CN116256026A - 一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，包括：倾角传感器、加速度传感器、光纤应变计、光学温度补偿传感器以及综合传感器采集设备；根据监测需求倾角传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的侧倾进行测量获得角度测量结果，加速度传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的振动进行监测获得振动测量结果，光纤应变计对被测物的多维拼接拼焊结构的应力应变进行监测获得应力应变测量结果，光学温度补偿传感器对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行温度补偿，通过综合传感器采集设备，对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行收集整理并发送给综合传感器采集设备进行存储。还公开了对应健康监测方法。

Description

一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统

技术领域

本发明属于健康监测技术领域，尤其涉及一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统。

背景技术

在航空航天以及军工应用场景下，很多设备作为综合应用的关键设备，其结构健康信息的采集尤为重要。例如待测物支架等多维拼接拼焊结构，然而现有的健康监测评估设备不属于通用化设备，特别不适用于多维拼接拼焊结构，并且实用性和可靠性低，对工作环境和服役工况的要求极为严苛，通常只能是静态服役工况下才能够得到可靠结果。此外，通常只能监测应力应变和倾斜情况，对于振动情况无法同时监测。测量的传感器数据属于实测数据，无法形成动静态载荷下的应力应变包络图，因此只能作为实际结构的健康监测的数据依据，无法作为仿真和实际生产之间闭环校验的工具。

因此，上述的现有技术确实有待提出更佳解决方案的必要性。

发明内容

本发明的目的是提供一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统和方法，其中系统属于通用化设备，用于在被测物使用过程中测量被测物各个模块结构点的应变、振动状态，通过监测结构变形，构建对应的多维拼接拼焊结构的健康监测模型确定被测物使用过程中是否存在弯扭以致滑脱的危险；设计原则包括：充分考虑通用化原则，采用多种类型的传感器进行集成应用，实现全面的健康监测功能；以实用性和可靠性为主要指导原则，确保产品在不同工作环境下的稳定工作；能够工作在动态服役工况下，特别适用于多维拼接拼焊结构，结构健康监测评估设备的组成包括：综合传感器采集设备、倾角传感器、加速度传感器、光纤光栅应力传感器、光纤光栅温度传感器等；测量的传感器数据经过加工后形成动静态载荷下的应力应变包络图，能够监测承受的应力情况；监测振动情况；测量倾斜情况；对监测到的状态信息进行存储以及向外发送被测物的多维拼接拼焊结构的状态信息；因此系统不仅能作为实际结构的健康监测的数据依据，还能够作为仿真和实际生产之间闭环校验的工具。

本发明第一方面提供一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，包括：

倾角传感器、加速度传感器、光纤应变计、光学温度补偿传感器以及综合传感器采集设备；其中根据监测需求所述倾角传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的侧倾进行测量获得角度测量结果，所述加速度传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的振动进行监测获得振动测量结果，所述光纤应变计对被测物的多维拼接拼焊结构的应力应变进行监测获得应力应变测量结果，所述光学温度补偿传感器对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行温度补偿，通过所述综合传感器采集设备，对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行收集整理，将所述收集整理的数据发送给综合传感器采集设备进行存储。

优选的，所述倾角传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平和起竖过程中，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台姿态测量；所述倾角传感器安装在被测物的多维拼接拼焊结构的基准安装面上；同时，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台上装有水平传感器，用于测量被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台此时的侧倾方向的倾斜角度，利用两者的差值可以得出在被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平后整个的倾斜程度。

优选的，所述加速度传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平和起竖过程中，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台振动测量；所述加速度传感器将微惯性器件作为敏感器件并使用三轴正交测量有效敏感三个方向的被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台振动情况；对加速度传感器采集的数据进行幅频特性分析，当加速度传感器敏感到异常振动幅值或频率时，评估被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台结构特性发生异常变化。

优选的，所述光纤应变计粘贴在被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台表面，用于感应被测物的多维拼接拼焊结构的局部应力特性，通过多个光纤应变计的布局形成一个应力应变监测网络，在各种工况条件下采集传感器的应力应变情况，形成应力应变数据包络，当光纤应变计敏感到异常应力应变变化时，用于分析评估被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台结构特性发生异常变化。

优选的，光纤应变计可以采用光纤光栅应力传感器替代。

优选的，所述光学温度补偿传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台温度监测，对测试结果进行温度补偿。

优选的，所述综合传感器采集设备包括采集处理板，光纤光栅解调模块、结构壳体、上盖、调试口、CAN传输口、供电口以及多个接口组成；所述多个接口包括用于连接加速度传感器的第一接口、连接倾角传感器的第二接口以及连接光纤应变计的FC方形耦合器；所述接口侧设置铭牌。

