基于Lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位

基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位
技术领域
1.本发明涉及基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位，属于无损检测技术领域。


背景技术：

2.无论是在在船舶工业、航空航天、大型压力容器、输油管道、桥梁建筑等工程领域，还是在日常生活随处可见的各种器具中，板状结构材料都有着非常普遍的应用，是社会经济繁荣发展的重要组成部分。然而板状构件在设计生产制造的过程中，由于工艺、设备等问题难免会影响构件的均匀性，导致分层、裂纹等各类缺陷的产生，并且其在长期的工程应用中，由于受到外力冲击、高压振动、化学腐蚀、热疲劳等各种因素的影响，极容易使结构内部发生变化从而产生缺陷、裂纹、通孔等损伤，这些损伤位于结构内部，隐蔽性强，危害性大，如果不能及时发现解决，很可能出现意外的损失，甚至造成严重的工程事故。
3.对使用中的板状构件进行有规律的定期损伤检测可以及时地发现、排除各类微小隐患，及早做出全面有效的防护措施，最大可能地预防和避免事故的发生。结构健康监测技术和无损检测技术就是在这样的工程背景下产生和发展的，是当前领域内研究的焦点问题。在无损检测领域，超声波具有穿透能力强、灵敏度高、无污染且对人体没有伤害等优点，其使用最为广泛，超声检测方法中主要采用体波和导波来实现检测，在厚度较小的板状结构中传播的超声波被称作lamb波，与传统超声导波相比，lamb波具有传播能量衰减小、传播距离远、可同时检测板的表面和内部健康情况等特点，因而被广泛应用在板状结构和壳体结构的损伤检测中，具有很大的发展和应用潜力。
4.现有基于lamb波对板中损伤进行定位和成像方法中，多采用计算波达时间、波达方向或者基于损伤系数实现概率成像，这些方法基于线性lamb波的定位和成像算法，在微裂纹和线性损伤共存时往往很难区分出损伤的类型，并且由于其对微裂纹并不敏感，成像结果中微裂纹容易被忽略。现有技术中有方法利用脉冲反转提取二次谐波实现对疲劳裂纹的选择成像，在此基础上，利用微裂纹和圆孔损伤共存时lamb波传播经过微裂纹区域时会产生非线性效应这一特性，可以实现对板中微裂纹和圆孔两种不同损伤的区分并定位，相较于传统的线性成像算法，不仅可以给出更准确的位置预测，同时能够有效识别不同区域损伤类型。


技术实现要素：

5.发明要解决的技术问题
6.为解决现有基于线性lamb波的板中损伤成像算法对微裂纹成像定位精度低、无法实现缺陷的分类定位等不足，本发明基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法实现板内缺陷分类与定位。
7.技术方案
8.为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：
9.基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位，其特征在于，包括脉冲反转法提取二次谐波、基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位、基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位、缺陷预测结果融合等步骤，其中脉冲反转法提取二次谐波包括如下步骤：
10.步骤1，获取lamb波频散曲线，选择合适模态作为激励信号并进行调制；
11.步骤2，在无损板上指定位置处上表面设置一组线性传感器阵列，依次作为激励并接收来自目标区域的回波信号，在下表面设置一个可移动的传感器用来施加对称激励，上表面每一个传感器作为激励传感器时，在激励传感器处板上下表面同一位置处对称发射步骤1所述正相激励和反相激励信号，传感器阵列中所有传感器作为接收传感器处获取响应信号，得到正相基线信号和反相基线信号；
12.步骤3，在有损板上执行步骤2，得到正相损伤信号和反相损伤信号；
13.步骤4，将步骤3所得正相损伤信号与步骤2所得正相基线信号相减，得到正相损伤散射信号f
s+
，将步骤3所得反相损伤信号与步骤2所得反相基线信号相减，得到反相损伤散射信号f
s-；
14.步骤5，将步骤4中得到的正相损伤散射信号与反相损伤散射信号叠加，得到响应信号中的二次谐波信号，方法为：
[0015][0016]
其中f
