【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，用于进行原位评估结构健康状态，即损伤位置和程度，在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应附Matlab代码

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🔥 内容介绍

 航空航天结构在服役期间面临各种损伤，如裂纹、腐蚀和分层，这些损伤严重威胁飞行安全和结构完整性。传统的损伤检测方法往往效率低下，且难以实现对大面积复杂结构的实时原位监测。本文旨在探讨一种数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，该方法利用选定位置的引导式兰姆波响应，以实现对航空航天结构损伤位置和程度的原位评估。通过结合先进的传感器技术、信号处理算法和机器学习模型，该方法能够有效地从复杂的波形数据中提取损伤特征，并实现对损伤的精确识别和量化，为航空航天器的安全运营提供关键技术支撑。

关键词： 数据驱动；结构健康监测；航空航天结构；兰姆波；损伤检测；机器学习

1. 引言

航空航天器作为高科技产物，其结构件长期承受复杂应力、温度变化和腐蚀等严苛环境条件，不可避免地会出现各种形式的损伤，如疲劳裂纹、冲击损伤、复合材料分层和腐蚀等。这些损伤，即使是微小的，也可能在极端条件下迅速扩展，导致灾难性事故，严重威胁人员生命财产安全和任务成败。因此，开发高效、可靠的损伤检测技术对于保障航空航天器的安全运行至关重要。

传统的航空航天结构损伤检测方法，如目视检查、超声检测、涡流检测和X射线检测等，虽然在特定场景下有效，但普遍存在一些局限性。首先，这些方法多为离线检测，需要拆卸部件或使飞机停飞，检测周期长，成本高昂，且无法实现对结构健康状态的实时监控。其次，对于复杂几何形状和大面积结构，传统方法的检测效率低下，容易漏检。此外，许多损伤，尤其是在初期阶段，往往隐藏在结构内部或表面之下，难以通过目视或其他非穿透性方法发现。

近年来，随着传感器技术、数据采集与处理技术以及人工智能算法的飞速发展，结构健康监测（SHM）技术逐渐成为解决上述问题的重要途径。SHM旨在通过集成在结构内部或表面的传感器网络，实时或准实时地监测结构的状态，从而在损伤萌生和扩展的早期阶段进行预警和诊断。其中，利用引导式兰姆波进行损伤检测是一种极具潜力的SHM技术，它具有传播距离远、对小尺寸损伤敏感、适用于大面积结构检测等优点。

本文将重点探讨一种数据驱动的SHM方法，该方法充分利用兰姆波在结构中的传播特性，并通过数据分析和机器学习模型，实现对航空航天结构损伤位置和程度的精确评估。

2. 兰姆波在损伤检测中的应用

2.1 兰姆波的基本原理

兰姆波是一种在弹性平板状结构中传播的弹性波，由在自由边界上相互作用的压缩波和剪切波叠加而成。与体波不同，兰姆波具有多模式和色散特性，即在给定频率下，可以存在多种传播模式，且每种模式的相速度和群速度都与频率有关。兰姆波的这些特性使其对结构中的微小损伤非常敏感。当兰姆波在结构中传播时，遇到损伤（如裂纹、分层、腐蚀等）时会发生散射、反射和模式转换，从而导致接收信号的幅值、相位、频率和传播时间等特征发生变化。通过分析这些变化的特征，就可以推断出损伤的存在、位置和程度。

2.2 兰姆波在航空航天结构中的优势

在航空航天结构中应用兰姆波进行损伤检测具有显著优势：

• 大面积覆盖：

   兰姆波可以在薄板结构中传播较远的距离，只需少量传感器即可覆盖较大区域，非常适合监测飞机蒙皮、机翼、尾翼等大面积结构。

• 高灵敏度：

   兰姆波的波长与损伤尺寸具有可比性时，其对微小损伤具有很高的敏感性，能够探测到传统方法难以发现的早期损伤。

• 原位监测：

   传感器可以固定在结构表面，无需拆卸部件，实现对结构健康状态的实时或准实时监测。

• 低成本：

   相对于传统的离线检测方法，SHM系统在整个生命周期内具有更低的维护和运营成本。

• 自动化程度高：

   结合数据驱动方法，可以实现自动化损伤检测和诊断，减少人工干预。

3. 数据驱动的SHM方法

数据驱动的SHM方法是指通过采集大量的传感器数据，并利用先进的数据分析和机器学习技术，从数据中自动提取损伤特征并建立损伤识别和评估模型。与传统的基于物理模型的方法相比，数据驱动方法不依赖于精确的结构物理模型，更适用于复杂结构的损伤检测。

3.1 数据采集与预处理

数据驱动SHM系统的第一步是数据采集。通常，会在航空航天结构的关键部位布置压电陶瓷（PZT）传感器阵列，PZT兼具激励器和传感器的功能。通过激励器产生特定频率的兰姆波，并由传感器接收经过结构传播的响应信号。为了提高损伤检测的准确性，需要采集大量在不同工况（如温度、载荷变化）和不同损伤状态（如无损伤、不同类型和程度的损伤）下的兰姆波响应数据。

