實驗名稱：超聲導波結冰探測系統及實驗研究

　　研究方向：對基于有限元軟件Ansys對不同結冰參數(長度和厚度)進行了模擬分析，在頻率爲300Khz的激勵信號下，激發了S0和A0兩個Lamb波模態，分別研究了隨著參數改變兩個模態的改變特性，發現隨著冰厚度增長或長度增加，兩個模態的幅值會因爲能量丟失發生線性的衰減，且S0模態衰減更爲明顯;除了幅值衰減還有峰值發生了不同程度的滯後，且長度對峰值滯後的影響更大，厚度對幅值衰減影響更大。雖然該算例不具有普適性，但爲研究超聲導波結冰探測技術提供了一種分析的思路進行理論研究進行驗證,並得到冰層對超聲導波的影響規律，使用多對壓電傳感器，在監測範圍內使用信號提取的方法，用來反映結冰信息，最終以成像的方法將結冰信息反映到屏幕上，將結冰可視化。

　　實驗目的：研究結冰對導波波形的影響，並采集計算出用于確定結冰程度的特征量SDC:當有水或其他液體存在時，能通過截斷S0模態進而減小水對結冰的影響。在飛機遇到複雜的氣象條件時，能通過這一套探測系統可以將飛機整個結冰情況可視化，並且隨時監控結冰區域的增長情況，給飛行員預警，保障飛行的安全。除此之外，整個探測系統還具有集成化、輕量化等優點

　　測試設備：泰克AFG3022C型任意波形信號發生器作爲信號源、信號發生器産出的信號經由Aigtek公司的ATA-8202型功率放大器進行能量放大、同時爲了實現多個傳感器的信號接收因此使用NI公司的2527多路開關作爲切換器、采集卡爲阿爾泰公司的ART-PXI8502S以及壓電陶瓷（PZT-5A）。

　　實驗過程：從一個簡單且完整的超聲結冰探測系統是一個信號發射-接收系統，需要一個信號發射系統、傳感器、模型和接收系統。通過在鋁板模型表面的壓電發射傳感器激發超聲導波，超聲導波在鋁板上傳播遇到冰層時，會發生一系列的變化，然後通過在另一側的接收壓電片利用壓電效應接收到交變電壓信號,然後利用采集系統將接收到的信號采集到上位機中進行觀察處理。

　　如果要得到更多的結冰信息，如結冰位置和結冰程度則還需要更多的傳感器對,本文設計了如下的系統流程圖的超聲導波結冰定位與成像系統。由8對傳感器用作指定區域的監測，整套系統還包括主機、信號發生器、功率放大器、開關和信號采集卡。整個系統集成在Labview平台上，在主機上控制信號發生器發射一個激勵信號，然後將激勵信號進行功率放大，然後將放大後的激勵信號進行選擇發射，選擇功能由開關實現，即每一次發射僅有一個發射壓電片工作，而接收壓電片是一起工作，將接收到的信號通過采集卡在傳輸到主機上觀察分析。依次讓每個發射壓電片工作依次，一次會采集到8個信號，則一次完整的采集會有8x8=64組信號，然後通過定位算法和成像算法將分析結冰信息並且在主機上給出結冰的位置和程度。

　　兩種結冰探測技術軟件均基于LabVIEW平台開發，LabVIEW平台是美國國家儀器公司開發的一種圖形化編程語言，和C語言類似,也是有通用的編程系統，通過前面板的交互界面和後面板的程序界面的連接，可以把軟件進行可視化編程。

　　爲了更好的研究結冰對超聲導波的影響，選用了連接線密度最高的圓形布局，直徑爲300mm，如圖4.14所示，一共采用了16個傳感器:在結冰探測開始前，首先判斷傳感器是否正常工作，需對傳感器信號做檢測，在區域的中間激發一個信號，觀察其他傳感器接收到的信號是否一致，如果一致則表明傳感器正常工作，即可以開始結冰監測。然後開始實驗時首先在冷環境中測量一組無冰時的數據:然後在把水滴滴到鋁板上，在凍結後再進行數據采集。在數據采集時，1個傳感器在發射信號，其余15個傳感器接收信號。如此，當16個傳感器完成一個工作循環，共采集16x15=240組數據。

　　在驗證了概率重構算法和定位算法的正確性後，爲了研究更具實際意義的布局，在此次實驗中，采用16個傳感器進行平行布局，平行線間距爲300mm，如圖4.17所示。類似圓形布局，整個實驗裝置在冷環境中進行，首先采集無冰時候的信號，再把水滴到板上凍結成冰後再采集一組信號。在采集數據時，是一側8個傳感器依次發射信號，當某1個傳感器發射信號時，平行線另一側8個傳感器接收信號。這樣，當完成一個工作循環時，共采集8x8=64組數據。

　　實驗結果：在labview平台上，使用概率重構與成像算法，處理實驗中采集到的數據，結果如圖4.15所示，圖中各點處的強度值越大，則結冰的可能性就越大，在此次實驗中，成像圖中最大的結冰概率爲3.1左右，整個成像圖能較好的反映出結冰位置和結冰情況，

　　以最下邊的1號傳感器爲例計算傳感器2~16采集到的信號在兩種情況下的前後SDC，結果如圖4.16所示

　　從圖4.16中看出，在結冰後采集到的數據中，1-8這一對傳感器的SDC值最大，並且往兩邊呈減小的趨勢。，結冰主要是在1-8這對傳感器的連線上，因此SDC值的算法所基于的假設是合理的。

　　在labview平台上觀察從S1發射傳感器和S4發射傳感器的兩組信號的SDC值，如圖4.18所示，可以看出在冰層存在于連線對上的SDC均偏大，S1傳感器發射的信號在R4以後均較大，S4傳感器的信號只是中間大，這也證明了前面的SDC假設和概率重構算法的正確性。

　　由圖4.19可看出，結冰程度最嚴重的地方在中心線附件，沿上下兩邊延伸。矩形布局在結冰圖像上也能較好的反映出結冰狀況，雖然局部有一定的誤差，但整體趨勢是正確的。

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