[发明专利]基于前向散射波和C均值聚类算法的板类缺陷定位方法

说明书

本发明涉及一种基于前向散射波和C均值聚类算法的板类缺陷定位方法，包括：获取无损伤板类结构和同类板损伤状态下的响应信号，以无损伤板类结构的响应信号作为基准信号，以同类板损伤状态下的响应信号为损伤信号；对基准信号和损伤信号进行预处理后做差，得到差值信号，通过Hilbert变换提取差值信号包络；提取直达波差值包络，以直达波差值包络的最大幅值衡量对应直达波差值的大小；获取每个传感器作为激励传感器时对应的直达波差值中最大的2组检测数据所在的传感器对，将所有传感器对分别用直线连接，获得2n条直线；以C均值聚类算法获得2n条直线的交点的聚类中心，定位缺陷位置。与现有技术相比，本发明具有定位精度高、操作简单等优点。

技术领域

本发明涉及板类结构无损检测领域，尤其是涉及一种基于前向散射波和C均值聚类算法的板类缺陷定位方法。

背景技术

Lamb波传播速度快、检测范围大、灵敏度高、衰减小，可实现对板材高效率、无盲区检测，已经成为广受关注的无损检测方式之一，如中国专利申请CN105527345A公开的一种基于密集型激光传感器阵列的Lamb波板状结构的缺陷定位方法。研究者已经提出了许多用于板类缺陷定位的成像算法并得到了实验性的验证。但由于噪音以及边界反射和缺陷处模态转换的影响，常常使成像位置偏离缺陷的实际位置。近年来国内外学者围绕着如何减少噪音以及边界反射和缺陷处模态转化对成像精度的影响，提出了许多信号处理方法。这些方法包括基准线减法、小波降噪、滤波、模态分离等。这些信号处理方法在成像算法上的应用一定程度上提高了缺陷的定位精度，但对噪音和边界反射以及模态转换对缺陷定位精度的影响并不能完全消除。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种定位精度高、操作简单的基于前向散射波和C均值聚类算法的板类缺陷定位方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于前向散射波和C均值聚类算法的板类缺陷定位方法，包括以下步骤：

1)在板类结构中布置由n个传感器组成的稀疏阵列，选择最佳激励频率，对所述稀疏阵列中所有传感器依次进行激励，每次激励时，受激励的传感器为激励传感器，其余传感器为接收传感器，同时接收信号，作为响应信号，分别获取无损伤板类结构和同类板损伤状态下的响应信号，以所述无损伤板类结构的响应信号作为基准信号，以所述同类板损伤状态下的响应信号为损伤信号；

2)对所述基准信号和损伤信号进行预处理后做差，得到差值信号，并对所述差值信号通过Hilbert变换提取差值信号包络；

3)从所述差值信号包络中提取直达波差值包络，以直达波差值包络的最大幅值衡量对应直达波差值的大小；

4)获取每个传感器作为激励传感器时对应的直达波差值中最大的2组检测数据所在的传感器对，将所有传感器对分别用直线连接，获得2n条直线；

5)以C均值聚类算法获得所述2n条直线的交点的聚类中心，以获得的聚类中心作为缺陷位置。

所述步骤1)中，n个传感器组成一圆形稀疏阵列。

所述n满足n≥10。

所述稀疏阵列中，相邻传感器的间距不大于50mm。

所述步骤2)中，所述预处理具体为：对所述基准信号和损伤信号依次进行高阶滤波和小波降噪处理。

所述步骤3)中，从所述差值信号包络中提取直达波差值包络具体为：

根据基准信号的时域波形确定直达波波包的时间范围，根据该时间范围确定对应差值信号包络的范围，然后提取该范围内的包络信号，即为直达波差值包络。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)该方法可以消除边界反射、噪音、缺陷引起的模态转换以及导波的频散和多模态的影响。