一种基于压电传感网络的工程结构冲击位置确定方法

摘要

本发明公开了一种基于压电传感网络的工程结构冲击位置确定方法，包括布置分布式传感器网络的步骤、记录受载后的结构信息的步骤、进行载荷危险判别的步骤、进行特征信息提取的步骤、进行传感子网络的选择的步骤、冲击位置概率成像的步骤，本发明的基于压电传感网络的工程结构冲击位置确定方法结合了信号处理与概率计算的方式进行冲击位置图像的计算，并合理的筛选了定位子网的形式，不仅计算时间、计算量少，而且冲击定位的精度高，稳定性好，尤其能够用于加筋壁板这类复杂的结构中，为航天结构健康监测技术提供了一个可行的方案。

说明书

技术领域

本发明涉及一种针对工程结构健康的监测方法，尤其是涉及一种基于传感器 网络的工程结构健康监测方法。

背景技术

由于航天器使用条件的特殊性以及日益复杂的空间环境，航天结构极容易受 到空间碎片的撞击，而撞击产生的冲击力严重威胁着结构的安全与可靠性能。为 了实时监测航天结构的所处情况，对可能造成重大危险的冲击进行定位报警，结 构健康监测技术得到了航天领域越来越多的研究和关注。所谓健康监测技术，就 是一门利用了集成在结构上的先进传感器/驱动器网络，在线实时地获取与结构 健康状况相关信息的技术。而只根据结构上的传感器对结构载荷进行分析的技 术，则又称为被动健康监测技术。与之相关的技术、产品及系统在诸如航空、桥 梁、船舶等领域已有大量的研究和应用。

传统的基于压电传感器的健康监测方法，通常利用了分布在结构上不同位置 的压电传感器，根据传感器采集到的信号推算出冲击达到时刻，最终结合冲击的 传播速度计算出冲击的位置。这种计算方法存在着极大的局限性与误差：

(1)传统方法得到的冲击位置是以坐标的形式出现，不能直观的表现出冲 击在结构中的位置，且计算过程和实际测量中产生的误差无法体现。

(2)传统方法只涉及三个传感器的信息，而对于拥有很多传感器信息的情 况，计算结果往往不唯一。而这些计算出来的多种结果相互独立，无法综合成最 终的有效信息。

(3)在航天结构上常见的加筋壁板结构中，由于冲击产生的弹性波在加强 筋处会产生复杂的反射和衍射，传统方法往往很难得到正确的结果。

所以传统方法难以应用在航天加筋壁板结构中。另一方面，由于冲击在结构 中产生的弹性波带有严重的频散效应，传播距离越长，冲击信息就越模糊，为了 增加定位的精度，必须增大传感器在结构中的密度，而大量的传感器信息会增大 系统的计算空间和计算时间。提出一种合理的被动健康监测方法，包含有效的传 感器信息筛选策略，成为了健康监测应用在航天结构上的重大需求。

发明内容

技术问题

本发明要解决的技术问题是提供针对现有的健康监测方法的不足，提供一种 能够用于工程结构中的冲击位置概率成像方法，该方法采用分布式的压电传感器 网络采集结构中不同位置的冲击信号，再进行后续的信息处理过程，最终结合概 率成像方法以图像的形式表示出冲击所在的位置，尤其适用于加筋壁板这类复杂 的航天结构，能够有效准确地判断冲击的危险等级并实时在线的进行危险冲击的 定位。

技术方案

为了解决上述的技术问题，本发明的基于压电传感网络的工程结构冲击位置 确定方法，包括下列步骤：

步骤一：布置分布式传感器网络：在结构中均匀地布置压电传感器构成传感 网络，并保证传感器覆盖待测工程结构的全部区域；

步骤二：通过步骤一布置的分布式传感器网络监测工程结构中不同位置处的 信号，当结构受到冲击载荷后，记录一组受载后的结构信息。

步骤三：进行载荷危险判别：选择步骤二所得的一组传感信号中幅值最大的 信号进行分析，利用傅里叶变换求解信号中不同频率的能量，若对结构安全产生 影响的频带中含有超过危险判别阈值的成分，则预判此次冲击是危险的，并进入 冲击位置确定的过程，否则忽略此次冲击，进入下一次冲击信号的采集过程，重 复进行步骤二；

