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公开(公告)号：CN109871824B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910183672.3
申请日：2019-03-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的超声导波多模态分离方法及其系统，所述方法包括以下步骤：以信号s(t)作为激励施加到被测结构，获取被测结构的超声导波响应信号r(t)，所述超声导波响应信号一共包含P个超声导波模态，根据所获得的超声导波模态，按模态分别构建覆盖不同传播距离下的子传播字典Di，并将其组合得到多模态复合传播字典D＝[D1，D2，…，DP]；将超声导波响应信号r(t)在多模态复合传播字典D下进行稀疏表示，建立稀疏表示模型，利用稀疏贝叶斯学习算法求解以下模型：r＝Dw+n，并将其对应的子权重系数W1，W2，…WP按模态逐个分离；将所述多模态复合传播字典D按模态分解，得到各模态下的单模态传播字典D1，D2，…，DP，将各单模态传播字典与对应的子权重系数wi相乘以得到第i个模态的单模态信号成分。
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公开(公告)号：CN110045014B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910178145.3
申请日：2019-03-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的Lamb波频散消除方法及其系统，所述方法包括以下步骤：获取目标频散Lamb波信号的模态特征信息，并将时域信号转换至频域以得到频散的多模态Lamb波信号R(ω)，离散化后将其特定频带内的信号写成列向量的形式r＝[R(ω1)，R(ω2)，…，R(ωN)]T，基于所述模态特征信息，依据Lamb波传播模型分别构造多模态频散传播字典Φ和非频散传播字典Φ′，将频散多模态Lamb波信号r在所构造的频散字典Φ下进行稀疏表示，将非频散字典Φ′与所得稀疏表示系数w相乘，得到信号r′＝Φ′w，r′即为对应于原始信号r的去除频散效应后的信号。
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公开(公告)号：CN107607628B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710684976.9
申请日：2017-08-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的超声导波频散补偿方法及其应用，属于超声技术领域。本发明所述方法包括：(1)根据结构中的超声导波的频散特征先验信息生成不同传播距离下的频散响应信号；(2)组建频散传播字典；(3)以所述频散传播字典为信号基对频散待补偿信号进行稀疏表示，建立稀疏表示模型并求解，得到待补偿信号在所构造的信号基下的稀疏表示系数；(4)对原始波数进行非频散处理，生成非频散响应信号，并组建非频散传播字典；(5)利用所得稀疏表示系数与非频散传播字典，对原频散信号进行非频散重构。本发明对单模态及多模态超声导波均能有效实现频散补偿，波包畸变小，可提高超声导波信号的时域聚集度。
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公开(公告)号：CN109541042A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811254535.6
申请日：2018-10-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种超声导波传播距离稀疏估计方法及其检测系统，所述方法包括以下步骤：获取被测结构目标模态超声导波的频率-波数曲线，以不同传播距离下的单位脉冲响应信号为原子，构建过完备字典库，获取被测结构的单位脉冲响应信号，以过完备字典库为信号基，建立单位脉冲响应信号的稀疏表示模型，求解稀疏表示模型得到超声导波传播的距离谱。本发明相比现有技术，所得距离谱结果具有更高的距离域分辨率、更高准确度和抗干扰效果。
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公开(公告)号：CN107607628A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710684976.9
申请日：2017-08-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的超声导波频散补偿方法及其应用，属于超声技术领域。本发明所述方法包括：(1)根据结构中的超声导波的频散特征先验信息生成不同传播距离下的频散响应信号；(2)组建频散传播字典；(3)以所述频散传播字典为信号基对频散待补偿信号进行稀疏表示，建立稀疏表示模型并求解，得到待补偿信号在所构造的信号基下的稀疏表示系数；(4)对原始波数进行非频散处理，生成非频散响应信号，并组建非频散传播字典；(5)利用所得稀疏表示系数与非频散传播字典，对原频散信号进行非频散重构。本发明对单模态及多模态超声导波均能有效实现频散补偿，波包畸变小，可提高超声导波信号的时域聚集度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109871824A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910183672.3
