[发明专利]一种对飞行器结构损伤状态进行多元化识别与检测的方法

摘要

一种对飞行器结构损伤状态进行多元化识别与检测的方法。本发明涉及一种多方法组合飞行器结构损伤状态识别与检测系统，其特征是基于飞行器结构的振动测试信号，应用小波包方法，用于识别结构损伤发生的空间位置和损伤程度，同时提出一种小波包能量变化率指标，结合神经网络，以小波包能量指标为网络输入对结构的损伤程度进行精确地量化分析，还采用灰预测方法进行小波包能量指标预测，进行结构损伤状态量化预测分析。本发明具有快速性、高精度及实现预测性的优点，功能多样性，有利于发挥小波包的高频分辨率、BP神经网络的非线性映射以及灰预测预测能力相结合的优势，提高飞行器结构损伤的识别与预测能力。

主权项

1.一种对飞行器结构损伤状态进行多元化识别与检测的方法，其特征在于该方法包括下列步骤：第一步：对飞行器结构输出的结构位移响应信号通过小波包分解处理，得到信号能量分量第二步：采用能量变化率指标模型a为初始状态，b为当前时刻下的状态，对信号能量分量进行处理，获得小波-变化率WEI_f(t)j；所述的小波-变化率WEI_f(t)j能够用于识别飞行器结构损伤发生的空间位置A(x，y，z)；第三步：采用BP神经网络算法对小波-变化率WEI_f(t)j进行处理，得到小波能量-损伤程度WDD_f(t)，该小波能量-损伤程度WDD_f(t)也就是当前时刻下的小波能量-损伤程度；第四步：采用灰色系统理论对信号能量分量进行处理，获得下一时刻的信号能量分量第五步：采用能量变化率指标模型对下一时刻的信号能量分量进行处理，获得下一时刻的小波-变化率WEI_f(t+1)j；第六步：采用BP神经网络算法对下一时刻的小波-变化率WEI_f(t+1)j进行处理，得到下一时刻的小波能量-损伤程度NWDD_f(t)，该下一时刻的小波能量-损伤程度NWDD_f(t)也就是可能出现的小波能量-损伤程度。