基于Duffing振子的二维微损伤定位方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于Duffing振子的二维微损伤定位方法及装置，包括：在均匀结构件上布置一组PZT压电传感器，组成激励器

【技术实现步骤摘要】
基于Duffing振子的二维微损伤定位方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种基于Duffing振子的二维微损伤定位方法及装置，具体涉及非线性Lamb波损伤监测中非线性信号的监测以及损伤特征提取与量化描述，从而在二维平面完成对微损伤定位的方法。

技术介绍

[0002]随着非线性Lamb波损伤监测技术的不断发展，非线性Lamb波损伤监测技术的应用不断增多，不同于传统的线性Lamb波损伤监测技术，非线性Lamb波对早期微损伤等损伤形式更为敏感，对结构非线性、体弹性非线性效应变化十分敏感，从而实现对早期微损伤、早期疲劳的损伤评估。为了获得更加有效的损伤评估结果，得到更加精确的损伤定位信息，必须对非线性Lamb波信号进行精确的检测与高效的特征提取并基于此实现对损伤的定位。
[0003]线性Lamb波检测技术由于其稳定性高、传播过程相对简单、信号易分析、能量传递效率高等特点，在无损检测领域扮演着举足轻重的角色，被看作最为高效的检测方法之一。然而线性Lamb波检测法在面对早期微损伤、早期疲劳等损伤形式时表现出疲软的态势，其对于微小损伤的敏感度较低，甚至无法检测出损伤的存在，这对于工程应用来说是不可忽视的缺点。材料学科以及工程应用的发展促使着材料结构件越来越复杂，同时对结构健康监测提出了高要求、高标准，当前的Lamb波检测技术无法满足对微小损伤的检测作用。加之近年来非线性超声检测技术火热发展，非线性Lamb波检测技术进入研究者视野，科研人员探究其用于微损伤检测领域的可能性。由于非线性信号的产生、传播过程十分复杂，虽然其对复合材料本身材料属性参数变化有极强的敏感性，但各种噪声干扰、环境因素影响，均成为影响损伤程度、位置判定的关键所在，因此展开针对传感器网络布置、信号采集工作、信号放大、信号处理、数据分析工作的研究也是推动非线性Lamb检测技术进步的关键。目前，关于利用非线性Lamb波技术进行二维损伤定位的方法主要是基于传统非线性参数β，而该参数与非线性信号中二次谐波部分的幅值息息相关，二倍频信号又极易被噪声信号干扰而淹没，失去信号准确性。因此，基于非线性参数β完成二维平面微损伤定位的方法是不可靠的。目前，现有的有关非线性Lamb波损伤监测技术研究中还缺乏针对非线性信号检测、量化分析与二维微损伤定位方面的成果。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，利用压电阵列中发生微损伤时不同路径下损伤指标σ各不相同的特点，提出基于最大Lyapunov指数的损伤定位指数σ
′‑
location，实现对结构件二维平面微损伤定位。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0006]一种基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，包括：
[0007]获取结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号；
[0008]将所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号输入到调整为临界状态的Duffing
混沌振子系统中去，系统将发生状态变迁进入到大尺度周期状态，再调节混沌振子从大尺度周期状态回归到临界状态，得到关于时间参数t的时间序列x(t)；
[0009]根据得到的时间序列x(t)，通过确定的时延参数τ和嵌入维数m，重构相空间，得到新的时间序列x
′
(t)；
[0010]在新的时间序列x
′
(t)中计算出所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号的最大Lyapunov指数，包括各个路径健康状态下最大Lyapunov指数和损伤状态下最大Lyapunov指数；
[0011]根据同一路径健康状态下最大Lyapunov指数Lya0和损伤状态下最大Lyapunov指数Lya1，计算得到这个路径下的损伤指标σ＝Lya1/Lya0；
[0012]利用损伤指标σ，计算得到损伤定位指数σ
′‑
location，实现二维平面微损伤的定位。
[0013]在一些实施例中，所述结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号的获取方法包括：
[0014]在待检测的均匀结构件上布置PZT传感器，组成压电激励/传感阵列；
[0015]在压电激励/传感阵列中，选择不同的传感器分别作为激励元件和传感元件，组建激励
‑
传感监测通道，采集结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号。
[0016]进一步的，具体包括：
[0017]在压电激励/传感阵列中，选择传感器i作为激励元件，将Lamb波超声激励信号加载到传感器i上，i＝1,2,
…
,N，N为激励器的个数，在结构件中激发激励信号；
[0018]依次选取传感器j作为传感元件，j＝1,2,...,M,M＝接收器个数，采集激励下的结构非线性Lamb波响应信号，得到激励元件为i、传感元件为j的监测路径L
ij
下的结构非线性Lamb波响应信号。
