阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,于是通过采集在结构上布置的阵列传感器Lamb波信号用来检测损伤发生的位置。通常,大多数空间谱估计方法均以窄带信号为假定,在很多基于Lamb波的结构损伤检测中,为了减小频散特性的影响,大多数研究以Lamb波为窄带信号进行分析,但无限窄的激励信号是物理不可实现的。因此,其在多数情况下Lamb波信号并不符合窄带信号假定,更应被认为是一种宽带信号来进行处理。进而利用空间谱估计中宽带信号非相干子空间处理方法(Incoherent Signal Subspace Method,ISM)中阵列接收的宽带Lamb波信号进行处理,检测出结构发生单一损伤时的损伤位置。随后,当结构损伤与边界反射波有叠加时会引起损伤信号相干,采用宽带信号相干子空间方法(Coherent Signal Subspace Method,CSM)对损伤位置进行检测,得到了较好的结果。
损伤反射波的准确提取可以使得基于主动Lamb波技术的损伤检测更有效的进行,而边界等结构特征反射波与损伤反射波产生的混叠,是提取损伤反射波的一个重要障碍。针对混叠情况,目前已有的主动Lamb波损伤监测方法大多采用基于参考信号的方法获取损伤散射信号,容易受到结构和环境等外界因素的影响。而由于在传感器接收到的Lamb波信号中,直达波之后时间段内的信号并不是任意波形,而应该是由数个反射波组成的,因此只要得到与目标信号最相似的反射波叠加组合,就可以认为成功解读了该目标信号,即相当于得到了损伤反射波。因此,提出一种基于最大相似性的Lamb波损伤信号分解算法。在分析Lamb波传播特性的基础上模拟边界反射波和损伤反射波,然后基于最大相似性原则,通过遗传算法对二者的合成信号的各个参数进行优化,使合成信号与目标信号之间的相似度达到最大。最后,使用Time of Flight(To F)方法对损伤进行了定位。铝板上的试验结果表明,该方法能够准确地提取出与边界反射波混叠的损伤反射波,从而实现对边界附近损伤的检测。
