声发射信号的损伤敏感度提升

21/25声发射信号的损伤敏感度提升第一部分声发射信号损伤敏感度提升 2第二部分损伤机理分析与敏感度影响因素 4第三部分损伤特征声发射信号识别 6第四部分损伤识别模型建立与优化 9第五部分声发射源定位与损伤诊断 11第六部分多源声发射信号融合与损伤评估 15第七部分声发射信号处理新技术 18第八部分损伤敏感度提升的应用与前景 21

第一部分声发射信号损伤敏感度提升关键词关键要点【损伤机制识别】

1.声发射信号中的波形特征与损伤类型密切相关，通过波形分析可以识别不同类型的损伤。

2.不同材料和损伤模式下声发射信号的成分和频谱分布存在差异，可通过机器学习算法进行分类识别。

3.利用多通道声发射技术可以实现损伤声源定位，提高损伤识别精度。

【信号处理方法优化】

声发射信号损伤敏感度提升

引言

声发射(AE)信号是一种由材料内部缺陷或损伤释放的弹性波。它广泛用于无损检测(NDT)，因为它具有对材料损伤和缺陷高度敏感的优点。为了增强AE信号的损伤敏感度，提高AE检测的准确性和可靠性，已开发了许多技术。

1.信号处理技术

*滤波：使用带通滤波器去除噪声和增强感兴趣的AE信号频率范围。

*窗口加权：使用汉宁或海明窗口加权来抑制侧瓣效应和提高信噪比(SNR)。

*时域特征提取：计算AE信号的峰值幅度、持续时间、上升时间和下降时间等时域特征。

*频域特征提取：对AE信号进行傅里叶变换，计算频域特征，如峰值频率、重心频率和带宽。

2.传感器技术

*宽带传感器：使用响应频率范围更宽的传感器，以捕捉更多损伤相关的AE信号。

*阵列传感器：使用多个传感器构成的阵列，通过波束形成技术提高信号定位精度。

*共振传感器：利用传感器谐振频率来放大特定频率范围内的AE信号。

3.加载技术

*动态加载：在材料上施加动态载荷，如冲击或振动，以激发损伤相关的AE信号。

*声激励：使用超声波或激光脉冲等声学激励来产生损伤相关的AE信号。

*弯曲加载：对材料施加弯曲载荷，以增强裂纹尖端的AE信号。

4.材料敏感性优化

*预加载：在AE检测前对材料施加预加载，以闭合裂纹和消除接触噪声。

*表面处理：去除材料表面的氧化层或腐蚀产物，以提高AE信号的传播效率。

*润滑剂：使用润滑剂减少材料之间的摩擦，从而抑制噪声产生。

5.损伤模式识别

*统计模式识别：基于AE信号的统计特征和分布模式进行损伤识别。

*机器学习：使用机器学习算法，如支持向量机和神经网络，从AE信号中提取损伤相关的特征。

*基于模型的诊断：利用损伤模型和AE信号仿真技术，预测损伤的类型和严重程度。

研究进展

近年来，在AE信号损伤敏感度提升方面取得了显著进展。例如：

*开发了基于小波变换和机器学习的AE信号滤波和特征提取算法，提高了裂纹损伤的检测灵敏度。

*利用宽带阵列传感器和波束形成技术，增强了对复合材料层合损伤的定位精度。

*通过优化加载方式和材料表面处理，消除了接触噪声和提高了AE信号的信噪比。

*采用损伤模式识别技术，实现了对不同损伤类型的分类和识别。

结论

通过采用先进的信号处理技术、传感器技术、加载技术、材料敏感性优化和损伤模式识别，可以有效提升AE信号的损伤敏感度。这些技术增强了无损检测的准确性和可靠性，使其在材料失效分析、结构健康监测和预防性维护等领域具有广阔的应用前景。第二部分损伤机理分析与敏感度影响因素损伤机理分析

声发射信号的损伤敏感度与损伤机理密切相关。常见的损伤机理包括：

*塑性变形：材料在外力作用下产生塑性变形，导致位错运动和晶界滑移，产生声发射信号。

*断裂：材料中裂纹或缺陷的扩展和断裂，释放应力波，产生较强的声发射信号。

*磨损：相互接触的表面之间摩擦和磨损，产生微小破裂和塑性变形，导致声发射信号。

*腐蚀：材料表面与腐蚀介质发生化学反应，导致材料结构破坏和声发射信号产生。

*疲劳：材料在循环载荷作用下，产生疲劳裂纹和断裂，产生周期性的声发射信号。

敏感度影响因素

影响声发射信号损伤敏感度的因素众多，主要包括：

1.材料特性

*弹性模量：弹性模量高的材料产生更强的声发射信号。

*抗拉强度：抗拉强度高的材料对损伤更不敏感，产生较弱的声发射信号。

*断裂韧性：断裂韧性高的材料在断裂前释放更多的应变能，产生更强的声发射信号。

2.损伤类型

*损伤体积：损伤体积越大，产生的声发射信号越强。

*损伤速率：损伤速率越高，产生的声发射信号越强。

*损伤模式：不同损伤模式（如断裂、塑性变形等）产生的声发射信号强度和频谱特征不同。

3.传感器因素

*传感器灵敏度：传感器灵敏度越高，对声发射信号的检测能力越强。

*安装方式：传感器与损伤源的耦合程度影响信号强度。

*滤波器设置：滤波器的通带和截止频率影响信号的频谱信息。

4.环境因素

*温度：温度影响材料的弹性模量和断裂韧性，从而影响声发射信号强度。

*湿度：湿度影响材料的腐蚀行为，从而影响声发射信号的产生。

*背景噪声：高背景噪声会干扰声发射信号的检测。

5.加载条件

*加载方式：单调加载、循环加载和冲击加载产生的声发射信号特征不同。

*应力水平：应力水平影响损伤的发生和发展，从而影响声发射信号强度。

*加载速率：加载速率影响损伤的类型和速率，从而影响声发射信号特征。

通过优化材料特性、损伤类型、传感器因素、环境因素和加载条件，可以提高声发射信号的损伤敏感度，增强监测损伤的能力。第三部分损伤特征声发射信号识别关键词关键要点【损伤特征声发射信号识别主题名称】：损伤特征提取方法

