專利名稱：用于監(jiān)視結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及一種結(jié)構(gòu)的診斷，特別是涉及一種用于監(jiān)視結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的方法。
相關申請的交叉引證本申請要求了申請日為2003年9月22日，名為“用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視的傳感器及系統(tǒng)”，申請?zhí)枮?0/505,120的美國在先申請的優(yōu)先權(quán)，這里合并而成為一個整體。
背景技術(shù)：
由于設備中的所有結(jié)構(gòu)都需要適當?shù)臋z查和維護，所以應該監(jiān)視它們的完整性和健康狀態(tài)以延長其壽命或防止出現(xiàn)毀壞性事故。顯然，近些年來結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視已成為重要的主題。大量的方法已應用于確定結(jié)構(gòu)的故障或損壞，這些方法中仍包括傳統(tǒng)的目測和非破壞性的技術(shù)，例如超聲和渦流掃描、聲輻射及X射線檢測。這些傳統(tǒng)的方法至少需要臨時將該結(jié)構(gòu)從設備上取下以便檢測。盡管這些方法仍用于檢測隔離的部位，但它們耗時且費用高。
隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，用于現(xiàn)場監(jiān)測結(jié)構(gòu)完整性的新診斷技術(shù)已經(jīng)取得了重大進展。典型地，這些新技術(shù)是利用設置在主結(jié)構(gòu)內(nèi)的適宜傳感器和激勵器的感知系統(tǒng)。然而，這些方法存在缺點，并且也許不能提供有效的在線方法以實現(xiàn)一個可靠的感知網(wǎng)絡系統(tǒng)和/或能夠用最少的人力操作來進行診斷、分類和預測結(jié)構(gòu)狀態(tài)的準確監(jiān)視方法。例如，由Wu等提交的第5,814,729號美國專利就揭示了一種利用檢測疊層復合結(jié)構(gòu)中振動波緩沖特性的變化來找出結(jié)構(gòu)中分層區(qū)域的方法。使用壓瓷裝置作為激勵器以產(chǎn)生振動波，而具有不同光柵位置的光纖電纜則用作傳感器以捕捉波的信號。該系統(tǒng)的缺點是其不能提供大量的激勵器陣列，結(jié)果每個激勵器和傳感器都必須單獨擺放。因為損壞檢測是基于在激勵器和傳感器之間沿視線路徑傳送的振動波變化，該方法無法檢測到位于路徑之外和/或結(jié)構(gòu)周圍的損壞。
可以在由Blazic等提交的第5,184,516號美國專利中找到另一種損壞檢測方法，該方法揭示了一種用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視和評價的無需輔助設備的保形電路。該保形電路由一系列應變傳感器的堆棧層和追跡組成，其中每個傳感器能夠測量其相應位置上的應力變化以確定保形結(jié)構(gòu)的缺陷。保形電路是一種無源系統(tǒng)，例如，其沒有任何用于產(chǎn)生信號的激勵器?？稍谟蒑annur，J.等提交的美國專利第6,399,939中找到一個類似的無源感知網(wǎng)絡系統(tǒng)。該專利揭示了一種嵌入在復合結(jié)構(gòu)中具有設計者纖維的壓瓷感知系統(tǒng)。這些無源方法的缺點是它們不能監(jiān)視傳感器之間的內(nèi)部分層和損壞。因此，這些方法僅能檢測出無需輔助設備的電路和壓瓷纖維添加處局部區(qū)域的主結(jié)構(gòu)狀態(tài)。
用于檢測結(jié)構(gòu)損壞的一種方法是由Chang等提交的美國專利第6,370,964。其揭示了一種感知網(wǎng)絡層，稱為斯坦福多激勵器一接收器轉(zhuǎn)換(SMART)層。SMART層包括等距離設置的壓瓷傳感器/激勵器和夾在壓瓷傳感器/激勵器(或簡言之，壓瓷)外面的柔性絕緣薄膜。激勵器產(chǎn)生聲波，而傳感器則將該聲波接收/轉(zhuǎn)換成電信號。為了將壓瓷連接到電子箱，使用傳統(tǒng)的柔性電路技術(shù)浸蝕包覆金屬線并在基層之間層合。結(jié)果，需要相當數(shù)量的柔性基層來覆蓋住包覆線區(qū)域。此外，SMART層需要用由層壓復合層構(gòu)成的主結(jié)構(gòu)來處理。由于在處理過程由高溫循環(huán)引起的內(nèi)應力，SMART層上的壓瓷可能出現(xiàn)微斷裂。同樣，SMART層的基層很容易與主結(jié)構(gòu)分開。此外，將SMART層插入或連接到具有彎曲部位的主結(jié)構(gòu)上非常困難，結(jié)果，施加給彎曲部位的壓負荷很容易弄折包覆線。斷裂的壓瓷和彎折線也許對電磁干擾噪音很敏感，并且易錯誤引導電信號。在惡劣的環(huán)境中，例如熱壓力、局部搖動和振動，SMART層也許不耐用，因而不是一種監(jiān)視結(jié)構(gòu)健康的可靠工具。此外，更換損壞和/或毀壞的激勵器/傳感器可能需要與拆卸主結(jié)構(gòu)一樣的費用。
美國專利第6,396,262號公開了由Light等提交的另一種用于檢測結(jié)構(gòu)損壞的方法。該方法揭示了一種用于檢測結(jié)構(gòu)損壞的磁致伸縮的傳感器，而傳感器則包括一個鐵磁條和一個緊緊安裝在該磁條上的線圈。該系統(tǒng)的主要缺點是不能設計成適應傳感器陣列，結(jié)果無法檢測到位于傳感器之間的內(nèi)部損傷。
由于上述缺點，分析在這些傳統(tǒng)系統(tǒng)中得到的數(shù)據(jù)的方法在準確和有效監(jiān)視主結(jié)構(gòu)方面就可能存在限制。因此，需要新型且有效的分析和翻譯來自主結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的方法以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)及預測故障。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視程序。該程序包括詢問、處理、分類和預測模塊及能夠分析來自診斷網(wǎng)絡補綴(DNP)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)連接到主復合和/或金屬結(jié)構(gòu)上。DNP系統(tǒng)包括激勵器/傳感器，并且能夠利用傳輸激勵器/傳感器之間聲波脈沖(或，等效地，拉姆波)的方法提供主結(jié)構(gòu)內(nèi)的內(nèi)部波一射線通訊網(wǎng)絡。
依據(jù)本發(fā)明的一個方面，利用在另外處完成并由多個補綴構(gòu)成的診斷網(wǎng)絡補綴(DNP)系統(tǒng)來詢問復合結(jié)構(gòu)的損傷、確定影響及監(jiān)視修復和修理-結(jié)合-補綴性能的方法包括下列步驟將多個補綴分成一個或多個分組，每一個或多個分組至少具有一個激勵器補綴和至少一個傳感器補綴；利用遺傳算法設計一個網(wǎng)絡和多個信號路徑；利用激活多補綴中第一個補綴的方法產(chǎn)生信號；通過多個信號路徑的相對應路徑經(jīng)多個補綴中的第二個補綴接收產(chǎn)生的信號；將接收信號與在無損傷情況下測量的原始信號進行比較以詢問損傷；和保存接收的信號及接收信號與原始信號的偏差。
依據(jù)本發(fā)明的另一個方面，用于識別拉姆波型和確定拉姆波型到達時間的方法包括下列步驟裝入一組傳感器信號數(shù)據(jù)，每個傳感器信號數(shù)據(jù)包括在預確定的激勵頻率之一測得的拉姆波信號；消除每組傳感器信號數(shù)據(jù)的方向以除去非固定信號成分；利用施加一個掩蔽窗口給每個消除方向的傳感器信號數(shù)據(jù)的方法來除去由于音調(diào)脈沖激勵器信號引起的電噪音；完成每個去除噪音傳感器信號數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以獲得時間-頻率信號能量分布；利用累加整組時間-頻率信號能量分布的方法產(chǎn)生在時間-頻率平面上的多帶寬能量分布；從多帶寬能量分布中取出一個或多個波峰；和識別拉姆波型及確定基于取出的一個或多個波峰的拉姆波型的到達時間。
依據(jù)本發(fā)明的又一個方面，用于產(chǎn)生來自多個傳感器信號數(shù)據(jù)組的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)數(shù)據(jù)組的方法包括下列步驟(a)裝入多個用于多個網(wǎng)絡路徑的傳感器信號數(shù)據(jù)組，每個數(shù)據(jù)組在一個激勵頻率下測得；(b)從多個傳感器信號組中選擇一組；(c)從選定的傳感器信號組中選擇一個傳感器信號，其中選定的傳感器信號為拉姆波信號；(d)利用普通濾波器和掩蔽窗口分別去除選定的傳感器信號的方向并分類；(e)利用微波分解濾波器將已分類的傳感器信號分解成子帶寬波包；(f)合成新的子帶寬信息包；(g)利用應用一組包絡窗口的方法從合成子帶寬信息包中取出So、So ref和Ao波型；(h)至少計算包絡窗口組中的一個參數(shù)(i)確定用于選定傳感器信號的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)；(j)確定選定傳感器信號的第一離散概率分布函數(shù)(DPDF)；(k)計算選定傳感器信號的標準常數(shù)；(1)對于選定的傳感器信號數(shù)據(jù)組的每個傳感器信號重復步驟(d)-(k)；(m)確定用于在步驟(i)中獲得的由結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)組成的SCI數(shù)據(jù)組的第二DPDF；(n)找出并除去第二DPDF的一個或多個分離數(shù)；(o)補償環(huán)境溫度對SCI數(shù)據(jù)組的影響；(p)保存SCI數(shù)據(jù)組；和(q)對多個傳感器信號數(shù)據(jù)組中的每一組重復步驟(c)-(p)。
依據(jù)本發(fā)明的另一個方面，用于產(chǎn)生層析圖像以確定包括主結(jié)構(gòu)損傷在內(nèi)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化的方法包括下列步驟(a)裝入多個診斷補綴的坐標數(shù)據(jù)和一組用于由多個診斷補綴定義的網(wǎng)絡路徑的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)值，這組指數(shù)值是在激勵頻率下測得的；(b)計算用于每個網(wǎng)絡路徑的二等分點并將相對應的一個SCI值分配給二等分點；(c)計算網(wǎng)絡路徑的交叉點；(d)指定SCI乘積給每個交叉點；(e)使用三維SCI高斯函數(shù)計算交叉點附近的SCI值，每個三維高斯函數(shù)定義成用于每個網(wǎng)絡路徑；(f)利用插入法和一組網(wǎng)絡平面的網(wǎng)格點來產(chǎn)生在網(wǎng)絡平面上的SCI分布；(g)利用分配每個染色體給相對應的一個網(wǎng)格點的方法建立染色體族；(h)評價和排列染色體族；(i)從染色體族中選擇母染色體并復制出子染色體；(j)用復制的子染色體替代母染色體；(k)在預定數(shù)量的代內(nèi)重復步驟(i)-(j)以產(chǎn)生一個最后的染色體族；(1)在最后一代染色體中精選出SCI分布；和(m)產(chǎn)生精選出的SCI分布的層析圖像。
依據(jù)本發(fā)明的又一個方面，用于產(chǎn)生層析圖像以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化或主結(jié)構(gòu)損傷的方法包括裝入用于由多個診斷補綴定義的多個網(wǎng)絡路徑的拉姆波型到達時間數(shù)據(jù)組，多個診斷補綴應用于主結(jié)構(gòu)；應用代數(shù)重建技術(shù)以重建已裝入的到達時間數(shù)據(jù)組；和產(chǎn)生基于重建數(shù)據(jù)組的整個主結(jié)構(gòu)區(qū)域的層析圖像。
依據(jù)本發(fā)明的又一個方面，用于開發(fā)譯碼本以分類結(jié)構(gòu)中損壞類型的方法包括下列步驟(a)利用在多個柵格點上任意選擇的多個結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)值來初始化一組線束中心；(b)確定成員矩陣；(c)計算成本函數(shù)；(d)更新線束中心組；(e)如果成本高于容差重復步驟(b)-(d)而使成本下降；(f)利用選舉法標記出線束中心組；(g)任意選擇一個訓練的SCI輸入矢量并選擇一個最靠近訓練的SCI輸入矢量的線束中心；(h)如果SCI輸入矢量和選定的線束中心屬于同一類則更新選定的線束中心；和(i)產(chǎn)生包括更新的線束中心在內(nèi)的譯碼本。
依據(jù)本發(fā)明的另一個方面，用于產(chǎn)生三維損壞形成管的方法包括下列步驟提供主結(jié)構(gòu)；產(chǎn)生一組二維層析圖像，每組層析圖像在相對應數(shù)量的振動重復施加給主結(jié)構(gòu)之后產(chǎn)生；和以升序振動重復的方式堆積層析圖像以產(chǎn)生三維損壞形成管。
依據(jù)本發(fā)明的又一個方面，用于開發(fā)一個預測模型以預測結(jié)構(gòu)上損壞形成的方法包括下列步驟(a)建立一個用于拉姆波網(wǎng)絡系統(tǒng)的輸入-輸出系統(tǒng)模型，該系統(tǒng)在選定的時間步驟上至少具有一個激勵器和至少一個傳感器；(b)使用狀態(tài)空間系統(tǒng)識別方法識別輸入-輸出系統(tǒng)模型；(c)訓練一個具有SCI值的初步輸入-輸出系統(tǒng)模型以產(chǎn)生一個使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的先前一步系統(tǒng)模型，由輸入-輸出系統(tǒng)模型提供的SCI值在先前的時間步驟時建立；(d)使用由至少一個傳感器測量的輸入信號從先前一步系統(tǒng)模型產(chǎn)生輸出信號；(e)從輸出信號計算SCI值；(f)重復步驟(c)-(e)直到重復步驟達到預測結(jié)構(gòu)損傷的預定時間；(g)使用輸入信號產(chǎn)生未來系統(tǒng)模型的未來輸出信號，其中未來系統(tǒng)模型是一種建立在預測損傷的預定時間上的輸入-輸出系統(tǒng)模型；和(h)提供未來輸出信號的SCI值。
熟悉本專業(yè)的人員在詳細閱讀過下面的內(nèi)容之后將更加明顯地看到本發(fā)明的這些和其它優(yōu)點及特性。


圖1A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的補綴傳感器頂部局部剖視圖。
圖1B為圖1A中示出的補綴傳感器側(cè)向剖視圖。
圖1C為能夠用于圖1A中補綴傳感器中的典型壓瓷裝置俯視圖。
圖1D為圖1C中的壓瓷裝置側(cè)向剖視圖。
圖1E為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的補綴傳感器頂部局部剖視圖。
圖1F為圖1E中的補綴傳感器側(cè)向剖視圖。
圖1G為包括圖1E中補綴傳感器的復合疊層剖視圖。
圖1H為圖1E中補綴傳感器的另一實施例側(cè)向剖視圖。
圖2A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的混合補綴傳感器頂部局部剖視圖。
圖2B為圖2A中的混合補綴傳感器側(cè)向剖視圖。
圖2C為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的混合補綴傳感器頂部局部剖視圖。
圖2D為圖2C中的混合補綴傳感器側(cè)向剖視圖。
圖3A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的光纖補綴傳感器頂部局部剖視圖。
圖3B為圖3A中的光纖補綴傳感器側(cè)向剖視圖。
圖3C為包括在圖3A中光纖補綴傳感器上的光纖線圈頂部局部剖視圖。
圖3D為圖3C中示出的光纖線圈另一實施例頂部局部剖視圖。
圖3E-F為圖3C中的光纖線圈其它實施例頂部局部剖視圖。
圖3G為圖3E中的光纖線圈側(cè)向剖視圖。
圖4A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的診斷補綴襯墊頂部局部剖視圖。
圖4B為圖4A中示出的診斷補綴襯墊側(cè)向剖視圖。
圖4C為根據(jù)本發(fā)明一實施例的利用圖4A中的診斷補綴襯墊的螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)典型示意圖。
圖4D為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的利用圖4A中的診斷補綴襯墊的螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)典型示意圖。
圖5A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的包括傳感器/激勵器裝置的詢問系統(tǒng)示意圖。
圖5B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的包括傳感器的詢問系統(tǒng)示意圖。
圖6A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的應用于主結(jié)構(gòu)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)示意圖。