本发明第一方面提供一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测方法，包括：

S1，基于动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统实施监测功能后获得有效的监测信息，所述监测信息由传感器采集设备的采集管理功能实现；

S2，基于所述有效的监测结果对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估。

优选的，所述S1包括：

S11，启动所述监测功能后初始化环境变量；

S12，检测温度，并将所述温度与第一阈值进行比较；

S13，确定高于第一阈值后，光栅光纤解调仪上电，开启检测，所述检测包括获取载车数据、采集倾角传感器数据、采集加速度传感器数据并进行FFT变换以及获取光纤光栅传感器数据；

S14，存储所有数据。

优选的，所述S2包括：

S21，根据所述有效监测信息进行学习和建模后形成健康状况评估模型；

S22，基于所述健康状况评估模型对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估；

其中，所述健康状况评估模型的建立基于自增强生成式对抗学习方法实现；

所述评估采用基于数据驱动的智能监测方法对多维拼接拼焊结构的健康进行评估，其中多维拼接拼焊结构包括多个测量节点，评估直接基于传感器测量得到的所述多个测量节点的数据，建立智能化异常检测模型，通过数据挖掘的方式，将所有的监测点信息视为一个整体，构建不同监测点之间的关联关系模型，构建健康状况评估模型。

本发明提供的系统和方法，具有如下有益的技术效果：

动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统和方法，其中系统属于通用化设备，用于在被测物使用过程中测量被测物各个模块结构点的应变、振动状态，通过监测结构变形，构建对应的多维拼接拼焊结构的健康监测模型确定被测物使用过程中是否存在弯扭以致滑脱的危险；设计原则包括：充分考虑通用化原则，采用多种类型的传感器进行集成应用，实现全面的健康监测功能；以实用性和可靠性为主要指导原则，确保产品在不同工作环境下的稳定工作；能够工作在动态服役工况下，特别适用于多维拼接拼焊结构，结构健康监测评估设备的组成包括：综合传感器采集设备、倾角传感器、加速度传感器、光纤光栅应力传感器、光纤光栅温度传感器等；测量的传感器数据经过加工后形成动静态载荷下的应力应变包络图，能够监测承受的应力情况；监测振动情况；测量倾斜情况；对监测到的状态信息进行存储以及向外发送被测物的多维拼接拼焊结构的状态信息；因此系统不仅能作为实际结构的健康监测的数据依据，还能够作为仿真和实际生产之间闭环校验的工具。

附图说明

图1为根据本发明优选实施例示出的发射架结构健康监测评估设备硬件组成结构示意图；

图2为根据本发明优选实施例示出的综合传感器采集设备外壳示意图；

图3为根据本发明优选实施例示出的综合传感器采集设备硬件功能组成图；

图4为根据本发明优选实施例示出的监测功能流程示意图；

图5为根据本发明优选实施例示出的自增强生成式对抗学习方法框架示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

实施例一

如图1所示，一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，包括：

倾角传感器、加速度传感器、光纤应变计、光学温度补偿传感器以及综合传感器采集设备；其中根据监测需求所述倾角传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的侧倾进行测量获得角度测量结果，所述加速度传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的振动进行监测获得振动测量结果，所述光纤应变计对被测物的多维拼接拼焊结构的应力应变进行监测获得应力应变测量结果，所述光学温度补偿传感器对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行温度补偿，通过所述综合传感器采集设备，对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行收集整理，将所述收集整理的数据发送给综合传感器采集设备进行存储。

（一）倾角传感器

用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平和起竖过程中，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台姿态测量；X轴测量范围、精度为-15°～+15°，≤0.01°(3

)；Z轴测量范围、精度为-15°～+115°，≤0.017°(3/>

)；分辨率为0.002°；输出接口为CAN2.0B；工作温度为-40℃～+60℃。根据反馈的仿真分析结果，在偏载状态下，整个被测物的多维拼接拼焊结构的侧倾角度为0.17°，倾角传感器可以有效感应侧倾状态，准确测量侧倾角度。倾角传感器安装在被测物的多维拼接拼焊结构的基准安装面上，倾角传感器可以准确测量被测物的多维拼接拼焊结构侧倾方向的倾斜角度，倾斜角度是相对于水平面的角度值，可以用于评估整个被测物的多维拼接拼焊结构的倾斜度。同时，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台上装有水平传感器，可以准确测量出被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台此时的侧倾方向的倾斜角度，利用两者的差值可以得出在被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平后整个的倾斜程度。

