CN112985811B - 基于虚拟激励源的结构故障定位方法 - Google Patents

基于虚拟激励源的结构故障定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于虚拟激励源的结构故障定位方法，属于传感定位技术领域。通过制造一个激励源使待监测的结构体振动，在结构体表面布置若干传感器采集结构体的振动参数信息；然后对采集到的振动参数信息进行预处理，提取因故障的发生而产生变化的能量参数，在此基础上研究复杂度低、精确度高的故障定位算法，该算法将故障点视为虚拟激励源，其表征信息以能量的形式在结构体内传播，依据能量传播理论，通过分析结构损伤前后采样点能量的变化，推算出故障点位置，在开车过程中实时完成对飞机机翼的健康诊断，降低人工成本，提高飞行安全性。

Description

基于虚拟激励源的结构故障定位方法
技术领域
本发明涉及一种结构故障定位方法，具体涉及基于虚拟激励源的结构故障定位方法。
背景技术
航空飞行器在使用过程中在疲劳载荷的作用下难免发生损伤，在结构关键部位（如机翼）萌生裂纹，产生故障点。利用传感器网络准确实时地获取与机翼中损伤位置和程度等相关的信息，对提高和增强飞机的安全性，降低飞机维护成本具有重要意义。为了能及时定位出机翼结构中可能存在的损伤，就必须找到一些切实可行的损伤检测方法，发展一些高效简便的无损检测技术。
目前研究较多的结构健康监测技术是基于Lamb波的结构损伤成像方法，早期的损伤成像算法由于信号处理手段较为复杂，而需要过多的时间进行信号分析及损伤识别，于是后来的研究者提出了一种基于损伤存在概率的快速成像方法，损伤概率成像法首先计算以某条单一路径为长轴的椭圆区域内全部点存在的损伤概率，然后通过叠加传感器网络中所有路径确定的椭圆区域来监测整个区域内全部点出现损伤的概率，并通过损伤概率最大点的位置来判断结构上的损伤位置。
上述方法完全从概率的角度来确定故障点，忽略了传感器所测数据之间的必然联系，故障定位范围和精度由传感器的数量决定，需要多个激励源和传感器进行大量的数据采集，对数据采集的要求较高且定位算法效率较低。
发明内容
本发明旨在解决现有技术中对结构的损伤检测方法存在的上述问题，提出了一种基于虚拟激励源的结构故障定位方法，该方法解决了传感器数量限制故障定位范围和精度的问题，用较少的传感器和激励源就可以完成故障定位。
为了实现上述发明目的，本发明的技术方案如下：
基于虚拟激励源的结构故障定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、制造一个激励源使待监测的结构体振动，在结构体表面布置若干传感器采集结构体的振动参数信息；
步骤S2、将出现的故障点视作一个与原振动反相的虚拟激励源，而故障点出现所引起的故障点外部各点能量的变化，是该反相虚拟激励源与正常情况下的振动相互叠加的结果，则虚拟激励源对传感器
Figure 836758DEST_PATH_IMAGE001
产生的反相激励能量
Figure 488319DEST_PATH_IMAGE002
为：
Figure 923848DEST_PATH_IMAGE003
（1）；
其中，
Figure 115795DEST_PATH_IMAGE004
为没有故障时由激励源传到传感器的能量，
Figure 336692DEST_PATH_IMAGE005
为故障点存在时传感器接收到的能量，
Figure 893576DEST_PATH_IMAGE001
为传感器的个数；
步骤S3、依据能量传播理论，传感器接收的能量与其到激励源的距离成反比，由此建立虚拟激励源总能量
Figure 691767DEST_PATH_IMAGE006
、传感器接收到的虚拟反相激励能量
Figure 44995DEST_PATH_IMAGE002
、故障点和传感器之间距离
Figure 510611DEST_PATH_IMAGE007
这三者之间的函数关系式：
Figure 910500DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 195988DEST_PATH_IMAGE009
为未知常数；
步骤S4、将各个传感器的位置参数及接收到的虚拟反相激励能量
Figure 667420DEST_PATH_IMAGE002
带入式（2）中，建立关于虚拟激励源能量和位置参数的方程组，并求解出故障点的坐标。
进一步的，还包括步骤S5、采用概率成像的方式确定故障点的坐标范围。
进一步的，所述的将各个传感器的位置参数及接收到的虚拟反相激励能量
Figure 846598DEST_PATH_IMAGE002
带入式（2）中，建立关于虚拟激励源能量和位置参数的方程组，并求解出故障点的坐标，包括如下步骤：
步骤A、假设虚拟激励源能量为
Figure 807600DEST_PATH_IMAGE010
，坐标为
Figure 455751DEST_PATH_IMAGE011
，加上未知常数
Figure 262033DEST_PATH_IMAGE012
