一种复合材料结构的损伤信号盲源处理方法、装置和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及结构健康监测技术领域，尤其涉及一种复合材料结构的损伤信号盲源 处理方法、装置和系统。
【背景技术】
[0002] 复合材料是由两种或两种以上的不同性能、不同形态的组分材料通过复合工艺组 合而成的一种多相材料，它既保留了原组分材料的主要特点，又显示了原组分材料所没有 的新性能。伴随着科学技术的进步，复合材料在各个技术领域的应用也越来越广泛，如航 空航天技术领域。复合材料的优点不言而喻，但复合材料在加工和使用过程中不可避免的 会产生损伤；复合材料的损伤类型多样，其发生的损伤类型主要包括：基质裂纹（matrix cracking)、界面分离（debonding between fibers and matrix)、分层（delamination)和 纤维断裂（fiber breakage)。
[0003] 声发射（AE，Acoustic Emission)是一种复合材料损伤的结构健康监测（SHM， Structural Health Monitoring)方法，该方法是复合材料结构在受到静力、疲劳或者冲击 载荷时，通过传感器获得由结构内部损伤产生的声发射信号，然后根据声发射信号进行损 伤分析。所谓声发射（AE，Acoustic Emission)是指在外界应力或温度等作用下，材料内部 出现变形或裂纹等微观状态的变化时，一部分能量以弹性波的形式释放的现象。
[0004] 在基于AE的损伤监测方法中，由于受到环境影响，实际测量到的损伤信号的信噪 比较低，尤其是在对复合材料结构做静力或者疲劳加载试验（试验目的是为验证复合材料 结构的耐静力或耐疲劳特性）时，加载信号相对于微弱的AE信号来说，就属于强干扰信号。 因而在分析监测到的损伤信号之前有必要进行去噪处理。然而，现有技术所采用的信号去 噪处理效果不佳；例如：声发射系统的传感器实际监测到的损伤信号通常是加载信号与各 种AE信号混叠在一起，常规的滤波方法（如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等）会对原 始的混叠信号产生一定的影响（如影响原始混叠信号时域的幅值、频域的频带等），从而影 响后续的损伤分析。
【发明内容】
[0005] 为解决现有存在的技术问题，本发明实施例期望提供一种复合材料结构的损伤信 号盲源处理方法、装置和系统，可以在不影响原始混叠信号的情况下，将混叠在强干扰加载 信号中的AE信号分离出来，从而为复合材料结构的损伤监测及寿命预测提供依据。
[0006] 本发明实施例提供了一种复合材料结构的损伤信号盲源处理方法，所述方法包 括：
[0007] 通过监测复合材料结构损伤，获得传感信号；
[0008] 将已知加载信号作为所述传感信号的参考通道信号，与所述传感信号共同作为观 测信号；
[0009] 对所述观测信号进行预处理，得到预处理后的数据矩阵；
[0010] 对所述预处理后的数据矩阵进行盲源分离，获得分离出的AE信号。
[0011] 在一实施方式中，在获得分离出的AE信号后，所述方法还包括：
[0012] 对分离出的AE信号进行小波消噪处理，得到消噪后的分离信号。
[0013] 在一实施方式中，所述对观测信号进行预处理，得到预处理后的数据矩阵，包括：
[0014] 对所述观测信号进行中心化处理，得到中心化观测信号；
[0015] 对所述中心化观测信号进行白化处理，得到所述预处理后的数据矩阵。
[0016] 在一实施方式中，所述方法还包括：
[0017] 采用快速固定点独立成分分析FastICA算法，对所述预处理后的数据矩阵进行盲 源分离。
[0018] 本发明实施例还提供了一种复合材料结构的损伤信号盲源处理装置，所述装置包 括：
[0019] 传感信号获得单元，用于通过监测复合材料结构损伤，获得传感信号；
[0020] 观测信号获得单元，用于将已知加载信号作为所述传感信号的参考通道信号，与 所述传感信号共同作为观测信号；
[0021] 预处理单元，用于对所述观测信号进行预处理，得到预处理后的数据矩阵；
