被动监测系统中基于Morlet小波的时间延迟与结构损伤定位

"基于Morlet小波的结构健康监测与时间延迟计算" 这篇论文详细探讨了在结构健康监测中使用Morlet小波分析方法来精确识别和定位结构损伤的技术。研究的核心在于利用声发射（Acoustic Emission, AE）技术构建被动监测系统，这种系统能够实时监控结构的完整性。在实验中，研究人员选取了铝板作为测试材料，因为Lamb波在薄板材料如铝板中传播时具有明显的频散特性。 Lamb波是薄板结构中的一种特殊波动形式，它包含纵波和横波两种振动模式。通过计算Lamb波在材料中的传播速度（纵波速度和横波速度），可以了解材料的力学性能。在实验中，研究人员利用LabVIEW软件记录和处理初始的声发射信号，这一步对于获取信号的参数至关重要。 接下来，研究团队利用LabVIEW和Matlab的接口将信号传递给Matlab进行进一步的处理。在Matlab环境中，他们采用了Morlet小波变换。Morlet小波是一种复数小波基函数，结合了连续小波变换的局部化特性和傅立叶变换的频率解析能力，非常适合分析非平稳信号。 在小波变换后，通过等高线图选择合适的能量频率，这样可以提取出信号的关键特征。然后，通过分析能量波峰，计算不同传感器接收到信号的时间延迟。时间延迟的精确计算是精确定位结构损伤位置的关键，因为不同位置的传感器接收到信号的时间差异能反映信号传播路径的长度，进而推断出损伤的位置。 论文的验证部分，研究者将该系统应用于GFRP（玻璃纤维增强塑料）和CFRP（碳纤维增强塑料）这两种复合材料，这两种材料广泛应用于航空、航天以及土木工程等领域。通过实际监测，结果证明了基于Morlet小波的监测系统在识别和精确定位结构损伤方面的有效性，从而证实了该系统的普适性和实用性。 总结来说，这篇论文详细介绍了如何利用Morlet小波分析技术在结构健康监测中进行时间延迟计算，以实现对结构损伤的精确检测和定位。这一方法对于提高结构的安全性和延长其使用寿命具有重要意义，特别是在对复合材料结构的监测中显示出了强大的潜力。