CN112525467B - 一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法及装置,方法包括利用希尔伯特‑黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱;根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;根据各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱构建样本数据库;利用所述样本数据库对支持向量机进行训练;利用训练后的支持向量机对悬臂梁的损伤区域进行识别。本发明将希尔伯特‑黄变换与支持向量机相结合实现了对悬臂梁的损伤区域识别,进一步提高了悬臂梁损伤区域识别的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及结构健康监测技术领域,特别是涉及一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法及装置。
背景技术
结构健康监测指的是针对工程结构的损伤识别及其特征化的策略和过程。结构损伤指的是结构材料参数及其几何特征的改变。现有结构健康监测的核心问题是模式识别,主要涉及特征参数提取和识别算法。结构健康监测方法从技术角度分,主要包括两类:其一,基于振动的损伤监测方法;其二,基于信号的损伤监测方法,该方法主要采用建立非参数模型进行损伤识别,利用非参数模型进行识别可通过直接记录系统输出对输入的响应,但是这种直接辨识方法只能应用于无随机噪声的系统,对于存在噪声的系统无法进行识别,因此存在识别精度低的问题。
发明内容
基于此,本发明的目的是提供一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法及装置,以提高损伤区域识别的准确性。
为实现上述目的,本发明提供了一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法,所述方法包括:
步骤S1:根据识别精度将悬臂梁分割成m个区域;其中,m为大于1的正整数;
步骤S2:获取悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号;其中,k为传感器的个数;
步骤S3:基于希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱;
步骤S4:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;
步骤S5:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱构建样本数据库;所述样本数据库包括n×m个冲击损伤实验的样本,每个样本包括1个特征边际谱;
步骤S6:利用所述样本数据库对支持向量机进行训练;
步骤S7:利用训练后的支持向量机对悬臂梁的损伤区域进行识别。
可选地,所述基于希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱,具体包括:
步骤S31:对各所述时域应变响应信号分别进行经验模态分解,分别获得所述时域应变响应信号的本征模函数;
步骤S32:应用hhspectrum函数计算本征模函数分量的瞬时频率与振幅;
步骤S33:以所述瞬时频率、所述振幅和时间为输入,应用toimage函数计算时域应变响应信号的Hilbert谱,根据所述Hilbert谱确定中心频率和幅值;
步骤S34:以所述中心频率为输入,应用length函数确定中心频率的点数;
步骤S35:应用sum函数、size函数以及plot函数,以所述中心频率为横坐标,以所述幅值为纵坐标,根据所述中心频率的点数绘制各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱。
可选地,所述根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱,具体包括:
步骤S41:在第i个区域内第t次击损伤实验对应的k个边际谱上分别截取特征频率范围内边际谱,得到第i个区域内第t次击损伤实验对应的p×k个选带边际谱,其中,p为特征频带的个数;
步骤S42:将第i个区域内第t次冲击损伤实验获得的p×k个所述选带边际谱进行组合,获得第i个区域内第t次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;其中,m≥i≥1,n≥t≥1。
可选地,所述利用所述样本数据库对支持向量机进行训练,具体包括:
步骤S61:将所述样本数据库中设定个数的样本作为训练集,将所述样本数据库中剩余个数的样本作为测试集;
步骤S62:利用所述训练集对支持向量机进行训练;
步骤S63:将所述测试集输入训练后的支持向量机进行测试,获得预测损伤区域,确定识别率;
步骤S64:判断所述识别率是否等于100%;如果所述识别率等于100%,则执行步骤S65;如果所述识别率小于100%,则令n=n+1,返回步骤S2,增加冲击损伤实验的次数,即增加冲击损伤实验的样本;
