應用案例

　　實驗名稱：非線性振動聲調制智能識別界面脫粘損傷實驗

　　研究方向：結構健康監測

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

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

圖1：非線性振動聲調制智能識別界面脫粘損傷實驗裝置

　　實驗過程：

圖2：非線性振動聲調制智能識別界面脫粘損傷實驗流程圖

　　采用非線性振動聲調制法對結構進行激勵，高頻低頻激勵信號均由AWG卡(PXI-5413)產生，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。響應數據由另一個SM412傳感器采集。響應信號由示波器DIG卡(PXIe-5110)記錄。

　　測試結果：

圖3：分別為損傷前后的非線性振動聲調制頻譜圖，可以看出由于結構固有經典非線性的影響，單一憑借非線性振動聲調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果，可以看出結合GA-BiLSTM-Attention模型的非線性振動聲調制方法效果最好，可以有效判別界面脫粘損傷

　　2000組實驗均得到了穩定的輸出信號，將損傷前后的各1000組數據經過智能算法學習后形成數據庫，對新采集到的信號進行智能分類，從而實現對結構界面脫粘損傷進行智能識別，有效消除結構固有非線性對識別結果的影響。

　　功率放大器推薦：ATA-2021B高壓放大器

　　圖：ATA-2021B高壓放大器指標參數

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