圖6B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的具有帶狀網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)示意圖。
圖6C為根據(jù)本發(fā)明一實施例的具有五邊形網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)示意圖。
圖6D為根據(jù)本發(fā)明一實施例的結(jié)合在鉚釘/螺栓結(jié)合復合疊層內(nèi)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)立體示意圖。
圖6E為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的結(jié)合在可用結(jié)合補綴修復的復合疊層內(nèi)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)立體示意圖。
圖6F為根據(jù)本發(fā)明一實施例的能夠控制遠距離診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的無線數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)一實施例示意圖。
圖7A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的在帶狀網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中具有簇形傳感器的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)示意圖。
圖7B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的在五邊形網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中具有簇形傳感器的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)示意圖。
圖8A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的具有串聯(lián)連接光纖線圈的簇形傳感器示意圖。
圖8B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的具有并聯(lián)連接光纖線圈的簇形傳感器示意圖。
圖9為根據(jù)本發(fā)明一實施例的激勵器和傳感器信號圖。
圖10為根據(jù)本發(fā)明一實施例的詢問模塊典型操作方法流程圖。
圖11A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的包括子組的典型激勵器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖。
圖11B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的具有激勵器/傳感器子組的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖。
圖12為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于確定拉姆波型的典型操作方法流程圖。
圖13A-B示出的是根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于計算SCI值的典型操作方法流程圖。
圖14A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于產(chǎn)生層析圖像以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)具有變化或損壞區(qū)域的典型操作方法流程圖。
圖14B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的用于產(chǎn)生層析圖像以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)具有變化或損壞區(qū)域的典型操作方法流程圖。
圖14C為利用圖14A的操作方法產(chǎn)生的層析圖像。
圖14D示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的超頻譜層析立方體。
圖14E示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于說明結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化的三維損壞形成管道。
圖15A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于提供網(wǎng)絡路徑交叉點處結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)指數(shù)(SCI)分布的神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)典型操作方法示意圖。
圖15B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于模擬結(jié)構(gòu)網(wǎng)格點上SCI分布的協(xié)同混合輸出系統(tǒng)典型操作方法示意圖。
圖16A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的應用于‘熱點’區(qū)域的Gabor射流示意圖。
圖16B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于劃分損傷類型的多層感知過程(MLP)示意圖。
圖16C為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于劃分結(jié)構(gòu)狀態(tài)的全連接網(wǎng)絡分類器示意圖。
圖16D為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于劃分結(jié)構(gòu)狀態(tài)類別的模數(shù)網(wǎng)絡分類器示意圖。
圖17A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于開發(fā)集束‘譯碼本’的K一均值/學習矢量量化(LVQ)算法典型操作方法流程圖。
圖17B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的采用圖17A中步驟產(chǎn)生的譯碼本以建立損壞分類器的分類模塊典型操作方法示意圖。
圖18A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的在運行/維修、感應網(wǎng)絡系統(tǒng)動力學及網(wǎng)絡系統(tǒng)矩陣中結(jié)構(gòu)的三個發(fā)展區(qū)示意圖。
圖18B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于預測未來系統(tǒng)矩陣的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式
出于說明的目的，盡管下面的詳細說明包含許多規(guī)定，本專業(yè)的普通技術(shù)人員將會感覺到下面詳細內(nèi)容的許多改變都屬于本發(fā)明的范圍。相應地，以下敘述的下列實施例毫不破壞和限制本發(fā)明的權(quán)利要求。
這里提供的出版物只涉及本發(fā)明申請日之前的內(nèi)容。此外，提供的出版物日期也許不同于實際出版日期，因而需要單獨確認。
圖1A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的補綴傳感器100頂部局部剖視圖。圖1B為圖1A中A-A向補綴傳感器100側(cè)向剖視圖。如圖1A-B所示，補綴傳感器100包括連接在主結(jié)構(gòu)上的基層102；環(huán)箍層104；用于產(chǎn)生和/或接收信號(特別是拉姆波)的壓電裝置108；用于提供機械阻抗匹配和減少基層102與壓電裝置108之間熱應力不匹配的緩沖層110；兩根與壓電裝置108相連的電線118a-b；用于將壓電裝置108固定到基層102上的模壓層120；和用于保護及密封模壓層120的覆蓋層106。壓電裝置108包括壓電層116；與電線118b相連的底部導電片112；和與電線118a相連的頂部導電片114。當預設計電信號通過電線118a-b施加時，壓電裝置108可作為激勵器使用(或，等效地，信號發(fā)生器)。根據(jù)施加的電信號，壓電層116可能出現(xiàn)變形以產(chǎn)生拉姆波。同樣，壓電裝置108也可作為用于感應振動信號、將施加給壓電層116的振動信號轉(zhuǎn)換成電信號并通過電線118a-b傳輸電信號的接收器使用。電線118a-b也可以是薄帶狀金屬線。
可以使用粘合劑將基層102連接到主結(jié)構(gòu)上，最典型的是澆注熱固性環(huán)氧樹脂，例如丁基苯酚、丙烯酸聚亞胺、丁腈酚醛樹脂或芳香族聚酰胺?；鶎?02可以是用于防止連接到其上的壓電裝置108過熱和電磁干擾的絕緣層。在某些應用中，需要使用絕緣基層102以適應250℃以上的溫度。
其還具有一個低絕緣常數(shù)以最小化壓電裝置108和其主結(jié)構(gòu)之間的信號傳播延遲、相互連接能力及相互干擾，并且具有高阻抗以減少高頻時的能耗。
基層102可以由多種材料制成。美國特拉華州威爾明頓市杜邦公司生產(chǎn)的Kapton聚亞胺可能最常用，而過氟烷氧基聚四氟乙烯(PFA)、聚p-苯二甲基(PPX)和聚苯并咪唑(PBI)三種材料可用于特殊應用。例如，PFA膜具有良好的絕緣特性和低絕緣損失，因此適于低電壓和高溫場合。PPX和PBI在高溫下能夠提供穩(wěn)定的絕緣強度。
壓電層116可由壓電陶瓷、晶體或聚合物制成。壓電晶體，例如由TRS陶瓷公司生產(chǎn)的PZN-PT晶體由于具有較高的應變能密度和低應力滯后而在壓電裝置108的設計中使用最好。對于小規(guī)格補綴傳感器，壓電陶瓷，例如日本東京富士陶瓷公司生產(chǎn)的或APC國際有限公司生產(chǎn)的PZT陶瓷可用于壓電層116。頂部和底部導電片112和114可由金屬材料制成，例如鉻或金，并且利用常規(guī)的噴涂方法施加到壓電層116上。在圖1B中，示出的壓電裝置108僅具有一對導電片。然而，壓電裝置108可以具有多組具有不同厚度的導電片以使壓電層116在產(chǎn)生/檢測信號波方面的性能最佳這一點對于普通技術(shù)人員來說應該是很明顯的。每個壓電片的厚度可由與補綴傳感器100相連接的特殊主結(jié)構(gòu)給出的熱和機械負荷的限制來確定。
為了保持溫度循環(huán)，壓電裝置108的每層也許需要具有與其它層相近的熱膨脹系數(shù)。然而，組成基層102的典型聚亞胺的熱膨脹系數(shù)大約為4-6x10-5In’，而組成壓電層116的典型壓電陶瓷/晶體的熱膨脹系數(shù)大約為3x10-6K~l。這種熱膨脹不匹配也許是壓電裝置108損壞的主要原因。壓電裝置108損壞時需要從主結(jié)構(gòu)上更換下補綴傳感器100。如上所述，緩沖層110可用于減少壓電層116與基層102之間熱膨脹系數(shù)不匹配的負面影響。
緩沖層110可由導電聚合物或金屬制成，最好是具有2X10-5K-1熱膨脹系數(shù)的鋁。一層或多層由氧化鋁、硅或石墨制成的緩沖層可以代替或添加到緩沖層110上。
在一個實施例中，由鋁制成的緩沖層110的厚度接近于壓電層116的厚度，壓電層116的厚度大約為0.25mm，并且包括兩個每片大約0.05mm的導電片112和114。總之，緩沖層110的厚度可由材料特性及與其相鄰層的厚度來確定。
緩沖層110可提供較高的抵抗熱負荷的耐久性和壓電裝置108雙重功能的一致性。在另一實施例中，壓電裝置108可能具有加在導電片頂部114的另一緩沖層。
緩沖層110的另一功能是放大由基材102接收的信號。由于補綴傳感器100產(chǎn)生的拉姆波信號是沿主結(jié)構(gòu)傳播，由連接在主結(jié)構(gòu)上另一補綴傳感器100接收的信號強度隨兩個補綴傳感器之間的距離增加而減少。當拉姆波信號到達補綴傳感器100的安裝位置時，基層102可能接收到該信號。然后，取決于緩沖層110的材料和厚度，接收信號的強度在特殊頻率下也許被放大。結(jié)果，壓電裝置108將放大的信號轉(zhuǎn)換成電信號。
由于水分、可移動的離子和不利的環(huán)境條件也許會破壞補綴傳感器100的性能及減少其壽命，可以使用兩個保護性涂覆層，一個是模壓層120，另一個是覆蓋層106。模壓層120可由環(huán)氧樹脂、聚亞胺或硅酮聚亞胺利用普通分配方法而制成。同樣，模壓層120可由低熱膨脹聚亞胺形成并附著在壓電裝置108和基層102的表面。由于模壓層120的鈍化并不能形成保角密封，覆蓋層106可以附著在模壓層120上以提供密封。覆蓋層120可由金屬，例如鎳、鉻或銀制成并利用諸如電解或e-射束放射及噴鍍等傳統(tǒng)方法附著。在一個實施例中，可在覆蓋層106上再涂覆一層環(huán)氧樹脂或聚亞胺膜以提供一個保護層以防劃傷和破裂。
環(huán)箍層104可由絕緣材料制成，例如氮化硅或玻璃，并環(huán)繞壓電裝置108而安裝在基層102上以防壓電裝置108的導電元件短路。
圖1C為壓電裝置130的俯視圖，其能夠是本行業(yè)公知的傳統(tǒng)類型，并且能夠用在壓電裝置108處，圖1D為圖1C中B-B向壓電裝置130的側(cè)向剖視圖。如圖1C-D所示，壓電裝置130包括一個底部導電片134；一個壓電層136；一個與電線138b相連的頂部導電片132；一個與電線138a相連的連接片142；和一個用于將連接片142連接到底部導電片134上的導電塊144。頂部導電片132能夠利用凹槽140與連接片142實現(xiàn)電器分離。
圖1E為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的補綴傳感器150頂部局部剖視圖。圖1F為圖1E中的補綴傳感器150側(cè)向剖視圖。如圖1E-F所示，補綴傳感器150包括底部基層151；頂部基層152；環(huán)箍層154；壓電裝置156；頂部和底部緩沖層160a-b；兩根與壓電裝置156相連的電線158a-b。壓電裝置156包括一個壓電層164；一個與電線158b相連的底部導電片166；和一個與電線158a相連的頂部導電片162。補綴傳感器150元件的功能和材料可以與補綴傳感器100上相對應的元件相同。每個緩沖層160a-b可以包括多于一個的子層，并且每個子層能夠由聚合物或金屬制成。頂部基層152能夠用與基層102相同的材料制成。
補綴傳感器150能夠固定在主結(jié)構(gòu)上以監(jiān)視結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)。同樣，補綴傳感器150也可以結(jié)合在疊層內(nèi)部。圖1G為內(nèi)部具有補綴傳感器150的復合疊層170側(cè)向剖視圖。如圖1G所示，主結(jié)構(gòu)包括多層172；和至少一個用多層172處理的補綴傳感器150。在一個實施例中，處理過程之前可用諸如環(huán)氧樹脂等粘合材料浸漬多層172。在處理過程中，來自多層172的粘合材料可能填充空腔174。為了避免粘合材料的蓄積，環(huán)箍層154可具有能夠填充空腔174的結(jié)構(gòu)。
圖1H為圖1E中補綴傳感器150另一實施例180側(cè)向剖視圖。如圖所示，補綴傳感器180包括一個底部基層182；一個頂部基層184；一個環(huán)箍層198；一個壓電裝置190；頂部和底部緩沖層186及188。為了簡化，圖1H中沒有示出一對連接到壓電裝置190上的電線。壓電裝置190包括一個壓電層196；一個底部導電片194；和一個頂部導電片192。補綴傳感器180元件的功能和材料可以與補綴傳感器150上相對應的元件相同。
環(huán)箍層198可以包括一個或多個具有不同尺寸的子層197以便環(huán)箍層198的外部輪廓能夠與空腔的幾何形狀相匹配。利用由子層197填充空腔174的方法，在處理疊層170的過程中粘合材料就不會出現(xiàn)蓄積。
圖2A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的混合補綴傳感器200頂部局部剖視圖。圖2B為圖2A中C-C向混合補綴傳感器200側(cè)向剖視圖。如圖2A-B所示，混合補綴傳感器200包括一個與主結(jié)構(gòu)相連的基層202；一個環(huán)箍層204；一個壓電裝置208；一個具有兩端214a-b的光纖線圈210；一個緩沖層216；兩根與壓電裝置208相連的電線212a-b；一個模壓層228；和一個覆蓋層206。壓電裝置208包括一個壓電層222；一個與電線212b相連的底部導電片220；和一個與電線212a相連的頂部導電片218。在另一實施例中，壓電裝置208可以與圖1C中的壓電裝置130相同。光纖線圈210包括一個卷繞的光纖電纜224；和一個涂覆層226。混合補綴傳感器200的元件可以與補綴傳感器100上相對應的元件相同。
光纖線圈210可以是一個Sagnac干涉儀，并且能夠進行操作以接收拉姆波信號。由拉姆波引起的主結(jié)構(gòu)表面的彈性應力能夠疊合在由彎曲和張力引起的預存在應力上。結(jié)果，在通過光纖電纜224進行光傳輸過程中頻率/相位的變化量取決于光纖電纜224的總長度。在一實施例中，考慮到電磁干擾和振動噪音的良好抗擾性，光纖線圈210可用作主傳感器，而壓電裝置208則能用作輔助傳感器。
