[发明专利]一种用于航空结构健康监测的压缩感知系统及该感知系统的工作方法

权利要求书

1.一种用于航空结构健康监测的压缩感知系统，其特征在于：包括用户接口单元、 中央信息融合单元、中央协调管理单元和至少一个子系统，所述子系统收集到的 信息传递到所述中央信息融合单元和所述中央协调管理单元，所述用户接口单元 接收来自所述中央协调单元和所述中央信息融合单元的处理结果，所述子系统用 于对航空的局部结构进行损伤监测，所述中央信息融合单元用于融合所述子系统 的损伤监测结果，所述中央协调单元负责协调所述各个子系统之间的工作，所述 用户接口单元用于向用户提供损伤信息和接收用户指令。

2.根据权利要求1所述的用于航空结构健康监测的压缩感知系统，其特征在于：所 述子系统包括传感器组、损伤评估单元、信号处理单元、区域监督簇头、黄页管 理和共享管理单元，所述损伤评估单元用于对损伤进行评估，所述信号处理单元 用于对监测信号进行重构和平滑处理，所述黄页管理用于注册服务目录，从而方 便寻找服务和资源，实现交互和协作，所述区域监督簇头用于管理所述子系统的 传感器组,提供黑板区域,获取局部区域的重要损伤数据，所述共享信息管理单元用 于对所述子系统提供局部子系统信息服务与外部信息共享，同时用于注册各个单 元的地址和ID号。

3.根据权利要求2所述的用于航空结构健康监测的压缩感知系统，其特征在于：所 述传感器组包括多个压电传感器。

4.一种用于航空结构健康监测的压缩感知系统的工作方法，其特征在于：包括以下 步骤：

1)建立航空结构损伤信号压缩采样稀疏模型，主要包括：根据多传感器时空相关 性开发大型航空结构典型健康、损伤信号的联合稀疏模型，主要针对不同传感器 类型信号特点，建立其稀疏表示，在此基础上，选择构建随机测量矩阵从而保证 信号高精度重构；

2)开发航空结构损伤信号压缩采样重构算法，主要包括：基于多传感器联合稀疏 模型设计各传感器根据自身的随机测量值通过协作与时空相关的传感器进行信号 的联合重构，主要指标包括协作效率、通信量、带宽消耗以及信号的重构精度等， 与传统联合重构进行对比；

3)开发航空结构损伤信号压缩采样硬件和软件系统，硬件主要涉及到随机测量矩 阵实现、低通滤波器和模数采样的设计；软件主要涉及重构算法的开发实现。

5.根据权利要求4所述的用于航空结构健康监测的压缩感知系统的工作方法，其特 征在于：步骤1)建立航空结构损伤信号压缩采样稀疏模型中，根据典型健康、损 伤信号的特点，主要针对低频振动信号，确定其稀疏表示，确定稀疏基，并考虑 多传感器的时空相关性，建立联合稀疏模型，在此基础上，选择设计压缩采样的 随机测量矩阵，对比讨论不同类型信号的采集精度，根据是否满足约束等距条件， 验证其有效性和稳定性，以保证所表示的信号信息不丢失，实现高精度重构。

6.根据权利要求4所述的用于航空结构健康监测的压缩感知系统的工作方法，其特 征在于：步骤2)开发航空结构损伤信号压缩采样重构算法中，在航空结构健康监 测的压缩采样稀疏模型的基础之上，传感器根据自身的随机测量值进行实时信号 的高精度重构的方法对比，包括计算效率以及信号的重构精度等，开发适合于航 空结构健康监测的重构算法，在此基础上，考虑传感器之间的信息冗余，开发联 合重构模型以及分布式重构算法，讨论其相对于单采样通道重构算法的计算效率、 通信量、带宽消耗以及信号的重构精度等，通过面向航空结构健康监测的压缩采 样数据处理模型的构建，为后续压缩采样系统硬件和软件设计奠定基础。

7.根据权利要求4所述的用于航空结构健康监测的压缩感知系统的工作方法，其特 征在于：步骤3)开发航空结构损伤信号压缩采样硬件和软件系统中，基于航空结 构健康监测的压缩采样稀疏和重构模型，针对航空结构损伤监测问题，基于压电 传感器和电荷放大器获取的信号，设计多通道模拟欠采样系统硬件，主要是信号 随机采样和模数转换的电路设计，在此基础上利用高速信号处理器实现信号的快 速重构，并与传统采集系统进行分析对比，通过冲击损伤定位和历程反演损伤预 测来验证所开发系统的可行性和有效性。