步骤S65:判断所述识别精度是否符合设定要求;如果所述识别精度符合设定要求,则输出所述冲击损伤模型;如果所述识别精度不符合设定要求,则令m=m+1,返回步骤S1;或令n=n+1,返回步骤S2,增加冲击损伤实验的次数,即增加冲击损伤实验的样本。
可选地,p为2,所述特征频带分别为0~40Hz和70~110Hz。
本发明还提供一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,所述装置包括:
应变响应信号采集系统,用于检测悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号;
计算机,与所述应变响应信号采集系统连接,用于根据上述方法进行损伤区域识别。
可选地,所述应变响应信号采集系统包括:
k个光纤光栅传感器,用于检测悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个应变信号;
光纤解调仪,分别与各所述光纤光栅传感器连接,用于对各所述应变信号进行转换,获得各所述应变信号对应的时域应变响应信号。
可选地,所述光纤光栅传感器为光纤布拉格光栅传感器。
可选地,所述光纤光栅传感器埋入悬臂梁内部。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明公开一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法及装置,方法包括利用希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱;根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;根据各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱构建样本数据库;利用所述样本数据库对支持向量机进行训练;利用训练后的支持向量机对悬臂梁的损伤区域进行识别。本发明将希尔伯特-黄变换与支持向量机相结合实现了对悬臂梁的损伤区域识别,进一步提高了悬臂梁损伤区域识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法;
图2为本发明实施例1悬臂梁冲击损伤区域识别具体流程图;
图3为本发明实施例2适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置结构图;
图4为本发明实施例3悬臂梁区域划分示意图;
图5为本发明实施例3低速冲击损伤区域划分示意图;
其中,1、光纤光栅传感器,2、光纤解调仪,3,计算机,4、悬臂梁。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法及装置,以提高损伤区域识别的准确性。
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。
希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)是信号分析领域处理非线性、非稳态信号的新技术。HHT谱能够准确反映物理过程中信号在空间或时间各种尺度上的分布规律,是一种自适应能力很强的先进时频域信号处理方法。因此本发明基于希尔伯特-黄变换(HHT)获得用于悬臂梁冲击损伤区域识别的特征参数——边际谱。应用支持向量机(SVM)实现悬臂梁损伤区域的识别,为实现梁式结构的冲击损伤识别提供了新手段。
实施例1
如图1-2所示,本发明公开一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S1:根据识别精度将悬臂梁分割成m个区域;其中,m为大于1的正整数。
步骤S2:获取悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号;其中,k为传感器的个数。
步骤S3:基于希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱。
步骤S4:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱。
步骤S5:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱构建样本数据库;所述样本数据库包括n×m个冲击损伤实验的样本,每个样本包括1个特征边际谱。
步骤S6:利用所述样本数据库对支持向量机进行训练。此时训练后的支持向量机已经具有识别功能。
步骤S7:利用训练后的支持向量机对悬臂梁的损伤区域进行识别。
下面对各个步骤进行详细论述:
步骤S1:根据识别精度将悬臂梁分割成m个区域;其中,m为大于1的正整数;本实施例中的识别精度根据具体实际需求进行设置。
步骤S3:基于希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱,具体包括:
步骤S31:对各所述时域应变响应信号分别进行经验模态分解(EMD),分别获得所述时域应变响应信号的本征模函数(IMFs)。
步骤S32:应用hhspectrum函数计算本征模函数分量的瞬时频率与振幅。
步骤S33:以所述瞬时频率、所述振幅和时间为输入,应用toimage函数计算时域应变响应信号的Hilbert谱,根据所述Hilbert谱确定中心频率和幅值。