，总共四个未知数，只需要四个传感器信息就能解出方程组；假设这四个用于故障检测的传感器的位置信息分别为
Figure 328340DEST_PATH_IMAGE013
；四个传感器接收到的虚拟反相激励能量根据式（1）求出，分别为
Figure 194665DEST_PATH_IMAGE014
，代入公式（2），可以得到方程组：
Figure 330111DEST_PATH_IMAGE015
；
步骤B、令：
Figure 940084DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 93853DEST_PATH_IMAGE017
；
将式（4）代入式（3）和式（5）中消除参数
Figure 396659DEST_PATH_IMAGE010
得到：
Figure 753822DEST_PATH_IMAGE018
；
化简得到：
Figure 370748DEST_PATH_IMAGE019
；
步骤C、解方程（11）（12）的一个未知参数
Figure 254390DEST_PATH_IMAGE020
：
Figure 351266DEST_PATH_IMAGE021
；
其中：
Figure 585938DEST_PATH_IMAGE022
；
步骤D、由横坐标
Figure 413080DEST_PATH_IMAGE020
可以求得纵坐标
Figure 416808DEST_PATH_IMAGE023
，再将求出的所有参数解代入式（6）中，剔除不满足式（6）的解，得到唯一解
Figure 186050DEST_PATH_IMAGE024
即为故障点坐标。
进一步的，所述的采用概率成像的方式确定故障点的坐标范围包括如下步骤：
以单个传感器来计算，设定其对应的损伤概率最大圆上的点的损伤概率为1，结构体其他位置的损伤概率以圆环形式向内向外减小；
根据传感器
Figure 642439DEST_PATH_IMAGE001
的位置参数和所对应的损伤概率最大圆半径
Figure 273272DEST_PATH_IMAGE025
估算结构体上任意一点
Figure 69189DEST_PATH_IMAGE024
发生损伤的概率
Figure 884699DEST_PATH_IMAGE026
为：
Figure 454482DEST_PATH_IMAGE027
；
Figure 279219DEST_PATH_IMAGE028
表示该点远离最大概率圆的程度，设传感器
Figure 867326DEST_PATH_IMAGE001
的坐标为
Figure 588158DEST_PATH_IMAGE029
，则：
Figure 143773DEST_PATH_IMAGE030
；
叠加传感器网络中四个传感器的计算结果得到结构体上任意一点
Figure 444304DEST_PATH_IMAGE031
发生损伤的综合概率
Figure 277131DEST_PATH_IMAGE032
：
Figure 44230DEST_PATH_IMAGE033
；
判定损伤概率最大的坐标点位置为：
Figure 228086DEST_PATH_IMAGE034
。
综上所述，本发明具有以下优点：
1、本发明所述的故障定位方法，将故障点视为虚拟激励源，其表征信息以能量的形式在结构体内传播，依据能量传播理论，通过分析结构损伤前后采样点能量的变化，推算出故障点位置，在开车过程中实时完成对飞机机翼的健康诊断，降低人工成本，提高飞行安全性；
2、本发明提出的算法充分利用了振动信号中包含的能量信息，只需要一个激励源和四个传感器即可实现故障点定位，无须布置大面积传感器网络，而且本算法复杂度低，计算速度快，采用本方法对复杂结构体进行结构健康诊断时，具备较大的成本优势和实际应用价值。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
本发明提供了一种基于虚拟激励源的结构故障定位方法，可应用于任意结构性故障点的检测。实施时，需制造一个激励源使待监测的结构体振动，在结构体表面布置传感器采集结构体的振动参数信息。
本实施例以飞机开车时，发动机振动作为激励源为例，利用便携式可吸附在机翼表面的传感器采集系统采集开车时飞机机翼振动参数信息，所述的传感器采集系统由若干传感器组成。对传感器采集到的振动参数信息进行预处理，提取其中因故障的发生而产生变化的能量参数，在此基础上研究复杂度低、精确度高的故障定位算法，该故障定位算法将故障点视为虚拟激励源，其表征信息以能量的形式在结构体内传播，依据能量传播理论，通过分析结构损伤前后采样点能量的变化，推算出故障点位置，在开车过程中实时完成对飞机机翼的健康诊断，降低人工成本，提高飞行安全性。
该故障定位方法包括如下步骤：
步骤1、将结构体上出现的故障点视作一个与原振动反相的虚拟激励源，而故障点出现所引起的故障点外部各点能量的变化，是反相虚拟激励源与正常情况下的振动相互叠加的结果，那么虚拟激励源对传感器产生的反相激励能量
Figure 486636DEST_PATH_IMAGE035