s+
为正相损伤散射信号，f
s-为反相损伤散射信号，f
p
为二次谐波信号；
[0017]
基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位包括如下步骤：
[0018]
步骤6，根据步骤1所得lamb波频散曲线，从曲线图中读取激励频率下的基频信号和二倍频信号波速；
[0019]
步骤7，将待检测板平面中上表面的传感器视作一个n阵元相控阵，发射传感器与接收传感器视作相控阵中的阵元，激励并接收目标区域的回波信号，设发射阵元为i，接收阵元为 j，s
ij
即表示由阵元i激励，阵元j接收的回波信号，将步骤5所得二次谐波信号记录在矩阵s 中，得到大小为n
×
n的回波数据，任意一个聚焦点p处的幅值定义为
[0020][0021][0022]
其中x
p
、y
p
为任意聚焦点p的坐标，i
p
表示聚焦点p处的幅值强度，t
ij
表示信号从激励传感器i激励经过聚焦点p最后到达接收传感器j所需要的时间，s
ij
(t
ij
)表示接收响应矩阵s
ij
中t
ij
时刻对应的值，d
ip
和d
pj
分别表示激励传感器i到聚焦点p的距离和聚焦点p到接收传感器j 的距离，c
ip
和c
pj
分别表示从激励传感器i到聚焦点p的基频信号的波速和从聚焦点p到接收传感器j的二次谐波信号的波速；
[0023]
步骤8，按照每个聚焦点p的i
p
值绘制成像图，对图中数据进行归一化，取成像图中目标区域内局部区域最大幅值点作为微裂纹缺陷定位结果；
[0024]
基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位包括以下步骤：
[0025]
步骤9，将步骤4所得正相损伤散射信号减去步骤5所得二次谐波信号，得到损伤残差信号：
[0026]fr
＝f
s+-f
p
，
[0027]
其中f
s+
为正相损伤散射信号，f
p
为二次谐波信号，fr为得到的残差信号；
[0028]
步骤10，将步骤9所得损伤残差信号fr通过低通滤波器，保留响应信号中的基频成分，得到仅包含基频成分的滤波残差信号；
[0029]
步骤11，采用步骤7的方法，将步骤10所得仅包含基频成分的损伤残差信号记录在矩阵s中，计算：
[0030][0031][0032]
其中c
ip
和c
pj
分别表示从激励传感器i到聚焦点p和从聚焦点p到接收传感器j的基频信号的波速；
[0033]
步骤12，按照每个聚焦点p的i
p
值绘制成像图，对图中数据进行归一化，排除步骤8所得微裂纹位置后，取成像图中目标区域内局部区域最大幅值点作为圆孔缺陷定位结果；
[0034]
缺陷预测结果融合包括如下步骤：
[0035]
步骤13，融合步骤8所得微裂纹缺陷定位结果和步骤12所得圆孔缺陷定位结果，得到最终板中缺陷定位结果。
[0036]
进一步地，步骤1中激励信号的选择方法为：根据频散曲线，在二倍频小于其他模态的截止频率范围内，选择低频散、速度快的lamb波s0模态信号作为激励。
[0037]
进一步地，步骤1采用矩形窗和汉宁窗对lamb波激励信号进行调制，调制方法为：
[0038][0039]
其中ε(t)为阶跃函数，fc为激励信号的中心频率，为信号的相位，n为调制正弦信号的波峰数。
[0040]
进一步地，步骤2、3中基线信号与损伤信号的获取方法为：
[0041]
向板中发射两个反相信号激励，得到正相响应和反相响应信号：
[0042]
设系统的激励和响应为f(t)＝a1u(t)+a2u2(t)+a3u3(t)+
…
，其中u(t)和f(t)分别为激励信号和对应的系统响应，a1、a2、a3为非线性系数，
[0043]
设正相激励为p(t)，反相激励为n(t)，满足n(t)＝-p(t)，由两个反相信号激励得到响应分别为：
[0044]f+
(t)＝a1p(t)+a2p2(t)+a3p3(t)+
…
[0045]
f-(t)＝-a1p(t)+a2p2(t)-a3p3(t)+
…
[0046]
其中f
+
(t)和为正相响应信号，f-(t)为反相响应信号。
[0047]
有益效果
[0048]
本发明方法通过在传统的全聚焦成像算法基础上利用不同回波信号的速度差异，提出改进的全聚焦成像方法，提高了板中不同损伤聚焦成像的精度和准确性；
[0049]
本发明方法通过使用脉冲反转法提取散射信号中来自缺陷区域的二次谐波并结合提出改进的全聚焦成像方法，实现了板中不同区域的微裂纹以及圆孔缺陷的分类与定位，方法对各种操作和环境条件具有稳定性。
