阅读说明：本技术 一种基于超声导波的结构健康监测选频方法 (Structural health monitoring frequency selection method based on ultrasonic guided waves ) 是由 曲志刚 王秋雨 金硕 安阳 杨霄 武立群 张亚丽 王志援 于 2019-10-10 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种基于超声导波的结构健康监测选频方法,首先绘制被测对象的频散曲线,根据频散曲线选择合适的模态,确定实验激励模态；然后采用有限元仿真软件和激光测振仪分别求解共振频率,得到几个待选频率；最后,在实验中依次采用不同频率的激励信号,根据实验结果选出激励信号的频率。本发明优点在于能够将几种结构安全健康监测中常用的选择激励信号频率的方法结合起来,更准确地找到适合结构健康监测的频率,得到更好的监测效果,这对结构安全监测有巨大的意义。(The invention provides a structural health monitoring frequency selection method based on ultrasonic guided waves, which comprises the steps of firstly drawing a frequency dispersion curve of a measured object, selecting a proper mode according to the frequency dispersion curve, and determining an experimental excitation mode; then respectively solving resonance frequencies by adopting finite element simulation software and a laser vibration meter to obtain a plurality of frequencies to be selected; and finally, sequentially adopting the excitation signals with different frequencies in the experiment, and selecting the frequency of the excitation signal according to the experiment result. The method has the advantages that the method for selecting the excitation signal frequency commonly used in the structural safety and health monitoring can be combined, the frequency suitable for the structural health monitoring can be found more accurately, a better monitoring effect is obtained, and the method has great significance for the structural safety monitoring.)

一种基于超声导波的结构健康监测选频方法

技术领域

本发明涉及一种基于超声导波的结构健康监测选频方法，属于结构健康监测领域。

背景技术

损伤检测是结构健康监测的主要任务之一，在很多领域都要用到损伤检测。在交通和道路施工设备领域，复杂的工程结构和大型设备随处可见，比如说：铁路设备，桥梁，大型起重机，海陆空各种交通工具等，一旦在运行过程中发生故障，轻则造成经济损失，重则危机上面的人员的性命；在油气管道、电力方面管道和城市供水系统的管道传送方面，一旦发生泄漏，后果不堪设想。因此，能够提前监测各种结构的健康状态，进行损伤检测至关重要。

目前基于超声导波的结构健康监测技术是最常用的一种方法。这种方法大都是依靠一些小型传感器来获取结构的一些信息(如位移、应力、应变等)，然后通过后期的数据处理和分析来获取损伤的特征。超声导波在介质中传播时，频率不同，传播速度不同，激励出的模态数量也不同。在使用超声导波检测损伤时，激励出的模态数量越少，频散特性越不明显越好。因此，激励频率对于检测效果影响很大，选择合适的激励频率至关重要。

发明内容

本发明提供一种基于超声导波的结构健康监测选频方法，能够更准确地找到适合结构健康监测的频率，得到更好的检测效果，这对结构健康监测有巨大的意义。

1.本发明采取的技术方案是：一种基于超声导波的结构健康监测选频方法，包括以下步骤：

S1、绘制被测对象的频散曲线，根据频散曲线选择合适的模态，确定实验激励模态；

S2、采用有限元仿真软件对被测对象进行频域仿真，根据频率-位移图进行选频；

S3、采用激光测振仪对整个实验系统的进行测试，根据频率-位移图进行选频；

S4、结合S1、S2、S3将选出的实验激励模态、激励信号频率应用于实验系统，根据实验结果选择最优激励频率。

2.所述的步骤S1采用的软件是GUIGUW。

3.所述的步骤S2采用的软件是COMSOL Multiphysics或ANSYS Fluent。

4.所述的步骤S3包括以下步骤：

S3.1计算机产生扫频信号；

S3.2经过步骤S3.1产生的信号经功率放大器放大，激励传感器产生振动；

S3.3激光测振仪采集振动数据，得到整个实验系统的频率-位移图。

5.所述的步骤S4实验系统采用的传感器是MFC传感器或压电陶瓷传感器。

附图说明

图1为结构健康监测选频率流程图。

图2为飞机电缆相速度频散曲线。

图3为COMSOL Multiphysics仿真得到的频率-位移图。

图4为激光测振仪测试实验系统的实验图。

图5为激光测振仪到的频率-位移图。

图6为飞机电缆绝缘层缺陷检测系统原理图。

图7为实验采用的激励信号图。

图8为20.680KHz时采集到的信号示意图。

图9为35.200KHz时采集到的信号示意图。

图10为20.614KHz时采集到的信号示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案作进一步详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明仅以飞机电缆绝缘层结构健康监测选频为例。

