航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法。首先在結(jié)構(gòu)處于健康狀態(tài)時，提取Lamb波監(jiān)測信號變化特征，建立信號特征樣本集，并采用高斯混合模型建立基準Lamb波時變概率模型；然后在損傷在線監(jiān)測的過程中，在線獲取Lamb波監(jiān)測信號的變化特征，更新信號特征樣本集，更新在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型；最后通過判斷基準Lamb波時變概率模型和在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型之間的差別及其變化趨勢實現(xiàn)損傷評估。本發(fā)明將Lamb波損傷監(jiān)測技術(shù)與概率混合模型相結(jié)合，并引入樣本集和模型的在線更新機制，實現(xiàn)時變因素影響下?lián)p傷的有效判別及損傷擴展的監(jiān)測，提高時變服役環(huán)境下航空結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測的可靠性。
【專利說明】航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于航空結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及了航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時 變概率模型監(jiān)測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 飛行器預測與健康管理技術(shù)不僅能夠保障飛行器的安全服役、預防重大事故發(fā) 生，還能夠?qū)崿F(xiàn)飛行器視情維護，大幅降低維護費用，因此，該技術(shù)已成為先進飛行器實現(xiàn) 其自主保障的核心技術(shù)。航空結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)是其重要組成部分。經(jīng)過近二十年的發(fā)展， 航空結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)正在逐步從基礎理論研究發(fā)展到面向工程的應用。我國正在發(fā)展的 諸多先進飛行器的安全性和可維護性以及在役飛行器的延壽等都迫切需要航空結(jié)構(gòu)健康 監(jiān)測技術(shù)的工程應用加以保障。
[0003] 然而，真實航空結(jié)構(gòu)的服役環(huán)境十分復雜，存在多種不確定性時變因素，例如，隨 時間變化的溫度環(huán)境及隨機溫度突變，結(jié)構(gòu)隨機振動和過載，結(jié)構(gòu)邊界條件的不確定性變 化等。這些時變因素能夠?qū)Y(jié)構(gòu)損傷的監(jiān)測產(chǎn)生很大的不確定性影響，從傳感器監(jiān)測信號 中提取的信號特征幾乎都會被這些時變因素所影響，產(chǎn)生不確定性的變化，而結(jié)構(gòu)損傷引 起的信號特征變化往往淹沒在時變因素的影響中，從而使得損傷的可靠監(jiān)測變得非常困 難。
[0004] 在現(xiàn)有的航空結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法中，基于主動Lamb波和壓電傳感器陣列的結(jié)構(gòu) 損傷監(jiān)測技術(shù)因其具有損傷靈敏度高、監(jiān)測范圍大等特點，一直是國內(nèi)外很多研究機構(gòu)和 學者的研究重點，已有大量文獻報道了相關(guān)方法的研究和應用進展。其基本工作原理如下： 首先在結(jié)構(gòu)處于健康狀態(tài)下獲取基準Lamb波信號（簡稱基準信號），然后在損傷監(jiān)測過程 中在線獲取Lamb波信號（簡稱監(jiān)測信號），最后通過監(jiān)測信號與基準信號的時域、頻域、時 頻域或空間域等特征的差別進行損傷評估。但是，時變因素能夠?qū)е禄鶞市盘柡捅O(jiān)測信號 產(chǎn)生較大的不確定變化，從而很難判別這些信號特征的變化是否是由于損傷引起的，因此 損傷的準確監(jiān)測難度高，監(jiān)測可靠性差。
[0005] 近年來，許多學者提出了諸如環(huán)境溫度補償方法，統(tǒng)計模式分類方法，無基準或瞬 時基準方法來研究這一問題，但是這些方法還存在各自的局限，不能很好解決時變服役環(huán) 境下航空結(jié)構(gòu)損傷的可靠監(jiān)測問題。該問題至今仍然是航空結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)應用于真實 飛行器結(jié)構(gòu)的難點問題之一。
[0006] 概率統(tǒng)計模型方法是一類有效的處理不確性問題的方法。在現(xiàn)有的概率統(tǒng)計模型 中，混合概率模型能夠在沒有先驗知識的情況下，基于無監(jiān)督的學習方法，逼近不確定性對 象的真實概率分布。高斯混合模型是其中的一種典型的混合概率模型，其在圖像處理、移動 物體跟蹤、聲音信號處理領(lǐng)域得到了研究和應用。近年來，有些學者逐漸將混合概率模型引 入到機械故障診斷【技術(shù)領(lǐng)域】開展研究。研究表明，混合概率模型因其建模所需參數(shù)少，具 有較高的計算效率并且可以與多種信號處理方法結(jié)合使用，適用于機械系統(tǒng)的在線故障診 斷。然而，在航空結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測【技術(shù)領(lǐng)域】，有關(guān)混合概率模型的研究還很少，特別是將主動 Lamb波損傷監(jiān)測技術(shù)和混合概率模型相結(jié)合的方法還鮮有報道。