附图说明
[0050]
图1为本发明方法缺陷分类定位方法的步骤框图；
[0051]
图2为本发明方法全聚焦成像算法示意图；
[0052]
图3为本发明方法采用的激励信号和其对应的频谱图；
[0053]
图4为本发明方法中的仿真模型图；
[0054]
图5为本发明方法中的缺陷区域建模图；
[0055]
图6为本发明方法单裂纹损伤时域接收信号对比和其频谱对比图；
[0056]
图7为本发明方法应用脉冲反转法从响应信号中提取的二次谐波和其对应的频谱图；
[0057]
图8为本发明方法单裂纹模型微裂纹损伤定位结果图；
[0058]
图9为本发明方法双裂纹单圆孔模型损伤分类与定位的结果图；
[0059]
图10为本发明方法单裂纹双圆孔模型损伤分类与定位的结果图。
具体实施方式
[0060]
为进一步了解本发明的内容，结合附图和具体实施方式对本发明作详细描述。
[0061]
如图1所示，本发明方法主要包括脉冲反转法提取二次谐波、基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位、基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位、缺陷预测结果融合四个步骤。
[0062]
脉冲反转法提取二次谐波
[0063]
本方法首先在铝板上表面设置一组线性传感器阵列，下表面设置一个发射传感器，在本实施例中，铝板尺寸以及上表面传感器的具体位置如图4所示(s
1-s7)，确定传感器位置后，在铝板的上下表面通过传感器进行对称入射lamb波信号，lamb波的传播具有频散和多模特性，根据频散曲线，在二倍频小于其他模态的截止频率范围内，选择低频散、速度快的lamb 波s0模态信号作为激励；为了确保获取合适模态，激励信号中心频率选择在低频区的第一个截止频率以下，这样lamb波在复合板中就只有两个基本模式(s0和a0)可以传播并且在自由边界处不发生模态的转变，在此基础上对激励信号进行调制。通常采用矩形窗和汉宁窗对 lamb波激励信号进行调制，本实施例中采用汉宁窗进行调制，对于单频激励，激励信号的表达形式如下：
[0064][0065]
其中ε(t)为阶跃函数；fc为激励信号的中心频率；为信号的相位；n为调制正弦信号的波峰数。调制后的信号频带能量更加集中，改善了lamb波的频散程度。
[0066]
通过发射传感器分别施加正相激励和反相激励，将上表面传感器作为接收传感器获取响应信号，脉冲反转可以滤除响应中的基频和奇次谐波成分，而偶次谐波的幅度会被加倍，由于非线性损伤的存在，系统的激励和响应可以简化为
[0067]
f(t)＝a1u(t)+a2u2(t)+a3u3(t)+
…ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0068]
其中u(t)和f(t)分别表示为激励信号和对应的系统响应，a1、a2、a3为非线性系数。
[0069]
设正相激励为p(t)，反相激励为n(t)，满足n(t)＝-p(t)，那么由两个反相信号激励得到的响应分别为
[0070][0071]
其中f
+
(t)和f-(t)分别表示正相响应信号和反相响应信号，叠加两个响应信号得到
[0072]f+
(t)+f-(t)＝2a2p2(t)+2a4p4(t)+
…ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0073]
经过脉冲反转处理，仅保留了响应信号中的偶次谐波成分，而原来响应信号中的基频成分和奇次谐波成分被抵消了。
[0074]
按照上述方法，在无损板中施加两个反相激励，得到正相基线信号和反相基线信号；在损伤板中施加两个反相激励，得到正相损伤信号和反相损伤信号，用损伤信号减去基线信号即可得到正相与反相损伤散射信号，根据脉冲反转理论，叠加两个损伤散射信号即可得到脉冲反转结果，脉冲反转法提取二次谐波的计算公式定义为
[0075][0076]
其中f
s+
为正相损伤散射信号，f
s-为反相损伤散射信号，f
p
为二次谐波信号。
[0077]
在利用脉冲反转法从lamb波响应信号中提取到二次谐波之后，下面将分别针对微裂纹和圆孔实现分类定位，最后合并微裂纹和圆孔损伤的成像图，得到最终的分类预测结果。
[0078]
基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位
[0079]
