本发明专利技术属于航天器结构损伤定位技术领域，具体涉及一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，旨在解决现有的航天器结构损伤定位方法对航空器撞击点定位精度差的问题。本方法包括：采集航空器待定位撞击点对应的冲击响应信号，作为输入信号；对输入信号进行预处理，得到预处理信号；将预处理信号输入训练好的BP神经网络，得到所述待定位撞击点与基准传感器之间的距离，作为第一距离；选取M个基准传感器，并分别以各基准传感器所在的位置为圆心，以各基准传感器对应的第一距离为半径，构建圆，进而根据构建的M个圆确定待定位撞击点的预测位置。本发明专利技术提高了航空器撞击点定位精度。本发明专利技术提高了航空器撞击点定位精度。本发明专利技术提高了航空器撞击点定位精度。
【技术实现步骤摘要】
基于FBG的航天器结构损伤定位方法、系统及电子设备
[0001]本专利技术属于航天器结构损伤定位
，具体涉及一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法、系统及电子设备。
技术介绍
[0002]在日益恶劣的太空环境下，太空资产长期面临威胁，其安全不可预期。因此需要一种可行的损伤定位方法对航天器结构损伤进行高精度定位，为后续的鉴定和维修工作提供技术支撑，为航天器结构在轨结构状态感知提供有价值的参考。基于此，本专利技术提出了一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法。
技术实现思路
[0003]为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决现有的航天器结构损伤定位方法对航空器撞击点定位精度差的问题，本专利技术第一方面，提出了一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，用于对航天器撞击点的定位，进而确定结构损伤位置，该方法包括：
[0004]采集航天器在定位撞击点对应的冲击响应信号，作为输入信号；
[0005]对所述输入信号进行预处理，得到预处理信号；所述预处理包括快速傅里叶变换、滤波处理；
[0006]将所述预处理信号输入训练好的BP神经网络，得到所述待定位撞击点与基准传感器之间的距离，作为第一距离；所述基准传感器为航天器上预构建的N
×
N的传感器矩阵中的任一个；
[0007]选取M个基准传感器，并分别以各基准传感器所在的位置为圆心，以各基准传感器对应的第一距离为半径，构建圆，进而根据构建的M个圆确定所述待定位撞击点的预测位置。
[0008]在一些优选的实施方式中，对所述输入信号进行预处理，得到预处理信号，其方法为：
[0009]对所述输入信号进行快速傅里叶变换，获取所述输入信号的特征频率段；
[0010]对所述特征频率段进行滤波处理，然后求取滤波处理的特征频率段的最大幅值，作为预处理信号。
[0011]在一些优选的实施方式中，所述N
×
N的传感器矩阵中的传感器为FBG传感器。
[0012]在一些优选的实施方式中，所述BP神经网络，其训练方法为：
[0013]A100，在待定位撞击点的目标物体上构建的N
×
N的传感器矩阵，以其中一个传感器为基准，作为基准传感器，沿所述基准传感器的设定方向对所述目标物体进行设定次数的撞击，并采集撞击点对应的冲击响应信号；所述设定方向包括基准传感器的轴向、径向、与轴向夹角为45
°
的方向；
[0014]A200，对采集的冲击响应信号，进行预处理，得到预处理信号；
[0015]A300，将所述预处理信号输入预构建的BP神经网络，得到所述撞击点与所述基准
传感器的距离，作为预测距离；
[0016]A400，根据所述预测距离与所述预处理信号对应的真实距离标签计算损失值，更新所述BP神经网络的网络参数；
[0017]A500，判断循环次数是否达到N
×
N次，若否，则将所述N
×
N的传感器矩阵中未作为基准传感器的任一传感器作为基准传感器，跳转A100，否则将训练好的BP神经网络作为最终训练好的BP神经网络。
[0018]在一些优选的实施方式中，确定所述待定位撞击点的预测位置，其方法为：
[0019]选择M个圆弧交汇覆盖率最大的区域，作为所述待定位撞击点的位置预测区域；
[0020]若在所述位置预测区域内唯一存在M个圆交汇的点，则将该点作为所述待定位撞击点的预测位置；
[0021]若M个圆相交但不存在M个圆交汇的点，则直接求取圆弧交汇覆盖率最大的区域的几何中心，作为所述待定位撞击点的预测位置；
[0022]若仅有M
‑
1个圆相交或者不存在公共覆盖区域，则以M个圆的公共外接圆圆心作为所述待定位撞击点的预测位置。
[0023]在一些优选的实施方式中，若M为3，则在所述位置预测区域内唯一存在3个圆交汇的点，将该点作为所述待定位撞击点的预测位置，其方法为：
[0024][0025]其中，(x1,y1)、(x
12
,y
12
)、(x
14
,y
14
)分别表示三个基准传感器所在的位置，R1、R
12
、R
14
分别为三个基准传感器与待定位撞击点之间的距离，(x，y)表示待定位撞击点的预测位置。
