[发明专利]一种基于经验模态分解的撞击定位方法

说明书

本发明公开了一种基于经验模态分解的撞击定位方法,通过布设在待测结构上设置的传感器阵列以及小球的自由落体运动，对应力波接收端采集到的撞击信号进行经验模态分解，得到有限多个本征模函数，再结合能量重心定位方法，确定撞击源的位置坐标。本发明公开的撞击定位方法是通过经验模态分解法与能量重心定位法的结合来确定撞击位置即非损伤定位。本发明公开的撞击定位方法与传统的傅里叶分析和小波分析相比精度更高。

技术领域

本发明涉及一种基于经验模态分解的撞击定位方法，尤其涉及一种经验模态分解和能量重心定位联合作用下的撞击定位方法，属于被动式结构健康监测领域。

背景技术

撞击定位是结构健康监测技术中至关重要的一步。不管是各向同性还是各向异性结构，都不可避免会受到外来物体的撞击，严重时可能导致结构内部出现损伤，最终致使结构失效。遭到撞击之后，结构内部会产生应力波，应力波会以撞击源为起点沿结构向外扩散。如果在结构表面不同的位置粘贴一些传感器阵列，撞击产生的应力波便会被记录在各个传感器中，只要对传感器接收到的信号进行适当分析和处理，就能成功实现对撞击源的定位。

能够实现精确定位的前提是提取到真实可靠的特征信号。在以前的研究中，国内外都将重点放在了定位的方法上。比较典型的基于波达时间的定位方法，往往由于各向异性结构的频散问题难以提取到准确的波达时间；基于神经网络的定位方法需要大量的样本训练，费时费力。对于撞击信号的处理一般多用傅里叶变换和小波变换进行滤波以及提取信号特征。然而，这两种方法都需要利用特定的函数形式(傅里叶的三角函数，小波变换的小波基函数)对数据进行分解，且傅里叶变换不具备时域特征，小波变换容易产生虚假频率。因此目前需要一种不需要利用特定的函数形式对数据进行分解的具有自适应能力的先进的时频域信号处理方法以获得有效的撞击信号。

发明内容

根据现有问题，本发明公开了一种基于经验模态分解的撞击定位方法：该方法采用经验模态分解和能量重心法对撞击源进行定位，具体包括以下步骤：

S1：在待测结构上建立直角坐标系，设置由四个压电传感器组成的撞击监测区域，且区域中心位置坐标为(0,0)；

S2:将上述传感器分别记为是s₁，s₂，s₃，s₄，并将上述监测区域由内到外划分为49个小区域(0-48)；

S3：利用小球固定高度的自由落体运动使待测结构中产生应力波，应力波在监测区域中的某一点产生并迅速向外扩散传到所述压电传感器s₁，s₂，s₃，s₄，多通道信息采集系统将记录所述压电传感器接收到的撞击信号；

S4：按照S3的方式完成剩余监测区域的信号采集。每次撞击点均为S2所述小区域的中心位置；

S5：将采集到信号进行有效信号的提取，然后将有效信号分为四组、分别进行不同的分析：第一组信号不再作处理，第二组信号作经验模态分解，第三组作傅里叶分析，第四组作小波分析；

S6：通过S5中所述的处理后的信号，分别计算对应信号的能量p₁，p₂，p₃，p₄；

S7:利用所述四个压电传感器s₁，s₂，s₃，s₄的位置坐标以及S6所求的对应信号的能量p₁，p₂，p₃，p₄求出其能量重心位置坐标，即撞击源位置坐标。

进一步的，步骤S1中所述的待测结构为复合材料薄板结构。

进一步的，所述步骤S3中的小球自由落体运动由固定长度的塑料管完成且撞击事件不会致使结构出现损伤。