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原文传递基于PEC检测管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法

专利名称：	基于PEC检测管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法
摘要：	本发明公开了一种基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，使用PEC激励信号对工件进行测试，利用传感器获取输出信号，建立材料缺陷物理性质与频域指标之间的关系，用于频域特征分析；利用具有外部输入的非线性自回归滑动平模型，建立输入激励信号和输出响应之间的时域模型；将PEC检测与MARMAX模型相结合，从时域数据中提取NARMAX模型的频率响应函数；建立激励输入和系统响应之间的定量关系，以获得评估结构健康状况的指标。利用线性时域模型和频域特征提取分析，研究了结构健康评估的PEC数据分析。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	湖北;42
申请人：	武汉工程大学
发明人：	陈汉新;曹承昊;范东亮
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-24T00:00:00+0800
发布日期：	2019-09-24T00:00:00+0800
申请号：	CN201910333162.X
公开号：	CN110274961A
代理机构：	湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人：	唐万荣
分类号：	G01N29/14(2006.01);G;G01;G01N;G01N29
申请人地址：	430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号
主权项：	1.一种基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤，步骤1，使用PEC激励信号对工件进行测试，利用传感器获取输出信号，建立材料缺陷物理性质与频域指标之间的关系，用于频域特征分析；步骤2，利用具有外部输入的非线性自回归滑动平模型，建立输入激励信号和输出响应之间的时域模型；步骤3，将PEC检测与MARMAX模型相结合，从时域数据中提取NARMAX模型的频率响应函数；步骤4，建立激励输入和系统响应之间的定量关系，以获得评估结构健康状况的指标。 2.根据权利要求1所述的基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，其特征在于，所述步骤2中，建立NARMAX模型，从被检查的系统的已识别的非线性模型中确定频率响应函数，从频率响应函数中提取系统的代表性频域特征，根据频率响应函数的变化来进行系统故障诊断和结构无损检测。 3.根据权利要求2所述的基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，其特征在于，从被检查的系统的已识别的非线性模型中确定频率响应函数，具体为利用离散输入输出时域数据建立黑箱建模，包括以下步骤，步骤一，提出具有外部输入的非线性自回归滑动平NARMAX模型结构，提供了关于SISO非线性动力系统输入-输出关系的统一表示，其由非线性差分方程建模如下： y(t)＝f(y(t-1),...,y(t-ny),u(t-1),...,u(t-nu),ε(t-1),...,ε(t-nε))+ε(t)(1) 其中，y(t)为输出误差,u(t)为输入误差，ε(t)噪声序列；ny、nu、nε分别是输出、输入和噪声的时间延迟步数；f(·)为非线性映射函数，它是未知的，需要从输入-输出数据中识别，真函数的非线性近似f是通过用有限维参数向量θ参数化函数族来实现的：噪声项ε(t)定义如下：其中，y(t)为测量到的实际输出，为预测的输出。等式(1)可以通过映射有限维向量重写如下：这里，θ为有待估计的模型参数，为回归向量，x(t)为滞后输出误差、输入误差和噪声序列， x(t)＝[y(t-1)…y(t-ny)u(t-1)…u(t-nu)ε(t-1)…ε(t-nε)]T (5) 步骤二，给定系统的输入-输出数据，可以通过线性系统建模有效地执行测量系统FRF，频率响应可以解释为评估的传递函数，其定义为：其中，ω为输入频率，b(k)为单个系统输出数据，a(l)为单个系统输入数据。 4.根据权利要求1或2所述的基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，其特征在于，所述步骤3中频率响应函数作用：材料缺陷表示为未知输入或对结构动态行为的时域模型参数的干扰，模型参数的变量能够在频率响应函数中得以指示。 5.根据权利要求1或2所述的基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，其特征在于，所述步骤4中，获得FRF后与已知的FRF模式比较，在系统参数变化时评估，在NARMAX建模和基于FRF的频率分析的框架下，通过分析由系统FRF表示的系统已识别非线性模型的频域特征进行工程系统的故障诊断。
所属类别：	发明专利