一种基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法

摘要

本发明公开了一种基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法，其包括下列步骤：(1)在待测结构上布置压电片组成N条压电监测路径；(2)获取每条监测路径的基准信号；(3)获取每条监测路径的损伤散射信号；(4)计算每条监测路径的损伤指数；(5)根据计算得到的损伤指数，判断结构的损伤状况。本方法应用了压电激励器/传感器对，组成监测路径，计算每条监测路径的损伤指数进行结构损伤判断，信号处理过程简单，损伤特征参数提取方便，对结构损伤指示明显，方法简单易行。

说明书

技术领域

本发明属于损伤监测技术，涉及一种基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法。 

背景技术

将Lamb波作为板结构损伤检测的手段已经有一段较长的历史了。二十世纪八十年代到九十年代初期，人们开始将Lamb波方法应用于板结构的在线健康监测。基于压电元件及主动Lamb波的板结构损伤监测方法由于对结构中的裂纹、脱层等小损伤敏感，是目前被认为最有效和重要的板结构在线损伤监测方法，已成为目前国内外研究的热点之一，具有广阔的工程应用前景。 

基于主动Lamb波的结构损伤监测方法基本可分为四个过程： 

a)以特定的信号激励压电元件(主动)，并向结构中激发Lamb信号； 

b)Lamb信号在结构中传播； 

c)在另外位置的一个(或一组)压电传感器接收Lamb信号； 

d)对接收到的Lamb信号进行分析，提取特征损伤信号。 

目前，基于主动Lamb波的结构损伤监测有阀值法、椭圆定位法、时频分析法、信号峰值特征法、时间反转成像方法等，这些方法存在以下不足之处： 

信号处理过程复杂；由于Lamb波具有多模式、频散特性，信号走时提取准确度不高；损伤特征参数提取不方便；对结构损伤的判断准确度不高； 损伤判定实时性差。 

发明内容

本发明的目的：提供一种准确度高、实时监测性好、操作方便、基于主动Lamb波损伤指数的结构损伤监测方法。 

本发明的技术方案：一种基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法，其包括下列步骤： 

步骤1：在待测结构上布置压电片阵列组成压电监测路径； 

步骤2：获取每条监测路径的基准信号s⁰(t)： 

由波形发生器通过如下公式产生波形，并通过功率放大器激励压电片阵列组成的监测路径中的激励器，由每条监测路径中的传感器接收信号，并通过电荷放大器、数据采集处理系统存储每条监测路径的基准信号s⁰(t)； 

$u\left(t\right)=A[H\left(t\right)-H(t-n/f_c)](1-\cos \frac{2\pi f_{c}t}{n})\sin 2\pi f_{c}t$

式中： 

A-信号的幅度调制； 

f_c-信号中心频率； 

N-信号波峰个数； 

H-Heaviside阶梯函数。 

步骤3：获取每条监测路径的损伤散射信号a(t)： 

采用与步骤2相同的方式，获得损伤信号为s(t)，则损伤散射信号a(t)＝s(t)-s⁰(t)； 

步骤4：得到每条监测路径的损伤指数DI， 

$\mathrm{DI}={\left(\frac{\underset{\mathrm{ti}}{\overset{\mathrm{tf}}{\int }}\sqrt{a\left(t\right)+h\left(t\right)}\mathrm{dt}}{\underset{\mathrm{ti}}{\overset{\mathrm{tf}}{\int }}\sqrt{s^0\left(t\right)+h^0\left(t\right)}\mathrm{dt}}\right)}^{\alpha }$

式中： 

ti-积分起始时间； 

tf-积分结束时间； 

a(t)-损伤散射信号； 

h(t)-a(t)的希尔伯特变化； 

s⁰(t)-基准信号； 

h⁰(t)-s⁰(t)的希尔伯特变化； 

α-增益因子，一般α的取值范围为：(0，1]； 

步骤5：判断结构损伤状况， 

根据计算得到的每条监测路径的损伤指数DI大小，判断结构的损伤状况。 

所述增益因子α的取值为0.5。 

本发明的有益效果：本发明基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法通过损耗因子进行结构损耗监测，其信号处理过程简单，损伤特征参数提取方便，对结构损伤的指示准确度高，损伤判定实时性强，方法简单易行，非常适用于用于金属薄板裂纹和复合材料薄板损伤的实时监测，具有较大的实际应用价值。 

