实验名称：超声导波结冰探测系统及实验研究

　　研究方向：对基于有限元软件Ansys对不同结冰参数(长度和厚度)进行了模拟分析，在频率为300Khz的激励信号下，激发了S0和A0两个Lamb波模态，分别研究了随着参数改变两个模态的改变特性，发现随着冰厚度增长或长度增加，两个模态的幅值会因为能量丢失发生线性的衰减，且S0模态衰减更为明显;除了幅值衰减还有峰值发生了不同程度的滞后，且长度对峰值滞后的影响更大，厚度对幅值衰减影响更大。虽然该算例不具有普适性，但为研究超声导波结冰探测技术提供了一种分析的思路进行理论研究进行验证,并得到冰层对超声导波的影响规律，使用多对压电传感器，在监测范围内使用信号提取的方法，用来反映结冰信息，最终以成像的方法将结冰信息反映到屏幕上，将结冰可视化。

　　实验目的：研究结冰对导波波形的影响，并采集计算出用于确定结冰程度的特征量SDC:当有水或其他液体存在时，能通过截断S0模态进而减小水对结冰的影响。在飞机遇到复杂的气象条件时，能通过这一套探测系统可以将飞机整个结冰情况可视化，并且随时监控结冰区域的增长情况，给飞行员预警，保障飞行的安全。除此之外，整个探测系统还具有集成化、轻量化等优点

　　测试设备：泰克AFG3022C型任意波形信号发生器作为信号源、信号发生器产出的信号经由Aigtek公司的ATA-8202型功率放大器进行能量放大、同时为了实现多个传感器的信号接收因此使用NI公司的2527多路开关作为切换器、采集卡为阿尔泰公司的ART-PXI8502S以及压电陶瓷（PZT-5A）。

　　实验过程：从一个简单且完整的超声结冰探测系统是一个信号发射-接收系统，需要一个信号发射系统、传感器、模型和接收系统。通过在铝板模型表面的压电发射传感器激发超声导波，超声导波在铝板上传播遇到冰层时，会发生一系列的变化，然后通过在另一侧的接收压电片利用压电效应接收到交变电压信号,然后利用采集系统将接收到的信号采集到上位机中进行观察处理。

　　如果要得到更多的结冰信息，如结冰位置和结冰程度则还需要更多的传感器对,本文设计了如下的系统流程图的超声导波结冰定位与成像系统。由8对传感器用作指定区域的监测，整套系统还包括主机、信号发生器、功率放大器、开关和信号采集卡。整个系统集成在Labview平台上，在主机上控制信号发生器发射一个激励信号，然后将激励信号进行功率放大，然后将放大后的激励信号进行选择发射，选择功能由开关实现，即每一次发射仅有一个发射压电片工作，而接收压电片是一起工作，将接收到的信号通过采集卡在传输到主机上观察分析。依次让每个发射压电片工作依次，一次会采集到8个信号，则一次完整的采集会有8x8=64组信号，然后通过定位算法和成像算法将分析结冰信息并且在主机上给出结冰的位置和程度。

　　两种结冰探测技术软件均基于LabVIEW平台开发，LabVIEW平台是美国国家仪器公司开发的一种图形化编程语言，和C语言类似,也是有通用的编程系统，通过前面板的交互界面和后面板的程序界面的连接，可以把软件进行可视化编程。

　　为了更好的研究结冰对超声导波的影响，选用了连接线密度最高的圆形布局，直径为300mm，如图4.14所示，一共采用了16个传感器:在结冰探测开始前，首先判断传感器是否正常工作，需对传感器信号做检测，在区域的中间激发一个信号，观察其他传感器接收到的信号是否一致，如果一致则表明传感器正常工作，即可以开始结冰监测。然后开始实验时首先在冷环境中测量一组无冰时的数据:然后在把水滴滴到铝板上，在冻结后再进行数据采集。在数据采集时，1个传感器在发射信号，其余15个传感器接收信号。如此，当16个传感器完成一个工作循环，共采集16x15=240组数据。

　　在验证了概率重构算法和定位算法的正确性后，为了研究更具实际意义的布局，在此次实验中，采用16个传感器进行平行布局，平行线间距为300mm，如图4.17所示。类似圆形布局，整个实验装置在冷环境中进行，首先采集无冰时候的信号，再把水滴到板上冻结成冰后再采集一组信号。在采集数据时，是一侧8个传感器依次发射信号，当某1个传感器发射信号时，平行线另一侧8个传感器接收信号。这样，当完成一个工作循环时，共采集8x8=64组数据。

　　实验结果：在labview平台上，使用概率重构与成像算法，处理实验中采集到的数据，结果如图4.15所示，图中各点处的强度值越大，则结冰的可能性就越大，在此次实验中，成像图中最大的结冰概率为3.1左右，整个成像图能较好的反映出结冰位置和结冰情况，

　　以最下边的1号传感器为例计算传感器2~16采集到的信号在两种情况下的前后SDC，结果如图4.16所示

　　从图4.16中看出，在结冰后采集到的数据中，1-8这一对传感器的SDC值最大，并且往两边呈减小的趋势。，结冰主要是在1-8这对传感器的连线上，因此SDC值的算法所基于的假设是合理的。

　　在labview平台上观察从S1发射传感器和S4发射传感器的两组信号的SDC值，如图4.18所示，可以看出在冰层存在于连线对上的SDC均偏大，S1传感器发射的信号在R4以后均较大，S4传感器的信号只是中间大，这也证明了前面的SDC假设和概率重构算法的正确性。

　　由图4.19可看出，结冰程度最严重的地方在中心线附件，沿上下两边延伸。矩形布局在结冰图像上也能较好的反映出结冰状况，虽然局部有一定的误差，但整体趋势是正确的。

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