其特征在于，所述步骤3的过程为：

6.根据权利要求1所述一种温度变化环境下的超声结构健康监测方法，其特征在于，结构健康时，若ΔT≥Δd，则将当前最优基准信号输入基准信号数据库中，实现对基准信号数据库更新，其中，ΔT是当前监测信号的采集温度与最优基准信号间的温差，dT为温度采集间隔。