实验名称：非线性振动声调制智能识别界面脱粘损伤实验

　　研究方向：结构健康监测

　　实验内容：利用结合智能算法的非线性振动声调制法，对结构界面脱粘损伤进行智能识别，有效消除结构固有非线性对识别结果的影响。

　　测试设备：ATA-2021B高压放大器、NI系统（AWG,DIG等板卡）、示波器、压电传感器等。

图1：非线性振动声调制智能识别界面脱粘损伤实验装置

　　实验过程：

图2：非线性振动声调制智能识别界面脱粘损伤实验流程图

　　采用非线性振动声调制法对结构进行激励，高频低频激励信号均由AWG卡(PXI-5413)产生，分别由Aigtek的ATA-2021B高压放大器1()和功率放大器2(FalcoWMA-300)放大，并输入于SM411和SM412压电传感器。响应数据由另一个SM412传感器采集。响应信号由示波器DIG卡(PXIe-5110)记录。

　　测试结果：

图3：分别为损伤前后的非线性振动声调制频谱图，可以看出由于结构固有经典非线性的影响，单一凭借非线性振动声调制方法难以有效判别界面脱粘损伤

图4：多种人工智能模型识别结果，可以看出结合GA-BiLSTM-Attention模型的非线性振动声调制方法效果最好，可以有效判别界面脱粘损伤

　　2000组实验均得到了稳定的输出信号，将损伤前后的各1000组数据经过智能算法学习后形成数据库，对新采集到的信号进行智能分类，从而实现对结构界面脱粘损伤进行智能识别，有效消除结构固有非线性对识别结果的影响。

　　功率放大器推荐：ATA-2021B高压放大器

图：ATA-2021B高压放大器指标参数

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