[發明專利]一種復合材料結構的欠采樣信號沖擊定位處理方法和系統

有效

• 申請號: 201510958665.8
• 申請日: 2015-12-18
• 公開（公告）號: CN105628868B
• 公開（公告）日: 2018-08-21
• 發明（設計）人: 袁梅;徐瑤;董韶鵬;龐卓;牛奔;徐廣帥
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01N33/00
• 分類號: G01N33/00
• 代理公司: 北京鼎承知識產權代理有限公司 11551
• 代理人: 韓德凱;孟奎

1.一種復合材料結構的欠采樣沖擊信號的定位處理方法，其特征在于，

所述方法包括：復合材料結構上沖擊操作遍歷結構各個區域，獲取各沖擊區域低頻傳感器陣列的信號樣本集，對樣本集提取信號特征訓練神經網絡，對樣本集進行字典訓練獲得字典集，建立定位系統的數據庫；

復合材料結構上實時激勵產生沖擊信號，低頻傳感器陣列采集獲得欠采樣信號；

依據所述欠采樣信號，應用神經網絡理論，在訓練神經網絡基礎上進行粗定位；

在粗定位基礎上，應用稀疏表示分類算法，在訓練樣本集獲得字典集基礎上進行細定位。

2.根據權利要求1所述復合材料結構的欠采樣沖擊信號的定位處理方法，其特征在于，所述復合材料結構上沖擊操作遍歷結構各個區域，獲取各沖擊區域低頻傳感器陣列的信號樣本集，包括：

對所述復合材料結構上的低頻傳感器陣列，對每個沖擊區域，進行多次沖擊操作，獲得傳感器陣列采集的信號樣本，建立每個結構區域的欠采樣沖擊信號樣本集；

遍歷結構上每個區域，重復上述操作，建立所有結構區域的欠采樣沖擊信號數據庫。

3.根據權利要求2所述復合材料結構的欠采樣沖擊信號的定位處理方法，其特征在于，所述獲取的各沖擊區域低頻傳感器陣列的信號樣本集包括：

將復合材料結構劃分為Q個區域，Q＝W×V，W表示行，V表示列，每個區域采集同一能量下的沖擊樣本數據個數M，即進行M次沖擊操作，結構中布置了K個低頻采樣傳感器，將每個區域的數據劃分為一組，共獲得Q組、QK個傳感器的沖擊數據集；

沖擊載荷特征數據庫中第q區域，第k個低頻采樣傳感器采集的數據為x_qk[n]，數據樣本集為x_qki[n]，i表示第i個樣本，其中，給定監測數據長度為N，則1≤n≤N，q為復合材料結構小區域編號，則1≤q≤Q，k為低頻采樣傳感器編號，則1≤k≤K，1≤i≤M。

4.根據權利要求3所述復合材料結構的欠采樣沖擊信號的定位處理方法，其特征在于，依據所述欠采樣信號應用神經網絡理論，在訓練神經網絡基礎上進行粗定位，包括：

將采集的樣本集求取數據平均值，q區域的同一沖擊對應K個傳感器的樣本集的數據均值組合成向量得到反向傳播BP神經網絡輸入a_qi，共M個樣本集，對應于輸出為沖擊位置q，遍歷結構Q個位置，重復對Q組數據集進行同樣操作，訓練神經網絡，保存訓練結果；

獲取實時沖擊信號，將K個傳感器獲得的信號求取均值組成向量，作為神經網絡的輸入，獲得沖擊粗定位結果為j區域。

5.根據權利要求3或4所述復合材料結構的欠采樣沖擊信號的定位處理方法，其特征在于，所述在粗定位基礎上，應用稀疏表示分類算法，在訓練樣本集獲得字典集基礎上進行細定位，包括：

對q區域的K個傳感器的各M個樣本集用K均值奇異值分解K-SVD算法進行字典訓練得到過完備字典，重復對Q個區域的數據集進行同樣操作，保存字典數據庫D_qk，1≤q≤Q，1≤k≤K；

在粗定位結果j的基礎上，將第k個傳感器獲得的j區域近鄰字典組成字典集，即[…，D_(j-V-1)k，D_(j-V)k，D_(j-1)k，D_jk，D_(j+1)k，D_(j+V)k，D_(j+V+1)k，…]，把第k個傳感器得到的監測數據在上述字典集上通過正交匹配追蹤算法進行稀疏表示，再進行重構，重構誤差最小的字典對應該傳感器確定的沖擊區域；

在一次沖擊過程中，重復上述過程對所有K個傳感器采集的數據進行細定位判定，對多傳感器細定位結果進行表決，選擇定位結果重復率最高的為最終確定定位結果。