實驗名稱：非線性(xing)振動聲調制智能識別界面脫粘損傷實驗(yan)

　　研究方向：結構健康監測

　　實驗內容：利用結合智能算法(fa)的非線性振(zhen)動聲調制法(fa)，對結構界(jie)面脫粘損傷進行智能識別，有效(xiao)消除結構固有非線性對識別結果的影響。

　　測試設備：ATA-2021B高壓(ya)放大器(qi)(qi)、NI系(xi)統（AWG,DIG等板卡）、示波器(qi)(qi)、壓(ya)電傳(chuan)感器(qi)(qi)等。

圖1：非線性振動聲調制智(zhi)能識別界面(mian)脫粘損傷(shang)實驗(yan)裝置(zhi)

　　實驗過程：

圖2：非線(xian)性振動聲(sheng)調制智能識別(bie)界面脫粘(zhan)損傷實驗流程(cheng)圖

　　采(cai)用(yong)非線(xian)性振動聲調(diao)制(zhi)法(fa)對(dui)結構進行激勵(li)，高頻低(di)頻激勵(li)信(xin)號均由(you)(you)AWG卡(ka)(PXI-5413)產(chan)生，分別(bie)由(you)(you)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(yu)SM411和SM412壓電傳感(gan)器。響(xiang)應數(shu)據由(you)(you)另(ling)一個SM412傳感(gan)器采(cai)集。響(xiang)應信(xin)號由(you)(you)示(shi)波器DIG卡(ka)(PXIe-5110)記錄。

　　測試結果：

圖3：分(fen)別為損傷前后(hou)的非(fei)線性(xing)振(zhen)動(dong)(dong)聲調制(zhi)頻譜圖，可以(yi)看出由于結構固有(you)經(jing)典非(fei)線性(xing)的影響，單一憑借非(fei)線性(xing)振(zhen)動(dong)(dong)聲調制(zhi)方法難以(yi)有(you)效判別界面脫粘損傷

圖4：多(duo)種(zhong)人工智能模型識別(bie)(bie)結(jie)果(guo)，可以看出(chu)結(jie)合(he)GA-BiLSTM-Attention模型的非線性(xing)振動(dong)聲調制方法(fa)效(xiao)(xiao)果(guo)最好，可以有效(xiao)(xiao)判別(bie)(bie)界面脫粘損傷

　　2000組實驗(yan)均得到了穩定的(de)輸出信號，將損(sun)傷(shang)前(qian)后(hou)的(de)各1000組數據經過智(zhi)能算法學習后(hou)形成(cheng)數據庫，對新(xin)采集(ji)到的(de)信號進行(xing)智(zhi)能分類，從而實現對結(jie)構界面脫粘損(sun)傷(shang)進行(xing)智(zhi)能識(shi)別，有(you)效消除結(jie)構固有(you)非線(xian)性對識(shi)別結(jie)果(guo)的(de)影響。

　　功率放大器推薦(jian)：ATA-2021B高壓放大(da)器

　　圖：ATA-2021B高壓放大器指標參數

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