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一种基于贝叶斯更新和吉布斯采样的超声导波多损伤识别方法

摘要

本发明提出一种基于贝叶斯更新和吉布斯采样的超声导波多损伤识别方法,所述方法布置三个传感器进行超声导波信号采集,对每个传感器信号分析获得M个损伤直接散射的M个传播时间ToF,并获得各可能组合方式对应的M个3×1的ToF向量;对基于导波传播时间的非线性损伤定位模型中的参数进行线性化处理;然后利用贝叶斯定理求每个参数的条件后验概率分布,利用吉布斯采样对各参数的条件后验分布进行采样,对每个可能组合方式对应的多个ToF向量数据进行吉布斯采样,最终判定样本点离散程度最小且速度参数合理的分组方式为最后识别的损伤位置。本发明可以基于三个传感器ToF信息自动实现超声导波多损伤精确定位。

著录项

  • 公开/公告号CN110907540B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201911228473.6

  • 发明设计人 黄永;周文松;赵美杰;李惠;

    申请日2019-12-04

  • 分类号G01N29/44(20060101);G01N29/07(20060101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人孙莉莉

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2022-08-23 11:13:39

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