一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法与流程

1.本发明涉及自动监控领域，特别涉及一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法。


背景技术：

2.飞机装配型架状态的稳定性影响着飞机部件的装配精度，是保证飞机装配准确度和协调准确的重要指标。目前对型架状态的检测主要是通过激光跟踪仪对型架上定位器的位置进行检测，判断其是否满足定位精度要求。该种检测方式只能对型架静态放置时的状态变化进行检测，不能对装配过程中定位器的状态进行监控，这可能造成定位器偏差过大导致产品超差，影响飞机装配质量。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于：提供了一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法，在装配过程中，利用光纤传感器高度集成性，对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集，同时获取型架定位器的位置变化参数，通过对大数据进行分析，建立集成光纤传感器数据采集量与定位器位置变化之间的bp神经网络模型，从而实现对装配过程中定位器的位置变化进行监控，解决了上述问题。
4.本发明采用的技术方案如下：一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法，基于一个安装有定位器的型架，包括以下步骤：步骤s1：通过光纤传感器对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集得到温度和应变的采集量；步骤s2：在光纤传感器采集数据的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置进行测量，获取当前温度和应变下，定位器的空间位置信息作为测量值；步骤s3：重复步骤s1的传感器采集和步骤s2的定位器测量过程，建立采集量与测量值一一对应的数据集合，采用bp神经网络算法建立采集量的温度和应变与定位器空间位置之间的数学模型。
5.为了更好地实现本方案，进一步地，所述光纤传感器为集成光纤传感器，包括光纤应变传感器和光纤温度传感器，采用串行或并行的方式将光纤应变传感器的应变感知元件和光纤温度传感器的温度感知元件连接在一起，对型架不同区域的温度和应变量进行实时数据采集。
6.为了更好地实现本方案，进一步地，在型架的不同材料的组件上均安装至少一个光纤温度传感器。
7.为了更好地实现本方案，进一步地，所述安装光纤应变传感器的安装方法为：将型架及定位器导入虚拟仿真环境，根据现场实际型架的变形情况，在定位器末端施加载荷模拟型架本体及定位器变形情况，所述载荷的大小以型架上的产品总质量除以型架上的定位
器数量的方法进行估算。
8.为了更好地实现本方案，进一步地，所述建立采集量与测量值一一对应的数据集合的方法具体为：通过加载装置对定位器进行加载，采用光纤传感器对装配过程中型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集，在获取应变和温度值的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置进行测量，形成传感器数据采集值与定位器位置测量值的一一对应关系。
9.为了更好地实现本方案，进一步地，通过加载装置在定位器实际受载空间范围内对其施加不同方向、大小的随机载荷，通过改变载荷的大小和方向改变型架的状态，重复数据采集和空间位置测量过程，获取大量训练样本数据。
10.为了更好地实现本方案，进一步地，所述步骤s3中的bp神经网络算法建立的数学模型的输入为光纤传感器采集的温度及应变量，输出为定位器的位置坐标，然后采用这些输入输出对神经网络进行训练，建立输入和输出的非线性映射关系。
11.本方案中，主要通过集成光纤传感器对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集。在传感器采集数据的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置进行测量，获取当前温度和应变下，定位器的空间位置信息。重复传感器采集和定位器测量过程，建立采集量与测量值一一对应的数据集合，采用bp神经网络算法建立采集量——即温度与应变和定位器空间位置之间的数学模型。
12.另外，为了对装配过程中型架的状态进行监控，我们建立了装配过程中集成光纤传感器数据采集量和定位器空间位置坐标之间的数学模型，通过大量训练样本数据，采用bp神经网络算法建立二者之间的映射关系。其中bp神经网络的输入为集成光纤传感器采集的温度和应变信息，以方式表示，其中为应变量，为温度值，输出为定位器位置坐标信息，以（x，y，z）方式表示。
13.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：1.本发明所述的一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法，在装配过程中，利用光纤传感器高度集成性，对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集，同时获取型架定位器的位置变化参数，通过对大数据进行分析，建立集成光纤传感器数据采集量与定位器位置变化之间的bp神经网络模型，实现了对装配过程中定位器的位置变化进行监控；2.本发明所述的一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法，在装配过程中，利用光纤传感器高度集成性，对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集，同时获取型架定位器的位置变化参数，通过对大数据进行分析，建立集成光纤传感器数据采集量与定位器位置变化之间的bp神经网络模型，实现了对装配过程中定位器的位置变化进行监控，可以更好地对定位器的状态进行监控，避免装配产品的质量过差。
附图说明
14.为了更清楚地说明本技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图，其中：图1是本发明的步骤流程示意图；
图2是本发明的集成光纤传感器集成原理示意图；图3是本发明的型架变形的有限元仿真应变云图；图4是本发明的集成光纤传感器安装后加载示意图；图中，1
‑
计算机，2
‑
