文献参考鲍峤,邱雷,袁慎芳.飞行器结构健康监测中压电-导波成像技术的发展与挑战[J].航空科学技术,2020,31(3):15-33.DOI:10.19452/j.issn1007-5453.2020.03.002.在航空结构健康监测Structural Health Monitoring, SHM中基于导波Guided Wave, GW的损伤成像方法是利用压电传感器阵列激励和接收导波信号通过分析损伤引起的散射、反射、模式转换、传播路径变化以及能量衰减等特征实现损伤位置可视化。目前常用的导波损伤成像方法主要包括延迟-累加成像Delay-and-Sum Imaging, DAS路径成像Path Imaging时间反转聚焦成像Time Reversal Imaging, TR空间波数域滤波成像Spatial Wavenumber Filtering Imaging多重信号分类成像Multiple Signal Classification, MUSIC1. 延迟-累加成像Delay-and-Sum Imaging, DAS1.1 基本思想延迟-累加成像Delay-and-Sum Imaging, DAS是基于导波阵列信号处理的损伤定位方法也是航空结构健康监测Aerospace Structural Health Monitoring, SHM中应用最广泛的导波成像算法之一。其核心思想可以概括为利用损伤散射导波到达不同传感器的时间差通过时间延迟补偿使来自真实损伤位置的信号在空间上相干叠加从而形成损伤能量峰值实现损伤定位。简单来说损伤位置正确 → 所有路径信号经过时间补偿后同时到达 → 振幅增强损伤位置错误 → 时间补偿不匹配 → 信号相互抵消最终通过扫描整个结构区域寻找能量最大的位置即认为是损伤位置。总结延迟-累加成像本质上是一种基于导波传播时间补偿的空间波束形成方法通过遍历结构区域对每个可能损伤位置计算理论传播时间并将对应时间点的散射信号进行相干累加使真实损伤位置形成能量聚焦峰值实现损伤定位成像。它也是后续时间反转成像、MUSIC 成像以及深度学习智能成像方法的重要理论基础。2. 路径成像Path Imaging的成像原理详细解析2.1 路径成像方法概述路径成像Path Imaging是一种基于导波传播路径异常变化的损伤定位方法。与延迟-累加成像DAS不同路径成像不直接利用损伤散射波到达时间进行聚焦而是利用损伤对导波传播路径上的信号幅值、能量、相位和传播时间造成的影响通过多个传感器路径的损伤指标融合在结构区域内重构损伤概率分布。其核心思想损伤会改变经过该区域的导波传播特性因此受到损伤影响的传播路径具有更高的损伤响应。总结路径成像的本质是利用损伤对导波传播路径造成的异常影响通过计算每条传感路径的损伤指标并将该指标按照路径空间覆盖区域进行投影和叠加从而形成二维损伤概率分布图。相比延迟-累加成像路径成像牺牲了一定定位精度换取了更低计算复杂度、更强环境适应性以及更适合工程在线监测的特点因此在航空结构长期健康监测中具有较高应用价值。3. 时间反转聚焦成像Time Reversal Focusing Imaging, TR3.1 时间反转成像概述时间反转聚焦成像Time Reversal Imaging, TRI是一种基于**波场可逆性Wave Reciprocity和时间反演不变性Time Reversal Invariance**的高精度导波损伤成像方法。该方法最初来源于声学时间反转镜Time Reversal Mirror, TRM超声成像地震波成像近年来被广泛应用于航空复合材料损伤检测金属板裂纹定位结构健康监测SHM其核心思想将损伤产生的散射导波信号在时间轴上反转再重新加载到结构中由于波传播过程具有时间可逆性反向传播的波会自动聚焦回原始损伤位置通过聚焦能量峰值实现损伤定位。简单理解普通方法传感器 → 损伤时间反转传感器 ← 损伤 ↓ 自动聚焦 ↓ 损伤总结时间反转聚焦成像的本质是利用导波传播过程的时间可逆性将损伤散射信号进行时间反转并重新输入结构使反向传播波在原损伤位置发生相干聚焦通过聚焦能量峰值确定损伤位置。