光纖線圈210通過卷繞的光纖電纜224將多普勒效應原理應用于光傳輸頻率上。對于每一圈光纖電纜210來說，內(nèi)側(cè)的光纖可能承受壓力，而外側(cè)的光纖則承受張力。這些壓力和張力能夠在光纖電纜224上產(chǎn)生應力。由拉姆波引起的主結(jié)構(gòu)振動位移或應力可能疊加在光纖電纜224的應力上。根據(jù)雙折射公式，光纖電纜224的包覆表面的反射角可能是由壓力和/或張力引起的應力的函數(shù)。因此，每圈光纖的內(nèi)側(cè)和外側(cè)都能夠形成不同于直線形光纖的反射角，結(jié)果，當光通過光纖線圈210傳輸時，根據(jù)拉姆波的相對彎曲位移，光的頻率可能偏離共軸輸入頻率。
在一個實施例中，光纖線圈210可能包括10至30圈光纖電纜224，并且具有至少10mm的最少圈直徑236(di)。在光纖線圈210的最內(nèi)圈和壓電裝置208的外部圓周之間存在間隙234(dg)。間隙234取決于最少圈直徑236和壓電裝置208的直徑232(dp)，并且最好以大約為光纖電纜224直徑230(df)二或三倍的數(shù)量大于直徑232。
涂覆層236能夠由金屬或聚合物材料制成，最好是環(huán)氧樹脂，以增加光纖線圈210對彎曲位移的靈敏度或由主結(jié)構(gòu)引導的拉姆波的應力。此外，在光纖電纜224的卷繞過程中可將經(jīng)過控制的張力施加到光纖電纜224上以提供附加的抗張力。涂覆層226能夠保持卷繞的光纖電纜224的內(nèi)部應力，并且對于每圈光纖電纜來說允許其相對于拉姆波彎曲位移而均勻地在平面內(nèi)位移。
涂覆層226可由其它材料制成，例如聚亞胺、鋁、銅、金或銀。涂覆層226的厚度范圍可以在直徑230的大約30％至兩倍之間。由聚合物材料組成的涂覆層226可以用兩種方法施加。在一實施例中，卷繞的光纖電纜224能夠敷設在基層202上，并且聚合物涂覆材料可由噴射器進行噴射，例如Biodot噴射器。在另一實施例中，卷繞的光纖電纜224可以浸在涂覆材料的融化槽中。
由金屬構(gòu)成的涂覆層226可利用傳統(tǒng)金屬涂覆技術(shù)施加，例如磁控反應或等離子輔助噴涂以及電解。特別是，可使用氧化鋅作為涂覆層226的涂覆材料以便為其提供壓電特性。當氧化鋅施加到卷繞的光纖電纜224的頂面和底面時，光纖線圈210可沿徑向同心收縮或膨脹以響應電信號，此外，氧化硅或氧化鉭的涂覆材料也可用來控制卷繞的光纖電纜224的折射指數(shù)。氧化硅或氧化鉭可使用間接/直接離子束輔助附著技術(shù)或電子束蒸發(fā)附著技術(shù)進行施加。應該注意到也可利用其它方法將涂覆層226應用到光纖電纜224上而不會偏離本發(fā)明。
可以使用物理固著粘合劑而不是普通聚合物將壓電裝置208及光纖線圈210固定到基層202上，其中物理固著粘合劑可以包括，但不限于丁基丙烯酸鹽-乙基丙烯酸鹽共聚物、苯乙烯-丁二烯-異戊二烯三聚物和聚氨基甲酸酯醇酸樹脂。由于缺乏聚合結(jié)構(gòu)上的交聯(lián)，這些材料的粘合特性在涂覆過程中或涂覆過程后能夠保持恒定。此外，與傳統(tǒng)聚合物相比，這些粘合劑用于濕潤大范圍的基層202而不損壞不同分析的靈敏度時最佳。
圖2C為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的混合補綴傳感器240頂部局部剖視圖。圖2D為圖2C示出的混合補綴傳感器240側(cè)向剖視圖。如圖2C-D所示，混合補綴傳感器240包括一個底部基層254；一個頂部基層242；一個環(huán)箍層244；一個壓電裝置248；一個具有兩端250a-b的光纖線圈246；頂部和底部緩沖層260a-b；和兩根與壓電裝置248相連的電線252a-b。壓電裝置248包括一個壓電層264；一個與電線252b相連的底部導電片262；和一個與電線252a相連的頂部導電片266。光纖線圈246包括一個卷繞的光纖電纜258；和一個涂覆層256?；旌涎a綴傳感器240的元件可以與混合補綴傳感器200上相對應的元件相同。
與補綴傳感器150的情況相同，混合補綴傳感器240可以固定到主結(jié)構(gòu)上和/或結(jié)合在復合疊層的內(nèi)部。在一實施例中，環(huán)箍層244可以類似于環(huán)箍層198以填充由補綴傳感器240和復合疊層形成的空腔，圖3A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的光纖補綴傳感器300頂部局部剖視圖。圖3B為圖3A中D-D向光纖補綴傳感器300側(cè)向剖視圖。如圖3A-B所示，光纖補綴傳感器300包括一個基層302；一個環(huán)箍層304；一個具有兩端310a-b的光纖線圈308；一個模壓層316；和一個覆蓋層306。光纖線圈308包括一個卷繞的光纖電纜312；和一個涂覆層314。光纖補綴傳感器300上每個元件的材料和功能可以類似于圖2A中混合補綴傳感器200上相對應的元件。最內(nèi)圈直徑313可由光纖電纜312的材料特性來確定。
圖3C為包含在圖3A的光纖補綴傳感器中的光纖線圈308頂部局部剖視圖，用于說明卷繞光纖電纜312的方法。如圖3C所示，光纖線圈308的最外圈可以用一端310a開始，而最內(nèi)圈則可以用另一端310b結(jié)束。圖3D為圖3C中示出的光纖線圈308的另一實施例318頂部局部剖視圖。如圖3D所示，光纖電纜322能夠?qū)φ?，并且能夠用這樣的方法進行卷繞以至于最外圈從兩端320a-b開始。卷繞的光纖電纜322可由涂覆層319來覆蓋。
應該注意到圖3C-D中示出的光纖線圈308和318可以直接連接到主結(jié)構(gòu)上并且用作光纖線圈傳感器。出于這一原因，下面的說明中術(shù)語“光纖線圈”和“光纖線圈傳感器”可以互用。圖3E-F為光纖線圈308的另一實施例。如圖3E所示，光纖線圈330包括一個具有兩端338a-b并利用與電纜312相同的方法進行卷繞的光纖電纜334；和一個涂覆層332。線圈330具有孔眼336以配合固定器，這將在下面進行解釋。同樣，圖3F中的光纖線圈340包括一個具有兩端348a-b并利用與電纜322相同的方法進行卷繞的光纖電纜344；和一個涂覆層342。線圈340具有孔眼346以配合固定器。圖3G為圖3E中DD-DD向光纖線圈330側(cè)向剖視圖。
應該注意到圖3A-G中敘述的傳感器可以用與圖1G中敘述的方法一樣結(jié)合在疊層內(nèi)。
圖4A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的診斷補綴襯墊400頂部局部剖視圖。圖4B為圖4A中E-E向診斷補綴襯墊400側(cè)向剖視圖。如圖4A-B所示，診斷補綴襯墊400包括一個具有兩端410a-b的光纖線圈404；一個壓電裝置406；一個用于包住光纖線圈404和壓電裝置406的支撐元件402，光纖線圈404和壓電裝置406利用粘合材料固定到支撐元件402上；一對與支撐元件402相連的電線408a-b；和一個用于覆蓋光纖線圈404和壓電裝置406的覆蓋盤414。光纖線圈404和壓電裝置406的材料和功能可以類似于混合補綴傳感器200的光纖線圈210和壓電裝置208。在一實施例中，壓電裝置406可以類似于裝置130，除了裝置406具有孔眼403之外。光纖線圈404和壓電裝置406可以使用傳統(tǒng)的環(huán)氧樹脂固定在支撐元件402上。支撐元件402上具有缺口412，光纖線圈404的兩端410a-b和一對電線408a-b可以穿過該缺口。
在圖4A-B中，診斷補綴襯墊400可用作激勵器/傳感器使用并且具有光纖線圈404和壓電裝置406。在另一實施例中，診斷補綴襯墊400可用作傳感器并且僅具有光纖線圈404。在又一實施例中，診斷補綴襯墊400可用作激勵器/傳感器使用并且僅具有壓電裝置406。
如圖4A-B所示，診斷補綴襯墊400具有空腔403以配合其它固定裝置，例如螺栓或鉚釘。圖4C為根據(jù)本發(fā)明一實施例的使用診斷補綴襯墊400的螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)420示意圖。在螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)420中，傳統(tǒng)的螺栓424、螺母426和墊圈428可用于固定一對結(jié)構(gòu)422a-b，例如板。眾所周知，結(jié)構(gòu)應力可能集中在螺栓結(jié)合區(qū)域429附近并且易于引起結(jié)構(gòu)損壞。診斷補綴襯墊400可以結(jié)合在螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)420中以用于檢測這樣的損壞。
圖4D為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的使用診斷補綴襯墊400的螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)430側(cè)向剖視圖。在螺栓結(jié)合結(jié)構(gòu)430中，傳統(tǒng)的螺栓432、螺母434和一對墊圈436及438可用于固定蜂窩/疊層結(jié)構(gòu)。蜂窩和疊層結(jié)構(gòu)440可以包括復合疊層422和蜂窩部448。為了檢測螺栓結(jié)合區(qū)域附近的結(jié)構(gòu)損傷，可在蜂窩部448內(nèi)插入一對診斷補綴襯墊400a-b，如圖4D所示。需要一個套管446以將頂部和底部補綴襯墊400a-b支撐在復合疊層422上。同樣，可在復合疊層422和診斷補綴襯墊400b之間插入熱保護圓盤444以防止襯墊400b受到破壞性傳熱的損壞。
如圖4B所示，覆蓋盤414的外部圓周415可以具有傾斜角以形成鎖定結(jié)構(gòu)，其能夠防止光纖線圈404和壓電裝置406受到由施加給螺栓424和螺母426的扭矩而引起的過大接觸負荷。
圖5A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的包含有傳感器/激勵器的詢問系統(tǒng)500構(gòu)成示意圖。如圖5A所示，詢問系統(tǒng)500包括一個用于產(chǎn)生和/或接收拉姆波信號的傳感器/激勵器裝置502；一個雙導線電線516；一個用于處理由裝置502接收的信號的調(diào)節(jié)器508；一個用于將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號的模擬一數(shù)字(A/D)轉(zhuǎn)換器504；一個用于管理系統(tǒng)500中所有元件的計算機514；一個放大器506；一個用于將數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成模擬拉姆波信號的波形發(fā)生器510；和一個用于轉(zhuǎn)換裝置502和計算機514之間連接的繼電器開關陣列模塊512。通常，可將一個以上的裝置502連接到繼電器開關陣列模塊512上。
裝置502可以是圖1A-2D和圖4A-D中敘述的包括用于產(chǎn)生拉姆波517和接收由其它裝置產(chǎn)生的拉姆波的壓電裝置的傳感器之一。為了產(chǎn)生拉姆波517，波形發(fā)生器510可以從計算機514(更確切地說是從計算機514內(nèi)的模擬輸出卡)通過繼電器開關陣列模塊512接收激勵波形數(shù)字信號。在一實施例中，波形發(fā)生器510可以是一個模擬輸出卡。
繼電器開關陣列模塊512可以是一塊傳統(tǒng)的插入式繼電器板。作為激勵器和傳感器之間的“相互干擾”連接器，繼電器開關陣列模塊512中包括的多個繼電器開關可以由計算機514的微處理器進行調(diào)整以選擇特定順序時的各個繼電器開關。在一實施例中，由波形發(fā)生器510產(chǎn)生的模擬信號可以通過分支電線515發(fā)送給其它激勵器。
裝置502能夠用作接收拉姆波的傳感器。接收信號可以發(fā)送給能夠調(diào)節(jié)信號電壓和濾除電噪音以選擇處于適宜頻率帶寬范圍內(nèi)的有意義信號的調(diào)節(jié)器508。
然后，濾過信號可以發(fā)送給模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器504，該裝置可以是一個數(shù)字輸入卡。來自模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器504的數(shù)字信號可以通過繼電器開關陣列模塊512傳輸給計算機514以便進一步分析。
圖5B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的包括一個傳感器的詢問系統(tǒng)520構(gòu)成示意圖。裝置520包括一個具有光纖線圈的傳感器522；用于連接的光纖電纜525；一個用于提供載波輸入信號的激光源528；一對調(diào)制器526和534；一個聲光調(diào)制器(AOM)530；一對耦合器524和532；一個用于感應通過光纖電纜525傳輸?shù)墓庑盘柕墓鈾z測器536；一個A/D轉(zhuǎn)換器538；一個繼電器開關陣列模塊540；和一個計算機542。傳感器522可以是圖2A-4D中敘述的包括光纖線圈的傳感器之一。在一實施例中，耦合器524可將光纖電纜525連接到與另一傳感器523相連的另一光纖電纜527上。
傳感器522，更準確地說是包括在傳感器522內(nèi)的光纖線圈可以用作激光多普勒測速儀(LDV)。激光源528，最好是二極管激光，可以發(fā)射輸入載波光信號給調(diào)制器526。調(diào)制器526可以是一個外差式調(diào)制器并且能夠?qū)⑤d波輸入信號分成兩個信號一個用于傳感器522而另一個用于AOM 530。傳感器522能夠利用相對應于拉姆波信號的多普勒頻率移動輸入載波信號并將該信號傳輸給調(diào)制器534，其中調(diào)制器534可以是一個外差式同步器。調(diào)制器534能夠解調(diào)透射光以去除光的載波頻率。光檢測器536，最好是一個光二極管，可以將解調(diào)后的光信號轉(zhuǎn)換成電信號。然后，A/D轉(zhuǎn)換器538將電信號數(shù)字化并通過繼電器開關陣列模塊540傳送給計算機542。在一實施例中，耦合器532能夠連接與另一傳感器544相連的光纖電纜546。
圖6A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的應用到主結(jié)構(gòu)610上的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)(DNP)600示意圖。如圖6A所示，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)600包括補綴602；傳輸鏈612；至少一個與傳輸鏈612相連的橋箱604；一個數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)606；和一個用于管理DNP系統(tǒng)600的計算機608。補綴602可以是裝置502或傳感器522，而傳輸鏈612的類型則可由補綴602的類型來確定，并且包括電線、光纖電纜或兩者兼用。
典型地，主結(jié)構(gòu)610可由復合或金屬材料制成。
傳輸鏈612可在橋箱604處終止。橋箱604能夠連接補綴602以允許來自外部波形發(fā)生器510的信號進入并將接收的信號傳送給外部A/D轉(zhuǎn)換器504。橋箱604能夠通過電纜/光纜連接并且能夠包括一個用于調(diào)節(jié)動作信號、過濾接收的信號和將光信號轉(zhuǎn)換成電信號的電子調(diào)節(jié)器508。采用繼電器開關陣列模塊512時，連接到橋箱604的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)606能夠轉(zhuǎn)發(fā)補綴602的信號并將來自補綴602的接收信號倍增到以預定順序排列的通道中。
眾所周知，拉姆波的產(chǎn)生和檢測受主結(jié)構(gòu)上激勵器和傳感器位置的影響。因此，在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中應該將補綴602適當配對以最小化拉姆波在損傷識別上的用途。
圖6B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的具有帶狀網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)620示意圖。如6B所示，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)620可以應用到主結(jié)構(gòu)621上，并且包括補綴622；一個與計算機626相連的橋箱624；和傳輸鏈632。補綴622可以是一個裝置502或一個傳感器522，其中補綴622的類型可由傳輸鏈632的類型來確定。傳輸鏈632可以是電線、光纖電纜或兩者兼用。
計算機626能夠協(xié)調(diào)可以作為激勵器和/或傳感器使用的補綴622的操作。箭頭630代表由補綴622產(chǎn)生的拉姆波的傳播。通常，主結(jié)構(gòu)621上的損傷628可能會在波散射、衍射和拉姆波傳輸損失方面影響傳輸方式。損傷628可以包括損壞、斷裂及復合結(jié)構(gòu)的分層等。損傷628可利用檢測由補綴622捕捉到的拉姆波傳輸方式的變化來監(jiān)視。
