基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，该方法包括通过复Morlet小波变换提取所述冲击应力波信号的不同频率的多个窄带波信号；设定算法初始参数，对于每个所述窄带波信号，基于设定得算法初始参数获得所有窄带波信号的自适应时间反转聚焦成像结果图像，然后计算每张成像结果图像的图像聚焦度指数，根据实际的冲击定位成像精度要求设定成像结果图像的聚焦度指数阈值，将所有高于聚焦度指数阈值的成像结果图像进行累乘融合，得到的融合图像的最大像素值对应的网格点坐标作为预测的冲击位置。本申请的冲击定位精度能够达到较高的水平。本申请还公开了对应的系统。还公开了对应的系统。还公开了对应的系统。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法和系统


[0001]本专利技术属于结构健康监测领域，具体涉及一种基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法和系统。

技术介绍

[0002]复合材料因具有高比强度、高比刚度、可设计性强等优点被广泛应用于航空航天等领域。然而，复合材料的抗冲击能力较弱，在服役和维修过程中会不可避免的受到鸟撞、冰雹、飞机跑道碎石、维修工具掉落等产生的低速冲击事件的影响而造成复合材料内部出现肉眼不可见的损伤，这种微小的损伤会导致结构的承载能力下降而产生突发性破坏，严重威胁飞行器服役的稳定性和安全性。冲击监测技术通过传感器网络采集精准的冲击响应信号，并结合相关的信号处理方法和定位算法实现冲击位置的识别，在确定冲击位置后再对识别到的冲击位置区域进行损伤识别与安全评估。与传统无损检测技术采用扫描大面积结构区域的做法相比，冲击监测技术能够缩短损伤定位和损伤识别的时间，降低结构维护成本。因此，对复合材料开展实时在线的冲击监测是非常有必要的。
[0003]冲击应力波信号可以通过压电、光纤或者加速度传感器采集。目前常见的冲击定位算法有时差法、虚拟时间反转法、多重信号分类法等，而冲击应力波信号中包含的时频域特征参数以及波传播媒介的先验知识是实现定位算法的关键，如波达时间、波在结构中的传播速度以及频率成分信息等。时差法通过传感器几何位置关系建立多个数学方程组实现冲击定位，它的关键是获取精确的波达时间，但是在一些复杂结构或者极端环境下，难以获取精确的波达时间，从而严重影响冲击定位结果的准确度。基于相位合成的虚拟时间反转法通过将窄带波信号补偿相位差之后进行响应幅值叠加实现冲击源识别，但是该方法需要提前测定波在结构中的传播速度，由于复合材料具有各向异性的特点，其波速随传播方向的不同而变化，波速获取的准确性直接影响最终的定位精度。多重信号分类基于信号方向向量与噪声子空间的正交性进行冲击定位，但是该算法消耗大量的传感器，且存在扫描盲区和计算度复杂等问题。基于机器学习的方法通过获取信号特征参数作为输入数据集进行样本训练能够实现结构任意位置的冲击定位。参考数据库法需要在监测区域收集密集的训练点来建立参考数据库实现冲击定位。然而，该方法需要收集的训练样本量巨大，耗时长，难以应用于真实的结构健康监测系统。
[0004]综上，基于现有技术的短板及工程应用的需求，亟需一种无需获取精确波达时间和波速等信号特征参数和结构先验知识的冲击定位方法，并且能够实现实时、高效的监测。

