[发明专利]超声Lamb波局部循环扫描概率重构层析成像方法

摘要

超声Lamb波局部循环扫描概率重构层析成像方法，先规划检测区域，并在检测部件上布置传感器阵列，选取Lamb波模态并设计激励信号，然后分别采集各个传感器对的参考信号与损伤信号，对检测区域进行划分得到若干扇区，并以相邻的几个扇区作为检测子区域，每次完成子区域检测后，将子区域顺时针旋转一个扇区作为下次循环检测子区域，再进行数据选取预处理，依据传感器对间距离及所选Lamb模态速度计算有效数据长度，然后局部循环概率重构层析成像计算，最后进行数据融合及图像拼接，本发明抗干扰能力强、精度高，可以有效的消除多故障等干扰对方法的影响，提高多故障损伤的检测分辨率。

主权项

超声Lamb波局部循环扫描概率重构层析成像方法，其特征在于，包括以下步骤：1)传感器安装：规划检测区域，建立坐标系，划分网格作为检测像素点坐标(x,y)，在待检测部件上布置时钟形传感器阵列，并记录传感器位置坐标(x_k,y_k)；2)选择Lamb波模态，并设计激励信号：根据损伤出现类型，选择对损伤敏感的模态，依据所设计激励信号的中心频率，带宽的信息，计算所选用Lamb波模态的最大速度和最小速度；3)参考信号获取：在结构无损状态下，先以圆心传感器作为激励，圆周传感器作为接收端；再以圆周上的传感器依次作为激励，其余传感器作为接收端，记录此时所有接收端传感器获得的信号作为参考信号；4)损伤信号获取：在检测区域出现损伤后，与参考信号的获取相同，先以圆心传感器作为激励，圆周传感器作为接收端；再以圆周上的传感器依次作为激励，其余传感器作为接收端，记录此时所有接收端传感器获得的信号作为损伤信号；5)子区域划分：整个检测区域被过传感器阵列中心的传感器路径均匀分成N(≥3)个扇区，按顺时钟方向对各个扇区进行编号，依次为1到N，为了不丢失检测信息，一次检测的子区域至少包含相邻的3个扇区，每次进行概率重构计算的子区域按顺时钟依次转动一个扇区，因此，在一次检测循环内，每个扇区故障存在概率将被计算的次数与每个子区域所包含的扇区数一致；6)数据长度选择：计算检测子区域中用于激励与接收传感器路径间直线距离，i为激励传感器编号，j为接收传感器编号，计算每对传感器信号用于概率重构方法的数据起始时间点，选择概率重构方法中控制每对传感器检测范围的尺度参数β值大小，计算有效检测范围内的Lamb波传播最大距离D_ij＝β×d_ij，考虑激励信号的时长,计算用于概率重构层析成像方法的数据终止时间点，最后得到用于概率重构层析成像计算的数据长度L_ij＝(t₂‑t₁)×f_s；7)局部循环扫描检测区域：根据步骤6)得到的用于概率重构方法计算的数据选择策略，顺时钟依次计算步骤4)所划分子检测区域的损伤存在概率，得到所有子区域的损伤存在概率分布；8)数据融合：将子区域检测结果融合到每个扇区，通过几何均值计算，得到各个独立扇区的损伤出现概率值，几何均值计算公式为：${\mathrm{mean}}_{\mathrm{geo}}=\sqrt[n]{a_1\·a_2\·\·\·a_n}---\left(1\right)$其中，n为每个扇区被计算的次数，a_i为同一像素点位置第i次计算得到的概率值；9)图像拼接:对扇区计算结果进行拼接，得到整个检测区域的损伤存在概率分布，由于扇区所在坐标系与检测区域整体坐标系一致，选择步骤8)中每个扇区得到像素点的每个最大值作为各个位置损伤出现的概率值，概率值越大位置，故障出现的可能性越大；10)损伤结果重构显示。