基于空间振动调制的工业四旋翼无人机叶片损伤定位研究学术报告

作者及发表信息

本研究的通讯作者为上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室的Qingbo He（IEEE高级会员），第一作者为Xinxin Liao和Tianxi Jiang（并列贡献）。合作者包括Chong Li、Xiaoluo Yu和Zhike Peng。研究发表于IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊2024年2月刊（第71卷第2期），论文标题为《Spatial-Vibration-Modulation-Assisted Blade Damage Localization for Industrial Quadrotor UAVs》。

学术背景

研究领域与动机
随着无人机（UAV）市场的快速发展，其结构健康监测技术需求日益迫切。叶片损伤作为常见机械故障，可能导致飞行稳定性下降甚至共振解体。传统多传感器策略存在成本高、重量大等缺点，而单传感器策略因无人机对称结构导致损伤定位困难。本研究提出空间振动调制方法（Spatial-Vibration-Modulation Method, SVMM），通过设计随机参数硅胶环形振子，实现对称结构下的高精度叶片损伤定位。

理论基础
研究灵感来源于超材料（metamaterial）技术。弹性超材料通过人工设计单元周期性排列调控弹性波传播特性。SVMM利用随机化振子的共振特性差异，使无人机四条支撑梁具有低相关性的频率传递函数，从而区分对称位置的振动信号。

研究流程与方法

1. SVMM设计与理论建模

振子设计与参数选择
- 振子结构：采用硅胶（silicone）材料制备环形振子，内径固定（5 mm），外径（13–26 mm）随机选择以调控共振频率。每条梁安装16个振子，总质量保持120 g以平衡无人机重心。
- 动态质量模型：将振子简化为弹簧-质量系统，动态质量（dynamic mass）由公式(1)计算，其中等效刚度（k）和质量（m）决定共振频率。有限元分析（COMSOL）显示振子面内振动模态覆盖170–870 Hz频段（图5）。

频率传递函数定制
通过随机分配振子参数，四条梁的频率传递函数（H₁(f)–H₄(f)）呈现低交叉相关性（<0.2）。仿真（图8）与力锤实验（图9）验证了300–850 Hz频段内调制效果显著。

2. 实验验证

实验平台搭建
- 无人机配置：工业四旋翼无人机，碳纤维空心梁，中心安装三轴加速度计。
- 损伤模拟：在叶片上制造缺陷（图11），通过质量不平衡引发离心力振动。

数据采集与分析
- 单损伤定位：采集120秒振动信号（采样率5 kHz），对比有无SVMM的输出电压频谱（图12-13）。SVMM组频谱特征差异显著（平均交叉相关性0.30 vs. 0.57）。
- 双损伤定位：测试四种双叶片损伤组合（如转子1-2、3-4等），SVMM组平均识别准确率达97%，较对照组（86%）提升11%（图16）。

算法应用
采用K近邻算法（KNN）进行分类，k=5时单损伤定位准确率97%（对照组90%），十折交叉验证进一步验证结果鲁棒性。

主要结果

1. 频率传递函数差异化：振子随机化使四条梁的传递函数交叉相关性降低至0.2以下（图10），为单传感器定位奠定基础。
   
2. 损伤识别精度：SVMM将单/双损伤定位准确率分别提升至97%（+7%）和97%（+11%），且振动幅度降低一个数量级（图13）。
   
3. 路径依赖性增强：相同损伤在不同位置引发的振动信号特征差异显著（图14），证明SVMM有效打破对称性限制。
   

结论与价值

科学价值
- 提出首个基于超材料启发的无人机叶片定位方法，为对称结构机械故障诊断提供新思路。
- 通过定制化频率传递函数，实现单传感器策略下的高精度定位，减少硬件复杂度。

应用潜力
- 可扩展至其他对称结构设备（如多旋翼无人机、风机）的轴承故障监测。
- 振子内嵌设计（如空心梁内部安装）可进一步降低重量，提升工程适用性。

研究亮点

1. 方法创新：将超材料振动调制原理引入无人机健康监测，首创随机化振子阵列设计。
   
2. 技术突破：仅需单加速度计即可实现对称结构损伤定位，解决多传感器策略的瓶颈问题。
   
3. 跨学科融合：结合弹性波调控、有限元仿真与机器学习算法，形成完整的技术链条。
   

讨论与展望

作者指出需优化振子材料（如高密度低阻尼材料）以减小尺寸，并探索无人机机身振动共模影响的消除方法。未来可拓展至更多故障类型（如电机损坏）和动态工况下的实时监测。