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基于声发射和神经网络的复合材料冲击定位 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高复合材料结构冲击定位的精度和实时性,基于声发射和神经网络技术,提出了复合材料结构冲击定位两步法,以压电陶瓷(PZT)和自制信号采集系统替代商用声发射仪器,实现了一种能够高精度、实时、在线监测冲击的系统。用小波变换求出原点处冲击源传播到各传感器的波达时间差,用这组时间差修正其他位置上的冲击源到达各传感器的波达时间,利用修正后的波达时间,根据四点圆弧定位算法得到冲击源坐标,实现初步定位;将所求出的位置坐标作为神经网络的输入,训练之后的神经网络可以准确预测冲击位置,实现精确定位。在复合材料板上的试验表明:该方法能快速、准确地识别出冲击位置。 相似文献
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结构健康监测中常用声发射信号进行声发射源的定位及特征描述。多个冲击事件发生时,声发射信号是多个信号的混叠,而且混合方式未知,这使利用声发射信号对冲击源进行定位变得非常困难。而近年来兴起的基于独立分量分析的盲源分离技术为解决这一难题提供了可能。本文采用基于信息极大化原理的反馈网络结构对同时作用在铝梁上的两个冲击事件产生的声发射混合信号进行分离,估计出各个源信号到达传感器的时延后,运用两点直线定位公式对两个冲击源进行定位。混合仿真实验验证了基于信息极大化原理的独立分量分析方法估计时延的有效性,铝梁上的两源冲击实验,进一步表明运用独立分量分析方法能较好的解决多冲击源定位问题。 相似文献
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为了提高复合材料结构冲击定位的精度和实时性, 将阵列信号处理技术引入到结构健康监测领域, 提出了利用小波变换和多重信号分类算法实现复合材料结构冲击定位的新方法: 通过小波变换提取冲击响应信号某一窄带频率成分, 运用多重信号分类(MUSIC) 算法实现冲击源到达方向的估计; 根据Lamb 波传播特性, 用小波变换求出某一中心频率下的对称模式和反对称模式的Lamb 波到达同一传感器的时间差, 结合对称模式和反对称模式Lamb 的速度差就可以估计出冲击源到达传感器的距离, 实现冲击定位。对玻璃纤维/环氧树脂复合材料层合板和碳纤维/双马树脂基复合材料层合板2 种试件的实验均表明该方法能快速、精确地识别出冲击源位置。 相似文献
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基于ARM的无人机飞行控制系统的实现 总被引:2,自引:2,他引:0
以AT91M55800A微控器为核心设计并实现了基于ARM的新型无人机飞行控制器,详细给出了无人机飞行控制系统的设计原理和控制策略,介绍了基于μC/OS-Ⅱ实时操作系统的飞行控制软件的功能模块和任务划分方法,着重说明了各个任务之间的任务调度策略;对设计中的关键技术进行了研究,系统具有设计精炼,可靠性高,开放性等特点. 相似文献
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