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公开(公告)号：CN116539718A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310223544.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学宁波创新研究院
Abstract: 本发明提供一种基于兰姆波阵列信号的多螺栓连接结构螺栓松动识别方法，其包括以下步骤：S1、安装压电片阵列并采集各路径跨螺栓接头传播的兰姆波信号；S2、基于瑞利‑兰姆方程得到铝板中兰姆波的频散曲线，并进一步得到兰姆波的群速度；S3、构建兰姆波跨螺栓接头传播模型，获取S0波包理论直达时刻；S4、分别计算每个螺栓的预紧力指标；S5、设定检测阈值，实现螺栓的状态识别。本发明建立了兰姆波跨螺栓接头传播模型，并基于传播模型提取检测信息，能够实现多螺栓连接结构中具体螺栓的状态识别，能够及时发现松动螺栓的具体位置。本发明具有一定的抗环境干扰能力，且具备实时监测的潜力，能够实现无损检测和状态监测的自动化。
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公开(公告)号：CN116448879A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310223547.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学宁波创新研究院
IPC: G01N29/04 , G01N29/265 , G01N29/44
Abstract: 本发明提出一种基于稀疏分解的多向裂纹定量检测方法，其包括以下步骤：S1、利用信号发生器发射脉冲信号，通过示波器读取超声导波信号；S2、构建超声导波信号波形与传播距离映射关系的过完备字典集；S3、对信号进行分离，并建立超声导波信号波形成分与传播距离之间的映射关系；S4、通过波形成分的传播距离对裂纹进行定位成像；S5、对所有裂纹均进行定位并求解所有的裂纹边界点，对所有裂纹边界点进行连接，得到最终的裂纹定位及定量结果。本发明基于稀疏分解算法，通过将检测信号映射到各个成分对应的传播距离上，实现了在无基线信号下的损伤成分辨识，克服了常见到达时间对距离进行识别的误差，提高了裂纹定位及定量分析的准确度。
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公开(公告)号：CN113484417A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110768578.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学宁波创新研究院
Abstract: 本发明提供一种基于小波变换的管道腐蚀检测方法，其包括以下步骤：S1，使用力锤敲击管道，采集加速度传感器信号；S2，选取cmor小波作为母小波，对输入信号x(t)进行连续小波变换和映射，得到x(t)小波变换的时频域表达；S3，对时频域表达执行筛选过滤得到WTfilter(t,f)；S4，计算时间范围内WTfilter(t,f)关于频率与时间的二重积分；S5，设定管道腐蚀程度判断指标y1和y2，根据积分值判断管道质量。本发明开创性地提取阈值筛选后，将时频平面内特性范围的积分作为管道质量判别特征，为基于时频域的特征提取算法提供了新思路；而且测试方法简便，避免了人工对照寻找损伤特征的局限性，实现管道腐蚀质量的自动化判别。
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公开(公告)号：CN116448890A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310316369.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学宁波创新研究院
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯及克里金模型的金属腐蚀损伤评价反演方法，其包括：采集实验中的超声导波信号，构建超声导波信号数据集；建立无损伤导波传播二维仿真模型；对仿真模型力学性能进行校准，通过贝叶斯优化算法，提高无损伤导波传播二维仿真模型与实验的契合度；引入等效厚度作为辨识指标，对腐蚀损伤路径进行辨识；求解不同路径上腐蚀损伤的宽度和深度信息，求解过程中通过引入克里金模型，提高腐蚀损伤信息的精细度；使用最小距离法对损伤中心进行定位并通过反解克里金模型获取损伤的边界点；将所有边界点以最小二乘法进行拟合。
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公开(公告)号：CN116223635A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310260746.5
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学宁波创新研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法，其包括：根据超声导波的A0模态先验频散曲线信息，结合激励信号仿真多波包超声导波信号并构建超声导波的训练用输入数据集，构建超声导波的训练用标签数据集，借助卷积自编码构建基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法的网络模型并训练，构建超声导波的测试数据集，预测测试数据集对应的时间序列，确定测试数据集对应的板中损伤的分布位置。本发明通过构建基于卷积自编码的超声导波损伤定位成像方法的网络模型，能够克服导波频散导致定位不准的问题，在先验频散数据不精确的情况下具有更优异的性能，且泛化能力好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113484417B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110768578.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学宁波创新研究院
