基于压电阻抗方法的结构健康监测与损伤识别研究

【摘要】：各类特种设备及大型的工程结构能否在使用期间安全的运行始终是人们关心的重点,基于声、光、电、磁等原理发展起来的各类无损检测方法也很多,但很多无损检测方法要求工厂停车或设备停运,因此并不能掌握运行中的在役设备的健康状况,而且对检测人员的专业经验要求很高,所以人们迫切需要适用范围广、可靠性高的健康监测方法。本文利用基于压电元件的阻抗方法对板类结构的损伤以及螺栓松动的监测与损伤识别进行了分析及实验研究。对圆形薄片的PZT压电元件利用ANSYS软件进行了数值静力分析和阻抗特性分析,研究了在不同频率激励下的电荷分布及阻抗谱,完成了压电阻抗方法在板类结构的损伤监测和机械螺栓组松动的监测及定位研究。具体的研究工作如下： 1.分析了常见的结构健康保障方法的特点以及常用的无损检测方法的不足,论证了基于压电元件的阻抗方法在结构健康监测上良好的应用潜力以及在损伤识别上的重要意义； 2.介绍了国内外的基于压电元件的阻抗方法的相关学术研究,研究了压电元件的力学和电学特性,阐述了它在SHM领域上的基本原理,重点是其理论模型的建立； 3.利用数值模拟软件ANSYS对薄圆片型压电元件进行了静力分析、模态分析以及谐响应分析,直观地得到其自身的一些特性,为后续实验提供了重要参考； 4.搭建了以阻抗分析仪、PZT压电元件以及板结构为核心的试验平台,对压电阻抗方法在板结构健康监测上的应用进行了深入研究,研究了可能影响PZT阻抗特性的激励信号电压和导线长度等外在因素,选取了合适的算法得到的损伤系数,建立了损伤扩展与损伤系数之间的关系,利用函数拟合的方法得到了PZT与损伤的距离同损伤系数之间的关系； 5.研究了PZT对于螺栓松动的监测能力,探讨了合适的螺栓松动系数,并利用分布式PZT进行机械螺栓组的松动监测,在此基础上引入了BP神经网络方法实现对螺栓组单个或两个螺栓松动的精确定位。