技术实现思路

[0005]为了克服现有冲击定位方法的不足，本专利技术提供了一种基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，该方法包括：步骤1：标记传感器位置坐标，记录冲击应力波信号；步骤2：通过复Morlet小波变换提取所述冲击应力波信号的不同频率的多个窄
带波信号；步骤3：设定算法初始参数，包括设定群速度迭代初始值、迭代步长和迭代总数；步骤4：对于每个所述窄带波信号，根据该窄带波信号的包络幅值特征，应用时间反转理论建立以监测区域内网格点坐标和群速度值为变量的成像函数，将设定的所述群速度迭代初始值代入到所述成像函数，计算所有网格点的像素进行成像，以所述设定的迭代步长进行迭代，获取每一次迭代的成像结果图像，并标记每一个成像结果图像的图像像素最大值，直到达到设定的迭代总数为止；再将每个成像结果图像的图像像素最大值进行比较，将最大像素对应的群速度作为该频率窄带波信号的群速度，该最大像素所在的成像结果图像作为该频率窄带波信号的自适应时间反转聚焦成像结果图像；以及步骤5：重复步骤4获得所有窄带波信号的自适应时间反转聚焦成像结果图像，然后计算每张成像结果图像的图像聚焦度指数，根据实际的冲击定位成像精度要求设定成像结果图像的聚焦度指数阈值，将低于聚焦度指数阈值的成像结果图像舍弃，所有高于聚焦度指数阈值的成像结果图像进行累乘融合，得到的融合图像的最大像素值对应的网格点坐标作为预测的冲击位置。
[0006]在一些实施例中，步骤1包括在被监测结构的监测区域上划分大小适中、分布均匀的网格并建立笛卡尔坐标系，标记用于接收冲击应力波信号的传感器的位置坐标，并记录采集到的冲击应力波信号。
[0007]在一些实施例中，步骤2包括根据所述传感器采集到的所述冲击应力波信号的频谱范围信息，利用复Morlet小波变换提取所述频谱范围内的所述冲击应力波的多个窄带波信号。
[0008]在一些实施例中，所述复Morlet小波变换为cmor1
‑
1小波基变换。
[0009]在一些实施例中，步骤4包括得到对于每个所述窄带波信号的自适应时间反转聚焦成像，具体包括根据该特定频率窄带波信号的幅值特征，应用时间反转理论建立以监测区域内网格点坐标和群速度值为变量的成像函数，将设定的所述群速度迭代初始值代入到所述成像函数，计算所有网格点的像素进行成像，以所述设定的迭代步长进行迭代，获取每一次迭代的成像结果图像，并标记每一个成像结果图像的图像像素最大值，直到达到设定的迭代总数为止；再将每个成像结果图像的图像像素最大值进行比较，将最大像素对应的群速度作为该频率窄带波信号的群速度，该最大像素所在的成像结果图像作为该频率窄带波信号的自适应时间反转聚焦成像的成像结果图像。其中某一频率的自适应反转聚焦结果与该频率的窄带波的群速度值的关系为：其中Cg
f
为群速度。
[0010]在一些实施例中，按照传感器接收到的冲击应力波的先后顺序补偿传感器的时间延迟得到各传感器补偿时间延迟后的信号；将预先设定的群速度初始值代入到所述成像函数，计算监测区域内所有网格点处各传感器补偿时延后信号最大幅值的累加和，将其作为像素进行成像。
[0011]在一些实施例中，所述特定传感器的时间延迟通过以下方式确定：假定所述坐标系的一个网格点为假定冲击源；计算所述冲击应力波从该假定冲击源所在的网格点传播到各传感器的传播距离：基于所述冲击应力波传播到该特定传感器的距离与传播到其他各传感器的距离的距离差以及特定频率下窄带波信号在被测结构中传播的平均群速度，计算得到该特定频率下所述窄带波信号传播到所述各传感器与传播到所述特定传感器之间的时间延迟。
[0012]在一些实施例中，所述被监测结构是复合材料板，尤其是带加强筋的复合材料板。
[0013]本申请的一些实施例还提供了基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位系统，该系统包括处理器和存储器，该存储器存储计算机程序，该程序运行后执行上述任意一种的基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法。
[0014]本申请的一个或者多个实施例的有益技术效果包括但不限于：
[0015]一方面，本专利技术无需波传播媒介的先验知识，能够在应力波波速信息未知的情况下实现自适应的时间反转聚焦成像，并能对波速进行预测。
[0016]另一方面，本专利技术引入图像聚焦度指数将多频率自适应的时间反转聚焦成像结果进行融合，再进一步预测冲击位置，降低了实际应用过程中环境噪声的干扰。
[0017]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：为被监测结构的监测区域划分网格并建立笛卡尔坐标系，标记用于接收冲击应力波信号的传感器在该坐标系上的位置坐标，并记录所述传感器接收到的所述冲击应力波信号；步骤2，通过复Morlet小波变换提取所述冲击应力波的不同频率的多个窄带波信号；步骤3，设定冲击定位算法的初始参数，包括冲击应力波的群速度迭代初始值、迭代步长和迭代总数；步骤4，基于所述初始参数进行每个所述窄带波信号的冲击定位自适应时间反转聚焦成像以得到对应每个所述窄带波信号的多个自适应时间反转聚焦成像图像；以及步骤5，计算每张自适应时间反转聚焦成像图像的图像聚焦度指数，根据实际所需的冲击定位精度要求和图像聚焦度要求设定图像的聚焦度指数阈值E0，将聚焦度指数低于聚焦度指数阈值的图像舍弃，将所有聚焦度指数高于所述聚焦度指数阈值的图像进行累乘融合，其中，融合图像最大像素对应的网格点坐标作为预测的实际冲击位置。2.根据权利要求1所述的基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，其特征在于：所述图像聚焦度指数按照下式计算：其中，Pix为像素高于某一设定值Pix
threshold
的网格点数，M为总网格点数。3.根据权利要求1所述的基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，其特征在于：其中，步骤1包括在被监测结构的监测区域上划分大小适中、分布均匀的网格并建立笛卡尔坐标系，标记用于接收冲击应力波信号的传感器的位置坐标，并记录采集到的冲击应力波信号。4.根据权利要求1所述的基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，其特征在于：其中，步骤2包括根据所述传感器采集到的所述冲击应力波信号的频谱范围信息，利用复Morlet小波变换提取所述频谱范围内的所述冲击应力波的多个窄带波信号。5.根据权利要求1所述的基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，其特征在于：其中，所述复Morlet小波变换为cmor1
‑
1小波基变换。6.根据权利要求1所述的基于自适应时间反转聚焦成像及图像融合的结构冲击定位方法，其特征在于：其...

【专利技术属性】
技术研发人员：武湛君，曾旭，邓德双，杨雷，杨正岩，杨红娟，马济通，马书义，
申请(专利权)人：大连君晟科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：