一种用于客机结构健康监测的信号分析方法及装置.pdf

1、10申请公布号CN104180846A43申请公布日20141203CN104180846A21申请号201410162965022申请日20140422G01D21/00200601G06F19/0020110171申请人中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心地址102211北京市昌平区昌平镇超前路9号301室申请人中国商用飞机有限责任公司72发明人汪峰冯建文张驰吴斌许澍虹74专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人胡彬邓猛烈54发明名称一种用于客机结构健康监测的信号分析方法及装置57摘要本发明涉及结构健康监测和信号处理技术领域，尤其涉及一种用于客机结构健康监测的信号分

2、析方法及装置。该方法包括测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵；通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵；通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响；依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程；通过最小二乘法将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程；采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。该方法实现了对客机结构健康监测的信号分析，提高了客机结构健康监测的信号分析效率。51INTCL权利要求书2页说明书7页附图2页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书

3、7页附图2页10申请公布号CN104180846ACN104180846A1/2页21一种用于客机结构健康监测的信号分析方法，其特征在于，包括测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵；通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵；通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响；依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程；通过最小二乘法将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程；采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。2根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过白化处理将所述监测信号矩阵线

4、性变换为白化观测矩阵，包括计算所述监测信号矩阵的相关矩阵；通过白化处理计算所述相关矩阵的白化矩阵；利用所述白化矩阵将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵。3根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程，包括分别计算消除高斯有色噪声影响后的所述白化观察矩阵的每个高阶累积量矩阵；依据所述每个高阶累积量矩阵分别构建对角化方程，以形成联合对角化方程。4根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过最小二乘法将所述联合对角化方程转化为二次型方程，包括采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差；对所述误差进行数学变换，以将所述

5、联合对角化方程的误差转化为二次型方程。5根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差，包括按照如下公式采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差值，其中CI为第I个高阶累积量矩阵，U为酉矩阵，DI为第I个对角矩阵，F为弗罗宾尼斯范数，K为高阶累积量矩阵的个数，上标T为转置。6一种用于客机结构健康监测的信号分析装置，其特征在于，包括信号测量模块，用于测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵；白化处理模块，用于通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵；噪声消除模块，用于通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中

6、高斯有色噪声影响；方程构建模块，用于依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程；方程变型模块，用于通过最小二乘法将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程；权利要求书CN104180846A2/2页3源信号求解模块，用于采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。7根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述白化处理模块具体包括相关矩阵计算模块，用于计算所述监测信号矩阵的相关矩阵；白化矩阵计算模块，用于通过白化处理计算所述相关矩阵的白化矩阵；白化观测矩阵计算模块，用于利用所述白化矩阵将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵。8根据权利要求6所述的装置，

7、其特征在于，所述方程构建模块具体包括高阶累积量计算模块，用于分别计算消除高斯有色噪声影响后的所述白化观察矩阵的每个高阶累积量矩阵；对角化方程构建模块，用于依据所述每个高阶累积量矩阵分别构建对角化方程，以形成联合对角化方程。9根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述方程变型模块具体包括最小二乘法计算模块，用于采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差；二次型方程获取模块，用于对所述误差进行数学变换，以将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程。10根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述最小二乘法计算模块，具体包括误差计算模块，用于按照如下公式采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差值，其

8、中CI为第I个高阶累积量矩阵，U为酉矩阵，DI为第I个对角矩阵，F为弗罗宾尼斯范数，K为高阶累积量矩阵的个数，上标T为转置。权利要求书CN104180846A1/7页4一种用于客机结构健康监测的信号分析方法及装置技术领域0001本发明涉及结构健康监测和信号处理技术领域，尤其涉及一种用于客机结构健康监测的信号分析方法及装置。背景技术0002随着航空科学技术的飞速发展，轻质、高可靠性和高可维护性等综合要求已成为飞机结构设计的一项极为重要而且必须遵循的安全准则。目前，新材料和新工艺被不断应用于飞机结构设计，例如，复合材料、铝锂合金等新材料，搅拌摩擦焊接和激光堆积成型等新工艺广泛应用于C919大型客机