DNP系統(tǒng)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)在基于拉姆波的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視系統(tǒng)中十分重要。在DNP系統(tǒng)620的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中，波射線通訊路徑應該均勻隨機分布。通訊路徑的均勻度和補綴622之間的距離能夠由主結(jié)構(gòu)621中損傷628的最小可檢測尺寸來確定。一個具有適當補綴排布的最佳網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)能夠提高損傷識別的準確性而無需增加補綴622的數(shù)量。
用于建立起補綴間波‘相互干擾’路徑的另一結(jié)構(gòu)可以是圖6C中示出的五邊形網(wǎng)絡。圖6C為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的具有五邊形網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)640示意圖。診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)640可以應用于主結(jié)構(gòu)652，并且包括補綴642；一個與計算機646相連的橋箱644；和傳輸鏈654。補綴642可以是一個裝置502或一個傳感器522。在系統(tǒng)640中，補綴642能夠利用發(fā)送或接收由箭頭648標出的拉姆波的方式來檢測損傷650。
圖6D為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的結(jié)合在由鉚釘/螺栓連接的復合疊層666和668中的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)660立體示意圖。如圖6D所示，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)660包括補綴662；和診斷補綴襯墊664，每一個襯墊用一對螺栓和螺母連接。出于簡化的目的，圖6D中沒有示出橋箱和傳輸鏈。補綴662可以是一個裝置502或傳感器522。在系統(tǒng)660中，補綴662和診斷補綴襯墊664可以利用發(fā)送或接收如箭頭670所示的拉姆波的方式檢測損傷672。典型地，損傷672可能出現(xiàn)在用于固定器的孔眼周圍。診斷補綴襯墊664能夠與其它臨近的排列成帶狀網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的診斷補綴662進行通訊，如圖6D所示。在一實施例中，光纖線圈傳感器330和340可用在診斷補綴襯墊664處。
圖6E為根據(jù)本發(fā)明一實施例的應用于可用結(jié)合補綴686修復的復合疊層682上的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)680立體示意圖。如圖6E所示，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)680包括可以是一個裝置502或一個傳感器522的補綴684。出于簡化的目的，圖6E中沒有示出橋箱和傳輸鏈。在系統(tǒng)680中，補綴684能夠利用發(fā)送或接收如箭頭687所示的拉姆波的方式來檢測位于修復補綴686和復合疊層682之間的損傷688。
圖6F為根據(jù)本發(fā)明一實施例的能夠控制遠距離診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的無線數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)690一實施例示意圖。如圖6F所示，無線數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)690包括一個橋箱698；和一個能夠由地面控制692進行操作的地面通訊系統(tǒng)694。橋箱698能夠連接到提供給例如飛機696等主結(jié)構(gòu)的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)上，該裝置需要大范圍的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視。
橋箱698能夠以兩種方式進行操作。在一實施例中，橋箱698可作為一個信號發(fā)射器。在此實施例中，橋箱698可以包括微型轉(zhuǎn)換器和一個能夠通過無線信號693發(fā)送結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視信息給地面通訊系統(tǒng)694的射頻遙控系統(tǒng)微處理器。在另一實施例中，橋箱698可作為一個電磁波接收器。在此實施例中，橋箱698可以包括一個能夠通過無線信號693接收來自地面通訊系統(tǒng)694能量的組件，而接收的能量則可用于操作應用于結(jié)構(gòu)696的DNP系統(tǒng)。組件可以包括一個具有受激電極、互補金屬氧化物半導體(CMOS)、雙極能量調(diào)節(jié)電路、混合片狀電容器和接收天線線圈的微型機械加工的硅基層。
橋箱698的結(jié)構(gòu)可以近似于主結(jié)構(gòu)696的外層。在一實施例中，橋箱698可以具有多層蜂窩夾層結(jié)構(gòu)，而多個微型帶狀天線則可以嵌入在多層蜂窩夾層結(jié)構(gòu)的外表面板內(nèi)，并且用作為保形承載天線。多層蜂窩夾層結(jié)構(gòu)可以包括一個蜂窩芯和由諸如e-玻璃/環(huán)氧樹脂、Kevlar/環(huán)氧樹脂、石墨/環(huán)氧樹脂、鋁或鋼等有機和/或無機材料制成的多層絕緣疊層。由于綜合微型機械加工技術(shù)發(fā)展迅速，微型帶狀天線的尺寸和生產(chǎn)成本可以進一步降低，這樣可使橋箱698在不損失其性能的同時能夠減少操作/生產(chǎn)費用。
本發(fā)明的范圍并不限于使用標準無線應用協(xié)議(WAP)和用于無線結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視系統(tǒng)的無線標準語言。采用移動互聯(lián)網(wǎng)成套工具時，應用系統(tǒng)能夠建立一個可以使用WAP使能移動電話、具有HTML瀏覽器的小型計算機或其它HTML使能裝置來正確使用結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)視或底層結(jié)構(gòu)管理的固定點。
由于微型電話系統(tǒng)可用于尋找移動源的方向，可使用能夠利用測量信號到達的不同時間來尋找損壞位置的簇形傳感器系統(tǒng)。圖7A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的在帶狀網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中具有簇形傳感器的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)700示意圖。如圖7A所示，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)700能夠應用于主結(jié)構(gòu)702并且包括簇形傳感器704和傳輸鏈706。
每個簇形傳感器704包括兩個接收器708和712及一個激勵器/接收器裝置710。接收器708和712中的每一個可以是圖1A-4D中示出的傳感器之一，而激勵器/接收器裝置710則可是圖1A-2D和圖4A-D中示出的傳感器之一并且具有用于產(chǎn)生拉姆波的壓電裝置。當某一簇形傳感器704的激勵器/接收器裝置710發(fā)送拉姆波時，相鄰的簇形傳感器704將利用所有的三個元件，即激勵器/接收器裝置710和接收器708及712接收拉姆波。將所有三個元件作為一個接收器裝置使用，每個簇形傳感器704都能接收到較精確的拉姆波信號。同樣，利用測量三個元件間的不同到達時間，尋找損傷714方向的精確度能夠得到提高。
圖7B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的在五邊形網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中具有簇形傳感器的診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)720示意圖。如圖7B所示，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)720能夠應用于主結(jié)構(gòu)722以檢測損傷734，并且包括簇形傳感器724和傳輸鏈726。每個簇形傳感器724可以類似于簇形傳感器704。
圖8A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的具有串聯(lián)連接光纖線圈的簇形傳感器800示意圖。簇形傳感器800可以類似于圖7A中的簇形傳感器704并且包括兩個傳感器804及808和一個激勵器/傳感器806。在此結(jié)構(gòu)中，輸入信號可以通過一端810a進入傳感器，而來自另一端810b的輸出信號則可能是輸入信號和三個傳感器804，806及808輸出的總和。在一實施例中，可以利用基于波長的信號分離技術(shù)將來自每個傳感器的信號與來自其它傳感器的信號分開。
圖8B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的具有并聯(lián)連接光纖線圈的簇形傳感器820示意圖。簇形傳感器820可以類似于圖7A中的簇形傳感器704并且包括兩個傳感器824及828和一個激勵器/傳感器826。在此結(jié)構(gòu)中，輸入信號可以分別通過三個端830a，832a及834a進入三個傳感器，而來自其它端830b，832b及834b的輸出信號則可能是輸入信號和三個傳感器824，826及828各自輸出的總和。
應該提到在圖8A-B中，已經(jīng)將傳感器804，808，824，828作為光纖線圈傳感器308進行了說明。然而，本專業(yè)的普通技術(shù)人員應該很清楚每個傳感器804，808，824，828都可以是圖1A-4D示出的傳感器之一，而每個中間傳感器806，826則可以是圖1A-2D及圖4A-D中示出的傳感器之一并且具有用于產(chǎn)生拉姆波的壓電裝置。同樣，簇形傳感器800，820可以與圖1G中敘述的方法一樣結(jié)合在復合疊層內(nèi)。
圖9為根據(jù)本發(fā)明一實施例的激勵器和傳感器信號圖900。為了產(chǎn)生拉姆波，可將激勵器信號904施加給激勵器，例如補綴傳感器100。激勵器信號904可以是具有最大振幅位于波形中間的多個波峰并且具有窄頻率帶寬波譜能量的音調(diào)脈沖信號。可以使用Hanning函數(shù)對激勵器信號904的各種波形進行設計，并且具有0.01MHz～1的中心頻率。當激勵器接收到激勵器信號904時，其可能產(chǎn)生具有特殊激勵頻率的拉姆波。
信號912a-n可以表示由傳感器接收的傳感器信號。可以注意到，每個信號912可以具有分別由信號取出窗口(或，等效地，包跡線)920，922，924分開的波包926，928，930。由于傳感器位置上的分散方式不同，這些波包926，928，930可能具有不同的頻率。應該注意信號分配窗口916已經(jīng)用于識別來自每個傳感器信號的拉姆波信號。波形926，928，930分別對應于基波對稱方式So、反射方式So ref和基波反對稱方式Ao。反射方式So ref可以代表來自主結(jié)構(gòu)邊界的拉姆波反射?？梢杂^察到基本剪切方式So’和其它較高的方式?？墒?，出于簡化的目的，它們都沒在圖9中示出。
傳感器信號912上的區(qū)段914可以是由音調(diào)脈沖激勵器信號904引起的電噪音。為了將區(qū)段914與傳感器信號912的其余段分開，掩蔽窗口918，其可以是一個在激勵時間周期上延遲的S形函數(shù)，可以施加到傳感器信號912上以作為閾函數(shù)。然后，可以使用沿每個傳感器信號時間變化的移動波-包跡線窗口920，922，924從傳感器信號912中取出波包926，928，930。波包926，928，930可以是傳感器信號912的傳感器部。包跡線窗口920，922，924可以利用爬山算法來確定，該算法能夠?qū)ふ页鰝鞲衅餍盘?12的波峰和波谷并能夠在時間軸上插入尋找數(shù)據(jù)點。如果最接近數(shù)據(jù)點的數(shù)值小于當前數(shù)據(jù)點的數(shù)值，可將波信號中每個數(shù)據(jù)點的數(shù)值和位置進行儲存直至沿前后方面連續(xù)對比所有波信號數(shù)據(jù)點的波數(shù)值結(jié)束為止。一旦獲得波信號的包跡線，可利用相對應于拉姆波方式的時間間隔將每個包跡線分成子包跡線窗口920，922，924。子包跡線窗口920，922，924可用于利用沿每個測量的傳感器信號912的整個時間變化而移動的方式取出波包926，928，930。
將DNP系統(tǒng)應用于主結(jié)構(gòu)后，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視程序開始對DNP系統(tǒng)進行處理，其中監(jiān)視程序可以包括詢問、處理、分類和診斷模塊。圖10為根據(jù)本發(fā)明一實施例的詢問模塊典型操作方法流程圖1000。詢問模塊能夠?qū)ふ业綋p傷、確定影響并監(jiān)視主結(jié)構(gòu)的修復及修理-結(jié)合-補綴性能。在步驟1002中，詢問模塊能夠?qū)NP系統(tǒng)的診斷補綴分成子組，并且每個子組中指定一個激勵器。應該注意每個診斷補綴在某一點的某一時刻是用作激勵器，而以后同一補綴則可以轉(zhuǎn)換成用作傳感器。圖11A示出了一個根據(jù)本發(fā)明一實施例的包括由詢問模塊分成的子組的激勵器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)1 100實例。由于每個激勵器1102，1104，1106，1108同樣可以作為傳感器使用，這些激勵器能夠形成各種組合的子組。箭頭1110表示激勵器1102，1104，1106，1108之間拉姆波信號的傳播。表1示出可能的子組，其中每個子組具有一個激勵器。例如，子組1具有一個激勵器A11102和兩個傳感器A21104及A41108。
表1.由圖11A中四個補綴組成的子組子組數(shù)量 激勵器 傳感器 1A1 A2，A4 2A2 A1，A3，A4 3A3 A2，A4 4 A4 A1，A2，A3。
圖11B示出另一個根據(jù)本發(fā)明另一實施例的包括由詢問模塊分成的子組的激勵器/傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)1120實例。如圖11B所示，使用四個激勵器/傳感器1132a-1132d和十三個傳感器1130a-1130m能夠產(chǎn)生四個子組1122，1124，1126，1128。表2示出圖11B中由補綴形成的每個子組的元件。
表2.由圖11B中十七個補綴組成的子組子組數(shù)量 激勵器 傳感器5A1 A2，SI，S2，S3，S4 6A2 A1，A4，S3，S4，S5，S6，S7 7A3A2，S6，S7，S8，S9，S10A4A2，S11，S12，S13。
應該注意圖11B中十三個傳感器1130a-1130m中的每一個同樣都能夠作為激勵器使用。然而，在某一點的某一時刻每個子組中僅有一個補綴用作激勵器，而其它補綴同時作為傳感器使用。
在圖11B的情況下，一個傳感器(例如S3)可以屬于一個以上的子組(組5和6)。為了清楚地進行說明，圖11A-B中僅示出四個激勵器/傳感器和十三個傳感器。然而，很明顯對于本專業(yè)的普通技術(shù)人員來說可以采用任何數(shù)量的補綴。
例如圖11A-B示出的診斷補綴系統(tǒng)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可以配置成具有最小數(shù)量的激勵器和傳感器的同時具有最完整的網(wǎng)絡性能。診斷網(wǎng)絡可以用無向圖G＝(N，E)表示，其中節(jié)點N和邊E分別表示補綴位置和波通訊路徑。無向圖G可以是診斷網(wǎng)絡通訊關系圖，圖11A中的節(jié)點1102，1104，1006，1108表示激勵器和傳感器組的元件，而圖11A中作為邊1110的實線則表示相對于表1中激勵器和傳感器組的有序?qū)Α?br> 如果在每對節(jié)點i和j之間至少存在一個補綴就需要連接無向圖G。在一個用于網(wǎng)絡路徑均勻性的典型最佳設計中，可以定義下列符號n為節(jié)點數(shù)；jee{0，1}為表示節(jié)點i和j之間路徑的判定變量；x(＝{x12，x13，...，xn-1，n})為網(wǎng)絡設計的拓撲結(jié)構(gòu)。R(x)為網(wǎng)絡設計約束條件，例如補綴的數(shù)量；<<為網(wǎng)絡設計的成本變量，例如拉姆波的傳播距離，每個網(wǎng)絡路徑與其它網(wǎng)絡路徑的交叉點數(shù)量或激勵頻率靈敏度因子。診斷網(wǎng)絡的最佳設計可以是n-1，n表示如下arg max Z(x)＝EEc<<x s.t.R(x)！R..，其中最佳i＝1 j＝i+1問題必須被解決以用于能夠滿足限制R，，，，，的變量x(＝{x12，x13，...，xn-1，n})值，并且同時最小化表示網(wǎng)絡路徑均勻性的目標函數(shù)Z(x)。
在另一個最佳組設計實例中，網(wǎng)絡子組中的每個傳感器可能與圖11B中示出的組中的一個激勵器有關。網(wǎng)絡性能取決于每個子組中激勵器和傳感器的位置和數(shù)量。對于補綴的這一組布置來說，可以考慮激勵器/傳感器矩陣，其中如果i傳感器與激勵器有關則矩陣的每個元素(i，k)為1，否則為0。在這種組設計中，可以使用一個常用的整數(shù)編程公式，該公式包括下列變量說明和約束條件的規(guī)定。每個激勵器僅可分配給一個子組，而每個傳感器則可分配給一個以上的子組如果i<<激勵器被分配給子組c則xic為1，否則為0；如果j傳感器分配給子組c則Yic為1，否則為0。