为：
Figure 173969DEST_PATH_IMAGE036
（2-1）；
其中，
Figure 377549DEST_PATH_IMAGE004
为没有故障时由激励源传到传感器的能量，
Figure 720805DEST_PATH_IMAGE005
为故障点存在时传感器接收到的能量，
Figure 425456DEST_PATH_IMAGE001
为传感器的个数。
步骤2、根据能量守恒定律，在厚度为
Figure 91930DEST_PATH_IMAGE037
的匀质介质中，以激励源为中心，传播到半径为
Figure 856623DEST_PATH_IMAGE038
的纵切圆柱侧表面的能量与传播到半径为
Figure 359280DEST_PATH_IMAGE039
的纵切圆柱侧表面上能量相等，即：
Figure 602042DEST_PATH_IMAGE040
；
其中，
Figure 624487DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 497765DEST_PATH_IMAGE042
分别为两个圆柱侧表面能量密度。
步骤3、由式（2-2）可知传感器接收的能量与其到激励源的距离成反比，那么虚拟激励源总能量
Figure 612352DEST_PATH_IMAGE006
、传感器接收到的虚拟反相激励能量
Figure 268592DEST_PATH_IMAGE035
、故障点和传感器之间距离
Figure 50604DEST_PATH_IMAGE007
这三者之间的函数关系式为：
Figure 16154DEST_PATH_IMAGE043
（2-3），
Figure 618037DEST_PATH_IMAGE044
为未知常数；
式（2-3）可以理解为故障点存在于以传感器
Figure 405864DEST_PATH_IMAGE001
为中心，
Figure 652169DEST_PATH_IMAGE007
为半径的圆上，该圆我们称之为损伤概率最大圆。三个圆环可以相交于一点，那么理论上通过三个传感器的损伤概率最大圆就能确定出故障点位置。在本申请中，传感器布置应稍微远离激励源，让待监测点处于激励源和传感器之间，但也不能太远，不然测量误差太大，传感器之间需间隔布置。
步骤4、将传感器的位置信息带入式（2-3）中可以获得关于虚拟激励源能量和位置参数的方程组。假设虚拟激励源能量为
Figure 663988DEST_PATH_IMAGE010
，坐标为
Figure 110756DEST_PATH_IMAGE011
，加上未知常数
Figure 499012DEST_PATH_IMAGE012
，总共四个未知数，只需要四个传感器信息就能解出方程组；假设这四个用于故障检测的传感器的位置信息分别为
Figure 865402DEST_PATH_IMAGE013
，各个传感器接收到的虚拟反相激励能量根据公式（2-1）可以求出，分别为
Figure 48122DEST_PATH_IMAGE014
，代入公式（2-3），可以得到方程组：
Figure 749231DEST_PATH_IMAGE045
。
步骤5、令：
Figure 878861DEST_PATH_IMAGE046
；
Figure 958812DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 718958DEST_PATH_IMAGE048
为中间参数；
将（2-5）分别代入（2-4）和（2-6）中消除参数
Figure 517150DEST_PATH_IMAGE010
得到：
Figure 450470DEST_PATH_IMAGE049
；
化简得到：
Figure 11027DEST_PATH_IMAGE050
。
步骤6、先解出方程（2-12）（2-13）的一个未知参数
Figure 66708DEST_PATH_IMAGE020
：
Figure 227562DEST_PATH_IMAGE051
；
其中：
Figure 495732DEST_PATH_IMAGE052
；
Figure 753538DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 839175DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 611959DEST_PATH_IMAGE055
、
Figure 559186DEST_PATH_IMAGE056
、
Figure 733815DEST_PATH_IMAGE057
均为中间参数。
步骤7、由横坐标
Figure 803403DEST_PATH_IMAGE020
可以求得纵坐标
Figure 686652DEST_PATH_IMAGE023
，再将求出的所有参数解代入（2-7）中，剔除不满足式（2-7）的解，得到唯一解
Figure 562204DEST_PATH_IMAGE011
即为故障点坐标。