（二）加速度传感器

加速度传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平和起竖过程中，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台振动测量。加速度传感器采用微惯性器件作为敏感器件，动态特性好，频率响应高；传感器使用三轴正交测量，有效敏感三个方向的被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台振动情况，覆盖全部工况条件下的测试需求。对加速度传感器采集的数据进行幅频特性分析，当加速度传感器敏感到异常振动幅值或频率时，可用于分析评估被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台结构特性发生异常变化，如被测物的多维拼接拼焊结构与被测物的多维拼接拼焊结构载台配合异常时带来的整个结构体的振动频率变化。加速度传感器的测量范围是±30g，可以有效覆盖被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台的振动范围；采用三轴测量方法，可以覆盖整个被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台的工况条件；响应频率0Hz~500Hz可以对异常频率进行有效测量，并采用幅频特性方法对测量的数据进行分析。当被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台出现结构异常所导致的异常振动幅值或频率可以进行准确判别。

（三）光纤应变计

光纤应变计粘贴在被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台表面能够有效感应被测物的多维拼接拼焊结构的局部应力特性，通过多个光纤应变计的布局，可以形成一个应力应变监测网络。在各种工况条件下采集传感器的应力应变情况，形成应力应变数据包络，当光纤应变计敏感到异常应力应变变化时，可用于分析评估被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台结构特性发生异常变化。光纤应变计性能指标满足技术要求，能够对被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台应变进行有效监测。

作为优选的实施方式，光纤应变计可以采用光纤光栅应力传感器替代。使用方法和设置位置与光纤应变计相同。

（四）光学温度补偿传感器

用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台温度监测，对测试结果进行温度补偿。温度测量范围为-40℃~+120℃；温度灵敏度为28.9pm/℃，工作温度为-40℃~+120℃。

（五）综合传感器采集设备

如图2-3所示，包括采集处理板，光纤光栅解调模块、结构壳体、上盖、调试口、CAN传输口、供电口以及多个接口组成；所述多个接口包括用于连接加速度传感器的第一接口、连接倾角传感器的第二接口以及连接光纤应变计的FC方形耦合器；所述接口侧设置铭牌。

综合传感器采集设备实现8路4mA~20mA电流量采集，满足1路加速度传感器的三轴信号采集；实现2路CAN2.0B通信，1路与倾角传感器数据通信，1路与载车控制系统通信；可实现4通道同步100Hz光纤光栅解调测量，满足28个应变传感器和4个光学温度补偿传感器的光纤光栅解调；内部预留不小于30GB存储空间，满足采集数据存储需求。

1、综合采集处理板实现对载车电源的电平隔离转换，对系统内各个部分进行供电；对倾角传感器、加速度传感器进行采集；采集光纤光栅解调模块处理的应变与温度信息；与信息处理机通信获取车控状态信息，水平传感器信息，加速度传感器信息；对信息进行综合处理，向信息处理机发送被测物的多维拼接拼焊结构状态信息，并对被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台状态信息进行存储。

2、隔离电源从电源获取24V供电，进行隔离电压转换。输出1路隔离12V给光纤光栅解调模块和位移传感器供电；输出1路隔离5V给综合采集处理板供电。12V隔离电源为30W2:1宽电压输入隔离DC-DC模块电源；5V隔离电源为30W 2:1宽电压输入隔离DC-DC模块电源。

3、处理器基于ARM Cortex-M7内核，采用六级流水线，自带指令和数据 Cache、集成 JPEG 编解码器、集成双精度硬件浮点计算单元（DPFPU）和DSP 指令，400MHz主频；2048KBFLASH；6个SPI接口；内置3个16位ADC，可实现最多20通道的模数转换；2个CAN总线；1个10/100M以太网 MAC 控制器；140个通用IO口。

4、A/D采集用于将加速度传感器输出的4-20mA电流信号转换为数字信号，并通过SPI接口将信号传输给MCU进行处理。使用AD7606BSTZ型AD芯片进行采样转换。该芯片是一个16位逐次逼近型模数转换芯片，8个输入通道，理论采样分辨率为0.5mV，采用两片芯片，以达成16通道同步采样，能够满足加速度频响的要求。

5、CAN通信设计：综合传感器采集设备设计2路隔离CAN通信。其中，CAN收发器芯片电源电压为4.75V~5.25V，工作温度为-40℃ ~ +150℃；隔离芯片数据速率为25Mbps，通道数为2，工作电压为2.7V ~ 5.5V，工作温度为-40℃ ~ +85℃。