[0007] 本發(fā)明正是在上述背景下，提出的一種航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān) 測方法，可以有效提高時變服役環(huán)境下航空結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測的可靠性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 為了解決上述【背景技術(shù)】存在的問題，本發(fā)明旨在提供航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時 變概率模型監(jiān)測方法，從而有效提高時變服役環(huán)境下航空結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測的可靠性。
[0009] 為了實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0010] 航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法，該方法包括建立基準Lamb波時 變概率模型和在線監(jiān)測結(jié)構(gòu)損傷兩部分，
[0011] 所述建立基準Lamb波時變概率模型包括以下步驟：
[0012] (1)在航空結(jié)構(gòu)處于健康狀態(tài)并且受到時變因素影響的情況下，連續(xù)采集Lamb波 監(jiān)測信號；
[0013] (2)采用兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子和兩種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子提 取Lamb波監(jiān)測信號在時變因素影響下的信號變化特征，然后采用主元分析方法得到主元 投影矩陣，利用主元投影矩陣對信號變化特征進行降維處理，得到二維信號特征，這些二維 信號特征組成基準信號特征樣本集；
[0014] (3)根據(jù)基準信號特征樣本集，采用高斯混合模型和期望最大化算法建立基準 Lamb波時變概率模型；
[0015] 所述在線監(jiān)測結(jié)構(gòu)損傷包括以下步驟：
[0016](a)在結(jié)構(gòu)損傷在線監(jiān)測過程中，且受到時變因素影響的情況下，采集一次Lamb 波監(jiān)測信號；
[0017] (b)采用兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子和兩種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子提 取Lamb波監(jiān)測信號在時變因素影響下的信號變化特征，采用步驟（2)中的主元投影矩陣對 信號變化特征進行降維處理，得到在線監(jiān)測信號的二維信號特征向量；
[0018] (c)根據(jù)在線監(jiān)測信號的二維信號特征向量，更新基準信號特征樣本集作為監(jiān)測 信號特征樣本集，更新方法采用滑動更新的方法，即去除基準信號特征樣本集中的第一個 樣本，并將步驟（b)得到的二維信號特征向量添加到基準信號特征樣本集中作為最后一個 樣本；
[0019] ⑷根據(jù)得到的監(jiān)測信號特征樣本集，更新在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型，更新 方法為基于內(nèi)部混合結(jié)構(gòu)重構(gòu)的高斯混合模型更新方法；
[0020] (e)計算基準Lamb波時變概率模型和在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型的差別得到 結(jié)構(gòu)損傷指數(shù)；
[0021] (f)通過結(jié)構(gòu)損傷指數(shù)的變化趨勢，判別結(jié)構(gòu)損傷的發(fā)生和擴展，然后轉(zhuǎn)回步驟 (a)執(zhí)行下一次結(jié)構(gòu)損傷在線監(jiān)測過程。
[0022] 上述兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子和兩種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子的計算 方法如下：
[0023] 首先，設在步驟（1)中采集了 1(次Lamb波監(jiān)測信號叫⑴，--?，!％(!:)，其 中r= 1，2,…，K。計算這些Lamb波監(jiān)測信號的均值信號作為基準信號b(t)，計算方法如 式⑴所示：

【權(quán)利要求】
1. 航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法，其特征在于：該方法包括建立基準 Lamb波時變概率模型和在線監(jiān)測結(jié)構(gòu)損傷兩部分， 所述建立基準Lamb波時變概率模型包括以下步驟： (1) 在航空結(jié)構(gòu)處于健康狀態(tài)并且受到時變因素影響的情況下，連續(xù)采集Lamb波監(jiān)測 信號； (2) 分別采用兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子和兩種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子提 取Lamb波監(jiān)測信號在時變因素影響下的信號變化特征，然后采用主元分析方法得到主元 投影矩陣，利用主元投影矩陣對信號變化特征進行降維處理，得到二維信號特征，這些二維 信號特征組成基準信號特征樣本集； (3) 根據(jù)基準信號特征樣本集，采用高斯混合模型和期望最大化算法建立基準Lamb波 時變概率模型； 所述在線監(jiān)測結(jié)構(gòu)損傷包括以下步驟： (a) 