稀疏阵列导波监测系统多模态特征提取与结构健康评价研究

Sparse ultrasonic guided wave array monitor systems are extensively used in engineering practices. However, up to date, many critical research issues in the areas of propagate mechanism, parameter estimation, signal feature extraction and mode separation for sparse array systems have not been addressed thoroughly or properly due to their complicated array configuration and wave pattern.With the aim of advancing the state of the art in dispersion compensation and mode separation of sparse array systems, this proposal focuses on the following important research topics: (1)Develop elastodynamics modeling and simulation methods to reveal the influence of excitation methods, transducer transfer functions, array configuration, dispersion and multi-mode; (2)Develop model-based parameter estimation algorithm to facilitate a priori information minimize of sparse array systems, and ues it to improve the mode and defect identification capability; (3) Investigate new Morphological Component Analysis(MCA)-based signal analysis methods to extract mode feture and mode coversion information from multi-mode time-frequency modulation signal of sparse array systems; (4)Study scattering coefficient matrix method to characterize the defect feature of sparse array systems so as to predict and guarantee structural health degree. The proposed research covers scientific research topics in the areas of structural health monitoring of sophisticated engineering systems and complex infrastructures. The research results to be developed will provide a suite of novel theoretical methods and uesful practical tools for parameter estimation, mode separation, defect detection and structural health evaluation of sparse guided wave array systems.

稀疏阵列超声导波监测系统特殊的阵列结构和波动形式导致了波传播机制、散射规律以及波动响应的复杂性，目前在弹性波传播机理、参数估计、信号特征提取以及模态分离方法等方面尚存在若干关键问题亟待解决。本项目通过建模仿真分析，揭示激励信号、换能器传递函数、阵列结构、频散和多模态等主要因素影响导波传播的机理；针对稀疏阵列成像时先验参数误差问题，研究模型实时参数估计算法，以提高模态和缺陷成像辨识能力；针对阵列导波信号的复杂多模态时频调制特点，研究基于形态分量分解的信号分析新方法，有效提取模态特征和模态转换信息；针对稀疏阵列成像对散射的内在敏感规律，研究散射系数缺陷特征辨识技术，以预示和保障结构健康。本项目研究重要装备与设施结构健康监测共性基础研究中的重要科学问题，将为解决稀疏阵列导波监测系统的参数估计、模态分离、缺陷特征辨识与结构健康评价问题提供新思路和新方法，具有重要的科学意义和工程价值。

近年来，稀疏阵列超声导波检测方法受到学术界和工业界的重视。稀疏阵列超声导波监测系统特殊的阵列结构和波动形式导致了波传播机制、散射规律以及波动响应的复杂性，目前在弹性波传播机理、参数估计、信号特征提取以及模态分离方法等方面尚存在若干关键问题亟待解决。本课题开展了稀疏阵列导波监测系统多模态特征提取与结构健康评价研究。. 首先，推导了正交各向同性材料不同结构类型传播的波动方程。利用SVD方法对波动方程进行了数值求解并分析了频散曲线的精度及适用范围。其次，构建了弹性动力学分析的有限元模型，并利用有限元模型研究了阵列导波散射特性。提出了采用P-FEM理论研究弹性波传播的数值计算新方法，通过阵列导波建模与仿真验证了该方法的可行性。研究了群体智能优化参数估计方法，通过改进人工蜂群算法的维度和边界，实现了基于参数估计的模态分离方法，实验验证了该方法进行模态分离的有效性。研究了基于形态分量分析的特征提取方法。将模态分离和特征提取的结果用于构建散射系数矩阵，研究了基于散射系数的缺陷辨识方法。该方法具有较高的适应性和缺陷辨识能力，实现了稀疏阵列多模态特征提取与健康评价。. 本课题的研究不仅具有较高的学术价值，而且有比较重要的工程实用价值，可为我国结构健康状况监测提供科学对策和方法。