[0019]在一些实施例中，在将所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号输入Duffing混沌振子系统前，先对非线性Lamb波响应信号进行预处理，所述预处理包括：
[0020]对于非线性Lamb波响应信号进行高通滤波处理、周期延拓处理和加入高斯白噪声成分。
[0021]在一些实施例中，Duffing混沌振子系统本质是一种检测特定频率弱信号的微分方程，表达式如下：
[0022]x
(2)
(t)+kx
(1)
(t)
‑
3x3(t)+5x5(t)＝Fcos(ωt)+f(t)
[0023]其中，x
(2)
(t)表示时间序列x(t)的二阶导数，x
(1)
(t)表示时间序列x(t)的一阶导数，k表示阻尼比，等式右侧为策动力项，包含内驱策动力和待检测信号，F为策动力幅值，ω为待检测信号频率，f(t)为待检测信号；
[0024]当未加入待检测信号时，即f(t)为0，根据相轨迹图的变化调整策动力幅值F，使得系统进入到临界状态，随后将待检测非线性Lamb波信号引入到Duffing混沌振子方程的右侧，即f(t)，此时系统将跃迁至大尺度周期状态，调整策动力幅值F，使重新回到临界状态；针对调节好的Duffing混沌振子，求解微分方程，画出相轨迹图，从相轨迹图中可以初步判断该运动学系统的运动轨迹及后续运动状态，并得到关于时间参数t的时间序列x(t)。
[0025]在一些实施例中，根据得到的时间序列x(t)，利用C
‑
C法确定时延参数τ和嵌入维
数m，重构相空间，得到新的时间序列x
′
(t)：
[0026]x
′
(t)＝(x(t),x(t
‑
τ),...,x(t
‑
(m
‑
1)τ)),t＝(m...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，其特征在于，包括：获取结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号；将所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号输入到调整为临界状态的Duffing混沌振子系统中去，系统将发生状态变迁进入到大尺度周期状态，再调节混沌振子从大尺度周期状态回归到临界状态，得到关于时间参数t的时间序列x(t)；根据得到的时间序列x(t)，通过确定的时延参数τ和嵌入维数m，重构相空间，得到新的时间序列x
′
(t)；在新的时间序列x
′
(t)中计算出所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号的最大Lyapunov指数，包括各个路径健康状态下最大Lyapunov指数和损伤状态下最大Lyapunov指数；根据同一路径健康状态下最大Lyapunov指数Lya0和损伤状态下最大Lyapunov指数Lya1，计算得到这个路径下的损伤指标σ＝Lya1/Lya0；利用损伤指标σ，计算得到损伤定位指数σ
′‑
location，实现二维平面微损伤的定位。2.根据权利要求1所述基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，其特征在于，所述结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号的获取方法包括：在待检测的均匀结构件上布置PZT传感器，组成压电激励/传感阵列；在压电激励/传感阵列中，选择不同的传感器分别作为激励元件和传感元件，组建激励
‑
传感监测通道，采集结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号。3.根据权利要求2所述基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，其特征在于，在压电激励/传感阵列中，选择不同的传感器分别作为激励元件和传感元件，组建激励
‑
传感监测通道，采集结构件健康状态及损伤状态下所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号，包括：在压电激励/传感阵列中，选择传感器i作为激励元件，将Lamb波超声激励信号加载到传感器i上，i＝1,2,
…
,N，N为激励器的个数，在结构件中激发激励信号；依次选取传感器j作为传感元件，j＝1,2,...,M,M＝接收器个数，采集激励下的结构非线性Lamb波响应信号，得到激励元件为i、传感元件为j的监测路径L
ij
下的结构非线性Lamb波响应信号。4.根据权利要求1所述基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，其特征在于，在将所有监测通道的结构非线性Lamb波响应信号输入Duffing混沌振子系统前，先对非线性Lamb波响应信号进行预处理，所述预处理包括：对于非线性Lamb波响应信号进行高通滤波处理、周期延拓处理和加入高斯白噪声成分。5.根据权利要求1所述基于Duffing振子的二维微损伤定位方法，其特征在于，Duffing混沌振子系统本质是一种检测特定频率弱信号的微分方程，表达式如下：x
(2)
(t)+kx
(1)
(t)
‑
3x3(t)+5x5(t)＝Fcos(ωt)...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，朱思宇，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：