基于超声波的跨材料结构监测方法
简介
该技术利用传感器在结构中激发并捕获超声波信号，对测量信号进行分解以获得超声波能量频域特征，用于训练可识别损伤的人工智能模型。该技术可用于检查各种材料（例如金属和复合材料）的损伤。
完成研究日期
2023
商品化机会
用于管道、铁轨等机械构件的定期损伤检测；用于动力电池生产过程的电池内部状态监测
解决方案
传统的基于模型的超声损伤识别方法需要大量重复繁琐的建模工作。此外，适用于一种材料的超声传播建模不能直接应用于其他材料，导致为一种材料开发的损伤检测模型难以用于其他材料。
创新技术
- 将超声波传感器/传感器网络获取的原始超声波信号分解为离散频带以获得波能量分布特征，并由此构造超声波能量分布特征向量。
- 进行主成分分析以达到特征向量的降维，实现高计算效率的后续分类实。
- 基于人工智能的分类器经过训练，再输入能量分布特征向量的主成分，可自动识别损坏。该技术可用于金属和复合材料等不同材料的损伤检查和结构健康监测。
主要成效
- 无须在各种材料中建立复杂的波传播模型，实现高效损伤识别。
- 此方法适用于不同材料的损伤检测，无需分析取决于材料特性的超声波传播。
- 用于损伤检测的基于人工智能的分类器只需一小组超声波数据便能更新，以应用于新材料。
- 可达致超过90%的损伤识别准确率。
奖项
- 日内瓦国际发明展2023铜奖
- 亚洲国际创新发明展2023金奖
应用范畴
- 管道、铁轨、风力发电机叶片的损伤检测
- 电池生产的状态监测和质量控制
专利申请
- 短期专利：HK30082364
香港生产力促进局
香港生产力促进局（生产力局）是于1967年成立的法定机构，专业技术和知识涵盖多个不同范畴，致力透过先进技术和创新服务，协助香港企业提升卓越生产力。生产力局是工业4.0和企业4.0的专家，领导香港新型工业化的发展，专注科技研发、物联网、大数据分析、人工智能和机械人技术、智能制造等先进领域，加强工商界的业务绩效、降低运营成本、提高生产力和增强竞争力。
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