小波变换在飞机结构疲劳裂纹监测信号处理中的应用.pdf

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1、第5期组合机床与自动化加工技术NO．52013年5月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueMay2013文章编号：1001—2265(2013)05—0060—04小波变换在飞机结构疲劳裂纹监测信号处理中的应用术焦胜博，何宇廷，丁华，杜金强，冯宇(空军工程大学航空航天工程学院，西安710038)摘要：考虑飞机金属结构疲劳裂纹监测的实际需求，论文提出了一种基于涡流阵列传感器的金属结构疲劳裂纹监测方案，并搭建监测系统进行监测试验，通过小波分解去噪方法和小波变换模极大值方法对监测信号曲线进行去噪处理和奇异点检

2、测分析。去噪结果表明消噪后四个感应通道信号曲线的RMSE在0．001左右，SNR在50左右，去噪效果良好。奇异点检测结果表明，不规则斜坡监测曲线的小波变换模值曲线在起始奇异点之后的模值较大，而且具有延续性。将各通道幅值比变化曲线中的起始奇异点作为特征点，通道1能够对累积损伤进行定量监测，通道2、3、4能够时疲劳裂纹扩展长度进行定量监测，监测精度达到1mm。关键词：小波变换；疲劳裂纹监测；信号处理中图分类号：TH165；TG65文献标识码：AApplicationofWaveletTransforminSignalProcessingofAircraftMetall

3、icStructureFatigueCrackMonitoringJIAOSheng—bo，HEYu—ting，DINGHua，DUJin—qiang，FENGYu(CollegeofAeronauticalAerospaceEngineering，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China)Abstract：Tomonitorthefatiguecrackofaircraftmetallicstructure，aschemeforfatiguecrackmonitoringofaircraftmetallics

4、tructurebasedoneddycurrentarraysensorwasputforward．Monitoringexperimentwascarriedoutandmonitoringsignalwasprocessedbasedonwaveletdecompositiondenoisingmethodandwaveletmodulusmaximamethod．DenoisingresultsshowthattheRMSEoffourchanneldenoisedmonito—ringsignalarearound0．001andtheSNRarearo

5、und50．Singularpointdetectionresultsindicatethatthewavelettransformationmodulusvalueofiregularslopemonitoringcurveisrelativelylargeafterstartingsingularpoint，withdurationcharacteristic．Viewingthestartingsingularpointasindicationofcrackposi—tion，firstchannelofsensoriscapableofmonitoring

6、onaccumulateddamageandtheotherthreechannelsarecapableofquantitativemonitonngonfatiguecrack，withmonitoringprecisionof1mm．Keywords：wavelettransform；crackmonitoring；signalprocessing域。同时涡流阵列传感器以其非接触式、灵敏度0引言高、易于与结构集成以及可柔性平面结构设计等特点飞机结构损伤监测技术以各种先进理论与方法为逐渐地被应用到结构健康监测中。在国外，JENTEK基础，利用各种手段获取结构运

7、行状态参数，通过分析公司开展MWM(meanderingwindingmagnetometer)传传感器监测信号来识别结构突发和累计损伤(含裂感器在结构损伤监测方面的应用研究。但是涡流纹)发生位置与程度，并对发生后果的可能性进行判阵列传感器原始输出信号具有强背景噪声，弱输出信断与预测，为飞机结构设计、计算和分析提供验证。号的特点，强背景噪声对结构损伤信号的识别存在很裂纹的识别和定位是通过对监测信号进行分析和处理大的干扰¨。背景噪声主要来源以下几部分：①测量后得出的，因此损伤监测信号的处理和识别方法是飞噪声；②线圈抖动造成的提离变化产生的干扰信号；机结构损伤监测技术

8、中重要的组