从响应信号中提取到与微裂纹相关的二次谐波之后，以此结合改进的全聚焦方法实现对微裂纹的选择定位。如图2所示，全聚焦算法是一种基于相控阵的数据后处理方法，它将目标区域离散化成网格点，每一个网格点作为虚拟聚焦点，利用全矩阵捕获的回波数据进行成像重建，根据采集到的回波数据计算每一点处的幅值，即可生成完整的聚焦图像。
[0080]
对于一个n阵元相控阵，其中一个阵元作为激励，所有的阵元接收来自目标区域的回波信号。发射阵元记为i，接收阵元记为j，捕获到的时域信号记录在矩阵s中，s
ij
即表示由阵元i激励，阵元j接收的回波信号，这样就得到了大小为n
×
n的回波数据。任意一个聚焦点 p处的幅值i
p
定义为
[0081][0082][0083]
式中x
p
、y
p
为任意聚焦点p的坐标，i
p
表示任意聚焦点p处的幅值强度，t
ij
表示声波从激励传感器i激励经过聚焦点p最后到达接收传感器j所需要的时间，s
ij
(t
ij
)表示接收响应矩阵s
ij
中t
ij
时刻对应的值，d
ip
和d
pj
分别表示激励传感器i到聚焦点p的距离和聚焦点p到接收传感器j的距离，c
ip
和c
pj
分别表示从激励传感器i到聚焦点p基频信号的波速和从聚焦
点p到接收传感器j二次谐波信号的波速。
[0084]
激励信号从激励阵元到微裂纹是以基频对应的波速进行传播，而从微裂纹区域到接收阵元选择的是对二次谐波信号进行分析，对应的波速为二次谐波的传播速度，微裂纹定位步骤首先根据lamb波频散曲线，从曲线中读取激励频率对应的基频和二次谐波对应的波速；之后基于脉冲反转法提取到的二次谐波采用式(6)和式(7)计算每个聚焦点p的i
p
值；最后按照幅值强度绘制成像图，对成像图进行归一化处理，取成像图中目标区域内局部区域最大幅值点作为微裂纹缺陷定位结果。
[0085]
基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位
[0086]
圆孔定位步骤首先利用正向损伤散射信号与二次谐波信号相减得到残差信号，如式(8)，这里的残差信号包含基频和高次谐波成分：
[0087]fr
＝f
s+-f
p
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0088]
式中f
s+
表示正相损伤散射信号，f
p
表示二次谐波信号，fr为得到的残差信号。
[0089]
将残差信号通过低通滤波器滤除高次谐波成分，得到仅包含基频成分的滤波残差信号，利用仅包含基频的滤波残差信号对缺陷进行成像，信号从激励阵元到损伤和从损伤到接收阵元均以基频对应的速度进行传播，基于式(6)和式(7)计算每个聚焦点p的i
p
值，与微裂纹定位步骤的区别在于，圆孔定位时式(7)c
ip
和c
pj
分别表示从激励传感器i到聚焦点p和从聚焦点p到接收传感器j基频信号的波速；最后按照幅值强度绘制成像图，对成像图进行归一化处理，排除微裂纹位置后，取成像图中目标区域内局部区域最大幅值点作为圆孔缺陷定位结果。
[0090]
实验结果
[0091]
表1
[0092][0093]
实验选择待检测样本为铝板，具体材料性能参数见表1，其中ρ表示密度，e表示杨氏模量，υ表示泊松比，模型尺寸为600mm
×
600mm
×
2mm；为了降低lamb波传播过程中多模态和频散的影响，在铝板同一位置处上下表面同时施加反相对称激励以获得单一s0模态lamb 波，实验中所用的激励信号为5周期200khz汉宁加窗调制的正弦波，其时域波形和频谱如图3所示；以铝板中心处为原点建立坐标系，如图4所示，在(0,-50)mm左右两侧设置了一组七点的线性传感器阵列，依次激励和接收信号，传感器的间距为5mm，从左到右依次编号为 s1,s2,
……
,s7，下表面设置一个可移动的发射传感器用来施加对称激励。铝板中共设置两种不同的缺陷模型：实际环境中产生的微裂纹使用椭圆形通孔模拟，其长轴长为3mm，短轴长为 1μm，表面设置为硬接触无摩擦以产生can效应；使用直径分别为4mm和2mm的圆形通孔模拟线性散射体。构造含有这两种类型缺陷的区域，如图5所示，并将其嵌入到主板的指定位置，具体的缺陷分布如表2所示。本实施例采用的改进的全聚焦成像算法中的波速为频散曲线中的理论值，根据lamb波频散曲线，2mm厚铝板中200khz基频和400khz二次谐波的波速分别约为5350m/s和5230m/s。
[0094]
表2
[0095][0096]
