面向复合材料结构健康监测的压缩感知研究
发布时间：2021-04-06 01:05
结构健康监测技术将驱动元件或者传感元件集成在结构中,同时与材料结构的建模方法和信号信息的处理方法相结合,通过对特征参数的提取,在线实时地识别结构的健康状况,然后通过对结构的安全性能进行评估,保证结构在使用过程中的可靠性,并且降低对损伤结构进行维修的费用。复合材料具有质量轻、强度大等特点,因而被广泛地应用于航空航天领域,为了保证复合材料构件在实际使用过程中的安全性,提高了对复合材料结构进行实时监测的技术的要求。与传统的单传感器检测技术相比,超声相控阵技术具有灵活的光束偏转能力和强大的聚焦性能,因此可以更好地应用于复合材料结构的健康监测。然而,根据相控阵原理,通过超声波探头的定向扫描将产生大量的数据,不利于后期数据的存储、传输和处理。同时,传统的Nyquist采样定理无法满足对大量数据进行采集的要求。因此,需要采用有效的采集技术对数据进行采集。只要信号满足稀疏的特性,压缩感知理论就可以用远低于Nyquist采样定理定义的采样率采集信号,并以高概率重构信号。本文主要从以下几个方面来研究复合材料结构健康监测的压缩感知方法:（1）研究基于超声相控阵技术的结构健康监测方法。由于单传感器技术只能同时...
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１传统信号处理过程??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LabVIEW的数据采集系统[J]. 徐正元. 中国科技信息. 2017(09)
[2]动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究[J]. 朱勇刚,朱义勇,彭亚. 信号处理. 2016(03)
[3]结构裂纹损伤的Lamb波层析成像监测与评估研究[J]. 王强,胥静,王梦欣,宋春晓. 机械工程学报. 2016(06)
[4]基于LabVIEW、MATLAB及Nastran混合编程的软件快速开发[J]. 梁忠仔,姜金辉,张哲. 中国科技论文. 2016(05)
[5]矩阵换能器超声三维成像方法研究[J]. 周正干,李洋,陈芳浩,周文彬. 仪器仪表学报. 2016(02)
[6]基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法[J]. 冯俊杰,张弓,文方青. 数据采集与处理. 2016(01)
[7]Wood defect detection method with PCA feature fusion and compressed sensing[J]. Yizhuo Zhang,Chao Xu,Chao Li,Huiling Yu,Jun Cao. Journal of Forestry Research. 2015(03)
[8]超声相控阵检测技术的发展及应用[J]. 靳世久,杨晓霞,陈世利,黄玉秋,郭薇. 电子测量与仪器学报. 2014(09)
[9]基于NiosⅡ的超声相控阵数据采集系统[J]. 刘书文,骆英. 仪表技术与传感器. 2014(06)
[10]基于FPGA的高集成度超声波相控阵激发系统[J]. 骆英,仇鹤,张文干,王自平. 仪表技术与传感器. 2014(02)
本文编号：3120450
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１传统信号处理过程??
?（２－５＞??如果；？和是能够满足０＜ｐ＜２，０＜ＢＷ，那么就可以认为稀疏系数向量０在稀疏??基Ｕ是ｈ稀疏的。信号进行稀疏表示的矩阵形式，如图２．３所示：??７??
?（２－８）??式中，称为传感矩阵。??稀疏表示后的信号进行投影观测的矩阵表示形式，如图２．４所示。??瞻幽??图２．４稀疏信号进行投影观测的矩阵表示形式??由式（２－７）可知，若要重构信号，就需要利用少量的观测值和测量矩阵求解稀疏??系数向量，而该过程是对一个欠定问题的求解过程，在一般的情况下无法求得确定解。??对此，Ｃａｎｄｅｓ等人提出了有限等距准则（Ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ?Ｉｓｏｍｅｔｒｙ?Ｐｒｏｐｅｒｔｙ，ＲＩＰ）。为了能??利用观测向量进行稀疏重构，必须保证观测向量中包含了信号重构的足够信息，也就要??求了测量矩阵必须要满足以有限等距原则为核心的不确定原则（Ｕｎｉｆｏｒｍ?Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ??８??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LabVIEW的数据采集系统[J]. 徐正元. 中国科技信息. 2017(09)
[2]动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究[J]. 朱勇刚,朱义勇,彭亚. 信号处理. 2016(03)
[3]结构裂纹损伤的Lamb波层析成像监测与评估研究[J]. 王强,胥静,王梦欣,宋春晓. 机械工程学报. 2016(06)
[4]基于LabVIEW、MATLAB及Nastran混合编程的软件快速开发[J]. 梁忠仔,姜金辉,张哲. 中国科技论文. 2016(05)
[5]矩阵换能器超声三维成像方法研究[J]. 周正干,李洋,陈芳浩,周文彬. 仪器仪表学报. 2016(02)
[6]基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法[J]. 冯俊杰,张弓,文方青. 数据采集与处理. 2016(01)
[7]Wood defect detection method with PCA feature fusion and compressed sensing[J]. Yizhuo Zhang,Chao Xu,Chao Li,Huiling Yu,Jun Cao. Journal of Forestry Research. 2015(03)
[8]超声相控阵检测技术的发展及应用[J]. 靳世久,杨晓霞,陈世利,黄玉秋,郭薇. 电子测量与仪器学报. 2014(09)
[9]基于NiosⅡ的超声相控阵数据采集系统[J]. 刘书文,骆英. 仪表技术与传感器. 2014(06)
[10]基于FPGA的高集成度超声波相控阵激发系统[J]. 骆英,仇鹤,张文干,王自平. 仪表技术与传感器. 2014(02)
本文编号：3120450
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