网线，3
‑
解调仪，4
‑
光纤，5
‑
光纤温度传感器，6
‑
串行连接，7
‑
光纤应变传感器，8
‑
并行连接，9
‑
型架本体，10
‑
定位器组件，11
‑
定位点，12
‑
钢丝绳，13
‑
加载砝码，14
‑
加载装置。
具体实施方式
15.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
16.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；也可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
17.下面结合图1至图4对本发明作详细说明。
18.实施例1：一种基于集成光纤传感器的型架状态监控方法，基于一个安装有定位器的型架，如图1，包括以下步骤：步骤s1：通过光纤传感器对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集得到温度和应变的采集量；步骤s2：在光纤传感器采集数据的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置进行测量，获取当前温度和应变下，定位器的空间位置信息作为测量值；步骤s3：重复步骤s1的传感器采集和步骤s2的定位器测量过程，建立采集量与测量值一一对应的数据集合，采用bp神经网络算法建立采集量的温度和应变与定位器空间位置之间的数学模型。
19.工作原理：本方案中，主要通过集成光纤传感器对型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集。在传感器采集数据的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置进行测量，获取当前温度和应变下，定位器的空间位置信息。重复传感器采集和定位器测量过程，建立采集量与测量值一一对应的数据集合，采用bp神经网络算法建立采集量——即温度与应变和定位器空间位置之间的数学模型。
20.实施例2：本实施例在实施例1的基础上，所述光纤传感器为集成光纤传感器，包括光纤应变传感器和光纤温度传感器，采用串行或并行的方式将光纤应变传感器的应变感知元件和光纤温度传感器的温度感知元件连接在一起，对型架不同区域的温度和应变量进行实时数据采集。
21.在型架的不同材料的组件上均安装至少一个光纤温度传感器。
22.所述安装光纤应变传感器的安装方法为：将型架及定位器导入虚拟仿真环境，根据现场实际型架的变形情况，在定位器末端施加载荷模拟型架本体及定位器变形情况，所述载荷的大小以型架上的产品总质量除以型架上的定位器数量的方法进行估算。
23.建立采集量与测量值一一对应的数据集合的方法具体为：通过加载装置对定位器进行加载，采用光纤传感器对装配过程中型架不同区域的温度和应变进行实时数据采集，在获取应变和温度值的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置进行测量，形成传感器数据采集值与定位器位置测量值的一一对应关系。
24.通过加载装置在定位器实际受载空间范围内对其施加不同方向、大小的随机载荷，通过改变载荷的大小和方向改变型架的状态，重复数据采集和空间位置测量过程，获取大量训练样本数据。
25.所述步骤s3中的bp神经网络算法建立的数学模型的输入为光纤传感器采集的温度及应变量，输出为定位器的位置坐标，然后采用这些输入输出对神经网络进行训练，建立输入和输出的非线性映射关系。
26.另外，为了对装配过程中型架的状态进行监控，我们建立了装配过程中集成光纤传感器数据采集量和定位器空间位置坐标之间的数学模型，通过大量训练样本数据，采用bp神经网络算法建立二者之间的映射关系。其中bp神经网络的输入为集成光纤传感器采集的温度和应变信息，以方式表示，其中为应变量，为温度值，输出为定位器位置坐标信息，以（x，y，z）方式表示。
27.本实施例的其他部分与上述实施例1相同，故不再赘述。
28.实施例3：本实施例在实施例1或实施例2的基础上，针对如图4所示的一个常规型架，进行检验，首先进行对型架本体及定位器组件进行一定的简化，然后将其导入虚拟仿真环境，根据产品总重量，估算各个定位器的实际受载，即产品总重量平均分布在各个定位器上，在仿真环境中对定位器施加相同的虚拟载荷，模拟型架本体及定位器组件的变形情况，形成型架变形的有限元仿真应变云图如图3。
29.然后分别进行光纤应变传感器的安装和光纤温度传感器的安装，如图2，光纤应变传感器的安装：根据上述仿真生成的应变云图，标记型架上应变较大的区域，在该区域安装光纤应变传感器。
30.光纤温度传感器的安装：由于不同材料对温度的膨胀系数不同，对型架按材料属性进行划分，在每一个不同的材料区域安装光纤温度传感器。
31.为了简化型架上传感器布线，采用串联的方式将温度感知元件和应变感知元件连接在一起。
32.型架定位器实时监控模型采用bp神经网络建立，其训练样本数据集采用以下方式获取：使用钢丝绳固定在定位器末端一端，穿过加载装置的钢丝孔，另一端连接砝码。任意选择一加载平面，使用加载装置分别对定位器末端施加不同方向的载荷，通过增减砝码数量改变载荷的大小。重复加载过程，形成对定位器末端一定空间范围的载荷施加。
33.载荷施加过程中，通过集成光纤传感器对型架不同区域的温度和应变
进行实时数据采集，在获取应变和温度值的同时，使用数字化测量设备对型架定位器的空间位置x、y、z进行检测，使之形成一一对应关系。
34.重复上述的加载和数据采集过程，获取大量集成光纤传感器采集数据和定位器空间位置信息，作为后续神经网络算法的输入输出训练样本数据，其中bp神经网络的输入样本e、输出样本p格式如下：其中n为型架上光纤应变传感器数量，一般不超过10个，m为光纤温度传感器数量，s为训练样本数量，s≥500即可。
35.bp神经网络的网络结构采用包含一个输入层、一个隐藏层、一个输出层三层神经网络结构，输入层和输出层的神经元个数主要根据输入输出样本的维度确定，其中输入层个数为集成光纤传感器个数（m+n），输出层个数为定位器空间位置三维向量个数3。隐藏层神经元个数a根据试算法确定，公式如下：其中b为1到10之间的常数。
36.最后通过输入输出训练样本对神经网络进行训练，建立集成光纤传感器数据采集量和定位器位置之间的映射关系，对装配过程中型架状态变化进行实时监控。
37.本实施例的其他部分与上述实施例1
‑
2任一项相同，故不再赘述。
38.以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。