【摘 要】
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航空航天复合材料结构在服役时需要对其健康状况进行监测。基于背向瑞利散射的分布式光纤传感器因其便于埋入、抗干扰能力强等优点被广泛应用于结构健康监测领域，但如何从光纤数据中识别其对应的损伤类型和位置一直是研究人员关注的问题。本文针对分布式光纤传感器应变测点密集、噪声影响显著等信号特征，提出了一种改进的主成分分析（Modified Principal Component Analysis, MPCA）方
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFA0702800）； 国家自然科学基金面上项目（12072056）； 国防基础科研项目（XXXX2018204B011）；
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航空航天复合材料结构在服役时需要对其健康状况进行监测。基于背向瑞利散射的分布式光纤传感器因其便于埋入、抗干扰能力强等优点被广泛应用于结构健康监测领域，但如何从光纤数据中识别其对应的损伤类型和位置一直是研究人员关注的问题。本文针对分布式光纤传感器应变测点密集、噪声影响显著等信号特征，提出了一种改进的主成分分析（Modified Principal Component Analysis, MPCA）方法，通过采用局部测点分量主成分分析（PCA）模型，并结合霍特林统计阈值进行损伤自动化识别。为了验证方法的可靠性，开展了预制裂纹损伤的铝合金板拉伸实验，通过表面粘贴的分布式光纤传感器精确测量了结构应变变化特征，光纤传感器的应变监测数据为PCA提供了有效模型数据。使用多级载荷下无损实验数据进行PCA建模，并采用预制裂纹后的含损应变数据进行了方法验证。结果表明，MPCA方法的训练模型可精确识别铝合金板内的损伤位置，并可为结构健康状态的在线评估提供有力支撑。
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