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基于三角波定位监督的分布式CFRP-OFBGs早期损伤检测方法

范文

赵军邓朗妮徐奕奕

摘? 要：在分布式碳纤维复合材料-光纤光栅（CFRP-OFBGs）复合板的早期损伤监测中，传统方法如最大检测算法MDA（Maximum detection algorithm，MDA）检测效果较好，但计算空间与时间复杂度都很高，不适用于工程计算.因此，提出了一种新的快速三角波监督定位策略.该策略基于相同的反射光谱波长偏移，通过检测三角边界来获得近似结果.通过CFRP-OFBGs复合板压力实验，比较了本算法与最大检测算法在检测精度和准确度上的不同.结果表明：在相同实验环境和参数下，虽然精度下降约15%，但不影响识别准确度.此外，相较MDA算法，三角波监督检测策略能在CPU执行时间上大约快1倍，因而是一种相对经济有效的检测模型，能满足大型工程损伤检测需求.

关键词：OFBG;三角波定位;CFRP;时间复杂度

中图分类号：TB332.025? ? ? ? ? ?DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2020.04.008

0? ? 引言

碳纤维复合材料（CFRP）由于其高强度、高刚度、耐疲劳、重量轻、无腐蚀等特点，在施工设计、施工方法、施工处理中得到了广泛的应用[1-2].同时CFRP复合材料的早期结构破坏很难预测，特别是微尺度裂纹，表面不可见，但在反复荷载作用下，容易导致脆性断裂从而带来灾难性后果.对CFRP板进行健康监控和早期干预是工程应用中的热点问题.当前的研究提出了若干种方法，如超声检测、电阻变化法（ERCM）、脉冲红外热成像、碳纳米管接头增强感应法和图像智能扫描辅助检查技术等.近年来，CFRP-OFBGs结构，即将光纤光栅传感器（OFBG）嵌入CFRP层，与光纤系统高度集成，成为一种新的早期损伤下的检测方法，应用于越来越多的结构领域[3-6].

当前研究表明，CFRP-OFBGs板能对基体开裂、纤维与基体分离、去骨、脱层、压痕和纤维断裂有效预警.主要工作原理是根据OFBG在应变、应力、振动、温度和压力等物理参数，或者其参数组合作用下产生的布拉格波长位移来确定的.基于该原理，目前开发出许多用于OFBG波长位移监测的解调方案，如基于光纤边缘滤波器[7]、可调谐光纤激光源[8]和傅里叶域模锁相技术[9]，但这些的波长扫描频率已达数千赫兹，需要高速采集和计算能力.其中，最大检测算法[10-11]是最传统的算法，对FBG频谱失真的敏感性较高.然而，该算法的一个主要缺点是CPU计算时间太长，较难满足多动态传感系统的要求.为了加速采集过程，当前主要的方法是减少采样的数量，从而降低波长分辨率，如质心检测算法（Centroid detection? ? algorithm，CDA）、多项式拟合算法[12]等;但低样本光谱分辨率下又会产生较差的识别精度.

此外，随着CFRP板的广泛应用，不同于实验室传统的点测量技术（如单点感应、电阻或振动线），基于CFRP-OFBGs复合板的损伤监测只有在多点监控时才有工程意义.光纤的波长分辨率沿光纤长度5 mm就可以开始，从计算的角度来看，这类精细的步长，使得采集的数据具有连续的几何意义，能非常好地服务于工程;但在分布式检测中，计算数据与风险检测过程更加密集，显然为后续的数据处理与实时监控带来了更大的负担.传统的CDA等算法往往不能满足增长的数据处理需求.

基于上述背景，提出了一种面向分布式CFRP-OFBGs复合板的三角波定位监督损伤检测方法.并应用在MDA算法中.最后，将该方法应用于小型实验模型中，對应用三角波定位监督策略与原算法在性能上进行了比较;测试并分析了该方法在损伤定位和检测中的有效性.

1? ? ?分布式CFRP-OFBGs内部损伤监控系统

1.1? ? 系统设计与设置

分布式CFRP-OFBGs内部损伤监控系统的系统组成示意图如图1所示，所采用的OFBG传感器呈网状排列，平行于加载方向.本系统使用一个4阵列嵌入式光纤光栅.

此外，数据采集的形式为支持单点、多个数据与连续数据3种，并允许其根据需要混合进行，如图2所示.

结构检测软件架构如图3所示.基于嵌入式? ?OFBG的传感技术来获得应变、压力、湿度等信息.数据预处理包括数据采集和信号的平均、平滑和滤波等.特征提取包括损伤信号提取和损伤分析;损伤监测算法包括基体开裂、纤维与基体分离、去骨、脱层、压痕和纤维断裂等的结构检测，特别是表层不可察觉的分层和横向裂纹.本方法在原有的MDA算法基础上，将该类偏移检测定位在局部（三角）区域进行测量.这种方法基于正常健康状态的标准模态，只针对异常或随机突变进行分析，即三角区域内未受扰动的光纤光栅光谱与受扰动的光纤光栅光谱之间的相移来确定波长的偏移，从而更快速获取检测结果.