申请日：2019-03-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的超声导波多模态分离方法及其系统，所述方法包括以下步骤：以信号s(t)作为激励施加到被测结构，获取被测结构的超声导波响应信号r(t)，所述超声导波响应信号一共包含P个超声导波模态，根据所获得的超声导波模态，按模态分别构建覆盖不同传播距离下的子传播字典Di，并将其组合得到多模态复合传播字典D＝[D1，D2，…，DP]；将超声导波响应信号r(t)在多模态复合传播字典D下进行稀疏表示，建立稀疏表示模型，利用稀疏贝叶斯学习算法求解以下模型：r＝Dw+n，并将其对应的子权重系数W1，W2，…WP按模态逐个分离；将所述多模态复合传播字典D按模态分解，得到各模态下的单模态传播字典D1，D2，…，DP，将各单模态传播字典与对应的子权重系数wi相乘以得到第i个模态的单模态信号成分。
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公开(公告)号：CN111624252A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010451857.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种提高Lamb波相控阵聚焦检测速度的方法，包括如下步骤：将第一传感器阵列和第二传感器阵列在被测结构表面按照竖直和水平方向布置；第一传感器阵列产生第一激励信号对被测结构表面上以第一传感器阵列为对称轴的任意2个对称焦点同时进行检测，当第一传感器阵列接收到第一回波信号时，则2个对称焦点中至少一个为损伤点；第二传感器阵列产生第二激励信号对所述对称焦点分别进行检测，当第二传感器阵列从所述对称焦点中的某个焦点接收到第二回波信号时，则该焦点为损伤点；计算所述损伤点的能量，根据能量大小确定损伤点的损伤程度。
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公开(公告)号：CN109541042B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201811254535.6
申请日：2018-10-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种超声导波传播距离稀疏估计方法及其检测系统，所述方法包括以下步骤：获取被测结构目标模态超声导波的频率‑波数曲线，以不同传播距离下的单位脉冲响应信号为原子，构建过完备字典库，获取被测结构的单位脉冲响应信号，以过完备字典库为信号基，建立单位脉冲响应信号的稀疏表示模型，求解稀疏表示模型得到超声导波传播的距离谱。本发明相比现有技术，所得距离谱结果具有更高的距离域分辨率、更高准确度和抗干扰效果。
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公开(公告)号：CN109883705A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910229827.2
申请日：2019-03-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 公开了电机滚动轴承局部点蚀故障诊断方法及其诊断系统，电机滚动轴承局部点蚀故障诊断方法包括，在电机滚动轴承的轴承座端盖处布置测点，振动加速度传感器采集测点的振动信号；基于所述振动信号生成峭度分布图，确定峭度最大值对应的滤波器中心频率及频带宽度；基于所述滤波器中心频率及频带宽度对所述振动信号滤波处理以得到滤波后的特征增强信号；基于所述特征增强信号进行循环平稳分析，生成循环谱密度图；检测所述循环谱密度图的循环频率域中是否存在轴承故障特征频率，且基于所述循环频率域确定故障冲击波形的振荡频率以诊断电机滚动轴承局部点蚀故障。
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公开(公告)号：CN111624252B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202010451857.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种提高Lamb波相控阵聚焦检测速度的方法，包括如下步骤：将第一传感器阵列和第二传感器阵列在被测结构表面按照竖直和水平方向布置；第一传感器阵列产生第一激励信号对被测结构表面上以第一传感器阵列为对称轴的任意2个对称焦点同时进行检测，当第一传感器阵列接收到第一回波信号时，则2个对称焦点中至少一个为损伤点；第二传感器阵列产生第二激励信号对所述对称焦点分别进行检测，当第二传感器阵列从所述对称焦点中的某个焦点接收到第二回波信号时，则该焦点为损伤点；计算所述损伤点的能量，根据能量大小确定损伤点的损伤程度。
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