图1为结构健康监测选频的流程图。首先绘制被测对象的频散曲线，根据频散曲线选择合适的模态，确定实验激励模态；然后采用有限元仿真软件和激光测振仪分别求解共振频率，得到几个待选频率；最后，在实验中依次采用不同频率的激励信号，根据实验结果选出激励信号的频率。

图2为实验采用的飞机电缆的频散曲线。从图2中我们可以看到在0～100KHz频率范围内，纵向模态、扭转模态、弯曲模态均只有一种，其中弯曲模态存在明显的频散现象，扭转模态和纵向模态在0-60KHz基本无频散，并且纵向模态的传播相速度明显比扭转模态要快，这为我们选择激励L模态导波提供了一定的依据。

图3为COMSOL Multiphysics仿真得到的频率-位移图。在COMSOL Multiphysics飞机电缆仿真中，设置的仿真参数均与下面所述的实验所用电缆参数一致。在仿真中，空间维度采用的二维轴对称，使用的是固体力学接口，研究其在20-60KHz频域范围内的频域仿真。线缆长度方向为z方向，在z方向截面施加边界载荷，激励出L模态导波，另一端z方向截面添加固定约束，观察随着频率的变化位移的变化情况。为保证仿真的准确性，网格划分的平均单元质量为0.8477，求解的自由度数为29264。从图3中，我们可以看出，振动位移较大的频率有两个，分别是：20.680KHz，35.200KHz。

图4为激光测振仪测试实验系统的实验图。首先由上位机产生扫频信号，然后经功率放大器将信号放大，激励传感器产生振动，再由激光测振仪(型号为：Polytec PSV-500)采集振动数据，得到整个实验系统的频率-位移图，如图5所示。从图5中我们可以看出，在0-60KHz频率范围内，随着频率的不断增加，位移是一个先增加后减少的趋势，存在一个极大值，所以依据激光测振仪得到的频率-位移图，选择的是频率是20.614KHz。

根据频散曲线选择使用L模态超声导波，根据仿真得到的频率位移图和激光测振仪得到的频率位移图，最终选择出的频率有三个，分别是：20.680KHz，35.200KHz和20.614KHz。将这三个频率分别应用于实验。

实验采用的飞机电缆长度为200cm，内部材料为铜，内径为2.87mm，杨氏模量为110GPa，泊松比为0.35，密度为8960Kg/m3；绝缘层材料为Polyvinyl chloride，厚度为1.18mm，杨氏模量为2.9GPa，泊松比为0.319，密度为1760Kg/m3；实验采用两个MFC8507-P1传感器对称激励，作用于电缆单端，产生L模态导波；在距离激励传感器100cm处设置接收传感器，传感器型号为MFC2807-P2。

实验系统原理图如图6所示。首先由上位机产生激励信号，经功率放大器将其放大，激励传感器MFC振动，产生超声导波；当超声导波在飞机电缆中传播时，遇到缺陷和线缆尾端时，阻抗发生变化，产生反射信号。反射信号使接收传感器MFC产生振动，发生电荷量的变化；电荷放大器将电荷量转换为电压信号，通过数据采集卡进入计算机进行处理。

图7为结构健康监测中经常使用的信号。激励的中心频率按照下述方法选定，n₀为5，加窗函数采用汉宁窗，即：

U＝(1-cos(2*pi*f*t/n₀))*sin(2*pi*f*t)(t＜n₀/f)

图8-10分别是三个频率下的时间位移图。图8在20.680KHz激励频率下，虽然缺陷信号和尾端反射信号都可以采集到，但是缺陷反射信号不是很容易分辨；图9在35.200KHz频率下，只能接收到激励信号，缺陷反射信号和尾端反射信号都没有接收到；图10在20.614KHz频率下采集到的信号更好，缺陷反射信号和尾端反射信号可以明显的分辨出来，故最终选择激励信号中心频率为20.614KHz。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围。