1.2? ? 基于三角波定位的监督偏差策略与算法

1.2.1? ?三角波定位算法的基本原理

1.2.2? ? 三角波边界定位监督偏差处理

在具体应用场景中，根据基本解方法[17]，三角模型具有顶点最少，边界清晰的特点.因此，提出了一种基于基本解的三角剖分检测法.图4给出了本场景下常见的损伤类型，包括分离、错层和纤维断裂等.

具体实施中，根据CFRP-OFBGs板实际尺寸，遵循结构风险最小化原理，根据历史数据和工程经验设置，选取A1、A2、A3为顶点，进行三角波信号损伤检测.对于三角波信号网格，更严重的网格变形和更大的三角形状就意味着更严重的破坏.图5为 OFBG阵列三角剖分示意图，所示三角模型可以清楚地指示出冲击位置和损伤程度.

2? ? 实验系统及测量结果

共设计测试了3个矩形CFRP-OFBGs混凝土试件，试件长度均为2 200 mm，截面尺寸为120 mm×200 mm，计算跨度为1 800 mm.图6为OFBG嵌入的位置和数量，图7为部分实验装置图.其中，混凝土强度设计为C30，弹性模量为33.0 GPa，立方体抗压强度为41.38 MPa.此外，主受拉钢筋的弹性模量为200 GPa，屈服强度为608.40 MPa.在本次案例的设计中，CFRP-OFBG板所使用的OFBG传感器的中心波长变化范围大于每分钟10 000，测量分辨率设置为10 mm，应变的感应系数为 1.2 [pm/]（×[10-6]）.

如图6所示，测量结果是来自对3块CFRP-OFBGs智能板，在左下角（T1）、中心（T2）和右下角（T3）不同位置分别进行1次撞击的不同结果.希望检测的结果能发生在早期损伤之中、中期损伤之前.在测试中，撞击顺序分别为T2、T1、T3.

图8给出了一个典型的案例，描述了极限荷载下T1、T2、T3区的应变变化. 3次试验均较好地完成了检测任务：早期阶段，如图8（b）所示，T2撞击区附近的混凝土应力达到其抗拉强度，并产生弯曲裂缝;然后，其中一条裂纹迅速扩展，形成主裂纹，主裂缝的产生导致梁的刚度迅速退化.第二次荷载为裂缝的稳定扩展阶段，如图8（a）所示，跨中较远处出现新的弯曲裂纹，这一阶段梁的整体变形变化不大.最后阶段，如图8（c）所示，裂缝快速扩展破坏，受拉钢筋因疲劳损伤累积出现明显裂变.本损伤检测算法能获取瞬时预应力损失和随时间变化的长期预应力损失的变化趋势，所有检测过程都未出现任何失效或奇怪反应.

图9为加入三角波偏差监督策略后与原MDA算法相比的计算精度和准确度.改为三角波扫描识别后，与原MDA算法波形相比，波形的波长锐减，这是一个精度损失的明显标志.例如，在图9的场景中，借助中位数计算方法[18]，每隔36 s进行一次平均波长峰值对比.以793 ～829 s的区间为例，中位数分别为3和14，其精度损失则为两数的比值21%.以此类推，图9的整个计算平均精度损失约为15%.但同时，也观察到，不同波长分辨率下的波形是近似的，说明其检测结果仍能锁定损失区域.这说明，精度的损失不影响损伤的识别准确度，且有效地避免了MDA的峰值锁定效应.

此外，计算时间也是评价三角波偏差监督处理后算法性能的一个关键因素.图10为加入三角波定位监督策略后计算性能的比较.其中，横轴显示了采样的样本数量，纵轴为Makespan，即CPU最大完工时间.为了便于比较，所有检测都在AMD Ryzen 9 3900X处理器上进行.结果表明，本文策略下的计算性能优于原始算法，特別是当数据采集频率为50 Hz，N[>]105时，应用三角波边界监督定位法比原方法加速了1倍左右. 如图10所示，当光谱样本数量N=105时，执行速度约为0.95 ms，而原来的算法需要1.9 ms.从实用的角度来看，这意味着所提出策略将允许在大约1 kHz的扫描频率下，进行实时测量.

从图10同时观察到，当分布式CFRP-OFBGs规模变大，数据扫描频率和分辨率都同时增大，数据采样达到更大规模时，本策略下的MDA算法最大完工时间有趋缓的趋势.这表明了本算法在应对实际工程大规模处理时的有效性.

3? ? 结论

光纤光栅（OFBG）可以作为应变、温度和压力测量的传感器，然而在工程实践中，需要精细的波长分辨率和足够的检测点来支持.本文给出了一种基于三角波损伤监督策略的CFRP-OFBGs早期检测系统设计.测试结果表明，该策略与经典的最大检测算法使用全局信息监测相比，检测精度下降约15%;但不影响结果准确度的识别，可看作是一种可信保真模型.此外，上述三角剖分定位检测法，由于本质上采用了最少量的数据处理，因而运行时间提高1倍以上;从数据处理能力上来看，非常适用于分布式场景下的CFRP检测，能适应工程领域的需求.

不足之处是，尽管该三角波边界监督策略有效降低了计算量，且峰值检测结果有效、保真，但其仍然隶属于传统的监督策略、较多依赖工程师实际经验.进一步的工作将基于历史数据和启发式算法，给出三角波模型定位时的阈值估算智能算法.

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（责任编辑：罗小芬、黎? ?娅）

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