【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

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布 · 601 阅读

16 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

航空航天结构的完整性对于飞行安全至关重要。传统的损伤检测方法往往依赖于耗时且成本高昂的离线检测，且难以实现对复杂结构内部损伤的精确评估。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，实现对航空航天结构的原位损伤评估，即对损伤位置和程度的精确识别。通过融合先进的信号处理技术、机器学习算法和大数据分析，该方法能够有效地提升损伤检测的效率和准确性，为航空航天器的全生命周期健康管理提供有力支持。

引言

航空航天结构在服役期间，会不可避免地受到各种外部载荷和环境因素的影响，如疲劳、冲击、腐蚀等，从而导致结构内部产生损伤。这些损伤，即使是微小的，也可能在极端条件下迅速扩展，最终导致结构失效，造成灾难性后果。因此，对航空航天结构进行高效、准确的损伤检测和评估是确保飞行安全的关键。

传统的损伤检测技术，如目视检查、超声检测、X射线检测等，通常需要在地面进行，并且对操作人员的经验和技能有较高要求。这些方法往往耗时费力，无法实现对结构内部损伤的实时监测，也难以适应日益增长的结构复杂性和对检测效率的需求。为了克服这些局限性，结构健康监测（SHM）技术应运而生。SHM技术旨在通过集成传感器、数据采集与处理系统，实现对结构状态的连续监测和实时评估，从而在损伤萌生初期即能发现并定位，有效避免重大事故的发生。

近年来，随着传感器技术、计算能力和大数据分析的飞速发展，“数据驱动”的SHM方法展现出巨大的潜力。这类方法不再完全依赖于传统的物理模型，而是通过从大量的传感器数据中学习损伤特征和演化规律，从而实现对结构健康状态的智能化诊断。在航空航天领域，兰姆波（Lamb wave）作为一种在薄板结构中传播的弹性波，因其传播距离远、对微小损伤敏感等特点，被广泛应用于结构损伤检测。本文将深入探讨一种基于引导式兰姆波响应的数据驱动SHM方法，旨在实现对航空航天结构损伤的高效、原位检测。

兰姆波在结构损伤检测中的应用

兰姆波是一种在薄板结构中传播的弹性波，其传播特性受板厚、材料属性和频率等因素影响。在损伤检测中，兰姆波具有以下显著优势：

高灵敏度：
兰姆波对结构中的裂纹、分层、腐蚀等微小损伤具有很高的灵敏度，即使是毫米级的损伤也能引起其传播特性的显著变化。
远距离传播：
兰姆波在薄板中衰减较小，可以传播较远的距离，从而能够覆盖较大的检测区域，减少传感器数量。
模式多样性：
兰姆波存在对称模式（S0, S1, S2, ...）和反对称模式（A0, A1, A2, ...），不同模式对不同类型的损伤具有不同的敏感性，通过选择合适的模式可以提高检测效果。
可导向性：
通过合理布置激励和接收传感器，可以实现对兰姆波传播路径的引导，从而实现对特定区域的重点监测。

在实际应用中，通常通过压电（PZT）传感器阵列来激发和接收兰姆波。当兰姆波在结构中传播时，如果遇到损伤，其波形、幅值、相位和频率等参数会发生改变。通过对这些变化的分析，可以推断出损伤的存在、位置和程度。

数据驱动的损伤检测方法

传统基于物理模型的损伤检测方法需要精确的结构几何信息、材料参数和损伤模型，这在面对复杂航空航天结构时往往难以实现。数据驱动方法则通过从大量的传感器数据中学习损伤模式，避免了对精确物理模型的依赖，具有更强的适应性和鲁棒性。

