實(shí)驗名稱：非線性振動聲調(diào)制智能識別界面脫粘損傷實(shí)驗

　　研究方向：結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測

　　實(shí)驗內(nèi)容：利用結(jié)合智能算法的非線性振動聲調(diào)制法，對結(jié)構(gòu)界面脫粘損傷進(jìn)行智能識別，有效消除結(jié)構(gòu)固有非線性對識別結(jié)果的影響。

　　測試設(shè)備：ATA-2021B高壓放大器、NI系統(tǒng)（AWG,DIG等板卡）、示波器、壓電傳感器等。

圖1：非線性振動聲調(diào)制智能識別界面脫粘損傷實(shí)驗裝置

　　實(shí)驗過程：

圖2：非線性振動聲調(diào)制智能識別界面脫粘損傷實(shí)驗流程圖

　　采用非線性振動聲調(diào)制法對結(jié)構(gòu)進(jìn)行激勵，高頻低頻激勵信號均由AWG卡(PXI-5413)產(chǎn)生，分別由Aigtek的ATA-2021B高壓放大器1()和功率放大器2(FalcoWMA-300)放大，并輸入于SM411和SM412壓電傳感器。響應(yīng)數(shù)據(jù)由另一個SM412傳感器采集。響應(yīng)信號由示波器DIG卡(PXIe-5110)記錄。

　　測試結(jié)果：

圖3：分別為損傷前后的非線性振動聲調(diào)制頻譜圖，可以看出由于結(jié)構(gòu)固有經(jīng)典非線性的影響，單一憑借非線性振動聲調(diào)制方法難以有效判別界面脫粘損傷

圖4：多種人工智能模型識別結(jié)果，可以看出結(jié)合GA-BiLSTM-Attention模型的非線性振動聲調(diào)制方法效果好，可以有效判別界面脫粘損傷

　　2000組實(shí)驗均得到了穩(wěn)定的輸出信號，將損傷前后的各1000組數(shù)據(jù)經(jīng)過智能算法學(xué)習(xí)后形成數(shù)據(jù)庫，對新采集到的信號進(jìn)行智能分類，從而實(shí)現(xiàn)對結(jié)構(gòu)界面脫粘損傷進(jìn)行智能識別，有效消除結(jié)構(gòu)固有非線性對識別結(jié)果的影響。

　　功率放大器推薦：ATA-2021B高壓放大器

圖：ATA-2021B高壓放大器指標(biāo)參數(shù)

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