故障点的产生引起了传感器所接收到的信号变化，而信号变化的程度和传感器与故障点之间的位置关系有必然联系。本发明充分利用该关系，解决传感器数量限制故障定位范围和精度的问题，用较少的传感器和激励源即可完成故障定位。
实施例2
本实施例提供了一种基于虚拟激励源的结构故障定位法，在实施例1的基础上，进一步的，由于实际情况受多种因素影响，比如能量传播过程中并非理想状态下的各向同性，而且会有一定的衰减、加上振动回波的影响等等，都会导致
Figure 794602DEST_PATH_IMAGE058
的计算有一定误差，最终使得解出的故障点位置存在偏差。
考虑到这些因素，可以采用概率成像的方式确定故障点的坐标范围，以增加定位的准确性。步骤如下：
步骤一、以单个传感器来计算，设定对应的损伤概率最大圆上的点的损伤概率为1，结构体其他位置的损伤概率以圆环形式向内向外减小。
步骤二、根据传感器
Figure 707194DEST_PATH_IMAGE001
的位置参数和所对应的损伤概率最大圆半径
Figure 720150DEST_PATH_IMAGE025
估算结构体上任意一点
Figure 337076DEST_PATH_IMAGE024
发生损伤的概率
Figure 345352DEST_PATH_IMAGE026
为：
Figure 84638DEST_PATH_IMAGE059
；
Figure 256993DEST_PATH_IMAGE028
表示该点远离最大概率圆的程度，设传感器
Figure 880872DEST_PATH_IMAGE001
的坐标为
Figure 87863DEST_PATH_IMAGE029
，则：
Figure 92990DEST_PATH_IMAGE060
；
步骤三、叠加传感器采集系统中四个传感器的计算结果得到结构体上任意一点
Figure 549379DEST_PATH_IMAGE024
发生损伤的综合概率
Figure 180212DEST_PATH_IMAGE032
：
Figure 304026DEST_PATH_IMAGE061
；
Figure 244169DEST_PATH_IMAGE062
表示对括号内的计算结果取绝对值；N为传感器的个数；
步骤四、判定损伤概率最大的坐标点位置为：
Figure 187854DEST_PATH_IMAGE063
。
实施例3
本实施例提供了一种基于虚拟激励源的结构故障定位法，在实施例2的基础上，进一步的，进行仿真验证：
仿真数据包括：虚拟激励源（也就是故障点）坐标（250,250），激励源总能量为100，四个传感器位置分别为（230,200）、（200,220）、（260,260）、（240,240）。根据能量在各向同性介质中的传播理论，计算出各个传感器接收到的能量分别为1.8569，1.7149，7.07，7.07。
将上述仿真数据传递给实施例1所述的虚拟激励源定位模型得出计算结果，再采用实施例2所述的概率成像方式确定虚拟激励源（故障点）的坐标范围。
使用仿真数据得出虚拟激励源定位模型的计算结果，再通过概率成像的方式展现出结构体各点损伤概率。
因本次仿真数据为4个传感器数据，虚拟激励源定位模型设定每个传感器的最大损伤概率为1，故本次仿真验证的理论最大损伤概率为4。
模型计算结果：
故障概率大于3的故障点坐标范围（232-264,234-258）。
故障概率大于3.5的故障点坐标范围（240-256,242-252）。
故障概率最大为3.9996，故障点坐标（250,250）。
虽然对本发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于虚拟激励源的结构故障定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、制造一个激励源使待监测的结构体振动，在结构体表面布置若干传感器采集结构体的振动参数信息；
步骤S2、将结构体上出现的故障点视作一个与原振动反相的虚拟激励源，而故障点出 现所引起的故障点外部各点能量的变化，是该反相虚拟激励源与正常情况下的振动相互叠 加的结果，则虚拟激励源对传感器
Figure DEST_PATH_IMAGE001
产生的反相激励能量
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（1）
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为没有故障时由激励源传到传感器的能量，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为故障点存在时传感器接收到 的能量，
Figure 860714DEST_PATH_IMAGE001
为传感器的个数；
步骤S3、依据能量传播理论，传感器接收的能量与其到激励源的距离成反比，由此建立 虚拟激励源能量
Figure DEST_PATH_IMAGE006
、传感器接收到的虚拟反相激励能量
Figure 325325DEST_PATH_IMAGE002
