Page 40 - 2022'中国无损检测年度报告

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3 结构健康监测研究 超声导波深度迁移学习的损伤多级分类框架，如

团 队 围 绕 螺 栓 连 接 结 构、 齿 轮 和 复 合 材 图 9 所示。利用一维卷积神经网络（1D-CNN）
料 结 构， 聚 焦 于 压 电 - 光 纤 多 源 传 感、 特 征 深入挖掘多模态、多边界反射的复杂 Lamb 波信
提 取、 信 息 融 合、 机 器 学 习、 损 伤 定 量 诊 断 号的损伤特征。提出了损伤多级分类的工程化应
等 关 键 技 术 开 展 结 构 健 康 监 测 研 究， 并 进 行 用方法，基于微调迁移学习建立了多任务级联的
了 试 验 验 证。 研 究 成 果 发 表 在 Composite 1D-CNN 架构，针对不同的检测维护工程师可以
Science and Technology、Composite 快速准确地得到不同结构健康监测级别识别结果，
Structures、Mechanical Systems and 即识别损伤有无、损伤位置和损伤大小。
Signal Processing、Smart Materials and
Structures 和 Structural Health Monitoring-
An International 等著名期刊上。
3.1 基于阻抗 - 导波集成传感与多特征融合的螺
栓连接结构新型损伤因子
鉴于现有压电传感技术评估螺栓孔边损伤的
损伤因子存在非线性 / 饱和且无法辨识损伤类型
图 9 基于深度迁移学习网络的损伤多级分类方法框架
的不足，提出了一种集成阻抗 - 导波传感与多特
征融合的损伤评估新策略，如图 8 所示。开发了 3.3 基于 PVDF 压电涂层和零群速导波的损伤诊
基于指标正负性快速判别螺栓松动和螺栓孔边裂 断
纹等损伤类型的积分面积差型辨识因子，构建了 复杂几何形状工程结构的损伤诊断是飞行器
基于动态基准更新的融合损伤因子，改善了单特 结构健康监测的重要发展方向。与实验室研究中
征 / 单传感法对多损伤特征提取能力弱、精度差 常用的简单结构不同，工程实际中的结构往往具
且结构适应性差的不足，并解决了传统静态基准 有复杂的几何特征，这些特征导致了复杂的导波
指标有效评估损伤尺寸小的问题，可重复性测试 反射、衍射和模态转换等现象，使得基于超声导
验证了新型损伤因子的有效性。 波的损伤诊断方法在信号分析方面面临严峻挑战，
造成了现有方法从实验室研究到实际应用之间的
瓶颈。为实现复杂结构的损伤诊断，开发了一种
基于零群速兰姆波和极化 PVDF-TrFE 传感器的
方法，如图 10 所示。通过 PVDF-TrFE 涂层实现
零群速兰姆波的原位激发和测量，并利用零群速
导波的模态特征实现局部区域健康状态的评估。
通过多层黏接结构脱黏损伤的检测验证了该方法
的有效性。

图 8 基于阻抗 - 导波集成传感与多特征融合的新型损伤
因子（用于螺栓连接裂纹与松动监测）

3.2 基于深度迁移学习网络的损伤多级分类方法
针对现有的超声导波定量监测算法由于频
散、多模态等特性导致导波中损伤特征发掘程度
(a) 检测系统结构框架
低、损伤定量化水平低的瓶颈问题，提出了基于

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