步骤S34:以所述中心频率为输入,应用length函数确定中心频率的点数。
步骤S35:应用sum函数、size函数以及plot函数,以所述中心频率为横坐标,以所述幅值为纵坐标,根据所述中心频率的点数绘制各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱。
以上实施例中采用MATLAB中的hhspectrum函数、toimage函数、length函数、sum函数、size函数以及plot函数,但并不限于MATLAB中的这些函数,只要满足以上功能即可。
步骤S4:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱,具体包括:
步骤S41:在第i个区域内第t次击损伤实验对应的k个边际谱上分别截取特征频率范围内边际谱,得到第i个区域内第t次击损伤实验对应的p×k个选带边际谱,其中,p为特征频带的个数;本发明的特征频率范围分为两个特征频带,分别为0~40Hz和70~110Hz,所以p为2。
步骤S42:将第i个区域内第t次冲击损伤实验获得的p×k个所述选带边际谱进行组合,获得第i个区域内第t次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;其中,m≥i≥1,n≥t≥1。
步骤S6:利用所述样本数据库对支持向量机进行训练,具体包括:
步骤S61:将所述样本数据库中设定个数的样本作为训练集,将所述样本数据库中剩余个数的样本作为测试集。
步骤S62:利用所述训练集对支持向量机进行训练。
步骤S63:将所述测试集输入训练后的支持向量机进行测试,获得预测损伤区域;根据所述预测损伤区域与实际损伤区域确定识别率。
步骤S64:判断所述识别率是否等于100%;如果所述识别率等于100%,则执行步骤S65;如果所述识别率小于100%,则令n=n+1,返回步骤S2,增加冲击损伤实验的次数,即增加冲击损伤实验的样本。
步骤S65:判断所述识别精度是否符合设定要求;如果所述识别精度符合设定要求,则输出所述冲击损伤模型;如果所述识别精度不符合设定要求,则令m=m+1,返回步骤S1;或令n=n+1,返回步骤S2,增加冲击损伤实验的次数,即增加冲击损伤实验的样本。
实施例2
如图3所示,本发明还提供一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,所述装置包括:应变响应信号采集系统和计算机3,所述应变响应信号采集系统与所述计算机连接,所述应变响应信号采集系统用于检测悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号;所述计算机3用于上述适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法进行损伤区域的识别。
作为一种实施例,本发明所述应变响应信号采集系统包括:k个光纤光栅传感器1和光纤解调仪2;所述光纤解调仪2分别与各所述光纤光栅传感器1连接;k个光纤光栅传感器1用于检测悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个应变信号;所述光纤解调仪2用于对各所述应变信号进行转换,获得各所述应变信号对应的时域应变响应信号。
本实施例中所述光纤光栅传感器1为光纤布拉格光栅传感器,但并不限于这一种,只要实现上述功能的传感器即可。
本实施例中所述光纤光栅传感器既可以埋入悬臂梁内部,还可以设置在悬臂梁的外部。
实施例3
本发明基于悬臂梁、2个光纤光栅传感器、计算机和光纤解调仪搭建了适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,2个光纤光栅传感器分别安装于悬臂梁两端,2个光纤光栅传感器分别通过导线与光纤解调仪相连,光纤解调仪与计算机相连。光纤光栅传感器还可埋入结构内部,便于实现结构的应变监测,具有抗腐蚀、抗电磁干扰、高灵敏度等优点。悬臂梁由固定端至自由端的距离为750mm,平均分成25个区域,如图4所示。实验中采集的信号是悬臂梁的时域应变响应信号,开展了两次实验。第一次实验采集了6组样本,随机选取其中5组用来训练算法,剩余1组用来测试算法;最近一次实验采集了12组样本,随机选取其中11组样本作为训练集,剩余1组用于测试集。应用训练集对支持向量机进行训练,使训练后的支持向量机具备识别悬臂梁低速冲击损伤位置的功能,应用测试集测试训练后的支持向量机,通过实验验证可知,第一次实验可精确识别9个损伤区域,第二次实验可精确识别16个损伤区域,识别率达到了100%,如图5所示,1-25代表区域编号,图中每个英文字母代表1个损伤区域,例如,1区域和2区域为同一损伤区域a,3区域和4区域为同一损伤区域b,后续同理,在此不再一一论述。
通过上述实验主要得出以下优点:
1、本发明提出的方法仅用2个光纤光栅传感器,即可识别出悬臂梁的冲击区域损伤的位置,减少了设置光纤光栅传感器的个数,进而降低了适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置的结构复杂度。
2、本发明提出的方法在靠近悬臂梁固定端的区域识别精度更高。
3、本发明所提出方法的识别精度随着样本的数量增加而升高。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S1:根据识别精度将悬臂梁分割成m个区域;其中,m为大于1的正整数;