步骤四：进行特征信息提取：

对冲击信号进行固定中心频率和带宽的小波变换，提取出带宽分量，如下：

$\mathrm{CWT}(a,b)=\frac{1}{\sqrt{a}}{\int }_{-\infty }^{+\infty }v\left(t\right){\psi }^{*}\left(\frac{t-b}{a}\right)\mathrm{dt}$

其中，CWT(a，b)为小波系数，其中a为尺度因子，b为时间因子，v(t)为冲 击信号，ψ(t)为母小波函数，具体表达式如下：

$\psi \left(t\right)=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\pi \gamma }}}{e}^{j{\omega }_{0}t}{e}^{{-t}^2/\gamma }$

其中ω为中心频率，γ为频带宽度；

步骤五：进行传感子网络的选择：

对冲击信号完成特征提取后，选出小波系数值较大的传感器所处的子网络对 冲击进行定位；

步骤六：冲击位置概率成像：

根据所选的传感器子网络计算冲击位置时间差概率函数PoTD(t)，计算次数 由子网络包含的传感器个数N决定，其计算的公式如下所示：

PoTD_i，j(t)＝R_i，j(t)/Max(R_i，j(t))

其中i，j为传感器的序号，R(t)为传感器小波系数的互相关函数；为了综 合所有求的PoTD(t)函数并求得强度图表示冲击位置概率，强度图像素矩阵由如 下公式确定：

$I(x,y)=\frac{\Sigma {\mathrm{PoTD}}_{i,j}\left(t(x,y)\right)}{N_p}$

其中，I(x，y)表示冲击位置概率图，(x，y)表示像素的位置，t(x，y)为像素 与传感器之间的距离差，具体计算如下：

t(x，y)＝(d_i-d_j)/c_g

N_p＝N*(N-1)/2

d_i表示当前计算的像素值位置与第i号传感器位置的距离，c_g为所选频率下 弹性波在待测结构中传播的群速度。

更进一步地，本发明的方法尤其适用于航天加筋壁板工程结构。考虑到加筋 壁板的特殊结构，传感器最好布置于远离其中筋所处的位置，这样可以尽量避免 由于边界效应产生的弹性波反射和衍射。

更进一步地，所述的定位方法中冲击位置概率成像的步骤中引入了互相关函 数来定义冲击位置时间差概率函数PoTD(t)。

更进一步地，传感器网络中传感器之间的间距小于20cm，这样可以减小频 散效应对信号的影响，以提高冲击定位的精度。

本发明的方法中，在进行传感子网络的选择布置的步骤五中，设子网络中传 感器的个数为自然数N个，其分布及其性能须满足如下条件：(1)N个传感器 必须能够构成对称的传感器网络形状；(2)N个传感器的小波系数幅值比其他传 感器大；(3)N个传感器构成的子网中不包含有其他传感器。

本发明的包括传感器网络的构建、载荷危险的判别、特征信息的提取、传感 子网的确定和冲击位置概率成像几个步骤。其中，传感器网络的构建针对工程结 构的特点完成了分布式传感器位置的选择，利用合理的数字采集设备对不同位置 的冲击信号进行记录；根据记录的数据和结构设计过程确定的安全载荷范围，对 冲击的危险程度进行判别；利用小波变换的方法提取危险情况下载荷的特征信 息，获取宽频冲击信号中的有效时间信息；根据特征信息选择能够确定冲击位置 的传感子网，删除冗余的信息、压缩计算时间；最后冲击位置概率成像的措施能 够在信号复杂的情况下，快速地进行被测结构冲击位置概率的计算，尤其适用于 航天加筋壁板结构的健康监测。

有益效果

本发明的基于压电传感网络的工程结构冲击位置确定方法结合了信号处理 与概率计算的方式进行冲击位置图像的计算，并合理的筛选了定位子网的形式， 不仅计算时间、计算量少，而且冲击定位的精度高，稳定性好，尤其能够用于加 筋壁板这类复杂的结构中，为航天结构健康监测技术提供了一个可行的方案。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是典型的冲击信号及其小波系数示意图；

图3是定位传感器子网络的选取示意图；

图4是定位结果示意图，表示冲击位置的成像结果。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行进一步说明。