6、LAN通信采用W5500以太网芯片，该芯片自带协议栈。

7、存储器使用NAND Flash型存储芯片，接口类型为MMC，工作电压为2.7 V ~3.6V，工作温度为-40℃ ~ +85℃。

8、光纤光栅解调模块为模块化光纤光栅传感解调仪，通道数为4，光学接口为FC/APC，解调范围为1529mm~1569mm，解调速度为100Hz同步，工作温度为-20℃~50℃，通信接口为以太网。

9、结构壳体设计：壳体采用铝合金材质，进行表面喷氧化发黑处理，通过螺钉与被测物的多维拼接拼焊结构紧固，设计有防水槽和密封圈。

实施例二

一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测方法，包括：

S1，基于动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统实施监测功能后获得有效的监测信息，所述监测信息由传感器采集设备的采集管理功能实现；

S2，基于所述有效的监测结果对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估。

如图4所示，作为优选的实施方式，所述S1包括：

S11，启动所述监测功能后初始化环境变量；

S12，检测温度，并将所述温度与第一阈值进行比较，本实施例中，第一阈值为-16摄氏度；

S13，确定高于第一阈值后，光栅光纤解调仪上电，开启检测，所述检测包括获取载车数据、采集倾角传感器数据、采集加速度传感器数据并进行FFT变换以及获取光纤光栅传感器数据；

S14，存储所有数据。

评估采用基于数据驱动的智能监测方法对多维拼接拼焊结构的健康进行评估，其中多维拼接拼焊结构包括多个测量节点，评估直接基于传感器测量得到的所述多个测量节点的数据，建立智能化异常检测模型，通过数据挖掘的方式，将所有的监测点信息视为一个整体，构建不同监测点之间的关联关系模型，构建健康状况评估模型。所述健康状况评估模型从数据出发，深层挖掘每个测量节点之间的隐含关系以及局部异常在整个被测物的多维拼接拼焊结构的传递特性，通过自学习的方式，实现对多维拼接拼焊结构的最终异常的精确监测与报警。

作为优选的实施方式，所述S2包括：

S21，根据所述有效监测信息进行学习和建模后形成健康状况评估模型；

S22，基于所述健康状况评估模型对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估。

其中，所述健康状况评估模型的建立基于自增强生成式对抗学习方法实现。

如图5所示，整个结构为生成式对抗网络的架构，左边为整个模型的训练过程，右边为模型训练完成后的实际应用过程。在健康状况评估模型的训练过程，采用对抗网络的架构，自动对整个数据潜在的空间特征进行挖掘和发现，从而生成正常工作状态下典型的模式特征。右边部分是将离线训练后的健康状况评估模型用于实际中，通过实时对采集到的数据进行重构，并比较重构结果和实际测量结果之间的差异，从而对异常进行检测实现对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估。

相比于互联网领域流行的深度学习技术，自增强生成式对抗学习方法通过采用多元学习、多模型集成、过程神经网络等技术，能够满足小样本、动态过程等工况实际需求。

评估软件主要技术实现指标如下：

（1）报警时间：不大于1分钟；

（2）报警指示位置：不大于故障点附近相邻两个监测点的距离。

（一）对抗学习原理

对抗学习方法整个对抗网络主要包含生成器和判别器两个网络，受博弈论中的零和博弈启发，将生成问题视作判别器和生成器这两个网络的对抗和博弈：生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的输出和真实数据。前者试图产生更接近真实的数据，相应地，后者试图更完美地分辨真实数据与生成数据。由此，两个网络在对抗中进步，在进步后继续对抗，由生成式网络得的数据也就越来越完美，逼近真实数据，最终生成器能够完美获取输入数据的特征，进行数据的生成。

（二）学习训练

对抗学习的训练过程主要获取数据特征空间分布关联性，通过对各种工况下的被测物的多维拼接拼焊结构状态进行学习训练，构建深度神经网络的模型，模型完成后，可以体现不同数据之间的空间分布关联性。学习训练数据量按照不同工况进行采集，理论上数据越多越好，考虑实际成本可按照每种工况下30~100个样本进行收集。

（三）异常判定逻辑

S22包括：利用对抗学习对原始输入数据的特征空间的抽取能力，从而获取原始数据的潜在特征空间；利用对抗学习的训练过程，对正常情况下的特征空间分布进行综合健康评分；当出现异常数据时，该健康评分会与正常情况下获得健康评分产生较大偏差，通过设置动态阈值，最终实现异常的判断，从而实现对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估。

