[发明专利]一种冲击定位识别装置及方法

权利要求书

1.一种冲击定位识别装置，其特征在于，包括：

冲击输出机构，用于向测试结构数据采集区域施加冲击；

压电传感器，安装在测试结构上采集测试结构应变数据发送至控制器；

控制器，获取应变数据并基于卷积神经网络模型实现冲击定位识别；

所述控制器包括数据采集模块、波形显示模块、模型导入和冲击定位模块，数据采集模块与压电传感器电联，波形显示模块显示冲击信号，模型导入和冲击定位模块用于导入训练好的卷积神经网络模型并通过此模型识别冲击位置;

其中，根据香农采样定理确定采样频率，使用数据采集卡采集铝合金加筋轻量化结构各个区域的响应数据，然后对这些数据进行快速傅里叶变换（FFT）处理，并对频率信号进行归一化处理；

卷积神经网络模型基于冲击定位识别数据集利用深度学习框架训练构建。

2.如权利要求1所述的冲击定位识别装置，其特征在于，所述冲击输出机构为仿真枪，在构建冲击定位识别数据集时，通过发射子弹对测试结构依次遍历需要采集数据的区域。

3.如权利要求1所述的冲击定位识别装置，其特征在于，所述压电传感器有多个，布置在测试结构数据采集区域的周围，采集测试结构的结构应变。

4.如权利要求2所述的冲击定位识别装置，其特征在于，所述压电传感器有四个，布置在矩形数据采集区域外的四个角上，压电传感器均与控制器电联。

5.一种冲击定位识别方法，利用如权利要求1-4任一项所述的冲击定位识别装置，其特征在于，包括以下步骤：

在测试结构上布置压电传感器并标记，压电传感器与控制器电联；

对数据采集区域施加冲击，压电传感器采集测试结构的结构应变并发送至控制器；

依次对多个数据采集区域完成冲击并采集相应的结构应变数据；

对结构应变数据进行特征提取，构建冲击定位识别数据集；

基于冲击定位识别数据集利用深度学习框架构建卷积神经网络模型；

将训练好的卷积神经网络模型导入控制器，获取测试结构上的冲击进行识别，并输出显示，完成冲击定位识别。

6.如权利要求5所述的冲击定位识别方法，其特征在于，所述压电传感器布置在测试区域的周围，并依次通过衰减/放大器、数据采集卡进行处理后接入控制器。

7.如权利要求5所述的冲击定位识别方法，其特征在于，依据测试结构上不规则的加筋结构将数据采集区域划分为多个冲击区域，并取每个冲击区域的四个角和中间位置作为采样冲击点，依次对每个冲击区域进行冲击并采集相应的结构应变数据。

8.如权利要求7所述的冲击定位识别方法，其特征在于，对压电传感器采集的数据提取频率特征，生成每组数据对应的位置数据将其作为训练标签，完成数据集的构建，将每个位置的部分数据集作为测试集，其余部分作为训练集。

9.如权利要求5所述的冲击定位识别方法，其特征在于，在模型创建完成后，载入数据集进行模型训练和模型测试，调整模型参数，直至模型准确率达到标准，保存此模型完成训练。