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作者：鲁凡;李响;雷亚国;李乃鹏;杨彬;
单位：西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室;
摘要：针对声发射技术在监测航空结构微裂纹萌生拓展时面临的结构微损伤特征难以提取、噪声干扰下损伤定位精度不高等问题，提出了面向航空结构健康监测的声发射数据质量评估与疲劳损伤监测方法。基于深度卷积自编码器，建立了声发射信号的数据质量智能评估模型，通过提取原始声发射数据的高层特征，实现了裂纹损伤与噪声信号的自适应识别，完成了声发射信号的自动降噪。采用航空铝合金结构件疲劳试验中采集的声发射监测数据对所提方法进行实验验证，结果表明：所提方法计算得到早期健康阶段数据和中后期损伤阶段数据的平均重构误差分别为0.007和0.020,准确地实现了噪声信号与损伤信号的有效甄别。损伤起始时间比试验中发现宏观裂纹的时间早22 min,能够在裂纹萌生拓展的早期阶段有效预警。与原始定位图相比，在剔除了噪声信号后进行损伤拓展定位，能够清晰地呈现出裂纹的长期发展趋势。实验结果证明了所提方法具有在工程场景下应用的潜力。
关键词：声发射信号;;结构健康监测;;卷积自编码器;;数据质量评估;;疲劳损伤
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52005086);; 航空科学基金资助项目(2024Z071070001);; 新基石科学基金会所设立的科学探索奖资助项目