系统对发射架主要从如下三个方面进行监测：

被测物的多维拼接拼焊结构应力异常监测；

被测物的多维拼接拼焊结构振动异常；

被测物的多维拼接拼焊结构倾斜异常。

以被测物的多维拼接拼焊结构采集的应力数据，按照上面流程，本实施例方法的实施过程描述如下：

对正常状态下的被测物的多维拼接拼焊结构的数据进行采集，同时利用对抗学习对网络进行训练；

将实时测量的应力数据输入网络，首先将数据映射至特征空间，并利用特征空间完成输入数据的重构；

综合生成器和判别器结果，获取输入数据的健康度评分；

进行动态阈值的确定；

判断是否发生异常，并报警。

在异常判定过程中系统故障数据和异常数据可以进行有效区分。系统故障数据表现为野值、数据缺失、大规模长时间数据异常等，而异常数据具有局部性，即在一定时间内数据偏差超出正常范围等特点，两者不同，模型可以进行区分。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，包括：

倾角传感器、加速度传感器、光纤应变计、光学温度补偿传感器以及综合传感器采集设备；其中根据监测需求所述倾角传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的侧倾进行测量获得角度测量结果，所述加速度传感器对被测物的多维拼接拼焊结构的振动进行监测获得振动测量结果，所述光纤应变计对被测物的多维拼接拼焊结构的应力应变进行监测获得应力应变测量结果，所述光学温度补偿传感器对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行温度补偿，通过所述综合传感器采集设备，对角度测量结果、振动测量结果和应力应变测量结果进行收集整理，将所述收集整理的数据发送给综合传感器采集设备进行存储。

2.根据权利要求1所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，所述倾角传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平和起竖过程中，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台姿态测量；所述倾角传感器安装在被测物的多维拼接拼焊结构的基准安装面上；同时，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台上装有水平传感器，用于测量被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台此时的侧倾方向的倾斜角度，利用两者的差值可以得出在被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平后整个的倾斜程度。

3.根据权利要求1所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，所述加速度传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台调平和起竖过程中，被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台振动测量；所述加速度传感器将微惯性器件作为敏感器件并使用三轴正交测量有效敏感三个方向的被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台振动情况；对加速度传感器采集的数据进行幅频特性分析，当加速度传感器敏感到异常振动幅值或频率时，评估被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台结构特性发生异常变化。

4.根据权利要求1所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，所述光纤应变计粘贴在被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台表面，用于感应被测物的多维拼接拼焊结构的局部应力特性，通过多个光纤应变计的布局形成一个应力应变监测网络，在各种工况条件下采集传感器的应力应变情况，形成应力应变数据包络，当光纤应变计敏感到异常应力应变变化时，用于分析评估被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台结构特性发生异常变化。

5.根据权利要求4所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，光纤应变计可以采用光纤光栅应力传感器替代。

6.根据权利要求1所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，所述光学温度补偿传感器用于被测物的多维拼接拼焊结构或者被测物的多维拼接拼焊结构载台温度监测，对测试结果进行温度补偿。

7.根据权利要求1所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统，其特征在于，所述综合传感器采集设备包括采集处理板，光纤光栅解调模块、结构壳体、上盖、调试口、CAN传输口、供电口以及多个接口组成；所述多个接口包括用于连接加速度传感器的第一接口、连接倾角传感器的第二接口以及连接光纤应变计的FC方形耦合器；所述接口侧设置铭牌。

8.一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测方法，基于权利要求1-7任一所述的系统实现，其特征在于，包括：

S1，基于动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测系统实施监测功能后获得有效的监测信息，所述监测信息由传感器采集设备的采集管理功能实现；

S2，基于所述有效的监测结果对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估。

9.根据权利要求8所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测方法，其特征在于，所述S1包括：

S11，启动所述监测功能后初始化环境变量；

S12，检测温度，并将所述温度与第一阈值进行比较；

S13，确定高于第一阈值后，光栅光纤解调仪上电，开启检测，所述检测包括获取载车数据、采集倾角传感器数据、采集加速度传感器数据并进行FFT变换以及获取光纤光栅传感器数据；

S14，存储所有数据。

10.根据权利要求8所述的一种动态服役工况下多维拼接拼焊结构的健康监测方法，其特征在于，所述S2包括：

S21，根据所述有效监测信息进行学习和建模后形成健康状况评估模型；

S22，基于所述健康状况评估模型对多维拼接拼焊结构的健康状况进行评估；

其中，所述健康状况评估模型的建立基于自增强生成式对抗学习方法实现；

所述评估采用基于数据驱动的智能监测方法对多维拼接拼焊结构的健康进行评估，其中多维拼接拼焊结构包括多个测量节点，评估直接基于传感器测量得到的所述多个测量节点的数据，建立智能化异常检测模型，通过数据挖掘的方式，将所有的监测点信息视为一个整体，构建不同监测点之间的关联关系模型，构建健康状况评估模型。

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