采集到的原始信号通常包含噪声和不相关的信息，因此需要进行预处理。预处理步骤可能包括：

• 信号去噪：

   采用小波变换、卡尔曼滤波或移动平均等方法去除噪声，提高信噪比。

• 信号滤波：

   针对特定频率范围的兰姆波，进行带通滤波以去除不相关频率成分。

• 数据同步：

   确保多个传感器采集的数据在时间上对齐。

• 数据归一化：

   对数据进行缩放处理，消除不同传感器或不同工况下信号幅值差异带来的影响。

3.2 损伤特征提取

从预处理后的兰姆波响应信号中提取能够表征损伤的特征是数据驱动SHM的关键环节。常用的损伤特征包括：

• 时域特征：

   例如信号的幅值变化、传播时间差（ToF）、包络线变化、均方根（RMS）值等。损伤的存在会改变兰姆波的传播路径和速度，从而导致ToF发生变化。

• 频域特征：

   例如信号的频谱变化、能量衰减、谐波生成等。损伤会引起兰姆波能量的耗散和模式转换，从而影响其频域特性。

• 时频域特征：

   结合时域和频域信息的特征，如小波系数、Hilbert变换包络谱等，能够更全面地描述兰姆波的特性。

• 非线性特征：

   损伤，特别是裂纹等非线性损伤，会引起兰姆波的非线性响应，如高次谐波的产生。利用这些非线性特征可以提高对早期微小损伤的敏感性。

• 基线减除：

   通过将当前信号与无损伤基线信号进行比较，提取两者的差异信号，从而突出损伤引起的信号变化。常用的方法包括相关系数法、欧氏距离法等。

3.3 机器学习与损伤评估

提取到的损伤特征作为机器学习模型的输入，用于构建损伤识别和评估模型。根据任务需求，可以选择不同类型的机器学习算法：

• 损伤检测（存在与否）：

   可以使用分类算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、人工神经网络（ANN）、决策树、随机森林等。模型通过学习有损伤和无损伤数据之间的差异，判断结构中是否存在损伤。

• 损伤定位：

   损伤定位通常是一个回归问题或模式识别问题。可以采用基于三角测量法、全聚焦方法（SAFT）或匹配场处理（MFP）等方法结合机器学习算法进行。例如，可以训练神经网络模型，将不同传感器路径上的ToF变化映射到损伤的二维坐标。

• 损伤量化（程度评估）：

   损伤量化旨在评估损伤的尺寸、深度或严重程度。这通常也是一个回归问题，可以使用线性回归、支持向量回归（SVR）、高斯过程回归或深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）等。通过建立损伤特征与损伤程度之间的映射关系，实现对损伤的定量评估。

• 损伤类型识别：

   对于不同类型的损伤（如裂纹、分层、腐蚀），其对兰姆波的响应特性可能存在差异。可以通过多分类机器学习模型，区分不同的损伤类型。

近年来，深度学习在SHM领域展现出巨大潜力。深度神经网络能够自动从原始数据中学习更高级、更抽象的损伤特征，避免了手工特征提取的繁琐过程，并能够处理大规模复杂数据。例如，卷积神经网络（CNN）在处理图像和时间序列数据方面表现出色，可用于直接从原始兰姆波信号或其时频图（如小波谱图）中学习损伤特征并进行分类或回归。

4. 挑战与展望

尽管数据驱动的兰姆波SHM技术在航空航天结构损伤检测方面展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战：

• 环境因素影响：

   温度、湿度、应力状态等环境因素会显著影响兰姆波的传播速度和衰减特性，导致损伤特征被掩盖。如何有效分离环境因素和损伤因素的影响是亟待解决的问题。

• 大数据处理：

   长期连续监测会产生海量的兰姆波数据，如何高效地存储、管理和处理这些数据，并从中快速提取有价值的信息，对数据处理能力提出了更高要求。

• 损伤多样性与复杂性：

   航空航天结构中的损伤类型多样，形状复杂，且可能存在多处损伤。如何开发能够准确识别和量化各种复杂损伤的通用模型是一个难题。

• 模型泛化能力：

   机器学习模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新工况或新损伤类型下，其泛化能力可能不足。需要开发更鲁棒、自适应性更强的模型。

• 工程实施与可靠性验证：

   将实验室研究成果推广到实际工程应用中，需要解决传感器集成、电源供应、数据传输、系统可靠性以及成本效益等诸多工程问题。

未来的研究方向可能包括：

• 多模态数据融合：

   结合兰姆波数据与其他传感器数据（如温度传感器、应变传感器等），实现多源信息融合，提高损伤检测的准确性和鲁棒性。

• 物理信息神经网络（PINN）：

   将物理学原理（如兰姆波传播方程）与神经网络相结合，开发具有更强可解释性和泛化能力的模型，减少对大量标注数据的依赖。

• 增量学习与在线学习：

   使SHM系统能够根据新采集的数据不断更新和优化模型，提高对未知损伤的适应性。

• 边缘计算与分布式处理：

   将部分数据处理和损伤诊断功能部署在传感器节点或边缘设备上，减少数据传输延迟和带宽需求，实现实时监测。

• 数字孪生技术：

   结合SHM数据与航空航天结构的数字孪生模型，实现损伤状态的虚拟可视化、预测和评估，为维护决策提供更全面的信息。

5. 结论

数据驱动的兰姆波SHM技术为航空航天结构的高效损伤检测提供了创新途径。通过利用兰姆波对损伤的敏感性，结合先进的传感器技术、信号处理方法和机器学习算法，该方法能够实现对结构损伤位置和程度的原位、实时评估。尽管仍面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，数据驱动的SHM系统有望在未来航空航天器的设计、制造、运营和维护全生命周期中发挥越来越重要的作用，显著提升飞行安全水平和降低运营成本。最终，实现航空航天结构从定期维护向基于状态的预测性维护转变，为航空航天事业的可持续发展奠定坚实基础。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐明辉.基于智能夹层的结构健康监测系统研究及软件设计[D].南京航空航天大学,2006.DOI:10.7666/d.d015242.

[2] 王培培.基于时序数据的数据驱动随机子空间桥梁健康检测方法[D].北京建筑大学,2020.

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