、故障点和传感器之间距离
Figure DEST_PATH_IMAGE007
这三者之间的函数关系式：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
（2），
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，h为均质介质的厚度；
步骤S4、将各个传感器的位置参数及接收到的虚拟反相激励能量
Figure DEST_PATH_IMAGE010
带入式（2）中，建 立关于虚拟激励源能量和位置参数的方程组，并求解出故障点的坐标。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟激励源的结构故障定位方法，其特征在于，还包括步骤S5、采用概率成像的方式确定故障点的坐标范围。
3.根据权利要求1或2所述的基于虚拟激励源的结构故障定位方法，其特征在于，所述 的将各个传感器的位置参数及接收到的虚拟反相激励能量
Figure 478963DEST_PATH_IMAGE010
带入式（2）中，建立关于虚拟 激励源能量和位置参数的方程组，并求解出故障点的坐标，包括如下步骤：
步骤A、假设虚拟激励源能量为
Figure 139752DEST_PATH_IMAGE006
，坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，加上未知常数
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，总共四个未知数，只 需要四个传感器信息就能解出方程组；假设这四个用于故障检测的传感器的位置信息分别 为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；四个传感器接收到的虚拟反相激励能量根据式（1）求 出，分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，代入公式（2），可以得到方程组：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
步骤B、令：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
将式（4）代入式（3）和式（5）中消除参数
Figure 626228DEST_PATH_IMAGE006
得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
化简得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
步骤C、解方程（11）（12）的一个未知参数
Figure DEST_PATH_IMAGE019
：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
步骤D、由横坐标
Figure 828451DEST_PATH_IMAGE019
可以求得纵坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，再将求出的所有参数解代入式（6）中，剔除不 满足式（6）的解，得到唯一解
Figure DEST_PATH_IMAGE023
即为故障点坐标。
4.根据权利要求2所述的基于虚拟激励源的结构故障定位方法，其特征在于，所述的采用概率成像的方式确定故障点的坐标范围包括如下步骤：
以单个传感器来计算，设定其对应的损伤概率最大圆上的点的损伤概率为1，结构体其他位置的损伤概率以圆环形式向内向外减小；
根据传感器
Figure 908534DEST_PATH_IMAGE001
的位置参数和所对应的损伤概率最大圆半径估算结构体上任意一点
Figure 638592DEST_PATH_IMAGE023
发生损伤的概率
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示该点远离最大概率圆的程度，设传感器
Figure 150214DEST_PATH_IMAGE001
的坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，则：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
；
叠加传感器网络中四个传感器的计算结果得到结构体上任意一点
Figure DEST_PATH_IMAGE029
发生损伤的综 合概率
Figure DEST_PATH_IMAGE030
：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
；
判定损伤概率最大的坐标点位置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE032
。
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