[发明专利]一种基于压电和智能涂层传感器的疲劳裂纹综合监测方法

说明书

技术领域

本发明属于结构健康监控领域，涉及对金属、复合材料等结构损伤监测，具体涉及一种用于压电和智能涂层传感器对铝合金薄板疲劳裂纹扩展情况的综合监测判断方法。

背景技术

结构健康监控技术已经在民用工程和航空工程领域都得到了广泛应用，结构健康监控技术就是通过智能传感器网络在线实时监测结构健康状况。目前，在结构健康监控技术中使用的传感器主要有压电传感器、光纤传感器、MEMS传感器、智能涂层传感器等。其中压电传感器是通过自身的压电效应，激励和接收导波信号，并通过信号处理技术实现对结构损伤监测；智能涂层传感器是由驱动层、传感层和保护层组成，通过结构裂纹扩展到智能涂层传感器布贴位置引起传感层电阻值的变化，从而实现对结构裂纹的监测。

有研究表明，针对结构健康监测的不同传感器设备，由于传感器的监测原理不同，其信号的数据类型和处理方式也不尽相同，对损伤监测各有优势。目前，根据不同传感器对结构损伤监测采集的信号，其数据类型主要分为Signal response数据和Hit/miss数据。Signal response数据是指通过检测到的电信号或振动信号(如：电压、电流、频率、应变等)的连续变化用于表征结构损伤的变化(如：裂纹长度，损伤面积等)。针对离散的响应信号，传感器采集的数据直接能够反应其检测结果(hit＝1，miss＝0)，1表示损伤被检测到，0表示损伤未被检测到。通过裂纹检出概率比较压电和智能涂层传感器对损伤的能力。裂纹检出概率，即POD(Probability of Detection)模型是传感器检测能力的一种表征方式。POD模型结果不仅与损伤大小有关，还受到如被监测结构的材料、几何尺寸、损伤形式、监测环境和监测人员等不确定性因素的影响。

在相关文献和试验中发现，智能涂层传感器在监测疲劳裂纹扩展时会发生漏检的情况，所谓漏检则指的是当裂纹已经穿过智能涂层传感器的监测区域时，传感器未检测到的现象。

发明内容

本发明为了解决上述问题，充分考虑到智能涂层传感器的漏检问题，提出一种基于压电和智能涂层传感器的疲劳裂纹综合监测方法。本发明是通过压电传感器的损伤监测原理，建立结构裂纹定量模型监测疲劳裂纹扩展情况，结合智能涂层传感器的监测结果，分别建立相应的POD模型，绘出POD曲线。本发明是通过两种传感器的监测结果所建立的POD模型，综合比较压电和智能涂层传感器对疲劳裂纹扩展的检出概率，选择在不同疲劳裂纹长度下更能够准确监测该结构疲劳裂纹扩展的传感器类型。

本发明采用了两种传感器对疲劳裂纹扩展监测结果进行综合判断，通过疲劳试验机对试验件加载，使试验件产生疲劳裂纹扩展，两种传感器通过对监测信息的分析处理获得相应的POD模型，实现两种传感器的对疲劳裂纹扩展的综合判断，克服了两种传感器自身的不足。

本发明是分别基于压电和智能涂层传感器对疲劳裂纹的监测结果，提出了信息融合方法，实现对裂纹扩展的综合判断。以铝合金薄板的疲劳裂纹扩展试验为平台，在薄板上同时布置智能涂层和压电传感器对疲劳裂纹扩展进行监测，具体分以下步骤：

步骤1：选择试验件。

步骤2：在铝合金薄板上布贴压电传感器和智能涂层传感器。

步骤3：确定压电传感器的激励信号。

步骤4：将以上贴有智能涂层和压电传感器的铝合金薄板安装在疲劳试验机上进行疲劳裂纹扩展试验。在疲劳试验机加载前，分别采集压电和智能涂层传感器的初始信号。

步骤5：通过光学显微镜实时记录不同循环周次下的裂纹长度，在平均加载应力水平停止循环加载时采集压电传感器接收的Lamb波信号。同时，在每次智能涂层传感器报警时，记录智能涂层传感器的数据和压电传感器的Lamb波信号。

步骤6：完成试验后，对传感器采集的信号进行处理。主要是分析处理压电传感器采集的Lamb波信号，对该信号进行滤波，截取Lamb波信号S₀模式的时间窗。因为Lamb波在传播路径中随着裂纹扩展，信号能量发生衰减即幅值减小、传播路径变化即相位变化等，提取损伤特征归一化幅值X、相位角变化Y，建立裂纹长度与损伤特征参数的函数模型f(·)。

步骤7：重复步骤2-6，针对压电传感器采集的Lamb波信号进行分析处理，提取损伤特征参数，验证步骤5中建立的函数模型，并对模型参数加以修正，获得修正后的模型g(·)。

步骤8：根据步骤7中确定的压电传感器裂纹监测模型和智能涂层传感器的历史数据，选择相应的POD模型，绘制POD曲线，判断两种传感器对铝合金结构疲劳裂纹扩展的监测能力。