基于动态响应信号的高分子材料结构状态智能检测技

本项目开发了基于动态响应信号的高分子材料结构状态智能检测技术，实现 了高分子材料结构状态的无损、在线、智能识别与评估，并在相关机械装备的高 分子材料结构上得到了考核验证，达到了实用化程度。 本项目以高分子材料结构健康监测的重大需求为背景，以实现高分子材料结 构状态的无损、在线、智能识别与评估为宗旨，开展了高分子材料结构的状态演 化机理与检测方法研究。 设计制作了典型的实验装置，开展了结构状态制备和动态响应实验研究，为 动力学建模方法、信号特征提取方法以及状态识别与评估方法的有效性验证提供 了数据基础。 开展了高分子材料结构的动力学建模和动态响应特性分析研究，揭示了状态 演化与动态响应信号特征的映射关系，为状态检测提供了理论依据和先验知识。 提出了基于多尺度排列熵和距离评估的特征提取方法、基于冗余第二代小波 包变换的特征提取方法、基于变分模式分解的特征提取方法，实现了高分子材料 结构非线性、非平稳动态响应信号微弱特征的有效提取。 提出了基于总体局部均值分解敏感瞬时幅值频谱熵的结构状态评估方法、基 于多传感器数据融合的结构状态识别方法、基于模糊支持向量数据描述的结构状 态识别方法，实现了高分子材料结构状态的高精度智能检测。 本项目为高分子材料结构状态的无损、在线、智能检测提供基础理论和关键 技术，对于满足工程实际的迫切需求，提高高分子材料结构的服役性能，保障机 械装备的运行安全，具有重要的学术意义和工程应用价值。

关键技术： 1) 高分子材料结构动力学建模与动态响应特性分析技术； 2) 基于现代信号处理的非线性、非平稳动态响应信号微弱特征提取技术； 3) 基于机器学习的结构状态智能识别技术； 4) 基于机器学习的结构状态智能评估技术。 技术指标： 1) 已开发高分子材料结构状态健康监测和智能检测应用软件； 2) 本项目模型分析结果与实验结果相比的误差不超过 5%； 3) 搭建的实验装置满足工程实际的需要； 4) 高分子材料结构状态的检测准确率达到 90%以上。