一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法技术

本发明专利技术提供了一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，该叶片裂纹定位方法包括：1，在叶片上布置等间距分布标记点，并确定标记点位置；2，采集所述叶片在随机信号激励下各所述标记点位置的振动响应信号；3，根据随机信号激励条件下各标记点位置的非线性振动响应信号进行信号预处理；4，针对每一个标记点位置的预处理振动信号采用替代数据法计算非线性指数，得到与标记点位置对应的非线性指数序列；5，检索得到的非线性指数序列的最大值，实现裂纹区域的准确定位。本发明专利技术不需采集无裂纹状态下的叶片振动信号，直接利用裂纹叶片在随机信号激励条件下的振动信号即可定位裂纹位置，振动信号测试方便，具有很强的实用性。

A method of blade crack location based on nonlinear exponent calculation by surrogate data method

【技术实现步骤摘要】
一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法
本专利技术涉及叶片结构裂纹检测
，具体而言，涉及一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法。
技术介绍
一般的振动模态识别方法都是通过测量激励和响应信号以便获得结构的自由振动响应或者脉冲响应，这对于实验室模型是比较容易的，然而不易于自然环境运行状态下的叶片结构的健康监测，叶片结构复杂，尺寸较大，不易于人工激励，但是易受自然环境下随机激励影响，因此分析随机激励下叶片振动响应信号具有很强的实用性。已有的基于分布点振动响应信号的专利技术专利较少利用随机激励下的振动响应特性，更不会在计算裂纹定位指标时考虑和加入随机因素的影响，所以其实用性具有一定的限制。经过大量检索发现一些典型的现有技术，如图10所示，申请号为201910884290.3的专利公开一种基于非接触多点测振与Hilbert变换的风力机叶片裂纹定位方法，其能够提高叶片呼吸裂纹位置的识别效果。又如图11所示，申请号为201811601124.X的专利公开一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法，其能够提高风力机叶片裂纹位置的定位精度。又如图12所示，申请号为201910839834.4的专利公开一种基于机器视觉测振和非线性度的叶片裂纹定位方法，其能够提高叶片呼吸裂纹位置的识别效果。可见，对于叶片裂纹定位，其实际应用中的亟待处理的实际问题(如提高叶片裂纹定位方便性等)还有很多未提出具体的解决方案。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足提供了一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，本专利技术的具体技术方案如下：一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位系统，包括叶片、基座、激振器、工业相机、计算机激振器控制系统、加速度传感器、图像采集系统以及总控制器，所述叶片的根部段固定在所述基座上，另一端处于自由状态，所述叶片通过粘连顶针与位于上方的激振器固定连接，所述加速度传感器设置在所述叶片与激振器的连接处，所述工业相机水平放置在所述叶片前方，所述激振器与所述激振器控制系统连接并受其控制，所述工业相机与所述图像采集系统连接，所述激振器控制系统与所述图像采集系统分别与所述总控制器连接。可选的，所述激振器控制系统上设置有功率放大器，所述激振器控制系统发出激励信号，传递给功率放大器，再由功率放大器传递给激振器的激振杆，进而带动叶片振动。可选的，所述一种计算非线性指数的叶片裂纹定位系统还包括条形光源，所述条形光源设置在所述叶片侧前方，且分列所述工业相机两侧。相应地，本专利技术提供一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，其应用于上述所述的一种计算非线性指数的叶片裂纹定位系统，该叶片裂纹定位方法包括如下步骤：步骤1，在叶片上布置等间距分布标记点，并确定标记点位置；步骤2，针对具有疲劳裂纹的叶片结构，采集所述叶片在随机信号激励下各所述标记点位置的振动响应信号；步骤3，根据随机信号激励条件下各标记点位置的非线性振动响应信号进行信号预处理；步骤4，针对每一个标记点位置的预处理振动信号采用替代数据法计算非线性指数，得到与标记点位置对应的非线性指数序列；步骤5，检索得到的非线性指数序列的最大值，实现裂纹区域的准确定位。可选的，在步骤4中，针对每一个标记点位置的预处理振动信号采用替代数据法计算非线性指数的具体方法为：步骤4a，计算某标记点测试得到的振动信号的预测误差平方和；步骤4b，产生若干个替代数据近似原振动信号，且分别计算每个替代数据产生时的预测误差平方和；步骤4c，计算替代数据预测误差平方和的平均值，并利用基于3-sigma测试的统计方法计算非线性指数。可选的，在步骤4a中，计算某标记点测试得到的振动信号的预测误差平方和的具体方法为：对于振动信号y(1),y(2),…,y(N)构造相空间重构矩阵其中N为振动时间序列长度，E为嵌入维数；令矩阵Y的第i行为yi，寻找k个在范数意义下与yi距离最近的行向量即在满足|jp-i|＞E/2的限制条件下得到k个最小范数值其中||·||表示范数；计算振动信号y(1),y(2),…,y(N)的预测误差平方和为：其中H为矩阵Y的行数。