兩個約束條件可以表達成其中k為規(guī)定的子組數(shù)量，而m，n則分別為激勵器和傳感器的數(shù)量。
參見圖10，在詢問模塊中完成的遺傳算法可以設計步驟1004中的網(wǎng)絡和信號路徑。一個或較多的人為損傷，例如小的可拆卸補綴，可以應用于主結(jié)構(gòu)以模擬損壞。
然而，每個激勵器可以發(fā)送信號給一個或多個分組后的子組中的傳感器。
基于由傳感器接收的信號，遺傳算法可以確定最佳網(wǎng)絡、信號路徑和激勵器的順序以便能夠準確地檢測出人為損傷的位置和類型。取決于主結(jié)構(gòu)的幾何形狀和材料，子組的確定包括調(diào)節(jié)通訊網(wǎng)絡中激勵器/傳感器數(shù)量的步驟。
在步驟1006中，根據(jù)來自繼電器開關陣列模塊512(圖5A中示出)的順序指令，i<<子組中的激勵器可以被激活以產(chǎn)生拉姆波信號。然后，可由步驟1008中子組內(nèi)的傳感器對帶有結(jié)構(gòu)狀態(tài)信息(SCI)的信號進行測量，而j<<子組則可能包括第i個子組。在步驟1010中，詢問模塊能夠計算測量信號與原始信號的偏差，其中原始信號可在沒有人為損傷的情況利用完成步驟1004和1006的方法來制定。其次，在步驟1012中詢問模塊可以將偏差和測量信號保存到一個適宜的信號數(shù)據(jù)庫存放處(例如計算機514)以作為可擴展的標識語言(XML)格式化文件。此外，詢問模塊可以保存激勵器和傳感器的坐標以及包括激勵頻率、激勵器和傳感器的識別號碼、電壓、補綴類型和操作故障狀態(tài)在內(nèi)的規(guī)定信息數(shù)據(jù)。隨后，詢問模塊能夠在步驟1014中停止詢問過程。
詢問模塊能夠在一套不連續(xù)的激勵頻率下完成步驟1006，1008，1010和1012，而DNP系統(tǒng)的激勵器則可以在每個激勵頻率下受到激勵以產(chǎn)生拉姆波。然后，處理模塊能夠處理保存的傳感器信號以確定在激勵頻率下用于每個網(wǎng)絡路徑的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)。一對激勵器和傳感器之間網(wǎng)絡路徑的SCI涉及到受主結(jié)構(gòu)損壞影響的數(shù)量，結(jié)果，其表示可能位于主結(jié)構(gòu)內(nèi)部區(qū)域的結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化程度。SCI可能包括，但不限于拉姆波型的到達時間、分布在其時間一頻率范圍或傳感器信號峰值振幅上拉姆波型的波譜能量。圖12為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于識別和確定拉姆波型到達時間的典型操作過程1200流程圖。在步驟1202中，處理模塊能夠裝入一套來自信號數(shù)據(jù)庫存放處，例如計算機514的傳感器信號數(shù)據(jù)，而每個傳感器信號數(shù)據(jù)則可以在一個激勵頻率下測量。下文中，激勵頻率將表示DNP系統(tǒng)的激勵器受激以產(chǎn)生拉姆波時的頻率?？梢詸z查已保存的用于網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的規(guī)定信息數(shù)據(jù)和識別網(wǎng)絡路徑數(shù)量以檢測是否將適宜的激勵器和傳感器分配給每個網(wǎng)絡連接路徑。然后，在步驟1204中，處理模塊能夠消除每一個裝入的傳感器信號的方向以去除非固定信號成分。隨后，在步驟1206中，利用將掩蔽窗口918應用于已去除方向的每個信號數(shù)據(jù)的方法可除去由音調(diào)脈沖激勵器信號904而引起的電噪音914。結(jié)果，在步驟1208中，可以完成對除噪信號數(shù)據(jù)的短時傅里葉或微波轉(zhuǎn)換以獲得有關沿時間軸的受激中心頻率帶寬的時間-頻率信號能量分布。
在步驟1210中，處理模塊能夠完成累積整組時間-頻率信號能量分布以產(chǎn)生在時間-頻率平面上的多帶寬能量分布。然后，在步驟1212中，處理模塊能夠從時間-頻率平面上的多帶寬能量分布中取出波峰(曲線)。從能量分布中取出的波峰能夠顯示出每種波形的軌跡曲線，并且能夠提供沿頻率軸的局部最大波峰。在取出波峰過程中，尋找局部最大波峰可在時間軸上的固定值處完成，其中分布數(shù)據(jù)行上的最大值可能與沿兩個方向移動該行一步而給出的兩個新行進行比較，并且如果其大于預確定的閾值可以保存該最大值。
在步驟1214中，基于波峰曲線，處理模塊可以在時間-頻率平面上識別So、So ref和Ao波型(圖9的926，928和930)的軌跡。然后，處理模塊能夠在步驟1216中停止識別過程。
后面將要敘述，在步驟1214中確定的So、So ref和Ao波型的軌跡可用于設計相對于各種類型波的不同時間間隔的移動包跡線窗口。取出波峰方法能夠確定每種類型波的準確到達時間以便能夠準確地計算出這些類型波之間的相位速度和到達時間差而無需結(jié)構(gòu)的分布曲線公式。應該注意到本發(fā)明的范圍并不局限于在時間-頻率判斷方法上使用微波轉(zhuǎn)換。
圖13A-B示出的是根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于計算SCI值(或，等效地，損傷指數(shù)值)的典型操作方法流程圖1300。為了計算出SCI值，處理模塊能夠使用在激勵頻率組下測量的傳感器信號數(shù)據(jù)組。在步驟1302中，處理模塊能夠裝入多個傳感器信號數(shù)據(jù)組，其中每個傳感器信號數(shù)據(jù)組都在一個激勵頻率下測得，每個數(shù)據(jù)組的每個傳感器信號，例如信號912可以相對應于DNP系統(tǒng)的一個網(wǎng)絡路徑。然后，在步驟1304中，可以選擇多個傳感器信號數(shù)據(jù)組中的一組。結(jié)果，可以在步驟1306中從選定的傳感器信號數(shù)據(jù)組中選擇一個傳感器信號。在步驟1308中，可以使用可移動-普通濾波器去除選定的傳感器信號的方向并利用掩蔽窗口918(圖9中示出)將其分成激勵部914和接收部916。在步驟1310中，可利用最好使用Daubechies微波濾波系數(shù)的微波分解濾波器將傳感器信號分解成多個子帶寬波包926，928和930。用于子帶寬波包分解時，雙值濾波器設計用于Daubechies微波濾波系數(shù)以提供高和低分解，以及高和低再現(xiàn)濾波。分解濾波器能夠?qū)⒁讶コ较虻男盘柗纸獬捎糜诙喾直媛始壍奈⒉ㄏ禂?shù)。隨后，在步驟1312中，處理模塊能夠合成在重要頻率范圍內(nèi)的新子帶寬波包，而拉姆波信號則含有在頻率帶寬內(nèi)的So、So reg和Ao波型?？墒褂貌ǚ迦〕龇椒▉泶_定合成信號中的頻率范圍以覆蓋每個波信號子帶寬變化的范圍，這樣在重建濾波器中選定的多分辨率級就可以相對應于含有So，So ref和Ao波信號的合成信號帶寬。然后利用重建濾波器和信號分解中的微波系數(shù)來產(chǎn)生合成信號。隨后，在步驟1314中，處理模塊能夠?qū)⑿盘柸〕龃翱?或，等效地，移動包跡線窗口)920，922和924應用于合成的拉姆波信號以取出So、So ref和Ao波型926，928和930作為獨立波形。每個So、So ref和Ao波型926，928和930都在每種波形的包跡線范圍內(nèi)。在步驟1316中，處理模塊可以確定時間軸上每個包跡線窗口920，922和924的最大值、中心位置和間隔寬度。然后，其可以在步驟1318中計算用于選定的傳感器信號的SCI。在一實施例中，SCI可以基于每種So、So ref和Ao波型的波譜能量變化。在此實施例中，處理模塊可以確定每種So、So ref和Ao波型的波譜能量。隨后，處理模塊能夠計算出這些So、So ref和Ao波型的波譜能量總和并確定出主結(jié)構(gòu)的原始和損壞狀態(tài)之間的總和能量差。結(jié)果，波譜能量差可用作選定傳感器信號的SCI值。在另一實施例中，處理模塊可以選擇包跡線窗口的最大和中心位置變化以作為SCI值。
此外，如果診斷測量系統(tǒng)使用諸如加速表、位移轉(zhuǎn)換器或張力計等傳統(tǒng)振動傳感器的話，處理模塊能夠從在多個振動傳感器位置獲得的振動信號數(shù)據(jù)組計算出結(jié)構(gòu)動態(tài)參數(shù)，例如自然頻率、緩沖比或波形。
作為另一個實施例，當使用傳統(tǒng)振動傳感器信號而不是拉姆波信號時，處理模塊能夠利用結(jié)構(gòu)動態(tài)參數(shù)的變化作為SCI值。
當處理模塊計算完用于所有的網(wǎng)絡路徑的SCI數(shù)據(jù)后，其能夠去除相對于主結(jié)構(gòu)原始和損壞狀態(tài)的可能包含在兩組傳感器信號組中的異常傳感器信號。出于這一目的，處理模塊根據(jù)可能性可以評價出是否每個傳感器信號具有合理的信號振幅分布。在步驟1320中，處理步驟能夠確定出有關信號振幅的離散概率密度函數(shù)(DPDF)，并且估計出1/N的第二、第三和第四力矩或振幅i＝1分布(xi)。從這些振幅分布的估計值，在步驟1322中，可使用共離散15、非對稱性因子和DPDF的均勻性因子x來確定每個傳感器信號上的標準常數(shù)a。標準因子可以根據(jù)這些因子與能量加權(quán)值的乘積來確定a＝1531277-2K314。在步驟1324中，處理模塊能夠檢測是否包含在選定傳感器信號數(shù)據(jù)組內(nèi)的所有傳感器信號都已經(jīng)考慮到。如果判斷步驟1324的答案是否定的，該過程可以進行到步驟1306。否則，該過程進行到圖13B中的步驟1326。
在步驟1326中，處理模塊能夠計算出由SCI數(shù)值組成的SCI數(shù)據(jù)組的第二PDF以用于包含在選定傳感器信號數(shù)據(jù)組中的傳感器信號。然后，基于第二PDF，其能夠找到步驟1328中位于SCI分布的3б外面的SCI值的分離值。利用檢測SCI分離值的標準常數(shù)的方法，處理模塊能夠從SCI數(shù)據(jù)組中去除分離值的SCI值以用于可靠的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視。
由于傳感器信號測量過程中環(huán)境溫度的變化可能影響拉姆波的傳感器信號，從拉姆波傳感器信號獲得的SCI值應該被修改以補償原始和損壞結(jié)構(gòu)條件之間環(huán)境溫度的差別。處理模塊可以檢測原始條件的測量溫度是否不同于損壞結(jié)構(gòu)條件的測量溫度。處理模塊能夠制備一個拉姆波溫度參數(shù)表。為了產(chǎn)生參數(shù)表，其能夠計算出時間間隔寬度和So波型包跡線的最大波峰以用于原始結(jié)構(gòu)的所有網(wǎng)絡路徑并確定出時間間隔寬度數(shù)據(jù)的平均值以用于在包跡線最大分布中的95％網(wǎng)絡路徑。借助于參數(shù)表，處理模塊能夠計算出溫度調(diào)節(jié)參數(shù)以作為在原始結(jié)構(gòu)信號中的時間間隔寬度與相對于損壞結(jié)構(gòu)溫度的參數(shù)表值的平均比。在步驟1330中，處理模塊能夠利用溫度調(diào)節(jié)參數(shù)換算損壞結(jié)構(gòu)的SCI數(shù)據(jù)的方法來補償環(huán)境溫度變化對傳感器信號的影響。隨后，在步驟1332中處理模塊能夠?qū)CI數(shù)據(jù)組保存成可擴展的標識語言(XML)格式文件。
結(jié)果，在判斷步驟1334中，處理模塊能夠檢測用于每個激勵頻率的SCI數(shù)據(jù)組是否已經(jīng)產(chǎn)生。如果判斷步驟1334的答案是否定的，處理模塊將進行到步驟1304。否則，處理模塊將在步驟1336中停止處理過程。
圖14A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于產(chǎn)生層析圖像以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)具有變化的區(qū)域或損壞的典型操作方法流程圖1400。在步驟1402中，處理模塊能夠裝入用于診斷補綴的坐標數(shù)據(jù)和用于由診斷補綴確定的網(wǎng)絡路徑的SCI值。對于任何第i條網(wǎng)絡軌跡線來說，在步驟1404中可以從激勵器和傳感器坐標{x，.x，， yiact}及{xisen，yisen}計算出網(wǎng)絡路徑的二等分點以作為軌跡線最小距離的中點，該軌跡線垂直于結(jié)構(gòu)幾何形狀的表面。然后，第i條網(wǎng)絡路徑的SCI值可被分配給第i條網(wǎng)絡路徑的二等分點。隨后，在步驟1406中處理模塊能夠計算出網(wǎng)絡路徑的交叉點。處理模塊能夠計算出斜率mi＝(yisen-yiact)/(xisen-xiact)，其倒數(shù)#i＝l/mi和常數(shù)Ci＝y(tǒng)iact-mixiact及#i＝xiact-#iyacii以用于第i條軌跡線。
然后，在具有斜率m的情況下，處理模塊能夠確定在第i條軌跡線上的坐標{(Ck-Ci)/(mi-mk)，(m，C.-mC，)1(m，-mk)}以用于所有與第i條軌跡線交叉的其它k條軌跡線，以滿足(Ck+mkxksen+yksen)/(#k+#kyksen-xksen)#mi#(#k+mkxkact-ykact)/(Ck+#kykact-xkact)。在步驟1408中，處理模塊能夠計算出第i條和第k條網(wǎng)絡路徑的SCI值乘積以給每個交叉點分配一個新的SCI。在無交叉的情況下，指定的SCI可以是其軌跡線的SCI值的一半并且交叉點與二等分點相同。因此，被看成網(wǎng)絡軌跡線內(nèi)激勵器和傳感器坐標平面上z軸數(shù)據(jù)的SCI值可以分配給所有的二等分點和交叉點。在一實施例中，所有二等分點和交叉點的SCI數(shù)據(jù)能夠作為可擴展的標識語言(XML)格式化文件保存到SCI數(shù)據(jù)庫存放處。
對于任何第i條軌跡線來說，處理模塊能夠在垂直于軌跡線方向的平面上設置一個z軸高斯或普通貝爾函數(shù)，這樣高斯函數(shù)中心處的最大值可能是路徑的SCI值。在步驟1410中，此z軸函數(shù)可用于產(chǎn)生一個網(wǎng)絡路徑坐標平面上的三維體，這樣高斯函數(shù)的橫截面就能夠從開始處平行移動到軌跡線及軌跡線的末端。實際上，第i條軌跡線的這一三維函數(shù)可以與任何其它軌跡線的其它三維函數(shù)相互交叉重疊。交叉區(qū)域的SCI值可由網(wǎng)絡路徑坐標平面上交叉高斯SCI函數(shù)的乘積來確定。橫截面上此三維函數(shù)的寬度可能是所有軌跡線上的最短距離，其乘以第i條路徑與最短距離軌跡線的SCI值的比值。處理模塊能夠連續(xù)計算網(wǎng)絡平面上的SCI值直至考慮到所有的網(wǎng)絡路徑。在步驟1412中，處理模塊能夠插入SCI數(shù)據(jù)組以用于遍及網(wǎng)格點的每個二等分、交叉和三維高斯函數(shù)重疊點，這些網(wǎng)格點是將結(jié)構(gòu)的整個區(qū)域劃分成小網(wǎng)目單元而形成。在此插入過程中，處理模塊能夠利用凸形骨架的Delaunay三角測量以用于SCI值的柵格數(shù)據(jù)。
利用遺傳算法，處理模塊能夠進一步改進網(wǎng)絡路徑平面上的SCI分布以便準確尋找出主結(jié)構(gòu)內(nèi)的損壞區(qū)域。在步驟1414中，處理模塊能夠建立一個原始的染色體族，并且將每個染色體分配給相對應的一個網(wǎng)格點。然后，在步驟1416中，處理模塊能夠利用相鄰網(wǎng)格點的SCI分布數(shù)據(jù)的相互關系評價染色體的方法來排列染色體。在步驟1418中，處理模塊能夠利用任意選擇方法從染色體族中選擇母染色體以便具有最高評價的母染色體最有可能復制。處理模塊還能夠從某些母染色體組合中復制子染色體以便子染色體的可能隨機變異出現(xiàn)。隨后，在步驟1420中，可由子染色體取代母染色體?？稍谌舾纱鷥?nèi)重復步驟1416-1420直到在步驟1422中建立起一個新的完整子染色體族，其中可以對子染色體進行評價并且更換整個母染色體族以變成母染色體本身。然后，在步驟1424中，處理模塊能夠得到網(wǎng)格點上具有最終染色體族組成的精選SCI分布。
網(wǎng)格點上相對應于最終染色體的SCI分布能夠表示主結(jié)構(gòu)的狀態(tài)變化程度。主結(jié)構(gòu)上結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化或損壞的區(qū)域范圍恰好可由精選的SCI分布來識別。在步驟1426中，用于主結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞識別時，處理模塊能夠提供一種使用插入的SCI分布方法的基于遺傳的層析圖像。同樣，利用在一組激勵頻率下重復步驟1402-1426的方法可獲得一組層析圖像。
圖14B為根據(jù)本發(fā)明另一實施例的用于產(chǎn)生層析圖像以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)具有變化或損壞區(qū)域的典型操作方法流程圖1430。在步驟1432中，處理模塊能夠裝入拉姆波型的到達時間數(shù)據(jù)組，例如So波型。如上所述，用于拉姆波型的到達時間可用作SCI。利用在步驟1212中取出的波峰曲線，處理模塊能夠精確地確定出用于所有網(wǎng)絡路徑的拉姆波型之間的到達時間差。隨后，在步驟1434中，可將傳統(tǒng)的代數(shù)重建技術(shù)應用于裝入的到達時間數(shù)據(jù)組以用于主結(jié)構(gòu)損壞的完整檢查。然后，基于重建的到達時間數(shù)據(jù)，在步驟1436中能夠產(chǎn)生主結(jié)構(gòu)整個區(qū)域的層析圖像。在一實施例中，可重復步驟1432-1436以產(chǎn)生一組整個區(qū)域的層析圖像，其中每個層析圖像基于在不同激勵頻率下測量的到達時間數(shù)據(jù)組。利用堆積層析圖像組的方法可以獲得整個區(qū)域的超頻譜層析圖像立方體。