Abstract: 本发明提供一种基于小波变换的管道腐蚀检测方法，其包括以下步骤：S1，使用力锤敲击管道，采集加速度传感器信号；S2，选取cmor小波作为母小波，对输入信号x(t)进行连续小波变换和映射，得到x(t)小波变换的时频域表达；S3，对时频域表达执行筛选过滤得到WTfilter(t,f)；S4，计算时间范围内WTfilter(t,f)关于频率与时间的二重积分；S5，设定管道腐蚀程度判断指标y1和y2，根据积分值判断管道质量。本发明开创性地提取阈值筛选后，将时频平面内特性范围的积分作为管道质量判别特征，为基于时频域的特征提取算法提供了新思路；而且测试方法简便，避免了人工对照寻找损伤特征的局限性，实现管道腐蚀质量的自动化判别。
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公开(公告)号：CN119936205A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510032762.8
申请日：2025-01-09
Applicant: 北京航空航天大学宁波创新研究院
IPC: G01N29/14 , G01N29/44 , G01N3/08 , G01N3/06 , G10L21/0308 , G10L19/02 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/21 , G10L25/51 , G06F18/23 , G06F30/27 , G16C60/00
Abstract: 本发明提供一种基于声发射的复合材料单搭粘接接头损伤聚类可靠性评估方法，包括：1.开展拉伸实验获取声发射信号；2.提出结合变分模态分解VMD和快速独立成分分析FastICA的噪声分离方法，以去除环境噪声和无效成分；3.基于声发射信号时频域的特征参数，提出基于统计的可信性评估方法，即采用皮尔逊相关系数量化信号降维前后的邻域变化，并依据可信性阈值评估事件的可信度；4.基于聚类算法识别基体开裂、胶层脱粘以及纤维断裂三类损伤，分析其发展机理。本发明创新性地结合VMD和FastICA进行噪声分离，并提出聚类可信性评估指标，有效提高声发射数据分析的准确性和可靠性，为复合材料单搭粘接接头以及其他复杂结构的损伤评估和健康监测提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119803934A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510018823.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供一种用于机械信号分析的冲击特征模式分解方法，涉及故障诊断技术领域。首先对测试信号的分析频带进行均等划分，构建有限冲击响应滤波器组，并利用汉宁窗对其进行初始化；接着以峭度作为滤波器组优化目标函数，通过求解最大广义特征值问题，并利用迭代机制获取最优滤波器系数；随后计算所有分解模式两两之间的相关系数，锁定相关系数最大的两个模式，并舍弃其中包络谱峭度值较小的模式分量；最后基于剩余模式构建包络谱并进行故障诊断。本发明以能定量评价故障冲击的峭度指标作为分解目标，借助自适应滤波框架实现故障模式的同步获取，既有效实现了故障成分的提取与分离，又避免了传统基于稀疏指标方法对随机冲击敏感的缺陷，在机械故障诊断中具有更好的适用性。
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公开(公告)号：CN119469216A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411687298.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01D5/244 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于时域平均和深度解卷的编码器信号处理方法。首先利用旋转编码器采集角位置信号，使用二阶差分法将其转换为瞬时角加速度信号；然后使用时域同步平均方法，将整段瞬时角加速度信号划分为包含5个周期长度的分段，并取均值，去除噪声成分；设置N层神经网络，对于每层网络，依次初始化权重矩阵，以相关峭度为目标函数，利用L‑BFGS算法，使用目标函数、前一次迭代的权重系数以更新权重矩阵；最后降维处理神经网络输出的多个信号，保留包络谱峭度值最大的信号作为最终计算结果。本发明利用相关峭度作为目标函数，对脉冲噪声的干扰具有鲁棒性；采用汉宁窗初始化滤波器组，可有效提升滤波过程的效率。
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公开(公告)号：CN118606690A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410702689.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F18/2131 , G06F17/15
Abstract: 本发明涉及一种基于双域分离最小熵解卷积方法，首先对传感器采集到的原始信号进行傅里叶变换得到频谱，再次进行傅里叶变换得到频谱的幅值谱；而后进行带阻滤波，仅保留幅值谱两端很少的样本点，得到滤除故障信息的滤波结果，并对滤波结果进行逆傅里叶变换，得到处理后的频谱；接着利用原始频谱与处理后的频谱作差，以抵消随机冲击频率成分，并对作差结果再次进行逆傅里叶变换，得出消除随机冲击后的时域信号；然后构建随机初始化的滤波器，利用滤波器对消除随机冲击后的时域信号进行滤波，以峭度为目标约束解卷，通过求解偏导迭代更新滤波器，经过设定次数的迭代后，获得最优滤波器系数；最后，基于最优滤波信号构建包络谱，提取故障特征频率，识别轴承故障特征。本发明基于随机冲击和故障脉冲在频谱及其幅值谱域的不同谱线特征，执行带阻滤波操作分离随机冲击与故障脉冲，并利用频谱作差技术彻底去除随机冲击干扰，在本质上解决了随机冲击干扰对最小熵解卷积方法的影响，拓展了其应用范围。
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