可选的，在步骤4b中，产生若干个替代数据近似原振动信号y(1),y(2),…,y(N)的具体方法为：假定N为偶数，φk,k＝1,2,…,(N/2-1)表示在[0,2π]内的随机相位，DFT和IDFT表示离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变换；令z＝DFT(y(1),y(2),…,y(N))，z[i]表示z的第i个位置，则替代数据＝IDFT(zsurr)。可选的，在步骤4c中，计算替代数据预测误差平方和的平均值，并利用基于3-sigma测试的统计方法计算非线性指数δ通过公式以及计算而得，其中M为替代数据的个数，Γ为振动信号y(1),y(2),…,y(N)的预测误差平方和，表示替代数据预测误差平方和的平均值，σμ表示M个替代数据预测误差平方和μ1,μ2,…,μM的标准差。可选的，在步骤5中，检索得到的非线性指数序列的最大值，实现裂纹区域的准确定位的方法为：假定对应到标记点计算得到的非线性指数为δ1,δ2,…,δN，找到某个k使得δk＝max{δ1,δ2,…,δN}，则裂纹存在的区域是在第k-1个标记点到第k个标记点中间。本专利技术所取得的有益效果包括：1.本专利技术不需采集无裂纹状态下的叶片振动信号，直接利用裂纹叶片在随机信号激励条件下的振动信号即可定位裂纹位置，振动信号测试方便；2.本专利技术采集随机振动状态下的振动信号进行分析，模拟自然环境下的振动状态，具有很强的实用性，所采用的裂纹定位方法可实现自然环境运行状态下的叶片结构的健康监测；3.本专利技术在计算裂纹识别指数的时候，通过添加随机因素的影响来模拟自然状态下受激励叶片的振动行为，具有较好的应用前景；4.本专利技术针对叶片中结构裂纹位置进行定位，能及早的发现并确定了叶片中裂纹的位置，利于对叶片的及时维护，降低了因过早叶片进行替换而造成的浪费，提高材料利用率。附图说明从以下结合附图的描述可以进一步理解本专利技术，将重点放在示出实施例的原理上。图1是本专利技术实施例中一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例中一种计算非线性指数的叶片裂纹定位系统的标记点位置示意图；图3是本专利技术实施例中一种计算非线性指数的叶片裂纹定位系统的整体结构示意图；图4是本专利技术实施例中1号叶片5标记点的振动响应信号示意图；图5是本专利技术实施例中1号叶片6标记点的振动响应信号示意图；图6是本专利技术实施例中1号叶片裂纹定位指数图；图7是本专利技术实施例中2号叶片9标记点的振动响应信号示意图；图8是本专利技术实施例中2号叶片10标记点的振动响应信号示意图；图9是本专利技术实施例中2号叶片裂纹定位指数图；图10是现有技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，其特征在于，所述叶片裂纹定位方法包括：/n步骤1，在叶片上布置等间距分布标记点，并确定标记点位置；/n步骤2，针对具有疲劳裂纹的叶片结构，采集所述叶片在随机信号激励下各所述标记点位置的振动响应信号；/n步骤3，根据随机信号激励条件下各标记点位置的非线性振动响应信号进行信号预处理；/n步骤4，针对每一个标记点位置的预处理振动信号采用替代数据法计算非线性指数，得到与标记点位置对应的非线性指数序列；/n步骤5，检索得到的非线性指数序列的最大值，实现裂纹区域的准确定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，其特征在于，所述叶片裂纹定位方法包括：
步骤1，在叶片上布置等间距分布标记点，并确定标记点位置；
步骤2，针对具有疲劳裂纹的叶片结构，采集所述叶片在随机信号激励下各所述标记点位置的振动响应信号；
步骤3，根据随机信号激励条件下各标记点位置的非线性振动响应信号进行信号预处理；
步骤4，针对每一个标记点位置的预处理振动信号采用替代数据法计算非线性指数，得到与标记点位置对应的非线性指数序列；
步骤5，检索得到的非线性指数序列的最大值，实现裂纹区域的准确定位。


2.根据权利要求1所述的一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，其特征在于，在步骤4中，针对每一个标记点位置的预处理振动信号采用替代数据法计算非线性指数的具体方法为：
步骤4a，计算某标记点测试得到的振动信号的预测误差平方和；
步骤4b，产生若干个替代数据近似原振动信号，且分别计算每个替代数据产生时的预测误差平方和；
步骤4c，计算替代数据预测误差平方和的平均值，并利用基于3-sigma测试的统计方法计算非线性指数。


3.根据权利要求2所述的一种基于替代数据法计算非线性指数的叶片裂纹定位方法，其特征在于，在步骤4a中，计算某标记点测试得到的振动信号的预测误差平方和的具体方法为：
对于振动信号y(1),y(2),…,y(N)
构造相空间重构矩阵其中N为振动时间序列长度，E为嵌入维数；
令矩阵Y的第i行为yi，寻找k个在范数意义下与yi距离最近的行向量即在满足|jp-i|＞E/2的限...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋勉，邝应炜，柴牧，卢清华，王宇华，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东;44