在結(jié)構(gòu)損傷在線監(jiān)測過程中，且受到時變因素影響的情況下，采集一次Lamb波監(jiān) 測信號； (b) 采用兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子和兩種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子提取 Lamb波監(jiān)測信號在時變因素影響下的信號變化特征，采用步驟（2)中的主元投影矩陣對信 號變化特征進行降維處理，得到在線監(jiān)測信號的二維信號特征向量； (c) 根據(jù)在線監(jiān)測信號的二維信號特征向量，更新基準信號特征樣本集作為監(jiān)測信號 特征樣本集，更新方法采用滑動更新的方法，即去除基準信號特征樣本集中的第一個樣本， 并將步驟（b)得到的二維信號特征向量添加到基準信號特征樣本集中作為最后一個樣本； (d) 根據(jù)得到的監(jiān)測信號特征樣本集，更新在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型，更新方法 為基于內(nèi)部混合結(jié)構(gòu)重構(gòu)的高斯混合模型更新方法； (e) 計算基準Lamb波時變概率模型和在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型的差別得到結(jié)構(gòu) 損傷指數(shù)； (f) 通過結(jié)構(gòu)損傷指數(shù)的變化趨勢，判別結(jié)構(gòu)損傷的發(fā)生和擴展，然后轉(zhuǎn)回步驟（a)執(zhí) 行下一次結(jié)構(gòu)損傷在線監(jiān)測過程。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法，其特征在 于，所述兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子的計算方法如下：首先，設在步驟（1)中采集了 K 次Lamb波監(jiān)測信號In1 (t)，…，mr (t)，…，mK(t)，其中r = 1，2,…，K。計算這些Lamb波監(jiān)測 信號的均值信號作為基準信號b (t)，計算方法如下：
根據(jù)基準信號，兩種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子的計算方法如下： 第一種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子：時域互相關(guān)損傷因子，如下式所示，
其中，h和ti分別為信號采集的起始時間和終止時間，COtl和《 i分別為信號頻譜的起 始頻率和終止頻率，IIb和分別是基準信號和Lamb波監(jiān)測信號的均值，〇)3和分別 是基準信號和Lamb波監(jiān)測信號的方差； 第二種幅值無關(guān)的Lamb波損傷因子：空間相位差損傷因子，如下式所示，
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法，其特征在 于，所述兩種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子的計算方法如下： 第一種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子：頻譜幅度差損傷因子，如下式所示，
第二種相位無關(guān)的Lamb波損傷因子：頻譜互相關(guān)損傷因子，如下式所示，
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法，其特征在 于，步驟（d)中基于內(nèi)部混合結(jié)構(gòu)重構(gòu)的高斯混合模型更新方法如下：設上一次結(jié)構(gòu)損傷 在線監(jiān)測過程中更新得到的在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型為〇 (n-1)，其均值向量、協(xié)方 差矩陣和混合權(quán)值分別為U (n-1)、2 (n-1)、w(n-l)，n為n彡1的正整數(shù)，n表示結(jié)構(gòu)損傷 在線監(jiān)測的執(zhí)行次數(shù)，而〇 (0)為基準Lamb波時變概率模型；根據(jù)監(jiān)測信號特征樣本集，采 用期望最大化算法重構(gòu)在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型的內(nèi)部混合結(jié)構(gòu)，并將其作為更新 后的在線監(jiān)測Lamb波時變概率模型O (n)，將O (n-1)中各高斯分量的均值向量y Jn-I)、 協(xié)方差矩陣Si(I1-I)和混合權(quán)值Wi (n-l)作為期望最大化算法的初始值，更新后的在線監(jiān) 測Lamb波時變概率模型O (n)的各高斯分量的均值向量、協(xié)方差矩陣和混合權(quán)值表示為 ii i (n)，2 i (n)和 Wi (n)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的航空結(jié)構(gòu)損傷的Lamb波時變概率模型監(jiān)測方法，其特征在 于，步驟（e)中結(jié)構(gòu)損傷指數(shù)的計算方法如下：
其中，tr表示矩陣求跡，det表示矩陣行列式的值，T為矩陣的轉(zhuǎn)置。
【文檔編號】G01N29/04GK104330471SQ201410529825
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2014年10月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月9日
【發(fā)明者】袁慎芳, 邱雷, 鮑嶠, 梅寒飛 申請人:南京航空航天大學