单裂纹模型用于探究lamb波经过微裂纹区域产生的非线性效应以及验证本发明方法中脉冲反转法提取二次谐波并结合改进全聚焦算法实现微裂纹定位的有效性。模型中微裂纹位于(0,50)mm，为了比较分析，同一位置处放置一个圆孔，两者均与无损的情况作以比较，三种情况下由s4进行激励s1进行接收，得到接收信号的时域波形绘制于图6(a)中。由图可知有损板中出现了新的明显的散射波包，对两个新的散射波包做频谱分析，结果如图6(b)所示，来自微裂纹区域的波包中出现了比较明显的非线性效应，有较大的二次谐波信号产生，而圆孔损伤板中，散射波包主要是基频成分。图7(a)中绘制了单裂纹模型中正反相散射信号时域叠加的结果，图7(b)中绘制了其对应的频谱。与图6(b)对比，原先来自微裂纹区域散射信号中的基频和三倍频被消除，仅保留了二次谐波成分，验证了脉冲反转方法提取二次谐波信号的有效性。单裂纹模型的定位结果如图8(a)所示，图中所有的数据均归一化至0和1之间，取成像图中目标区域内最大幅值点作为位置预测结果，图8(b)中给出了预测结果和实际位置的对比，其中预测位置为(0,52)mm，与实际位置(0,50)mm偏差2mm，验证了本发明方法中利用二次谐波的改进全聚焦算法实现微裂纹定位的有效性。
[0097]
双裂纹单圆孔模型中两个裂纹分别位于(20,50)mm和(20,-15)mm，圆孔位于(-30,0)mm；而单裂纹双圆孔模型中裂纹位于(20,50)mm，两个圆孔位于(-30,0)mm和(30,0)mm。图9和图 10分别展示了采用本发明提出的缺陷分类与定位方法得到两组模型的分类及定位效果。图9(a) 中对微裂纹的成像结果存在两个高亮区域，这两个区域均为模型中两个微裂纹区域，图9(b) 为利用滤波残差信号而得到的成像结果，其中仅存的一个高亮区域为模型中的圆孔位置，图 9(c)中给出了合并成像的结果，分类与定位预测结果对比绘制于图9(d)中；而图10(a)中对微裂纹成像结果仅有一个高亮区域，说明此模型只存在一个微裂纹，图10(b)为滤波残差信号的成像，其排除了微裂纹的位置，显示的两个局部高亮区域为识别到的圆孔位置，图10(c)-(d) 中给出了合并成像结果和预测结果对比。
[0098]
表3
[0099][0100]
两组多缺陷模型应用此方法进行本发明提出的缺陷分类与定位的结果数据汇总于表3 中，所有缺陷的类型和位置的识别结果验证了本发明提出的缺陷分类与定位方法的有效性。
[0101]
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技
术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位，其特征在于，包括脉冲反转法提取二次谐波、基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位、基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位、缺陷预测结果融合等步骤，其中脉冲反转法提取二次谐波包括如下步骤：步骤s1，获取lamb波频散曲线，选择合适模态作为激励信号并进行调制；步骤s2，在无损板上指定位置处上表面设置一组线性传感器阵列，依次作为激励并接收来自目标区域的回波信号，在下表面设置一个可移动的传感器用来施加对称激励，上表面每一个传感器作为激励传感器时，在激励传感器处板上下表面同一位置处对称发射步骤s1所述正相激励和反相激励信号，传感器阵列中所有传感器作为接收传感器处获取响应信号，得到正相基线信号和反相基线信号；步骤s3，在有损板上执行步骤s2，得到正相损伤信号和反相损伤信号；步骤s4，将步骤s3所得正相损伤信号与步骤s2所得正相基线信号相减，得到正相损伤散射信号f
s+
，将步骤s3所得反相损伤信号与步骤s2所得反相基线信号相减，得到反相损伤散射信号f
s-；步骤s5，将步骤s4中得到的正相损伤散射信号与反相损伤散射信号叠加，得到响应信号中的二次谐波信号，方法为：其中f
s+
为正相损伤散射信号，f
s-为反相损伤散射信号，f
p
为二次谐波信号；基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位包括如下步骤：步骤s6，根据步骤s1所得lamb波频散曲线，从曲线图中读取激励频率下的基频信号和二倍频信号波速；步骤s7，将待检测板平面中上表面的传感器视作一个n阵元相控阵，发射传感器与接收传感器视作相控阵中的阵元，激励并接收目标区域的回波信号，设发射阵元为i，接收阵元为j，s
ij