数据驱动的兰姆波损伤检测方法通常包括以下几个关键步骤：

数据采集与预处理：
- 传感器布设：
  在航空航天结构的关键区域布设PZT传感器网络，形成激励-接收路径。传感器的数量、位置和间距需根据结构特点和检测需求进行优化。
- 信号激励与接收：
  通过激励传感器产生特定频率和模式的兰姆波，并由接收传感器采集传播后的波形信号。
- 数据同步与去噪：
  对采集到的多通道信号进行时间同步，并采用滤波、小波变换等方法去除环境噪声和干扰，提高信噪比。
特征提取：
- 时域特征：
  从兰姆波信号中提取飞行时间、波形幅值衰减、能量变化等时域特征。飞行时间的变化可以指示损伤的存在和位置，幅值衰减和能量变化则与损伤的严重程度相关。
- 频域特征：
  对信号进行傅里叶变换，提取频域特征，如频移、频谱能量分布等。损伤会导致兰姆波的频散特性发生改变，从而影响其频域表现。
- 时频域特征：
  采用小波变换、希尔伯特-黄变换等时频分析方法，提取信号在时域和频域的联合特征，更好地捕捉损伤引起的局部变化。
- 统计特征：
  计算信号的均值、方差、偏度、峰度等统计量，这些统计特征可以反映信号的整体分布特性，间接反映损伤的存在。
损伤诊断与评估：
- 三角测量法/层析成像法：
  结合多个传感器路径的信号变化，利用三角测量原理或声学层析成像技术，对损伤进行精确的二维或三维定位。
- 损伤程度评估：
  通过回归模型或损伤指标与损伤尺寸的映射关系，实现对损伤尺寸、深度等程度的量化评估。
- 支持向量机（SVM）：
  用于二分类或多分类，判断是否存在损伤以及损伤类型。
- 神经网络（ANN/CNN/RNN）：
  具有强大的非线性映射能力，可用于从复杂特征中学习损伤模式，实现损伤的精确识别和定位。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，特别适合于兰姆波信号的时频图像分析。循环神经网络（RNN）则适用于处理序列数据，可以捕捉兰姆波信号的时间依赖性。
- 决策树/随机森林：
  可解释性较好，适用于特征选择和损伤分类。
- K近邻（KNN）：
  基于相似度进行分类，适用于损伤模式的匹配。
- 聚类算法（K-means, DBSCAN）：
  用于对相似损伤模式进行聚类，发现潜在的损伤类型。
- 基线建立： 在结构处于健康状态时，采集大量的兰姆波数据并提取特征，建立“健康状态”的基线模型。
- 损伤指标构建： 将当前监测到的特征与基线特征进行比较，构建损伤指标。例如，可以通过计算特征向量的欧氏距离、马氏距离等来量化当前状态与健康状态的偏差。
- 机器学习算法应用： 运用各种机器学习算法对损伤指标进行分类、回归或聚类，实现损伤的检测、定位和量化。常用的算法包括：
- 损伤定位与量化：

优势与挑战

优势：

原位监测与实时性：
能够实现对航空航天结构的全天候、全生命周期监测，及时发现损伤，降低事故风险。
非接触/非侵入性：
大多数兰姆波检测方法是非接触或非侵入式的，不会对结构造成额外损伤。
高效性与自动化：
数据驱动的方法结合自动化数据采集和智能分析，大大提高了检测效率，减少了人工干预。
适应性与鲁棒性：
通过从大量数据中学习，对结构复杂性、环境变化和噪声具有更强的适应性和鲁棒性。
降低维护成本：
提前发现损伤可以减少停机时间和维修成本，实现按需维修，优化维护策略。

挑战：

数据量与数据质量：
需要大量高质量的兰姆波数据进行模型训练，数据的采集、存储和管理面临挑战。实际环境中复杂的噪声和干扰可能影响数据质量。
特征选择与模型优化：
如何从原始信号中提取最具代表性和区分度的特征，以及如何选择和优化机器学习模型，是影响检测性能的关键。
环境因素影响：
温度、湿度等环境变化会影响兰姆波的传播速度和衰减，可能导致误判。需要开发环境补偿算法或在不同环境条件下采集数据。
多源异构数据融合：
实际SHM系统可能涉及多种传感器数据（如应变、温度、振动等），如何有效地融合多源异构数据以提高检测精度和鲁棒性是一个研究方向。
小样本学习与可解释性：
航空航天结构损伤的真实样本可能较少，如何利用小样本数据进行有效学习是一个挑战。同时，数据驱动模型的“黑箱”特性，其决策过程的可解释性也需要进一步提升，以增加工程师对模型的信任。
实时性要求：
航空航天结构对实时性要求较高，数据处理和模型推理的速度需要满足实时监测的需求。
传感器可靠性与耐久性：
恶劣的航空航天环境对传感器的可靠性、耐久性和集成性提出了更高的要求。