随着航天事业的发展,越来越多的空间碎片遗留在地球轨道上,特别是被称为危险碎片的毫米级碎片,既难以通过变轨机动的方式“躲”,又难以被防护结构“防”,是航天器特别是如空间站等长寿命、高可靠、大型航天器在轨安全运行的主要威胁。针对该问题人们提出了在轨感知技术,主要功能包括:是否受到撞击之“判”、定位撞击坐标之“定”及推测损伤模式与程度之“损”。其中,以基于声发射的在轨感知技术最受学术界和工程部门关注。迄今为止,对于平面或规则柱面航天器壁板结构,“判”和“定”已趋于成熟;而对于复杂结构的研究尚比较缺乏。已有方法受到实验环境、地面模拟实验件的尺寸、结构及材料等多方面限制,并且存在识别能力偏低、计算速度偏慢等问题,是在轨感知技术工程化应用进程中亟待解决的关键问题。针对上述问题,采用地面模拟实验与数值仿真相结合的技术手段,基于声发射技术,重点开展了复杂结构撞击源定位、表征损伤的特征参数设计、损伤模式识别和损伤程度估计模型,以及工程应用技术等研究工作。建立了能够识别铝合金平板及蜂窝板等典型航天器壁板结构受空间碎片撞击后的损伤模式,并能够估计其损伤程度的损伤模式算法模块。主要研究工作如下:在分析信号主要特征规律基础上,提出了可去除反射信号的多尺度化自动时间窗小波滤波方法。通过数值仿真分析获得了时间、频率、各模态(模式)特征峰值、能量等参量随撞击载荷(撞击速度、弹丸直径)、传播距离的变化规律。在此基础上,分析了无反射工况下频率、能量与模态特征关系,进而设计了适配传播距离的多频率尺度-模态自动时间窗小波滤波方法。该方法可突破由实验件尺寸效应带来的特征参量反射信息混叠限制,为量化分析损伤模式和损伤程度,提供不依赖于试件尺寸的通用特征参数奠定了技术基础。建立了由双自动阈值到达时刻算法和虚拟近邻定位算法构成的区域-坐标定位算法模块。对信号采样序列实施等长分块压缩,通过基于噪声水平的“块到达阈值”和“块校正阈值”判断和选择到达时刻所在之“块”,并于“块”中搜索到达时刻,设计得双自动阈值法。在基于距离的区域定位基础上,进一步将训练样本集根据与传感器组合的距离进行分块,采用数据融合切换方法解决定位网络边界的算法选择问题,进而通过构建镜像虚拟训练样本,设计了基于距离加权的虚拟近邻定位算法。在某载人密封舱体进行低速撞击验证结果表明,该定位算法模块具有较高的计算速度和精度,训练强度一定,结构尺寸越大、传感器节点越多,平均定位精度越高。所获到达时刻和定位坐标是损伤模式识别过程中,提取时间和距离相关特征参数的基础数据。在K-W检验优选特征参数组合的基础上,建立了先以相关向量机识别损伤模式,再用神经网络估计损伤程度的损伤模式算法模块。通过特征幅值归一化降低实验环境带来的不确定性,在定位的基础上以自动时间窗小波滤波去除反射信息,并采用范数量化得小波范数特征参数。通过K-W检验分析时频和小波范数特征参数对损伤模式和程度的分类能力,并与传播距离共同作为损伤模式识别算法的输入。地面模拟实验结果表明,对铝合金平板和蜂窝板损伤模式的识别率分别约为90%和96%,成坑和穿孔损伤程度估计的误差均小于毫米级别。更重要的是,该算法突破了地面模拟实验样本量不足对识别能力的限制,有效降低了实验环境、实验件尺寸及结构(材料)对损伤模式识别的限制,是实现典型航天器超高速撞击损伤模式识别工程化的关键。提出了定位容错算法和损伤模式修正算法模块。通过在线故障诊断排除故障节点,提出了剩余传感器网络定位容错算法,并通过某载人密封舱体低速撞击实验,验证了虚拟近邻定位法容错能力。分别采用数值拟合、数据融合与双阈值法反馈标准误的方式,针对对损伤模式识别算法的输入参数、决策过程和损伤程度估计结果提出修正方法,建立了损伤模式修正算法模块,提高了识别精度,较大程度上降低了“风险漏报”的可能。定位容错是在轨感知系统通道故障后的应对策略,损伤模式修正是提高损伤模式识别模块精度的重要方法,此二者均是损伤模式识别工程化进程中的重要问题。综上所述,本文通过对超高速撞击损伤模式识别工程化过程中若干问题的研究,在设计新型特征参数和定位模块的基础上,建立了针对典型航天器结构的快速、高精损伤模式算法模块及相应的工程应用技术,并通过地面模拟实验验证了各模块的有效性。所取得成果能够用于处理典型航天器壁板结构损伤模式识别,既可突破实验环境和对象尺寸的限制,又可适应复杂结构、复合材料等问题,对损伤模式识别工程技术应用具有一定参考价值,可为开发集“判”、“定”、“损”为一体的在轨感知工程样机提供必要技术支持。