[发明专利]一种基于导波信号稀疏分解及损伤定位的两阶段损伤位置识别方法

说明书

一种基于导波信号稀疏分解及损伤定位的两阶段损伤位置识别方法，涉及超声无损检测领域。本发明是为了解决稀疏表示在超声导波信号重叠波包识别中存在的字典设计方法和信号稀疏分解算法不够完善，进而导致超声导波信号分析得到的结果不够精确的问题。本发明利用惩罚项使系数向量尽可能稀疏，大大降低了噪声与字典原子匹配的可能性；利用导波的传播模型设计字典矩阵，其中考虑导波的频散、多模态和模态转换问题，以线性分解的形式识别重叠波形，相比常规的信号处理方法更具有优势；采用基于稀疏贝叶斯学习的稀疏优化求解算法，在处理稀疏表示这类欠定线性问题方面具有独特的优势，对噪声的鲁棒性也更好。

技术领域

本发明属于超声无损检测领域。

背景技术

在土木工程领域，超声无损检测在建筑结构、桥梁、管道等结构损伤检测中已经有着广泛的应用。借助于超声无损检测技术，可以有效检测结构中是否存在缺陷或损伤、进行缺陷定位并估测缺陷大小，以便对结构的安全状况进行评估并预测剩余使用寿命。与结构健康监测中基于振动的整体监测和少量局部监测技术相比，超声无损检测技术可以更好地检测结构局部微小损伤，是对结构健康监测技术的有益补充。将超声无损检测技术与结构健康监测技术相结合，可以实现结构局部损伤至整体损伤的全尺度监测，将有效提高结构安全评估的准确性。传统超声检测方法基于超声体波传播理论，检测范围小，检测效率较低。相比之下，基于超声导波方法的无损检测技术检测范围大，效率高，近年来已逐渐从科学研究走向实际工程应用。超声导波可在板、管道等薄壁构件内传播，相比传统超声波，超声导波可以在上述结构中传播更长距离，在遇到结构缺陷或损伤时，会发生散射或反射，对散射或反射波进行分析可以识别出结构缺陷或损伤，并可进一步对其定位、定量甚至成像。

由于频散、多模态以及模态转换等超声导波本身特性，传感器接收到的超声导波信号通常非常复杂，使得信号的有效解读变得异常困难，难以准确地获取损伤信息，限制了超声导波无损检测技术在结构检测中的有效性和实用性。近年来，基于信号稀疏表示概念的数字信号处理技术更是成为超声导波信号处理方面的研究热点。在导波信号稀疏表示框架下，导波信号在某一过完备字典矩阵下进行稀疏分解，获得导波信号的有效信息。尽管导波信号的分解过程是欠静定的，研究显示这种数字信号处理方法在某些应用中具有独特的优势，比如数据压缩和降噪。一方面，在捕捉数据特征方面，信号稀疏表示方法更具灵活性，对于特定一种信号，只需要从过完备字典中选取较少数量的原子来进行表征。由于每一个原子都描述这一种数据特征，因此，这样的表征结果会非常紧致。另一方面，导波信号稀疏表示相比常规信号处理方法具有超分辨率特性，同时还提升了噪声信号表示结果的稳定性。目前，信号稀疏表示在超声导波信号处理方面已取得一定的进展，但在字典矩阵设计和信号稀疏分解算法方面还存在不足之处，使得导波信号稀疏表示的优势没有得到充分发掘。此外，该方法在损伤定位方面的应用也有进一步提升的空间。

发明内容

本发明是为了解决稀疏表示在超声导波信号重叠波包识别中存在的字典设计方法和信号稀疏分解算法不够完善，进而导致超声导波信号分析得到的结果不够精确的问题，现提供一种基于导波信号稀疏分解及损伤定位的两阶段损伤位置识别方法。

一种基于导波信号稀疏分解及损伤定位的两阶段损伤位置识别方法，包括以下两个阶段：

第一阶段：

步骤一：在待检测波导中激励形成具有两种模态的超声导波信号，在待检测波导上设置多个采集点、并采集每个采集点处的超声导波信号；

步骤二：根据超声导波信号的采样频率确定每一采样时刻下每种模态的超声导波信号所传播的距离；

步骤三：根据步骤二获得的距离，利用考虑模态转换的导波传播模型分别预测每一采样时刻下超声导波信号传播距离x后的波包信号，将预测的所有采样时刻下的波包信号共同组成完备字典矩阵，并对该完备字典矩阵中的每一列向量进行2范数归一化处理；