9、的结构设计，使得大型客机的结构在受到化学腐蚀、应力作用、撞击以及热疲劳等因素影响时，表面或内部有可能产生大量局部损伤及微裂纹。因此，对飞机结构进行健康监测是十分必要的。由于使用目的和使用环境不同等，客机和军用飞机的结构设计不同，因此，客机结构的健康监测方法和军用飞机结构的健康监测方法不同。如何对客机的结构工况进行有效监控，及时检测出这些局部结构损伤，进而采取相应的补救措施正变得越来越重要。0003现有的飞机结构健康监测技术多基于军用飞机，健康监测时一般采用多个传感器来获取监测信号，监测信号通常除了有用的源信号数据外，还包括噪声等干扰信号。对飞机结构健康监测和诊断过程中的关键问题是如何从大量的监

10、测信号中滤掉无用的噪声干扰，提取有用的信号特征。由于盲源分离技术能在未知信号详细特征的情况下仅根据信号的统计特征恢复源信号，可以用来消除噪声干扰，将有用的信号分离出来，因此，盲源分离技术已经应用于军用飞机的结构健康监测。0004伴随着我国民用大型客机的项目研制和发展进程，飞机结构健康监测技术将逐步应用于国产大客机系列，而随之而来的结构健康监测信号干扰问题也会越来越频繁。因此，基于盲源分离技术，发展一种实用且高效的方法来消除客机结构健康监测中的干扰信号是非常有必要的，对保证客机飞行安全具有重要的理论意义和实际应用价值。发明内容0005本发明提供一种用于客机结构健康监测的信号分析方法及装置，以在对

11、客机结构健康监测过程中高效实现源信号和噪声干扰信号的分离。0006本发明提出一种用于客机结构健康监测的信号分析方法，包括0007测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵；0008通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵；0009通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响；0010依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程；0011通过最小二乘法将所述联合对角化方程转化为二次型方程；说明书CN104180846A2/7页50012采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。0013本发明还

12、提出一种用于客机结构健康监测的信号分析装置，包括0014信号测量模块，用于测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵；0015白化处理模块，用于通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵；0016噪声消除模块，用于通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响；0017方程构建模块，用于依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程；0018方程变型模块，用于通过最小二乘法将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程；0019源信号求解模块，用于采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。0020本发

13、明提出一种用于客机结构健康监测的信号分析方法及装置，实现了对客机结构健康检测信号的分析。本发明通过白化预处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵，构建多个矩阵的联合对角化方程，并且采用最小二乘法将所述联合对角化方程转化为二次型方程，降低了信号分析的难度，提高了计算出源信号矩阵的效率，从而提高客机结构监控监测的信号分析效率。附图说明0021此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中0022图1是本发明实施例中提供的一种用于客机结构健康监测的信号分析方法的实现流程图；0023图2是本发明实施例中盲源分离机理及最小二乘联合对角化方法示意图；

14、0024图3是本发明实施例中提供的一种用于客机结构健康监测的信号分析装置的结构示意图。具体实施方式0025下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。0026图1是本发明实施例中提供的一种用于客机结构健康监测的信号分析方法的实现流程图，如图1所示，本发明实施例中的信号分析方法包括0027步骤11、测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵。客机结构健康监测时，客机结构内部设置有多个传感器，通过传感器测量客机结构的监测信号，各个监测

15、信号构成监测信号矩阵。例如，客机结构内部设置有M个传感器，则能够测量M个监测信号，M个监测信号构成M1的监测信号矩阵。0028所述监测信号矩阵XT为XTASTNT，其中，XT是M个监测信号构成的矩阵，ST为源信号矩阵，其对应的向量为N维未知源信号向量，NT为噪声信号矩阵，说明书CN104180846A3/7页6A为未知的混合矩阵。在求解源信号过程中的约束条件如下混合矩阵A为列满秩矩阵；源信号矩阵ST对应的源信号向量是零均值的平稳随机向量过程，各个向量之间相互统计独立；噪声向量NT对应的噪声向量为零均值的随机向量，并且与源信号向量相互统计独立。0029步骤12、通过白化处理将所述监测信号矩阵线性