[0022] 盲源分离单元，用于对所述预处理后的数据矩阵进行盲源分离，获得分离出的AE 信号。
[0023] 在一实施方式中，所述装置还包括：
[0024] 小波消噪单元，用于对所述盲源分离单元分离出的AE信号进行小波消噪处理，得 到消噪后的分离信号。
[0025] 在一实施方式中，所述预处理单元包括：
[0026] 中心化子单元，用于对所述观测信号进行中心化处理，得到中心化观测信号；
[0027] 白化子单元，用于对所述中心化观测信号进行白化处理，得到所述预处理后的数 据矩阵。
[0028] 在一实施方式中，所述预处理单元进一步用于，采用快速固定点独立成分分析 FastICA算法，对所述预处理后的数据矩阵进行盲源分离。
[0029] 本发明实施例还提供了一种复合材料结构的损伤信号盲源处理系统，所述系统包 括：至少两个声发射传感器、电荷放大器和数据采集处理器；
[0030] 所述声发射传感器，用于采集针对所述复合材料结构的损伤声发射AE信号，输出 给所述电荷放大器；
[0031] 所述电荷放大器，用于对所述声发射传感器输出的损伤AE信号进行放大处理，输 出传感信号给所述数据采集处理器；
[0032] 所述数据采集处理器，用于获得传感信号，将已知加载信号作为所述传感信号的 参考通道信号，与所述传感信号共同作为观测信号；对所述观测信号进行预处理，得到预处 理后的数据矩阵；对所述预处理后的数据矩阵进行盲源分离，获得分离出的AE信号。
[0033] 在一实施方式中，所述数据采集处理器包括本发明实施例所述的复合材料结构的 损伤信号盲源处理装置。
[0034] 本发明实施例所提供的一种复合材料结构的损伤信号盲源处理方法、装置和系 统，因为传感器本身采集到的信号中已经包含了加载信号，所以将已知的加载信息引入盲 源分离，也就是在已有的传感信号基础上增加一个可以从加载系统获得的已知信息，从而 达到去除传感信号中的加载信号的目的。由于原始信号混叠效果只体现在原有传感器的测 量值中，而本发明实施例的方案没有改变原有测量值，因此，本发明实施例实现了在不影响 原始混叠信号的情况下，将混叠在强干扰加载信号中的AE信号分离出来（去噪的同时将AE 信号分离出来），从而为复合材料结构的损伤监测及寿命预测提供依据。
【附图说明】
[0035] 图1为本发明实施例一的复合材料结构的损伤信号盲源处理方法的流程示意图；
[0036]图2为本发明实施例二的复合材料结构的损伤信号盲源处理方法的流程示意图；
[0037]图3为本发明实施例三的复合材料结构的损伤信号盲源处理装置的结构示意图；
[0038]图4为本发明实施例四的复合材料结构的损伤信号盲源处理系统的结构示意图；
[0039] 图5为本发明实施例五的实验验证环境示意图；
[0040]图6为本发明实施例五的复合材料结构的损伤模拟声发射信号的时域和频域图；
[0041]图7为本发明实施例五的加噪和加载后的AE信号的时域图；
[0042] 图8为本发明实施例五的观测信号及盲源分离后的信号时域图；
[0043]图9为本发明实施例五的小波去噪后信号的时域和频谱图；
[0044] 图10为本发明实施例五的损伤信号盲源处理的方法流程示意图。
【具体实施方式】
[0045] 下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
[0046] 针对AE信号中混有幅值较大的加载信号的问题，本发明实施例采用基于参考通 道的盲源分离方法进行强干扰去噪处理，即将已知的加载信号作为参考通道，将其与传感 器实际监测到的损伤信号共同作为观测信号，然后通过盲源分离，在获得分离出的AE信号 同时达到强干扰信号的去噪目的。而针对分离出的AE信号中的环境噪声，则可以采用小波 消噪方法进行后向滤波处理。
[0047] 需要说明的是，本发明实施例适用于对复合材料结构做静力或者疲劳加载试验的 情况，加载信号是根据静力或疲劳试验的要求进行设计的，可以从设置的加载系统中获得 所述加载信号，加载信号和AE信号无直接关系。也就是说，为验证复合材料结构的耐静力 或耐疲劳特性，设置了用于进行静力或疲劳试验的加