處理模塊還能夠利用同步迭代重建技術(shù)以研究主結(jié)構(gòu)上可疑區(qū)域的損傷特性。
在步驟1438中，可重新安排網(wǎng)絡路徑以便集中在可疑區(qū)域。然后，在步驟1440中，處理模塊能夠?qū)⑼降亟夹g(shù)應用于裝入的到達時間數(shù)據(jù)組以研究可疑區(qū)域的損傷特性。隨后，基于重建數(shù)據(jù)組，在步驟1442中可以產(chǎn)生可疑區(qū)域的層析圖像。在一實施例中，可以重復步驟1432-1442以產(chǎn)生一組用于可疑區(qū)域的層析圖像，其中每個層析圖像基于在不同激勵頻率下測量的到達時間數(shù)據(jù)組。利用堆積層析圖像組的方法可以獲得可疑區(qū)域的超頻譜層析圖像立方體。在另一實施例中，基于遺傳的有關網(wǎng)絡路徑到達時間數(shù)據(jù)組的分布，結(jié)合用于傳感器信號的短時間傅里葉轉(zhuǎn)換(STFT)的波峰取出方法，也可以用于確定SCI分布和產(chǎn)生層析圖像。在一實施例中，該層析圖像可以不同于步驟1436或1442中的層析圖像。波峰取出方法和用于拉姆波到達時間數(shù)據(jù)組的基于遺傳的分布能夠利用基于本行業(yè)公知的層析圖像技術(shù)的散射-算子-本征函數(shù)。
當處理模塊顯示出彩色層析圖像時，顏色的范圍可以進行調(diào)整以提高具有損傷的‘熱點’區(qū)域相對于背景色的可見度。此外，層析圖像可以具有彩色標記和虛線以顯示出遍及二維或三維結(jié)構(gòu)幾何尺寸圖像的激勵器和傳感器的位置及網(wǎng)絡軌跡線。處理模塊能夠?qū)游鰣D像以及顏色范圍保存到一個層析圖像數(shù)據(jù)庫存放處。
圖14C示出在步驟1426中獲得的層析圖像1450的實例，其中該圖像以灰度表示?？梢宰⒁獾?，區(qū)域1452可以代表損傷。
圖14D示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的超頻譜層析圖像立方體1460。如圖14D所示，超頻譜層析圖像立方體1460由二維層析圖像1462，1464和1466組成，其中每個圖像可以在一個激勵頻率下產(chǎn)生并且z軸能夠代表激勵頻率。出于簡化的目的，圖14D中僅示出三層1462，1464和1466。然而，對于普通技術(shù)人員來說應該很清楚超頻普層析圖像立方體1460能夠包括在連續(xù)激勵頻率范圍內(nèi)產(chǎn)生的圖像層。
圖14E示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于說明結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化的三維損傷形成管道1470。與超頻譜層析圖像立方體1460相同，管道1470能夠包括沿z向堆積的二維層析圖像，其中每個圖像都在相對于z值的多個振動重復周期應用于主結(jié)構(gòu)后產(chǎn)生。同樣，在每個層析圖像中，僅顯示出結(jié)構(gòu)出現(xiàn)變化的部分。因此，三維損傷形成管道1470上的每片都能夠代表結(jié)構(gòu)上結(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞的形成狀態(tài)。
由于圖14A中步驟1410已經(jīng)提到，處理模塊能夠確定網(wǎng)絡路徑交叉點附件的SCi值。包含在神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)中的分類模塊也能夠確定交叉點處的SCI值。
圖15A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于提供網(wǎng)絡路徑交叉點處結(jié)構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)指數(shù)(SCI)分布的神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)典型操作方法示意圖1500。由于步驟1408中已經(jīng)敘述過，網(wǎng)絡路徑中每個交叉點都具有兩條具有SCI值和距離的交叉軌跡線。為了獲得交叉點處的結(jié)構(gòu)SCI值，可利用與神經(jīng)網(wǎng)絡合作的模糊if-then規(guī)則系統(tǒng)來確定兩條交叉軌跡線的距離。然后，此輸出系統(tǒng)能夠產(chǎn)生交叉路徑的SCI值輸出。
對于任何n個交叉點P1-Pn1502，根據(jù)“短”、“中”、“長”距離，兩條交叉軌跡線距離1504的每一條都能輸入到三個模糊成員函數(shù)1506(A1/B1，A2/B2，A3/B3)中。對于成員函數(shù)來說，可使用具有(a，c)調(diào)節(jié)參數(shù)的普通貝爾函數(shù)u Ai/Bi＝1/[1+#(x-ci)/ai#2b]，i＝1，2，3來覆蓋用于校正結(jié)構(gòu)尺寸的每個軌跡線距離的輸入?yún)^(qū)。在層1508中，每個節(jié)點可以是一個標記為II的固定節(jié)點并且能夠產(chǎn)生一個輸出，即該輸出為輸入信號Ai，Bi:Vik＝HA(Xk)&num；B(Xk)，k＝1，...， n的乘積。每個節(jié)點輸出可以表示一條法則的啟動強度。標記為N的層1510的任何i<<節(jié)點都能夠計算i<<法則的啟動強度與所有法則啟動強度總和的比值wk＝vk1(vlk+v2+V3k)i＝1，2，3以便層1510的輸出wk能夠是一個規(guī)范化的啟動強度。此外，層1512中交叉路徑處的步驟1408的SCI值可以被輸入到多層感知過程或神經(jīng)網(wǎng)絡中。在層1514中，每個節(jié)點適于一個cik＝fik(s1k，s2k)，i＝1，2，3的節(jié)點函數(shù)，其中cik為網(wǎng)絡層表達式的后項部，該表達式能夠與具有SCI值sk的輸入層1512的簡單反向傳播多層感知過程相比較。這里，J；k(s，k，s2k)需要兩個交叉軌跡線的SCI值作為輸入。如果圖15A中所有三個神經(jīng)細胞1514和一個神經(jīng)細胞具有完全相同的函數(shù)，所提供的神經(jīng)-模糊等同于Sugeno(TSK)模糊推理系統(tǒng)，其實行線性模糊if-then規(guī)則。調(diào)節(jié)有關取決于錯誤距離的神經(jīng)網(wǎng)絡連接的相對連接強度或加權(quán)因子可以開始神經(jīng)網(wǎng)絡中的修正過程。在一實施例中，S形函數(shù)可用作位于其后的層1514的神經(jīng)函數(shù)。在另一實施例中，神經(jīng)網(wǎng)絡層能夠使用一個反向傳播多層感知過程和徑向基本函數(shù)網(wǎng)絡。在層1516中作為位于其后的層1514的輸出，節(jié)點能夠計算諸如＝X，w/2，w的所有輸入信號的總和并產(chǎn)生可能包括交叉點處SCI值的輸出1518。
圖15B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的來自交叉點上SCI分布的用于模擬結(jié)構(gòu)網(wǎng)格(或，等效地，柵格)點上SCI分布的協(xié)同混合輸出系統(tǒng)典型操作方法示意圖1519。對于諸如結(jié)構(gòu)上具有預先已知的有關損壞位置和程度信息的各種尺寸橡膠補綴附著物的人為損傷來說，分類模塊能夠產(chǎn)生可能是在其后步驟1418-1426中網(wǎng)格點上第一SCI染色體sp，；o的輸出1528。如果給此協(xié)同混合輸出系統(tǒng)的輸入1518是在給出的具有橡膠補綴和其尺寸坐標的交叉點上的SCI分布，該協(xié)同混合輸出系統(tǒng)的最后輸出1540可以是用于‘熱點’區(qū)域采用適宜的SCI染色體組1524的各種尺寸橡膠補綴的SCI分布，該染色體組是從步驟1534，1536和1538產(chǎn)生的。此外，圖15A示出的神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)還可再次應用于交叉點和其SCI值1518以用于人為損傷，并且采用步驟1418-1426從圖15A中神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)的輸出y，，k，，t可以獲得適宜的SCI染色體d，，P，1524。在步驟1534中，可以計算出兩組染色體間的差別以給出均方根范數(shù)El J j 12 S priorSadapl l，＝n...72 ？ C YYl，其中n×m為柵格點的尺寸。在步驟1536中根據(jù)計算出的差別確定出每種染色體的適應性值適應性值＝exp(-E)。然后，可以在步驟1538中完成遺傳運算以用于染色體的交迭和變異，其中在此模塊中的運算方法可以使用該行業(yè)的遺傳算法。隨后，分類模塊可以提供柵格點上最適于人為損傷的SCI染色體分布1524。具有這些SCI染色體，在步驟1526中能夠訓練未經(jīng)檢查的神經(jīng)網(wǎng)絡以獲得柵格點上有關SCI分布組的分組或分類。
可是，當處理模塊進行處理以更新用于每個激勵頻率的SCI分布時分類模塊能夠重復以適應混合輸出系統(tǒng)。
分類模塊能夠從柵格點上的SCI分布1540來繼續(xù)劃分損傷的類型(或，等效地，‘熱點’區(qū)域)。圖16A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的應用于‘熱點’區(qū)域的Gabor射流示意圖1600。如圖16所示，可以從柵格點上背景SCI分布1602處分辨和分割出‘熱點’區(qū)域1610。通常，‘熱點’區(qū)域1610的形狀和位置可以根據(jù)激勵頻率和網(wǎng)絡路徑的數(shù)量而變。同樣，物理特性的差異和監(jiān)視到的結(jié)構(gòu)幾何形狀可能會增加損傷分類的困難程度。在本發(fā)明的一實施例中，分類模塊能夠利用多層感知過程(MLP)或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡來劃分結(jié)構(gòu)上‘熱點’區(qū)域1610的類別。分類模塊可以使用Gabor微波特性1606將這些特性合并成一個MLP，這一點將在后面進行解釋?？蓮木哂胁煌轿?608和多分辨率比例1604的SCI分布的Gabor微波轉(zhuǎn)換中獲得Gabor微波特性1606。Gabor微波函數(shù)可以定義成G(x，y)＝exp{-#[(x-x0)2&alpha；2+(y-y0)282]+2#j[u0(x-x0)+#0(y-y0)]}，其中j I，(xo，yo)為能夠?qū)⑽⒉ㄏ拗圃谶x定區(qū)域的位置參數(shù)，(uo，vo)為將微波定位在優(yōu)選方向的調(diào)節(jié)參數(shù)，而(ou，/β)則為比例參數(shù)。使用一組稱為‘Gabor射流’的系數(shù)，分類模塊能夠計算出在給定的‘熱點’區(qū)域1610上用于多方位和多分辨率的Gabor方案。每個Gabor射流包括多個相對應于多個方位和分辨率等級的系數(shù)，這樣其就能由多個構(gòu)成方位的單位和不同刻度組成。分類模塊能夠利用計算一組區(qū)域上不同點處Gabor射流的方法捕獲到每個‘熱點’區(qū)域的局部SCI一分布結(jié)構(gòu)以獲得輸入特性。
圖16B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于劃分損傷類型的多層感知過程(MLP)示意圖1620。
如圖16B所示，MLP1624可以包括三層一個用于接收Gabor射流的輸入特性層1628；一個隱藏層1630；和一個用于確定熱點1610處損傷類型的輸出分類層1632。輸出分類層1632中的多個神經(jīng)細胞可以是代表結(jié)構(gòu)狀態(tài)類型的節(jié)點。
圖16C為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于劃分結(jié)構(gòu)狀態(tài)的全連接網(wǎng)絡分類器示意圖1640。如圖16C所示，使用包括三個熱點區(qū)域1641的SCI分布1643可以產(chǎn)生一組Gabor射流1642。MLP1644類似于MPL1624并且能夠?qū)狳c區(qū)域1641中的損壞類型劃分成類別C0-C5 1646之一。出于簡化的目的，圖16C中儀示出三個熱點區(qū)域1641和六個類別。然而，普通技術(shù)人員應該很清楚本發(fā)明可以用任何數(shù)量的熱點區(qū)域和類別來進行。
圖16D為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于劃分結(jié)構(gòu)狀態(tài)類別的模數(shù)網(wǎng)絡分類器示意圖1650。如16D所示，可以產(chǎn)生一組用于SCI分布1643的每一熱點區(qū)域1641的Gabor射流1652。每個MLP1654可以類似于MPL1624并且能夠劃分每個熱點區(qū)域1641中的損壞類型。然后，非線性轉(zhuǎn)換和混頻過程1655能夠在損壞分類前應用于來自MLP1654的結(jié)果?？梢杂貌煌慕Y(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞來排序結(jié)構(gòu)狀態(tài)以便可將輸出節(jié)點中的最高值作為結(jié)構(gòu)狀態(tài)類型之一。
對于每種類型的結(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞來說，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例診斷分類模塊能夠設立基準模板以作為“譯碼本”。用于每種類型損壞的譯碼本可以是不同形式SCI分布的線束點或SCI分布的微波轉(zhuǎn)換系數(shù)的數(shù)據(jù)組，這些將在圖17B中解釋?？捎蒏-均值和學習矢量量化(LVQ)集束算法來聚集用于‘熱點’區(qū)域的每種模板或SCI分布。K-均值算法能夠?qū)矢量集合劃分成c組Gi，i＝c并且尋找出每組中的線束中心，這樣可以最小化不一致測量的成本函數(shù)。這種算法可以使用未經(jīng)檢查的學習數(shù)據(jù)集束方法以尋找出多個線束而不必使用類別信息。一旦K-均值算法確定出網(wǎng)格點上‘熱點’區(qū)域SCI分布的線束，線束數(shù)據(jù)在移入檢查學習的第二步之前可以被標記以尋找出多個線束中心。在檢查學習過程中，可對線束中心進行細調(diào)以接近所希望的判定超曲面。學習方法十分簡單。首先，必須找到最接近輸入矢量x的線束中心c。然后，如果x和c屬于同一類別，將c移向x；否則使c離開輸入矢量。此LVQ算法能夠利用將輸入矢量分配到與輸出矢量相同類別的方法來分類輸入矢量，而輸出矢量則具有最接近輸入矢量的加權(quán)矢量。因此，LVQ網(wǎng)絡可以使用SCI值的分類信息來細調(diào)線束中心以便最小化誤分類情況的數(shù)量。
圖17A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于開發(fā)線束‘譯碼本’的K-均值/LVQ算法典型操作方法流程圖1700。作為一種未經(jīng)檢查的學習數(shù)據(jù)集束方法，分類模塊能夠利用步驟1702開始第一個K-均值集束過程，其中線束中心c，，i＝c可由從‘熱點’區(qū)域上SCI數(shù)據(jù)中任意選擇的c點開始。在步驟1704中，分類模塊能夠由方程確定成員矩陣S如果#xk-ci###xk-ci#，sik＝1；否則為0，其中二進制成員矩陣S能夠確定G，，ic，的c個分組并且x為任意選擇的輸入矢量。然后，分類模塊能夠在步驟1706中計算出c(L＝EL，和Z，＝V??！″！的成本函數(shù))，其中歐幾里德距離可以是由于SCI矢量xk和相應的線束中心c之間不一致測量而選擇的i＝1xkrgi。隨后，在步驟1708中，可以按照方程j＝1/1Gj|EXk更新線束中心并進入判斷步驟1710以檢查是否任何一個成本都低于一個xkEG容差值。如果步驟1710的判斷結(jié)果為肯定的話，過程進行到步驟1714。否則，其能夠進行到另一判斷步驟1712以確定是否新計算出的成本小于前一個成本。如果步驟1712的判斷結(jié)果是否定的話，該過程進行到步驟1714。否則，其進行到步驟1704。然后，分類模塊能夠開始第二個LVQ集束過程以便細調(diào)步驟1714中的線束中心以使誤分類情況的數(shù)量最小。這里，從步驟1702-1708獲得的線束可由選舉法進行標記(例如，如果某一線束的數(shù)據(jù)點大多數(shù)屬于i類則將其標記成類別i)。在步驟1716中，分類模塊能夠任意選擇一個訓練輸入矢量x并尋找i，這樣1Ixk-Cjil就為最小值。隨后，在步驟1718中，如果xk和c屬于同一類，分類模塊能夠利用0c，＝y(tǒng)(xk-c，)更新c；否則由Scj＝-y(xk-c；)更新c，其中r為能夠隨每次迭代而減小的學習速率和正向小常數(shù)。在步驟1720中，分類模塊能夠產(chǎn)生包括柵格點上‘熱點’區(qū)域SCI分布的SCI線束中心的譯碼本。
