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为有效去除兰姆波检测信号中的冗余信息和识别多个模态,应用匹配追踪方法对兰姆波信号进行处理。在Chirplet原子基础上添加弯曲算子进行改进,以更好地匹配频散和多模式兰姆波信号的特征。由改进的Chirplet原子组成过完备字典,使用基于遗传算法的匹配追踪(GAMP)信号稀疏分解方法,从过完备字典中选出与待分析信号相匹配的最佳原子,利用最佳匹配原子和对应的分解系数进行信号重构和时频分析。研究结果表明,改进后的Chirplet原子更能反映出兰姆波信号的非线性时频变化特征,得到的时频分布与频散曲线的弯曲特性能很好的吻合。采用改进后的Chirplet原子匹配追踪方法可以获取更加精确的走时信息,为后续兰姆波损伤定位成像奠定基础。 相似文献
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应用概率成像方法对兰姆波结构健康监测中板的损伤进行识别。根据兰姆波损伤散射信号的传播时间以及传感器网络中一对发射-接收传感器的空间位置来确定一个椭圆轨迹,该轨迹显示了损伤可能出现的位置。将监测区域均匀网格化,计算各网格节点到椭圆轨迹的最短距离,将此距离映射为损伤出现的概率。采用灰度等级对所有网格节点处的概率值进行量化,则由每一个发射接收传感器对就确定了一个灰度图像。为了突出损伤,应用图像融合技术对传感器网络中所有发射接收传感器对所构成的灰度图像进行融合。对铝板中横穿孔损伤的实验结果显示了该方法能够有效地确定损伤的位置和范围,有助于推动兰姆波结构健康监测的实用化。 相似文献
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