[發明專利]基于激勵波束成型和加權圖像融合的MUSIC腐蝕監測方法

有效

• 申請號: 201711337794.0
• 申請日: 2017-12-14
• 公開（公告）號: CN108169327B
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發明（設計）人: 袁慎芳;鮑嶠;邱雷;郭方宇;任元強
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01N29/04
• 分類號: G01N29/04
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 施昊

1.基于激勵波束成型和加權圖像融合的MUSIC腐蝕監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)在結構處于健康狀態時，輪流驅動陣列A和陣列S激發Lamb波，并采集對應傳感器陣列的響應信號，記為基準信號；

(2)在腐蝕損傷監測過程中，輪流驅動陣列A和陣列S激發Lamb波，并采集對應傳感器陣列的響應信號，記為監測信號；將監測信號減去基準信號，記為腐蝕損傷的散射信號；

(3)基于MUSIC算法和腐蝕損傷的散射信號，得到腐蝕成像結果，搜索腐蝕成像結果的峰值點，即為腐蝕損傷的初估位置；

(4)根據此初估位置，計算激勵陣元相對腐蝕損傷初估位置的時延，并根據該時延前移或后移腐蝕損傷的散射信號，疊加這些腐蝕損傷的散射信號獲得增強的腐蝕損傷的散射信號；

(5)將增強的腐蝕損傷的散射信號再次代入MUSIC算法，得到對應的腐蝕成像結果和散射信號協方差矩陣的大特征值；

(6)對陣列A和陣列S分別作為激勵源陣列時對應的腐蝕成像結果設置相應的權值，根據權值融合兩次腐蝕成像結果，搜索融合成像的峰值點，即為腐蝕損傷位置；

(7)根據步驟(6)得到的權值疊加散射信號協方差矩陣的大特征值，進而計算腐蝕因子，利用腐蝕因子評估腐蝕損傷深度。

2.根據權利要求1所述MUSIC腐蝕監測方法，其特征在于，所述陣列A和陣列S均為一維均勻線陣，兩個陣列均包含2N+1個陣元，陣列A中的各個陣元用A_i表示，陣列S中的各個陣元用S_i表示，i＝-N,-(N-1),…,0,…,N-1,N。

3.根據權利要求2所述MUSIC腐蝕監測方法，其特征在于，在步驟(2)中，驅動陣列A激發Lamb波，即依次將陣列A中每個陣元作為激勵，得到對應的腐蝕損傷的散射信號：

上式中，為陣列A中陣元A_i作為激勵時，陣列S中所有陣元得到的散射信號組成的向量；N(t)為陣列S中各陣元采集通道的背景噪聲組成的向量；x_a(t)為陣列S中參考陣元獲取的腐蝕損傷的散射信號；A(r,θ)為導向矢量，A(r,θ)中的元素a_q(r,θ)＝exp(-jω₀τ_q)，q＝N,-(N-1),...,0,...,N-1,N，ω₀為傳播信號的中心頻率，j為虛數單位，d為陣列中相鄰陣元的間距，c為信號傳播速度，r和θ分別為損傷相對于陣列S的距離和角度；t表示信號的時刻；

驅動陣列S激發Lamb波的過程與陣列A相同。

4.根據權利要求3所述MUSIC腐蝕監測方法，其特征在于，在步驟(3)中，首先計算的協方差矩陣

上式中，上標H表示Hermitian轉置，K為采集信號長度；

然后對進行特征值分解：

上式中，U_S、U_N分別為信號子空間、噪聲子空間，∑_S、∑_N分別為信號子空間對應的大特征值、噪聲子空間對應的小特征值；

基于MUSIC算法的空間譜估計：

在空間譜圖中存在一個明顯的波峰，即為腐蝕損傷的初估位置。

5.根據權利要求4所述MUSIC腐蝕監測方法，其特征在于，在步驟(4)中，計算激勵源陣列中各陣元與腐蝕損傷的初估位置的距離：

上式中，l為激勵源陣列與傳感器陣列之間的間距，r₁為腐蝕損傷初估位置的距離信息，θ₁為腐蝕損傷初估位置的方向信息；

計算激勵源陣列中各陣元至腐蝕損傷的時延：

上式中，為激勵源陣列中參考陣元與腐蝕損傷的初估位置的距離；

疊加各腐蝕損傷的散射信號獲得增強的腐蝕損傷的散射信號：