圖17B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的采用圖17A中步驟產(chǎn)生的譯碼本以建立損壞分類器的分類模塊典型操作方法示意圖1730。損壞可以位于診斷網(wǎng)絡路徑上柵格點處的‘熱點’區(qū)域內(nèi)?？梢允褂糜糜诿糠N結(jié)構(gòu)狀態(tài)的‘熱點’區(qū)域的SCI分布1734來設計用于結(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞的代碼矢量，其中每種類型的損壞能夠?qū)儆陬愋?732中的一種。每種SCI分布1734可在一個激勵頻率下獲得。對于在不同激勵頻率下測量的網(wǎng)絡信號來說，還可從在‘熱點’區(qū)域的SCI分布上的集合1734中獲得另一個塊模板1738?？捎伞疅狳c’區(qū)域的SCI分布的塊模板線束中心組給出代碼矢量。然后，可由區(qū)分激勵頻率獲得相對于每種結(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞的由一組最佳塊模板組成的分類譯碼本1738。為了設立考慮到激勵頻率的基于譯碼本的分類器，必須在譯碼本1738的代碼矢量中給出相對應于激勵頻率組的頻率多層感知過程1740。來自頻率多層感知過程1740的輸出可以是神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層1741的輸入。然后，利用來自神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層1741的輸出，其它多層感知過程1742也可以將結(jié)構(gòu)狀態(tài)或損壞1744進行分類以便將頻率多層感知過程結(jié)合在一起。在本發(fā)明的一實施例中，這些SCI值的傅里葉和微波轉(zhuǎn)換系數(shù)而不是‘熱點’區(qū)域的SCI值可用作圖17A中K-均值算法的輸入。在本發(fā)明的另一實施例中，與費希爾線性判別式分析或本征空間分離轉(zhuǎn)換相結(jié)合，可在用于SCI分布或微波-轉(zhuǎn)換SCI分布的基于PCA的LVQ集束方法中使用主要組成分析以提供對損壞類型具有高靈敏度的不同譯碼本。
就運行/維修能力和可靠性而言，結(jié)構(gòu)會受到老化、損壞、磨損和退化的影響。所以，需要從開始直至逐步淘汰對具有不同階段的結(jié)構(gòu)的壽命進行完整和細心的觀察。給定一個網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)時，在損壞形成過程中，當前網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的波傳輸可以服從不同的時間數(shù)值范圍以詢問其時間-變量結(jié)構(gòu)特性的結(jié)構(gòu)。圖18A為根據(jù)本發(fā)明一實施例的在運行/維修、網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)動力學及網(wǎng)絡系統(tǒng)矩陣中結(jié)構(gòu)的三個發(fā)展區(qū)示意圖1800。如18A所示，引入了一個指定用于結(jié)構(gòu)損壞發(fā)展的慢時坐標T，此外，還引入了一個描述用于波傳輸?shù)漠斍熬W(wǎng)絡動力學的快時坐標n。
在嵌套于長期壽命的快速時幀中，作為能夠被來自輸入激勵和輸出感應信號識別的黑盒模型，診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的動力學系統(tǒng)可由具有外來輸入(ARMAX)或狀態(tài)空間模型的自動回歸移動平均值來描述。不是使用可能結(jié)合在故障診斷系統(tǒng)中的ARMAX模型來詢問嵌入式系統(tǒng)部件的功能，可以使用在固定壽命處網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的狀態(tài)空間動力學模型。狀態(tài)空間動力學模型，為了便于解釋而在非分布性范圍內(nèi)考慮，可由x，(n+1)＝ATXT(n)+BTf()來表示，其中狀態(tài)矢量xT(n)為網(wǎng)絡系統(tǒng)的波傳輸狀態(tài)矢量，f(n)為網(wǎng)絡補綴中激勵器的輸入力矢量。AT1BT分別為系統(tǒng)矩陣和輸入矩陣。假定所有網(wǎng)絡路徑中用于產(chǎn)生拉姆波的激勵力在Te壽命內(nèi)是不變的。網(wǎng)絡傳感器的測量方程被寫成y，(n)＝Crxr(n)，其中y，(n)為傳感器信號矢量，CT為系統(tǒng)觀察矢量?？梢哉J為診斷網(wǎng)絡補綴系統(tǒng)的系統(tǒng)矩陣E，(＝[4，B，，C，])與快時坐標無關。
為了模擬診斷補綴系統(tǒng)的網(wǎng)絡動力學，診斷模塊能夠利用重建來自網(wǎng)絡補綴中實測激勵器/傳感器信號的動力學系統(tǒng)的子空間系統(tǒng)識別方法來計算系統(tǒng)矩陣ET(＝[ArBT，CT])。由Kim等在2001年復合結(jié)構(gòu)一書中的“復合疊層板的普通方式評價和其它系統(tǒng)參數(shù)”、Kim等在2003年DSMC，ASME學報中的“用于振動結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)動力學系統(tǒng)重建方法”中公開的這些程序可作為一個整體進行參考并且可用于使用目前的感應網(wǎng)絡系統(tǒng)的多個輸入和輸出來建立重建動力學系統(tǒng)模型。
用于監(jiān)視和診斷的基本數(shù)量可以是包含在從時間變量系統(tǒng)測量的傳感器信號中的征兆。結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化或結(jié)構(gòu)損壞基本能夠用波傳輸或含有多個傳感器和激勵器的網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)動力學特性的改變來表示。相對于結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化而言系統(tǒng)矩陣Y-，，是能夠觀察到和靈敏的，所以其可以作為一個征兆來考慮。作為征兆的系統(tǒng)矩陣可被認為是適宜的且與損壞有關的動力學特性之一，例如，其可以是自然頻率、緩沖比和作為用于結(jié)構(gòu)損壞/沖擊/老化靈敏量以表示結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化的振動方式形態(tài)。因此，診斷網(wǎng)絡路徑上結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)I(，r)可由在壽命中具有系統(tǒng)矩陣ST變量的非線性函數(shù)來描述I(-r)＝f(T)。可在由Kim于2003年聲音和振動雜志“使用重建剩余頻率響應函數(shù)的損壞識別”、由Kim等在2002年復合結(jié)構(gòu)一書“去除連接的蜂窩狀夾層光束的彎曲剛度和自然頻率”和由Moon等在2003年復合結(jié)構(gòu)一書“用于復合疊層中受控矩陣疲勞損壞的自然頻率減少模型”中找到類似方法的實例，這些內(nèi)容可作為一個整體進行參考。
為了確定在不久的將來損壞形成范圍內(nèi)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)，預測模塊能夠利用系統(tǒng)矩陣的當前趨勢作為與主結(jié)構(gòu)損壞/沖擊有關的暫時征兆。如果該暫時征兆顯示出變壞的跡象，像利用隨時間T增加的與損壞/沖擊有關的征兆變化舉例說明的一樣，預測模塊將預測出‘熱點’區(qū)域相對于結(jié)構(gòu)剩余壽命時間的狀態(tài)并發(fā)出一個早期警告。結(jié)果，由結(jié)構(gòu)上拉姆波傳輸?shù)木W(wǎng)絡動力學產(chǎn)生的系統(tǒng)矩陣ET的未來趨勢將有可能預測出結(jié)構(gòu)損壞/沖擊情況。為了估計出未來系統(tǒng)矩陣ET，預測模塊最好利用具有從模擬傳感器信號確定的先前動力學重新模型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的訓練方法，原因是這種方法的SCI矢量I(T)的非線性特性高。在另一實施例中，可以使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(FFN)。曲線1802和1 810可以分別表示SCI矢量7(？)的變化和矩陣zr及直到結(jié)構(gòu)毀壞Te 1804的時間范圍。在時間1806處可測量傳感器信號1808以存取結(jié)構(gòu)狀態(tài)。
圖18B為根據(jù)本發(fā)明一實施例的用于預測未來系統(tǒng)矩陣的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡1830結(jié)構(gòu)示意圖。如圖18B所示，RNN結(jié)構(gòu)1830可以具有四個輸入節(jié)點1836及附加的反饋路徑節(jié)點1838、四個隱藏節(jié)點1834和一個輸出節(jié)點1832。輸入數(shù)據(jù)組可以是一組不連續(xù)的時間延遲系統(tǒng)矩陣系列單元。輸出層可以由一個相對應于在未來第一時間步驟處預測的系統(tǒng)矩陣單元的神經(jīng)細胞1832組成。在RNN 1830中，輸出的當前激勵狀態(tài)是先前激勵狀態(tài)以及當前輸入的函數(shù)。在時間y處，可在先前時間步驟T，i-1，T-2，...，1-n等中利用隱藏節(jié)點1834的激勵來計算出輸出節(jié)點(在z+1處的輸出信號)。因此，每種訓練模式將包括當前的zr和一個來自附加反饋回路1840的額外輸入，其中z為前三次延時值IE，-3 zr-2 Er-，}，并且輸出##+1為提前一步的預測值。此網(wǎng)絡能夠提供基于當前和先前系統(tǒng)矩陣值的下一次未來系統(tǒng)矩陣的估計值?？梢允褂靡粋€1/(1+e-x)的S形函數(shù)作為包含在隱藏和輸出層中節(jié)點的激勵函數(shù)。該節(jié)點應該在激勵函數(shù)范圍內(nèi)操作，并且激勵時系統(tǒng)矩陣中所有的單元數(shù)據(jù)都能夠換算成時間間隔-0.5 0.5。RNN學習的等級可由來自網(wǎng)絡的實際輸出和相對應于輸入數(shù)據(jù)組的目標輸出間的預測誤差來確定。在調(diào)節(jié)加權(quán)值時可利用誤差直到實際輸出與目標值達到一致。當訓練迭代的數(shù)量已經(jīng)達到預定數(shù)量并且能夠斷定已經(jīng)達到可接受的小誤差時預測模塊中的RNN能夠完成學習過程。
利用未來系統(tǒng)矩陣的狀態(tài)-空間模型，預測模塊能夠從相同激勵器信號輸入中引出用于結(jié)構(gòu)‘熱點’區(qū)域的預測傳感器信號。目前，像圖9-18B中敘述的一樣，識別和分類方法可應用于預測傳感器信號以計算出先前一步的SCI矢量(T+1)。最終，預測模塊能夠顯示出預測層析圖像并將該圖像保存到預測層析數(shù)據(jù)庫存放處。
如上所述，監(jiān)視程序可以包括詢問、處理、分類和預測模塊。這此應用模塊可以使用可擴展的標識語言(XML)將它們的處理數(shù)據(jù)和/或圖像保存到基于結(jié)構(gòu)-詢問-語言(SQL)的數(shù)據(jù)庫中并找回用于設備位置、網(wǎng)絡路徑和結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)參數(shù)的參考及系統(tǒng)數(shù)據(jù)。可由結(jié)構(gòu)監(jiān)視系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和標記符來描述每種XML-格式文件。同樣，每種模塊能夠分析XML文件以讀入也許是其它應用模塊輸入的數(shù)據(jù)。XML文件中的標記符可以包括在最遠處節(jié)點上的根元素和嵌套節(jié)點處的子元素，并且具有在標記符名稱后作為名稱/值對的屬性。
結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視程序還能夠具有簡單目標存取協(xié)議(SOAP)或RPC(遠距離程序呼叫)-XML，這些協(xié)議在用于結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)視的分布結(jié)構(gòu)計算系統(tǒng)中用于交換SCI數(shù)據(jù)和圖像時是無足輕重的協(xié)議。在分布式服務器系統(tǒng)中，所有的應用模塊還可以是XML網(wǎng)頁輔助裝置，這些裝置能夠利用公開的標準SOAP或具有用于所有排列結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)信息的XML-格式文件的XML-RPC通過網(wǎng)絡通訊和遠距離計算。為了提供用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)視的XML網(wǎng)頁輔助裝置，可利用常用目標模塊(COM)將應用模塊匯編的方法將這些應用模塊概括成一個整體，然后利用SOAP包裝材料進行包裝，例如來自微軟的SOAP Toolkiim軟件。應用模塊能夠在用于其COM目標的SOAP處理范圍內(nèi)使用低級應用編程接口(API)用于直接控制。
雖然已參照特殊實施例對本發(fā)明進行了敘述，但是與本發(fā)明優(yōu)選實施例有關的前述內(nèi)容及可能進行的修改應該理解成不脫離權(quán)利要求中所規(guī)定的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種使用在另外處實現(xiàn)并包括多個補綴的診斷網(wǎng)絡補綴(DNP)系統(tǒng)用于詢問復合結(jié)構(gòu)的損壞、確定影響和監(jiān)視修復及修理一結(jié)合一補綴性能的方法，所述的方法包括將多個補綴劃分成一個或多個子組，每個子組或多個子組至少具有一個激勵器補綴和至少一個傳感器補綴；利用遺傳算法設計一個網(wǎng)絡和多個信號路徑；利用激活多個補綴中第一個補綴的方法產(chǎn)生一個信號；通過多個信號路徑的相對應路徑經(jīng)多個補綴中的第二個補綴接收產(chǎn)生的信號；將接收信號與在沒有損傷情況下測量的原始信號進行比較以詢問損傷；和將接收的信號及接收信號與原始信號的偏差進行保存。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其還包括在保存步驟前將原始信號和接收信號轉(zhuǎn)換成可擴展的標識語言(XML)格式數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述的信號為拉姆波信號。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其還包括保存多個補綴的坐標和設置信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中設置信息包括激勵頻率、補綴的類型及識別數(shù)量、電壓級和操作故障狀態(tài)。
6.一種用于識別拉姆波型及確定拉姆波型到達時間的方法，包括裝入一組傳感器數(shù)據(jù)，每個傳感器信號數(shù)據(jù)由在激勵頻率下測量的拉姆信號組成；消除傳感器信號數(shù)據(jù)組中每一個信號的方向以除去非固定信號成分；利用施加一個掩蔽窗口給每個消除方向的傳感器信號數(shù)據(jù)的方法來除去由于音調(diào)脈沖激勵器信號引起的電噪音；完成每個去除噪音的傳感器信號數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以獲得時間-頻率信號能量分布；利用累加整組時間-頻率信號能量分布的方法產(chǎn)生在時間-頻率平面上的多帶寬能量分布；從多帶寬能量分布中取出一個或多個波峰；和識別拉姆波型及確定基于取出的一個或多個波峰的拉姆波型的到達時間。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中拉姆波型包括So、So ref和Ao波型。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中所述的轉(zhuǎn)換為短時傅里葉轉(zhuǎn)換或微波轉(zhuǎn)換。