附图说明

图1是本发明基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法一较佳实施方式的系统示意图； 

图2是本发明基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法的流程图， 

图中，1-波形发生器，2-功率放大器，3-压电片阵列，4-待测结构，5-电荷放大器，6-数据采集处理系统。 

具体实施方式

下面通过具体实施方式对本发明作进一步的详细说明： 

请参阅图1，其是本发明基于主动Lamb波损伤指数的结构损伤监测方法一较佳实施方式的原理示意图。本发明基于主动Lamb波损伤指数的结构损伤监测方法的监测系统包括波形发生器1、功率放大器2、压电片阵列3、待测结构4、电荷放大器5、数据采集处理系统6。所述波形发生器1通过导线与功率放大器2连接。功率放大器2通过导线与压电片阵列3组成的监测路径中的激励器连接，该压电片阵列3设置在待测结构4上。监测路径中的传感器通过导线与电荷放大器5连接；电荷放大器5通过导线与数据采集处理系统连接。 

在监测过程中，由系统在待测结构4中产生Lamb波，并采集在待测结构4监测区域传播的Lamb波，对采集到的Lamb波信号进行对比分析，进而判断结构的损伤状况。 

请参阅图2，其是本发明基于主动Lamb波损伤指数的工程结构损伤监测方法的流程图，本发明结构损伤监测的具体流程步骤为： 

步骤1：在待测结构4上布置压电片阵列3组成N条压电监测路径； 

具体实施方式中，针对不同的待监测结构，压电片阵列3有不同的排列和布局方式，如金属和复合材料结构的压电片布置距离不同；压电片阵列3布置要覆盖监测区域，即超过压电片阵列的区域是监测不到的；根据 监测对象，压电片阵列3的布置会不同，但必须要使监测路径覆盖监测区域，而且疏密程度会不同； 

步骤2：获取每条监测路径的基准信号s⁰(t)： 

由波形发生器1产生如公式(1)所示的波形，并通过功率放大器2激励压电片阵列3组成的监测路径中的激励器；由每条监测路径中的传感器接收信号，并通过电荷放大器5、数据采集处理系统6存储每条监测路径的基准信号s⁰(t)， 

$u\left(t\right)=A[H\left(t\right)-H(t-n/f_c)](1-\cos \frac{2\pi f_{c}t}{n})\sin 2\pi f_{c}t---\left(1\right)$

式中： 

A-信号的幅度调制； 

f_c-信号中心频率； 

N-信号波峰个数； 

H-Heaviside阶梯函数； 

步骤3：获取每条监测路径的损伤散射信号a(t)： 

采用步骤2相同的方法，由每条监测路径中的传感器接收信号，并通过电荷放大器5、数据采集处理系统6存储每条监测路径的损伤信号为s(t)，则损伤散射信号a(t)＝s(t)-s⁰(t)        (2)； 

步骤4：计算每条监测路径的损伤指数DI： 

定义信号x(t)的希尔伯特变换为： 

$h\left(t\right)=H\left(x\left(t\right)\right)=\frac{1}{\pi }\underset{-\infty }{\overset{\infty }{\int }}\frac{x\left(\tau \right)}{t-\tau }\mathrm{\pi \tau },$

利用公式3计算每条监测路径的损伤指数DI： 

$\mathrm{DI}={\left(\frac{\underset{\mathrm{ti}}{\overset{\mathrm{tf}}{\int }}\sqrt{a\left(t\right)+h\left(t\right)}\mathrm{dt}}{\underset{\mathrm{ti}}{\overset{\mathrm{tf}}{\int }}\sqrt{s^0\left(t\right)+h^0\left(t\right)}\mathrm{dt}}\right)}^{\alpha }---\left(3\right)$

式中： 

ti-积分起始时间； 

tf-积分结束时间； 

a(t)-损伤散射信号； 

h(t)-a(t)的希尔伯特变化； 

s⁰(t)-基准信号； 

h⁰(t)-s⁰(t)的希尔伯特变化； 

α-增益因子，一般α的取值范围为：(0，1]，经验取值为0.5； 

步骤5：判断结构的损伤状况： 

根据监测路径的损伤指数DI大小，就可以判断该监测路径的损伤状况；DI越大，表明损伤越严重。 

例如：在三加筋加强层压壁板的压缩试验中，用此方法监测加筋与蒙皮的脱粘损伤，试验监测结果为：DI大于0.5时，加筋与蒙皮之间就会有脱粘损伤，DI越大，损伤越严重。 

本发明基于主动Lamb波损伤指数的结构损伤监测方法通过公式3的损伤指数DI提出了一种全新的损伤分析方法，其中，损耗指数的信号处理过程比起现有技术要简单，对信号的能量计算要比现有技术的准确度高，对监测路径上的损伤判断比现有主动Lamb波监测方法的误判率低。相对于现有技术，本发明信号处理过程简单，耗时少，能够实时得到损伤指数DI， 指示出损伤状况，方法简单易行，可以用于金属薄板裂纹和复合材料薄板损伤的实时监测，具有较大的实际应用价值。