[0026]本专利技术的第二方面，提出了一种基于FBG的航天器结构损伤定位系统，用于对航天器撞击点的定位，进而确定结构损伤位置，该系统包括：
[0027]信号采集模块，配置为采集航空器待定位撞击点对应的冲击响应信号，作为输入信号；
[0028]预处理模块，配置为对所述输入信号进行预处理，得到预处理信号；所述预处理包括快速傅里叶变换、滤波处理；
[0029]距离计算模块，配置为将所述预处理信号输入训练好的BP神经网络，得到所述待定位撞击点与基准传感器之间的距离，作为第一距离；所述基准传感器为航天器上预构建的N
×
N的传感器矩阵中的任一个；
[0030]位置预测模块，配置为选取M个基准传感器，并分别以各基准传感器所在的位置为圆心，以各基准传感器对应的第一距离为半径，构建圆，进而根据构建的M个圆确定所述待定位撞击点的预测位置。
[0031]本专利技术的第三方面，提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法。
[0032]本专利技术的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现上述的一种基于FBG的
航天器结构损伤定位方法。
[0033]本专利技术的有益效果：
[0034]本专利技术提高了航天器撞击点定位精度。
[0035]本专利技术基于光纤布拉格光栅传感网络技术和BP神经网络技术，以铝钛合金板为研究对象，提出了一种角度信号幅值定位方法，通过预测待定位撞击点与基准传感器之间的距离，以该距离为半径，以基准传感器所在位置为圆心构建多个圆，进而根据多个圆确定待定位撞击点的位置，实现了对损伤位置(即撞击点)的高精度定位。
附图说明
[0036]通过阅读参照以下附图所做的对非限制性实施例所做的详细描述，本申请的其他特征、目的和优点将会变得更明显。
[0037]图1是本专利技术一种实施例的一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法的流程示意图；
[0038]图2是本专利技术一种实施例的FBG应变测量原理的示意图；
[0039]图3是本专利技术一种实施例的轴向信号谱图；
[0040]图4是本专利技术一种实施例的径向信号谱图；
[0041]图5是本专利技术一种实施例的45
°
信号谱图；
[0042]图6是本专利技术一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，用于对航天器撞击点的定位，进而确定结构损伤位置，其特征在于，该方法包括：采集航空器待定位撞击点对应的冲击响应信号，作为输入信号；对所述输入信号进行预处理，得到预处理信号；所述预处理包括快速傅里叶变换、滤波处理；将所述预处理信号输入训练好的BP神经网络，得到所述待定位撞击点与基准传感器之间的距离，作为第一距离；所述基准传感器为航天器上预构建的N
×
N的传感器矩阵中的任一个；选取M个基准传感器，并分别以各基准传感器所在的位置为圆心，以各基准传感器对应的第一距离为半径，构建圆，进而根据构建的M个圆确定所述待定位撞击点的预测位置。2.根据权利要求1所述的一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，其特征在于，对所述输入信号进行预处理，得到预处理信号，其方法为：对所述输入信号进行快速傅里叶变换，获取所述输入信号的特征频率段；对所述特征频率段进行滤波处理，然后求取滤波处理的特征频率段的最大幅值，作为预处理信号。3.根据权利要求1所述的一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，其特征在于，所述N
×
N的传感器矩阵中的传感器为FBG传感器。4.根据权利要求2所述的一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，其特征在于，所述BP神经网络，其训练方法为：A100，在待定位撞击点的目标物体上构建的N
×
N的传感器矩阵，以其中一个传感器为基准，作为基准传感器，沿所述基准传感器的设定方向对所述目标物体进行设定次数的撞击，并采集撞击点对应的冲击响应信号；所述设定方向包括基准传感器的轴向、径向、与轴向夹角为45
°
的方向；A200，对采集的冲击响应信号，进行预处理，得到预处理信号；A300，将所述预处理信号输入预构建的BP神经网络，得到所述撞击点与所述基准传感器的距离，作为预测距离；A400，根据所述预测距离与所述预处理信号对应的真实距离标签计算损失值，更新所述BP神经网络的网络参数；A500，判断循环次数是否达到N
×
N次，若否，则将所述N
×
N的传感器矩阵中未作为基准传感器的任一传感器作为基准传感器，跳转A100，否则将训练好的BP神经网络作为最终训练好的BP神经网络。5.根据权利要求4所述的一种基于FBG的航天器结构损伤定位方法，其特征在于，确定所述待定位撞击点的预测位置，其方法为：选择M个圆弧交汇覆盖率最大...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘子璇，辛朝军，皮姝，程晓迪，李洁，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。