【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器结构健康监测，且特别是有关于基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法。
技术介绍
1、鉴于复杂的服役环境和运行工况，飞行器在服役运行过程中可能会出现各种形式的结构损伤，尤其是对于复合材料，其损伤形式复杂多样，包括分层、纤维断裂、基体断裂等。有些情况下无法通过目视检查的方式在表面发现这些损伤，但是内部的损伤会对结构的承载能力造成极大的负面影响。在后续的运行过程中，这些损伤可能逐渐扩展积累并且发生突发性失效，造成飞行器的重大安全事故。因此，对飞行器结构开展结构健康状态监测及诊断可以及时掌握飞行器结构损伤是否产生及是否扩展，指导并提升运维效率，提高飞行器的运行安全性。
2、结构健康监测技术是一种利用传感器、数据采集系统和分析算法等手段，对建筑物、桥梁、飞机、船舶等各种工程结构进行实时或定期的监测和评估的技术。其主要目的是检测或监测结构的健康状况，包括但不限于结构的变形、振动、裂缝、疲劳损伤等，以便及时发现结构存在的问题并进行维护、修复或改进，从而确保结构的安全可靠和长期稳定运行。
3、由于具有灵敏度高、监测范围大、对小损伤敏感、对金属复材均适用等优点，基于压电导波的结构健康监测技术广泛应用于飞行器结构健康状态监测中，该技术主要是在结构不同状态下采集导波信号，在此基础上结合特定算法实现结构损伤的监测与评估。
4、对于飞行器结构健康监测可以分为损伤报警、损伤定位、损伤定量化，其中，损伤的定量化监测对于实现飞行器高效的运维指导、提升结构安全性和使用效率至关重要。然而，实际
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，能够实现飞行器结构损伤的准确定量化监测。
2、本专利技术技术方案是：
3、基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，包括，
4、步骤s1，在结构健康状态下，获取导波健康信号样本；
5、步骤s2，在结构不同工况的损伤状态下，获取导波损伤信号样本；
6、步骤s3，计算导波信号状态表征因子，并结合实际损伤大小，组成状态表征因子标定数据集；
7、步骤s4，根据获取的损伤成像位置，确定损伤所在的子区域；
8、步骤s5，利用损伤所在的子区域确定 k个传感器阵列多重标定通道，基于所获取的传感器阵列多重标定通道以及对应的导波信号状态表征因子和损伤尺寸标定数据集，建立多重标定模型，表达式如下：
9、，
10、其中， βpk表示第 k个通道 p阶下多重标定模型的拟合参数， sink表示第 k个通道的第n个损伤的导波信号状态表征因子， p表示 p阶拟合参数；
11、步骤s6，提取新损伤的导波信号状态表征因子组成测试样本数据集，将测试样本数据集代入多重标定模型得到多重网络通道损伤尺寸定量诊断结果数据集，获取多重诊断结果；
12、步骤s7，结合获取的多重诊断结果，根据过滤机制最终获得损伤的定量化诊断结果。
13、更具体地，在飞行器结构表面上粘接布置 x个压电导波传感器，采用 x个压电导波传感器组成传感器阵列，形成 y个激励-传感通道并组成激励-传感监测网络，其中， y的表达式如下：
14、。
15、更具体地，根据设定的传感器阵列和激励-传感监测网络，获取结构在健康状态下的导波健康信号，并组成导波健康信号样本；获取结构在损伤状态下的导波损伤信号，并组成导波损伤信号样本。
16、上述步骤s3中，根据在结构健康状态和结构损伤状态下获取的导波信号，提取激励-传感监测网络中每个激励-传感通道的导波信号状态表征因子，表达式如下：
17、，
18、其中， sii为第 i个激励-传感通道的导波信号状态表征因子； i为激励-传感监测网络中激励-传感通道的次序， i=1，2，3… y； hi( t)为在结构健康状态下采集的导波健康信号； di( t)在结构损伤状态下采集的导波损伤信号； f为信号特征的提取方法。
19、更具体地，在被监测结构上共制作 n个损伤，统计每个损伤的实际尺寸，形成损伤尺寸标定数据集，其中， dn表示第 n个损伤的实际尺寸；根据在每种损伤状态下获取的激励-传感通道的导波信号状态表征因子，形成状态表征因子标定数据集如下：
20、，
21、其中，表示第 n个损伤下第 y个激励-传感通道的导波信号状态表征因子。
22、上述步骤s5中，损伤所在的子区域内共 k个压电导波传感器，在单个工况状态下获取的多重标定通道个数为 k，表达式为：
23、。
24、上述步骤s6中，结构产生新损伤后，根据损伤位置确定子区域内的传感器阵列多重标定通道，计算每个传感器阵列多重标定通道的导波信号状态表征因子， j=1，2，3… k，并组成测试样本数据集，表达式如下：
25、。
26、上述步骤s7包括，
27、步骤s71，构建结果过滤机制，根据获取的损伤尺寸标定数据集，计算损伤尺寸的数据平均值，表达式如下：
28、，
29、根据获取的多重网络通道损伤尺寸定量诊断结果数据集设定诊断数据集过滤阈值参数 μ1和 μ2，其中， μ1为小于1的自然数， μ2为大于1的自然数。将多重网络本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，包括，
2.如权利要求1所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，在飞行器结构表面上粘接布置x个压电导波传感器，采用x个压电导波传感器组成传感器阵列，形成y个激励-传感通道并组成激励-传感监测网络，其中，y的表达式如下：
3.如权利要求2所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，根据设定的传感器阵列和激励-传感监测网络，获取结构在健康状态下的导波健康信号，并组成导波健康信号样本；获取结构在损伤状态下的导波损伤信号，并组成导波损伤信号样本。
4.如权利要求3所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据在结构健康状态和结构损伤状态下获取的导波信号，提取激励-传感监测网络中每个激励-传感通道的导波信号状态表征因子，表达式如下：
5.如权利要求4所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，在被监测结构上共制作n个损伤，统计每个损伤的实际
6.如权利要求5所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，所述步骤S5中，损伤所在的子区域内共k个压电导波传感器，在单个工况状态下获取的多重标定通道个数为K，表达式为：
7.如权利要求6所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，所述步骤S6中，结构产生新损伤后，根据损伤位置确定子区域内的传感器阵列多重标定通道，计算每个传感器阵列多重标定通道的导波信号状态表征因子，j=1，2，3…K，并组成测试样本数据集，表达式如下：
8.如权利要求7所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，所述步骤S7包括，
9.如权利要求8所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，所述步骤S7包括，
...【技术特征摘要】
1.基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，包括，
2.如权利要求1所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，在飞行器结构表面上粘接布置x个压电导波传感器，采用x个压电导波传感器组成传感器阵列，形成y个激励-传感通道并组成激励-传感监测网络，其中，y的表达式如下：
3.如权利要求2所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，根据设定的传感器阵列和激励-传感监测网络，获取结构在健康状态下的导波健康信号，并组成导波健康信号样本；获取结构在损伤状态下的导波损伤信号，并组成导波损伤信号样本。
4.如权利要求3所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，所述步骤s3中，根据在结构健康状态和结构损伤状态下获取的导波信号，提取激励-传感监测网络中每个激励-传感通道的导波信号状态表征因子，表达式如下：
5.如权利要求4所述基于区域多重标定模型融合的飞行器结构损伤定量化监测方法，其特征在于，在被监...
【专利技术属性】
技术研发人员：王世雷，邱雷，袁慎芳，汪玉，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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