步骤S2:获取悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号;其中,k为传感器的个数;
步骤S3:基于希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱;
步骤S4:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱确定各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;
步骤S41:在第i个区域内第t次击损伤实验对应的k个边际谱上分别截取特征频率范围内边际谱,得到第i个区域内第t次击损伤实验对应的p×k个选带边际谱,其中,p为特征频带的个数;
步骤S42:将第i个区域内第t次冲击损伤实验获得的p×k个所述选带边际谱进行组合,获得第i个区域内第t次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱;其中,m≥i≥1,n≥t≥1;
步骤S5:根据各区域内每次冲击损伤实验对应的1个特征边际谱构建样本数据库;所述样本数据库包括n×m个冲击损伤实验的样本,每个样本包括1个特征边际谱;
步骤S6:利用所述样本数据库对支持向量机进行训练;
步骤S7:利用训练后的支持向量机对悬臂梁的损伤区域进行识别。
2.根据权利要求1所述的适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法,其特征在于,所述基于希尔伯特-黄变换对各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号进行处理,获得各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱,具体包括:
步骤S31:对各所述时域应变响应信号分别进行经验模态分解,分别获得所述时域应变响应信号的本征模函数;
步骤S32:应用hhspectrum函数计算本征模函数分量的瞬时频率与振幅;
步骤S33:以所述瞬时频率、所述振幅和时间为输入,应用toimage函数计算时域应变响应信号的Hilbert谱,根据所述Hilbert谱确定中心频率和幅值;
步骤S34:以所述中心频率为输入,应用length函数确定中心频率的点数;
步骤S35:应用sum函数、size函数以及plot函数,以所述中心频率为横坐标,以所述幅值为纵坐标,根据所述中心频率的点数绘制各区域内每次冲击损伤实验对应的k个边际谱。
3.根据权利要求1所述的适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法,其特征在于,所述利用所述样本数据库对支持向量机进行训练,具体包括:
步骤S61:将所述样本数据库中设定个数的样本作为训练集,将所述样本数据库中剩余个数的样本作为测试集;
步骤S62:利用所述训练集对支持向量机进行训练;
步骤S63:将所述测试集输入训练后的支持向量机进行测试,获得预测损伤区域,确定识别率;
步骤S64:判断所述识别率是否等于100%;如果所述识别率等于100%,则执行步骤S65;如果所述识别率小于100%,则令n=n+1,返回步骤S2,增加冲击损伤实验的次数,即增加冲击损伤实验的样本;
步骤S65:判断所述识别精度是否符合设定要求;如果所述识别精度符合设定要求,则输出所述冲击损伤模型;如果所述识别精度不符合设定要求,则令m=m+1,返回步骤S1;或令n=n+1,返回步骤S2,增加冲击损伤实验的次数,即增加冲击损伤实验的样本。
4.根据权利要求1所述的适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别方法,其特征在于,p为2,所述特征频带分别为0~40Hz和70~110Hz。
5.一种适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,其特征在于,所述装置包括:
应变响应信号采集系统,用于检测悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个时域应变响应信号;
计算机,与所述应变响应信号采集系统连接,用于根据权利要求1-3任一项所述的方法进行损伤区域的识别。
6.根据权利要求5所述的适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,其特征在于,所述应变响应信号采集系统包括:
k个光纤光栅传感器,用于检测悬臂梁上各区域内每次冲击损伤实验对应的k个应变信号;
光纤解调仪,分别与各所述光纤光栅传感器连接,用于对各所述应变信号进行转换,获得各所述应变信号对应的时域应变响应信号。
7.根据权利要求6所述的适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,其特征在于,所述光纤光栅传感器为光纤布拉格光栅传感器。
8.根据权利要求6所述的适用于悬臂梁的冲击损伤区域识别装置,其特征在于,所述光纤光栅传感器埋入悬臂梁内部。
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