相比延迟-累加成像时间反转方法不依赖精确传播速度模型对复杂航空结构具有更强适应性相比路径成像其定位精度和空间分辨率更高因此被认为是航空复合材料结构高精度损伤成像的重要方法之一。4. 空间波数域滤波成像Spatial Wavenumber Filtering Imaging4.1 方法概述空间波数域滤波成像Spatial Wavenumber Filtering Imaging是一种基于导波空间传播特征分析的损伤成像方法。与传统的不同空间波数域滤波方法从另一个角度出发延迟-累加成像DAS利用传播时间差路径成像Path Imaging利用路径响应变化时间反转成像TR利用波场时间可逆性利用导波传播过程中不同波模式具有不同空间波数特征通过空间傅里叶变换将损伤散射波与正常传播波分离在波数域进行滤波增强损伤特征再反变换得到损伤图像。其核心思想损伤会改变导波空间波场分布使原本规则传播的波数谱发生变化通过提取异常波数成分实现损伤定位。成像流程总结完整流程导波激励 ↓ 采集空间波场 u(x,t) ↓ 空间傅里叶变换 ↓ 得到波数谱 U(k,t) ↓ 波数滤波 去除正常传播波 增强散射波 ↓ 逆变换 ↓ 损伤能量成像 ↓总结空间波数域滤波成像的本质是将导波传播过程中的空间位移场由空间域转换到波数域通过分析不同导波模式和损伤散射波对应的空间波数特征设计滤波器提取异常波数成分再映射回空间域形成损伤图像。相比延迟-累加成像关注“传播时间”空间波数域滤波成像关注“传播模式和空间频率”特别适用于航空复合材料中存在多模态、色散和复杂散射现象的结构损伤检测。它也是当前导波成像与深度学习、类脑计算融合的重要基础方法之一。5. 多重信号分类成像Multiple Signal Classification, MUSIC5.1 MUSIC成像方法概述多重信号分类Multiple Signal Classification, MUSIC最初是一种用于**阵列信号处理和波达方向估计Direction of Arrival, DOA**的方法由Schmidt于1986年提出。近年来该方法被引入到超声检测声源定位地震成像导波结构健康监测Guided Wave SHM中用于实现高精度损伤定位。在航空结构健康监测领域MUSIC方法利用压电传感器阵列接收到的损伤散射信号通过信号子空间与噪声子空间的正交关系确定损伤位置。其核心思想真实损伤位置对应的传播方向矢量属于信号子空间而与噪声子空间正交因此通过搜索空间中所有可能位置寻找与噪声子空间最不相关的位置即可确定损伤位置。总结多重信号分类成像MUSIC的本质是一种基于信号子空间和噪声子空间正交性的超分辨率损伤定位方法。它通过建立不同空间位置对应的导向矢量利用特征值分解获得噪声子空间并搜索使导向矢量与噪声子空间正交的位置形成空间谱峰值从而实现损伤成像。在航空结构健康监测中MUSIC相比DAS、路径成像具有更高的空间分辨率和多损伤识别能力但依赖高质量阵列数据和较高计算成本。因此目前的发展方向主要是MUSIC 深度学习 类脑计算实现低功耗、高精度、实时航空结构损伤智能监测。在航空结构健康监测Aerospace Structural Health Monitoring, SHM中延迟-累加成像DAS、路径成像Path Imaging、时间反转聚焦成像TR、空间波数域滤波成像Wavenumber Filtering、多重信号分类成像MUSIC是目前应用较广的导波损伤成像方法。五种方法虽然均用于实现损伤定位但其成像机理、信息利用方式以及最终图像特征存在明显差异。6. 五种成像方法核心区别方法核心思想利用信息数学基础延迟-累加成像DAS传播时间补偿后信号叠加到达时间、幅值波束形成路径成像Path Imaging分析传播路径异常路径损伤指数概率映射时间反转成像TR波场反向传播聚焦完整波场信息时间可逆性空间波数域滤波分离不同空间传播模式波数特征傅里叶变换MUSIC成像利用信号/噪声子空间正交性空间相位关系特征值分解7. 五种方法成像图像差异总结方法典型图像形态物理含义DAS中心亮斑能量聚焦路径成像椭圆/带状区域路径受影响范围TR尖锐高能峰波场聚焦波数滤波散射纹理增强空间模式异常MUSIC极窄峰值空间谱峰