即表示由阵元i激励，阵元j接收的回波信号，将步骤s5所得二次谐波信号记录在矩阵s中，得到大小为n
×
n的回波数据，任意一个聚焦点p处的幅值定义为：n的回波数据，任意一个聚焦点p处的幅值定义为：其中x
p
、y
p
为任意聚焦点p的坐标，i
p
表示聚焦点p处的幅值强度，t
ij
表示信号从激励传感器i激励经过聚焦点p最后到达接收传感器j所需要的时间，s
ij
(t
ij
)表示接收响应矩阵s
ij
中t
ij
时刻对应的值，d
ip
和d
pj
分别表示激励传感器i到聚焦点p的距离和聚焦点p到接收传感器j的距离，c
ip
和c
pj
分别表示从激励传感器i到聚焦点p的基频信号的波速和从聚焦点p到接收传感器j的二次谐波信号的波速；步骤s8，按照每个聚焦点p的i
p
值绘制成像图，对图中数据进行归一化，取成像图中目标区域内局部区域最大幅值点作为微裂纹缺陷定位结果；基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位包括以下步骤：步骤s9，将步骤s4所得正相损伤散射信号减去步骤s5所得二次谐波信号，得到损伤残
差信号：f
r
＝f
s+-f
p
，其中f
s+
为正相损伤散射信号，f
p
为二次谐波信号，f
r
为得到的残差信号；步骤s10，将步骤s9所得损伤残差信号f
r
通过低通滤波器，保留响应信号中的基频成分，得到仅包含基频成分的滤波残差信号；步骤s11，采用步骤s7的方法，将步骤s10所得仅包含基频成分的损伤残差信号记录在矩阵s中，计算：矩阵s中，计算：其中c
ip
和c
pj
分别表示从激励传感器i到聚焦点p和从聚焦点p到接收传感器j的基频信号的波速；步骤s12，按照每个聚焦点p的i
p
值绘制成像图，对图中数据进行归一化，排除步骤s8所得微裂纹位置后，取成像图中目标区域内局部区域最大幅值点作为圆孔缺陷定位结果；缺陷预测结果融合包括如下步骤：步骤s13，融合步骤s8所得微裂纹缺陷定位结果和步骤s12所得圆孔缺陷定位结果，得到最终板中缺陷定位结果。2.如权利要求1所述的基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位，其特征在于，所述步骤s1中激励信号的选择方法为：根据频散曲线，在二倍频小于其他模态的截止频率范围内，选择低频散、速度快的lamb波s0模态信号作为激励。3.如权利要求1所述的基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位，其特征在于，所述步骤s1采用矩形窗和汉宁窗对lamb波激励信号进行调制，调制方法为：其中ε(t)为阶跃函数，f
c
为激励信号的中心频率，为信号的相位，n为调制正弦信号的波峰数。4.如权利要求1所述的基于lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法的缺陷分类与定位，其特征在于，所述步骤s2、s3中基线信号与损伤信号的获取方法为：向板中发射两个反相信号激励，得到正相响应和反相响应信号：设系统的激励和响应为f(t)＝a1u(t)+a2u2(t)+a3u3(t)+
…
，其中u(t)和f(t)分别为激励信号和对应的系统响应，a1、a2、a3为非线性系数，设正相激励为p(t)，反相激励为n(t)，满足n(t)＝-p(t)，由两个反相信号激励得到响应分别为：f
+
(t)＝a1p(t)+a2p2(t)+a3p3(t)+
…
f-(t)＝-a1p(t)+a2p2(t)-a3p3(t)+
…
其中f
+
(t)和为正相响应信号，f-(t)为反相响应信号。

技术总结
本发明基于Lamb波脉冲反转和改进全聚焦方法实现板内缺陷分类与定位，方法包括脉冲反转法提取二次谐波、基于二次谐波的改进全聚焦算法微裂纹定位、基于基频的改进全聚焦算法圆孔定位、缺陷预测结果融合等步骤，方法通过板上设置的传感器阵列和脉冲反转方法获取板类板内的基线信号与损伤信号，进而得到二次谐波信号；然后在传统的全聚焦成像算法基础上利用不同回波信号的速度差异提出改进的全聚焦成像算法，实现了板中不同区域的微裂纹以及圆孔缺陷的分类与定位，最终将两类缺陷定位结果进行融合得到最终缺陷分类定位结果。本发明方法对板中不同损伤聚焦成像的精度和准确性高，且对各种操作和环境条件具有稳定性。对各种操作和环境条件具有稳定性。对各种操作和环境条件具有稳定性。


技术研发人员：李义丰 徐旭 张凡
受保护的技术使用者：南京工业大学
技术研发日：2022.03.21
技术公布日：2022/7/5