16、变换为白化观测矩阵。0030通过对所述监测信号矩阵白化处理以简化求解过程，其中所述通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵，包括计算所述监测信号矩阵XT的相关矩阵RXT；通过白化处理计算所述相关矩阵RXT的白化矩阵W；利用所述白化矩阵W将所述监测信号矩阵XT线性变换为白化观测矩阵ZT。其中，通过白化处理计算所述相关矩阵RXT的白化矩阵W，具体为通过对相关矩阵RXT进行特征值分解求得所述相关矩阵的特征值向量矩阵和特征值矩阵，从而计算出白化矩阵W。由于相关矩阵RXT和混合矩阵A具有关系RXTAAT，其中上标T表示转置，使得WRXTWWAATWIN，IN为N维单元矩阵，故UWA为酉矩阵。

17、依据如下公式采用白化矩阵W对监测信号矩阵XT线性变换0031ZTWXTWASTNTUSTWNT0032通过白化预处理过程把求解混合矩阵A的任务转化为求解酉矩阵U，降低了求解难度，且使得白化观测矩阵ZT对应的向量的各个分量之间尽量保持二阶统计独立，并且ZT对应的向量的各个分量之间方差为1。0033步骤13、通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响。噪声矩阵NT对应的向量为高斯有色噪声向量，通过高斯有色噪声向量处理能够有效消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响，使得消除噪声影响后的白化观测矩阵只与源信号矩阵ST和酉矩阵U有关，因此只需求得酉矩阵

18、U即可求解源信号矩阵ST。0034步骤14、依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程。0035所述依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程，包括分别计算消除高斯有色噪声影响后的所述白化观察矩阵的每个高阶累积量矩阵；依据所述每个高阶累积量矩阵分别构建对角化方程，以形成联合对角化方程。计算所述每个高阶累积量矩阵时，每个高阶累积量矩阵CI,J的第K,L个元素定义为00360037其中，ZIT和ZKT分别为白化观测矩阵ZT的第I个和第K个元素，上标代表复数共轭，即和分别为白化观测矩阵ZT的第J个和第L个元素的复数共轭。根据

19、I,J的组合变换，可以得到一系列高阶累积量矩阵CI,J；0038针对每一个高阶累积量矩阵CI,J分别构建对角化方程，以形成联合对角化方程CIUDIUT，联合对角化方程中DI为第I个对角矩阵。0039步骤15、通过最小二乘法将所述联合对角化方程转化为二次型方程。0040在对角矩阵DI未知的情况下，依据联合对角化方程求解酉矩阵U，具体包括采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差；对所述误差进行数学变换，以将所述联合对说明书CN104180846A4/7页7角化方程的误差转化为二次型方程0041其中，依据如下公式采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差00420043，其中函数表示使目标函数取最

20、小值时的变量值，下标F表示弗罗宾尼斯范数，K表示高阶累积量矩阵CI,J的个数。0044经历一系列数学变换后，可以改写成如下形式00450046其中，CIVECCI，NIDIAGDI，CCI,CK，NNI,NK，即CI为第I个高阶累积量矩阵CI的各个列向量依次排列构成的列向量，若则NI为对角矩阵DI的对角线元素构成的矩阵，若则0047由于NUOUC，则公式可以变换为004800490050其中上标表示厄米共轭矩阵。0051当用一系列的参数来代替酉矩阵U中各个元素，即令UU时，0052变换为说明书CN104180846A5/7页800530054，其中FVECIUOUUOUC。0055综上，采用最

21、小二乘法将联合对角化方程的误差转换为二次型方程其中，FVECIUOUUOUC。0056步骤16、采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。0057根据二次型方程的特点，利用数值迭代方法求解酉矩阵U，需要注意的是在迭代求解过程中需要控制迭代方向和迭代步长。求解酉矩阵的过程具体包括计算梯度与海森矩阵，以及雅可比矩阵；数值迭代算法可选择最速下降法、高斯牛顿法、共轭梯度法等，为了达到较好的收敛效果，这几种算法都需要精确控制迭代方向和迭代步长；求解源信号矩阵，数值迭代方法求得酉矩阵U后，由于UWA可通过矩阵求逆求得混合矩阵A，进而求得源信号矩阵ST。0058需要说明的是，本实施例计算获得的源信号