如图1所示，本实施例的基于压电传感网络的工程结构冲击位置确定方法涉 及对航天加筋壁板的冲击位置成像定位方法，包括下列步骤：

步骤一：布置分布式传感器网络：在结构中均匀地布置压电传感器构成传感 网络，并保证传感器覆盖待测工程结构的全部区域；传感器的位置需远离加筋壁 板中筋的位置，避免由于边界效应产生的弹性波反射和衍射。其中，各传感器之 间的间距应该小于20cm，减小频散效应对信号的影响，以提高冲击定位的精度。

步骤二：通过步骤一布置的分布式传感器网络监测工程结构中不同位置处的 信号，当结构受到冲击载荷后，记录一组受载后的结构信息。系统采用触发的方 式采集传感器中的信号，当冲击产生的信号超出设定的电压阈值时，记录下传感 器上的信号，如图2所示。

步骤三：进行载荷危险判别：选择步骤二所得的一组传感信号中幅值最大的 信号进行分析，利用傅里叶变换求解信号中不同频率的能量，若对结构安全产生 影响的频带中含有超过危险判别阈值的成分，则预判此次冲击是危险的，并进入 冲击位置确定的过程，否则忽略此次冲击，进入下一次冲击信号的采集过程，重 复进行步骤二；

步骤四：进行特征信息提取：

对冲击信号进行固定中心频率和带宽的小波变换，提取出带宽分量，如下：

$\mathrm{CWT}(a,b)=\frac{1}{\sqrt{a}}{\int }_{-\infty }^{+\infty }v\left(t\right){\psi }^{*}\left(\frac{t-b}{a}\right)\mathrm{dt}$

其中，CWT(a，b)为小波系数，其中a为尺度因子，b为时间因子，v(t)为冲 击信号，ψ(t)为母小波函数，具体表达式如下：

$\psi \left(t\right)=\frac{1}{\sqrt{\mathrm{\pi \gamma }}}{e}^{j{\omega }_{0}t}{e}^{{-t}^2/\gamma }$

其中ω为中心频率，γ为频带宽度；如图2中所示，冲击信号经过小波变换 以后，可以提取出带宽很窄的分量，并保留了其时间信息。该小波的包络线为 50kHz频率下弹性波的传播情况，用于后面的冲击定位过程。根据结构的不同， 小波分析的参数可以适当调节；

步骤五：进行传感子网络的选择：

对冲击信号完成特征提取后，选出小波系数值较大的传感器所处的子网络对 冲击进行定位；如图3所示，以4个传感器构成的子网络为例，冲击附近的四个 传感器信号将被选中，作为冲击定位的依据。通常，小波系数值越大的传感器离 冲击位置越近。然而，为了保证子网络的对称，系统不仅根据信号幅值选取传感 子网路，还将对选出的子网络进行判断，使其满足下面的条件，条件优先级逐次 递减：

a.4个传感器必须能够构成对称的传感器网络形状

b.4个传感器构成的子网中不包含有其他传感器

c.4个传感器的小波系数幅值比其他传感器大；

步骤六：冲击位置概率成像：

根据所选的传感器子网络计算冲击位置时间差概率函数PoTD(t)，计算次数 由子网络包含的传感器个数N决定，其计算的公式如下所示：

PoTD_i，j(t)＝R_i，j(t)/Max(R_i，j(t))

其中i，j为传感器的序号，R(t)为传感器小波系数的互相关函数；为了综 合所有求的PoTD(t)函数并求得强度图表示冲击位置概率，强度图像素矩阵由如 下公式确定：

$I(x,y)=\frac{\Sigma {\mathrm{PoTD}}_{i,j}\left(t(x,y)\right)}{N_p}$

其中，I(x，y)表示冲击位置概率图，(x，y)表示像素的位置，t(x，y)为像素 与传感器之间的距离差，具体计算如下：

t(x，y)＝(d_i-d_j)/c_g

N_p＝N*(N-1)/2

d_i表示当前计算的像素值位置与第i号传感器位置的距离，c_g为所选频率下 弹性波在待测结构中传播的群速度。

以图3所示的冲击位置为例，其定位的结果如图4所示，计算出的冲击位置 在图中由高亮的形式表现，实际位置由‘×’表示。