9.一種用于產(chǎn)生來自多個傳感器信號數(shù)據(jù)組的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)數(shù)據(jù)組的方法，包括(a)裝入多個用于多個網(wǎng)絡路徑的傳感器信號數(shù)據(jù)組，每個數(shù)據(jù)組在一個激勵頻率下測得；(b)從多個傳感器信號組中選擇一組；(c)從選定的傳感器信號組中選擇一個傳感器信號，其中選定的傳感器信號為拉姆波信號；(d)利用普通濾波器和掩蔽窗口分別去除選定的傳感器信號的方向并分類；(e)利用微波分解濾波器將已分類的傳感器信號分解成子帶寬波包；(f)合成新的子帶寬信息包；(g)利用應用一組包絡窗口的方法從合成子帶寬信息包中取出So、So ref和Ao波型；(h)至少計算包絡窗口組中的一個參數(shù)；(i)確定用于選定傳感器信號的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)；(j)確定選定傳感器信號的第一離散概率分布函數(shù)(DPDF)；(k)計算選定傳感器信號的標準常數(shù)；(1)對于選定的傳感器信號數(shù)據(jù)組的每個傳感器信號重復步驟(d)-(k)；(m)確定用于在步驟(i)中獲得的由結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)組成的SCI數(shù)據(jù)組的第二DPDF；(n)找出并除去第二DPDF的一個或多個分離數(shù)；(o)補償環(huán)境溫度對SCI數(shù)據(jù)組的影響；(p)保存SCI數(shù)據(jù)組；和(q)對多個傳感器信號數(shù)據(jù)組中的每一組重復步驟(c)-(p)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中選定的傳感器信號包括傳感器坐標信息。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其包括在保存步驟前將SCI數(shù)據(jù)組轉(zhuǎn)換成可擴展的標識語言(XML)格式數(shù)據(jù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中所述的微波分解濾波器為Daubechies微波濾波器。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中在步驟(i)中確定的SCI是基于So、So ref和Ao波型之一的頻譜能量變化。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中在步驟(i)中確定的SCI是基于So、So ref和Ao波型之一到達時間的變化、包跡線窗口的最大值或包跡線窗口的中心位置。
15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中在步驟(i)中確定的SCI是基于包括自然頻率、緩沖比和結(jié)構(gòu)形狀的結(jié)構(gòu)動力學參數(shù)。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中結(jié)構(gòu)動力學參數(shù)變化是從加速表、位移轉(zhuǎn)換器或張力計的振動信號獲得。
17.一種用于產(chǎn)生層析圖像以確定包括主結(jié)構(gòu)損傷在內(nèi)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化區(qū)域的方法，包括(a)裝入多個診斷補綴的坐標數(shù)據(jù)和一組用于由多個診斷補綴定義的網(wǎng)絡路徑的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)值，這組指數(shù)值是在激勵頻率下測得的；(b)計算用于每個網(wǎng)絡路徑的二等分點并將相對應的一個SCI值分配給二等分點；(c)計算網(wǎng)絡路徑的交叉點；(d)指定SCI乘積給每個交叉點；(e)使用三維SCI高斯函數(shù)計算交叉點附近的SCI值，每個三維高斯函數(shù)定義成用于每個網(wǎng)絡路徑；(f)利用插入法和一組網(wǎng)絡平面的網(wǎng)格點來產(chǎn)生在網(wǎng)絡平面上的SCI分布；(g)利用分配每個染色體給相對應的一個網(wǎng)格點的方法建立染色體族；(h)評價和排列染色體族；(i)從染色體族中選擇母染色體并復制出子染色體；(j)用復制的子染色體替代母染色體；(k)在預定數(shù)量的代內(nèi)重復步驟(i)-(j)以產(chǎn)生一個最后的染色體族；(1)在最后一代染色體中精選出SCI分布；和(m)產(chǎn)生精選出的SCI分布的層析圖像。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其還包括產(chǎn)生層析圖像步驟后將精選出的SCI分布轉(zhuǎn)換成可擴展的標識語言(XML)格式數(shù)據(jù)。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中插入法使用Delaunay三角測量技術(shù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其還包括重復步驟(a)-(m)以產(chǎn)生一組層析圖像，每組層析圖像都基于在相應激勵頻率下測量的一組SCI值；和堆積層析圖像組以產(chǎn)生超頻譜層析立方體。
21.一種用于產(chǎn)生層析圖像以確定包括主結(jié)構(gòu)損傷在內(nèi)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化的方法，包括(a)裝入用于由多個診斷補綴定義的多個網(wǎng)絡路徑的拉姆波型到達時間數(shù)據(jù)組，多個診斷補綴應用于主結(jié)構(gòu)；(b)應用代數(shù)重建技術(shù)以重建已裝入的到達時間數(shù)據(jù)組；和(c)產(chǎn)生基于重建數(shù)據(jù)組的整個主結(jié)構(gòu)區(qū)域的層析圖像。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其中所述的波型為So波型。
23.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其還包括重復步驟(a)-(c)以產(chǎn)生一組某一區(qū)域的層析圖像，每組層析圖像都基于在激勵頻率下測量的到達時間數(shù)據(jù)組；和堆積層析圖像組以產(chǎn)生該區(qū)域的超頻譜層析立方體。
24.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其還包括(d)重新排列多個網(wǎng)絡路徑以集中在可疑的分區(qū)；(e)利用同步迭代重建技術(shù)以重建已裝入的到達時間數(shù)據(jù)組；和(f)產(chǎn)生基于迭代重建數(shù)據(jù)組的可疑分區(qū)的層析圖像。
25.根據(jù)權(quán)利要求23所述的方法，其還包括重復步驟(a)-(f)以產(chǎn)生一組可疑區(qū)域的層析圖像，可疑區(qū)域的每個層析圖像都基于在相應激勵頻率下測量的到達時間數(shù)據(jù)組；和堆積可疑區(qū)域的層析圖像組以產(chǎn)生該可疑區(qū)域的超頻譜層析立方體。
26.一種用于開發(fā)譯碼本以分類結(jié)構(gòu)中損壞類型的方法，包括(a)利用在多個柵格點上任意選擇的多個結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)值來初始化一組線束中心；(b)確定成員矩陣；(c)計算成本函數(shù)；(d)更新線束中心組；(e)如果成本高于容差重復步驟(b)-(d)而使成本下降；(f)利用選舉法標記出線束中心組；(g)任意選擇一個訓練的SCI輸入矢量并選擇一個最靠近訓練的SCI輸入矢量的線束中心；(h)如果SCI輸入矢量和選定的線束中心屬于同一類則更新選定的線束中心；和(i)產(chǎn)生包括更新的線束中心在內(nèi)的譯碼本。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的方法，其還包括利用產(chǎn)生的譯碼本設立損傷分類器或沖擊分類器。
28.根據(jù)權(quán)利要求27所述的方法，其還包括使用與費希爾線性判別式分析或本征空間分離轉(zhuǎn)換相結(jié)合的主要成分分析法來精選產(chǎn)生的譯碼本。
29.根據(jù)權(quán)利要求28所述的方法，其中多個結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)值中的每個值均為微波轉(zhuǎn)換SCI值。
30.一種用于開發(fā)一個預測模型以預測結(jié)構(gòu)上損壞形成的方法包括(a)建立一個用于拉姆波網(wǎng)絡系統(tǒng)的輸入-輸出系統(tǒng)模型，該系統(tǒng)在選定的時間步驟上至少具有一個激勵器和至少一個傳感器；(b)使用狀態(tài)空間系統(tǒng)識別方法識別輸入-輸出系統(tǒng)模型；(c)訓練一個具有SCI值的初步輸入-輸出系統(tǒng)模型以產(chǎn)生一個使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的先前一步系統(tǒng)模型，由輸入-輸出系統(tǒng)模型提供的SCI值在先前時間步驟時建立；(d)使用由至少一個傳感器測量的輸入信號從先前一步系統(tǒng)模型產(chǎn)生輸出信號；(e)從輸出信號計算SCI值；(f)重復步驟(c)-(e)直到重復步驟達到預測結(jié)構(gòu)損傷的預定時間；(g)使用輸入信號產(chǎn)生未來系統(tǒng)模型的未來輸出信號，其中未來系統(tǒng)模型是一種建立在預測損傷的預定時間上的輸入-輸出系統(tǒng)模型；和(h)提供未來輸出信號的SCI值。
31.一種用于產(chǎn)生三維損壞形成管的方法，包括提供主結(jié)構(gòu)；產(chǎn)生一組二維層析圖像，每組層析圖像在預定數(shù)量的振動重復施加給主結(jié)構(gòu)之后產(chǎn)生；和以升序振動重復的方式堆積層析圖像以產(chǎn)生三維損壞形成管。
32.一種裝有一種或多種序列的指令以用于利用另外處完成的診斷網(wǎng)絡補綴(DNP)系統(tǒng)詢問結(jié)構(gòu)損傷的計算機可讀介質(zhì)，DNP系統(tǒng)由多個補綴組成，其中由一個或多個處理器執(zhí)行一種或多種序列的指令致使一個或多個處理器完成下列步驟將多個補綴劃分成一個或多個子組，每個子組或多個子組至少具有一個激勵器補綴和至少一個傳感器補綴；利用遺傳算法設計一個網(wǎng)絡和多個信號路徑；利用激勵多個補綴中第一個補綴的方法產(chǎn)生一個信號；通過多個信號路徑的相對應路徑經(jīng)多個補綴中的第二個補綴接收產(chǎn)生的信號；將接收信號與在沒有損傷情況下測量的原始信號進行比較以詢問損傷；和將接收的信號及接收信號與原始信號的偏差進行保存。
33.根據(jù)權(quán)利要求32所述的計算機可讀介質(zhì)，其中一種或多種序列的指令執(zhí)行用于因特網(wǎng)網(wǎng)頁服務的簡單目標存取協(xié)議(SOAP)的遠距離處理方法或遠距離程序呼叫/可擴展的標識語言(RPC-XML)。
34.一種裝有一種或多種序列的指令以用于識別拉姆波型和確定拉姆波型到達時間的計算機可讀介質(zhì)，其中由一個或多個處理器執(zhí)行一種或多種序列的指令致使一個或多個處理器完成下列步驟裝入一組傳感器數(shù)據(jù)，每個傳感器信號數(shù)據(jù)由在激勵頻率下測量的拉姆信號組成；消除傳感器信號數(shù)據(jù)組中每一個信號的方向以除去非固定信號成分；利用施加一個掩蔽窗口給每個消除方向的傳感器信號數(shù)據(jù)的方法來除去由于音調(diào)脈沖激勵器信號引起的電噪音；完成每個去除噪音的傳感器信號數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以獲得時間-頻率信號能量分布；利用累加整組時間-頻率信號能量分布的方法產(chǎn)生在時間-頻率平面上的多帶寬能量分布；從多帶寬能量分布中取出一個或多個波峰；和識別拉姆波型及確定基于取出的一個或多個波峰的拉姆波型的到達時間。
35.根據(jù)權(quán)利要求33所述的計算機可讀介質(zhì)，其中一種或多種序列的指令執(zhí)行用于因特網(wǎng)網(wǎng)頁服務的簡單目標存取協(xié)議(SOAP)的遠距離處理方法或遠距離程序呼叫/可擴展的標識語言(RPC-XML)。
36.一種裝有一種或多種序列的指令以用于從多個傳感器信號數(shù)據(jù)組產(chǎn)生結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)數(shù)據(jù)組的計算機可讀介質(zhì)，其中由一個或多個處理器執(zhí)行一種或多種序列的指令致使一個或多個處理器完成下列步驟(a)裝入多個用于多個網(wǎng)絡路徑的傳感器信號數(shù)據(jù)組，每個數(shù)據(jù)組在一個激勵頻率下測得；(b)從多個傳感器信號組中選擇一組；(c)從選定的傳感器信號組中選擇一個傳感器信號，其中選定的傳感器信號為拉姆波信號；(d)利用普通濾波器和掩蔽窗口分別去除選定的傳感器信號的方向并分類；(e)利用微波分解濾波器將已分類的傳感器信號分解成子帶寬波包；(f)合成新的子帶寬信息包；(g)利用應用一組包絡窗口的方法從合成子帶寬信息包中取出So、So ref和Ao波型；(h)至少計算包絡窗口組中的一個參數(shù)；(i)確定用于選定傳感器信號的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)；(j)確定選定傳感器信號的第一離散概率分布函數(shù)(DPDF)；(k)計算選定傳感器信號的標準常數(shù)；(1)對于選定的傳感器信號數(shù)據(jù)組的每個傳感器信號重復步驟(d)-(k)；(m)確定用于在步驟(i)中獲得的由結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)組成的SCI數(shù)據(jù)組的第二DPDF；(n)找出并除去第二DPDF的一個或多個分離數(shù)；(o)補償環(huán)境溫度對SCI數(shù)據(jù)組的影響；(p)保存SCI數(shù)據(jù)組；和(q)對多個傳感器信號數(shù)據(jù)組中的每一組重復步驟(c)-(p)。
37.根據(jù)權(quán)利要求36所述的計算機可讀介質(zhì)，其中一種或多種序列的指令執(zhí)行用于因特網(wǎng)網(wǎng)頁服務的簡單目標存取協(xié)議(SOAP)的遠距離處理方法或遠距離程序呼叫/可擴展的標識語言(RPC-XML)。
38.一種裝有用于產(chǎn)生層析圖像的一種或多種序列的指令以確定具有包括主結(jié)構(gòu)損傷在內(nèi)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化區(qū)域的計算機可讀介質(zhì)，其中由一個或多個處理器執(zhí)行一種或多種序列的指令致使一個或多個處理器完成下列步驟(a)裝入多個診斷補綴的坐標數(shù)據(jù)和一組用于由多個診斷補綴定義的網(wǎng)絡路徑的結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)(SCI)值，這組指數(shù)值是在激勵頻率下測得的；(b)計算用于每個網(wǎng)絡路徑的二等分點并將相對應的一個SCI值分配給二等分點；(c)計算網(wǎng)絡路徑的交叉點；(d)指定SCI乘積給每個交叉點；(e)使用三維SCI高斯函數(shù)計算交叉點附近的SCI值，每個三維高斯函數(shù)定義成用于每個網(wǎng)絡路徑；(f)利用插入法和一組網(wǎng)絡平面的網(wǎng)格點來產(chǎn)生在網(wǎng)絡平面上的SCI分布；(g)利用分配每個染色體給相對應的一個網(wǎng)格點的方法建立染色體族；(h)評價和排列染色體族；(i)從染色體族中選擇母染色體并復制出子染色體；(j)用復制的子染色體替代母染色體；(k)在預定數(shù)量的代內(nèi)重復步驟(i)-(j)以產(chǎn)生一個最后的染色體族；(1)在最后一代染色體中精選出SCI分布；和(m)產(chǎn)生精選出的SCI分布的層析圖像。
39.根據(jù)權(quán)利要求38所述的計算機可讀介質(zhì)，其中一種或多種序列的指令執(zhí)行用于因特網(wǎng)網(wǎng)頁服務的簡單目標存取協(xié)議(SOAP)的遠距離處理方法或遠距離程序呼叫/可擴展的標識語言(RPC-XML)。
40.一種裝有用于產(chǎn)生層析圖像的一種或多種序列的指令以確定結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化或主結(jié)構(gòu)損傷的計算機可讀介質(zhì)，其中由一個或多個處理器執(zhí)行一種或多種序列的指令致使一個或多個處理器完成下列步驟裝入用于由多個診斷補綴定義的多個網(wǎng)絡路徑的拉姆波型到達時間數(shù)據(jù)組，多個診斷補綴應用于主結(jié)構(gòu)；應用代數(shù)重建技術(shù)以重建已裝入的到達時間數(shù)據(jù)組；和產(chǎn)生基于重建數(shù)據(jù)組的整個主結(jié)構(gòu)區(qū)域的層析圖像。
41.根據(jù)權(quán)利要求40所述的計算機可讀介質(zhì)，其中一種或多種序列的指令執(zhí)行用于因特網(wǎng)網(wǎng)頁服務的簡單目標存取協(xié)議(SOAP)的遠距離處理方法或遠距離程序呼叫/可擴展的標識語言(RPC-XML)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種利用具有補綴的診斷網(wǎng)絡補綴(DND)系統(tǒng)用于詢問主結(jié)構(gòu)損傷的方法。詢問模塊能夠?qū)⒍鄠€補綴分成子組并分別測量由激勵器和傳感器補綴產(chǎn)生和接收的傳感器信號。然后，處理模塊裝入傳感器信號數(shù)據(jù)以識別拉姆波型、確定波型的到達時間并產(chǎn)生層析圖像。其還確定其它結(jié)構(gòu)狀態(tài)指數(shù)的分布以產(chǎn)生主結(jié)構(gòu)的層析圖像。能夠堆積一組層析圖像以產(chǎn)生超頻譜層析立方體。分類模塊能夠產(chǎn)生基于K－均值/學習矢量量化算法的譯碼本并使用神經(jīng)一模糊推理系統(tǒng)來確定主結(jié)構(gòu)的損壞類型。
文檔編號G01N29/06GK101014938SQ200480017281
公開日2007年8月8日 申請日期2004年9月16日 優(yōu)先權(quán)日2003年9月22日
發(fā)明者金炯胤 申請人:金炯胤, Asm有限公司