22、矩阵是源信号的一个估计，其与源信号可能区别如下在符号上，也就是分离后的信号可能与源信号的符号相同，也可能相反；在幅度上，分离后的信号在幅度上与源信号是比例关系；在顺序上，分离后的信号与源信号的顺序有可能是不一致的。由于对客机结构进行健康监测时，有用的信息一般包含在信息的波形里面的，以上三个方面的不确定性对源信号在客机健康监测中的应用影响很小。0059计算出源信号之后，能够依据源信号对客机结构进行健康监测，其中，对客机结构健康监测中的判断准则可以采用比较常见的信噪比方法、码间干扰等。0060图2是本发明实施例中盲源分离机理及最小二乘联合对角化方法示意图，如图2所示，本发明实施例中源信号矩阵ST在

23、混合矩阵A的作用下形成AST，AST与噪声信号NT一起形成监测信号矩阵XT。在求解源信号矩阵时，首先通过白化预处理和高阶累积量消除高斯有色噪声影响；其次，采用最小二乘联合对角化算法将联合对角化方程的误差变换为二次型方程；随后，采用数值迭代算法求解源信号矩阵。0061本发明针对客机结构健康监测中的信号盲源分离问题，仅根据监测信号的统计特征，如统计相关性、高阶累积量、白化预处理等，结合最小二乘方法与联合对角化算法，在数值迭代求解的基础上提出了最小二乘联合对角化算法，这种算法能快速分离观测信号中的源信号和干扰信号，提取对客机结构健康监测有用的信号特征。0062图3是本发明实施例中提供的一种用于客机结

24、构健康监测的信号分析装置的结构示意图，本发明装置实施例和本发明中方法实施例处于统一构思，在本发明装置实施例中未详述的内容，请参考本发明方法实施例。如图3所示，本发明实施例提供的信号分析装说明书CN104180846A6/7页9置包括0063信号测量模块21，用于测量客机结构的监测信号，获得监测信号矩阵；0064白化处理模块22，用于通过白化处理将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵；0065噪声消除模块23，用于通过高斯有色噪声向量处理所述白化观测矩阵的高阶累积量，以消除所述白化观测矩阵中高斯有色噪声影响；0066方程构建模块24，用于依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量

25、矩阵，构建联合对角化方程；0067方程变型模块25，用于通过最小二乘法将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程；0068源信号求解模块26，用于采用数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号矩阵。0069其中，白化处理模块22具体包括相关矩阵计算模块，用于计算所述监测信号矩阵的相关矩阵；白化矩阵计算模块，用于通过白化处理计算所述相关矩阵的白化矩阵；白化观测矩阵计算模块，用于利用所述白化矩阵将所述监测信号矩阵线性变换为白化观测矩阵。0070方程构建模块24具体包括高阶累积量计算模块，用于分别计算消除高斯有色噪声影响后的所述白化观察矩阵的每个高阶累积量矩阵；对角化方程构建模块，用于依据所述每个高阶

26、累积量矩阵分别构建对角化方程，以形成联合对角化方程。0071方程变型模块25具体包括最小二乘法计算模块，用于采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差；二次型方程获取模块，用于对所述误差进行数学变换，以将所述联合对角化方程的误差转化为二次型方程。0072所述最小二乘法计算模块，具体包括误差计算模块，用于按照如下公式采用最小二乘法计算所述联合对角化方程的误差值00730074，其中CI为第I个高阶累积量矩阵，U为酉矩阵，DI为第I个对角矩阵，F为弗罗宾尼斯范数，K为高阶累积量矩阵的个数，上标T为转置。0075本实施例提供的信号分析装置，通过设置于客机结构内部的信号测量模块，例如传感器测量客机结构

27、的监测信号。随后，通过白化处理模块和噪声消除模块处理后消除监控信号中的高斯有色噪声影响，通过方程构建模块依据消除高斯有色噪声影响后的所述白化观测矩阵的高阶累积量矩阵，构建联合对角化方程，并且结合最小二乘法和数学变换将所述联合对角化方程简化为二次型方程，通过数值迭代求解所述二次型方程，以获得源信号。本实施提供的信号分析装置能够能快速分离监测信号中的源信号和噪声干扰信号，提取对客机结构健康监测有用的信号特征。0076本实施例提供的温度补偿装置用于执行本发明任意实施例提供的温度补偿方法，具备相应的功能模块，达到相同的技术效果。0077上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替说明书CN104180846A7/7页10换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。说明书CN104180846A101/2页11图1说明书附图CN104180846A112/2页12图2图3说明书附图CN104180846A12