超声导波损伤识别：分谱处理算法的应用与优势

"分谱处理算法在基于超声导波损伤识别中的应用，通过对比基准波信号和检测波信号的瞬时幅值变化度(IAVD)来评估S0模式的飞行时间(ToF)，用于损伤定位。该研究由上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室的科研团队完成。" 超声导波技术是一种非破坏性的检测方法，尤其适用于长距离、大面积的结构健康监测，例如在航空航天和土木工程等领域。本文主要探讨了如何在实际环境噪声中，利用分谱处理（SSP）算法提升超声导波检测的精度和鲁棒性。 分谱处理算法是信号处理的一种高级技术，它能够有效分离混合信号中的不同频率成分，尤其是在噪声环境下保持信号的可辨识性。在超声导波检测中，SSP算法通过对基准波（无缺陷材料产生的波形）和检测波（经过潜在损伤区域后的波形）的IAVD进行比较，来评估S0模式的飞行时间，这是超声波在材料中传播的时间，可以反映结构内部的状态。 实验部分，研究人员首先在无噪声的理想环境下，对无缺陷的铝板进行超声导波检测，记录的波形作为基准信号。接着，在有噪声的条件下检测带有切缝缺陷的铝板，获取检测信号。结果显示，低信噪比的检测波信号受到噪声的显著干扰，导致其能量分布失真。然而，SSP算法提取的IAVD在噪声环境下表现出良好的稳定性，不受噪声干扰，能准确评估S0模式的ToF。 通过精确评估S0模式的ToF，结合三角定位算法，研究者能够定位铝板中的切缝缺陷。三角定位是利用多个检测点测量的ToF信息，通过几何计算确定缺陷位置的方法。这种方法对于实时监控结构完整性至关重要，因为它可以提供关于潜在损伤位置的准确信息，有助于预防重大安全事故。 分谱处理算法为超声导波检测在噪声环境中的应用提供了有效的解决方案，提高了损伤识别和定位的准确性，这对于结构健康监测和维护具有重大意义。这项研究不仅展示了SSP算法在实际工况下的强大适应性，也为未来在复杂环境中的超声导波检测技术发展奠定了理论基础。