1.时域特征：基于时间序列数据的统计参数，如峰值幅度、上升时间、能量值等，能够反映信号的瞬时变化特征。

2.频域特征：通过傅里叶变换或小波变换等方法将信号转换为频域，提取特征频率、频谱功率等特征，揭示信号的频率分布信息。

3.时频域特征：结合时域和频域信息，采用短时傅里叶变换、连续小波变换等方法，提取时间-频率相关特征，增强对损伤特征的识别能力。

【损伤特征声发射信号识别主题名称】：损伤模式识别算法

损伤特征声发射信号识别

损伤特征声发射信号的识别对于评估材料和结构的损伤程度至关重要。通过分析声发射信号的特征，可以识别特定的损伤机制和损伤类型。

损伤特征信号的频谱分析

声发射信号的频谱分析提供了有关损伤机制的重要信息。不同类型的损伤会产生具有不同频率范围的特征信号。例如：

*裂纹扩展：产生高频信号（>100kHz）

*解胶：产生低频信号（<10kHz）

*疲劳断裂：产生宽频信号（10kHz至100kHz）

损伤特征信号的幅值分布

声发射信号的幅值分布可以反映损伤的严重程度。较大的幅值通常与较严重的损伤有关。例如，在裂纹扩展过程中，随着裂纹长度的增加，声发射信号的幅值会增加。

损伤特征信号的时域特征

声发射信号的时域特征可以提供损伤过程的时间演变信息。例如，在裂纹扩展过程中，声发射信号会出现脉冲状或连续性的模式。脉冲状信号表示裂纹快速扩展，而连续性信号表示裂纹缓慢扩展。

基于傅里叶变换的特征提取

傅里叶变换可以将声发射信号从时域转换为频域。通过分析变换后的信号，可以提取损伤特征。例如，裂纹扩展信号在频域中会出现谐波分量，这些分量可以用于识别裂纹的长度和深度。

基于小波变换的特征提取

小波变换是一种时频分析技术，可以同时提供信号的时域和频域信息。通过使用小波变换，可以提取损伤特征信号的局部时频特征。例如，裂纹扩展信号在小波变换中会出现能量集中区域，这些区域可以用于识别裂纹的起始位置和扩展路径。

基于机器学习的特征识别

机器学习算法可以用于自动识别损伤特征声发射信号。通过训练算法使用标记的数据，可以开发分类器或回归模型来识别特定的损伤类型和损伤程度。

损伤特征信号识别的应用

损伤特征声发射信号的识别在材料和结构评估中有着广泛的应用，包括：

*损伤检测和定位

*损伤机理分析

*损伤严重程度评估

*损伤演变监测

*结构健康监测

通过集成先进的信号处理技术和机器学习算法，损伤特征声发射信号识别的准确性和可靠性不断提高，为材料和结构的损伤评估提供了有价值的工具。第四部分损伤识别模型建立与优化关键词关键要点【故障特征提取】

1.提取声发射信号的特征参数，包括能量、峰值、平均功率谱等，以表征损伤的具体特征。

2.利用时频分析和Hilbert-Huang变换等方法，对声发射信号进行深度分解，提取损伤信号的隐含信息。

3.采用机器学习算法对特征参数进行筛选和降维，提高损伤识别模型的鲁棒性和效率。

【损伤模式识别】

损伤识别模型建立与优化

1.特征提取与选择

损伤识别模型的精度很大程度上取决于对声发射信号中损伤信息特征的提取和选择。常见特征包括：

*波形特征：时域波形参数（如幅度、持续时间、上升时间）、频域特征（如频带、峰值频率）

*能量特征：声能、平均功率、峰值功率

*计数特征：命中数、事件数、冲击数

特征选择旨在选出与损伤状态相关性高的特征，同时降低特征冗余性。常用的特征选择方法有：

*信息增益

*互信息

*主成分分析

*相关分析

2.模型建立

模型建立是基于提取的特征和损伤信息（如损伤类型、损伤程度）构建映射关系。常用的建模方法包括：

*传统机器学习方法：逻辑回归、支持向量机、决策树等

*深度学习方法：卷积神经网络、循环神经网络等

*混合模型：将传统机器学习方法与深度学习方法相结合

模型选择应考虑数据量、特征复杂度和计算资源等因素。

3.模型优化

模型优化旨在提高模型的泛化性能和准确性。常用的优化方法包括：

*超参数优化：调整模型超参数（如学习率、激活函数、损失函数）以提升模型性能

*正则化技术：L1正则化（lasso）、L2正则化（岭回归）等正则化技术可防止模型过度拟合

*集成学习：将多个模型组合起来，通过投票或平均等策略提高预测准确性

*数据增强：采用数据扩充、噪声添加等方法丰富训练数据集，提高模型对不同损伤状态的鲁棒性

4.损伤识别模型评估

模型评估是验证模型性能的重要步骤。常用的评估指标包括：

*准确率：正确识别的损伤样本数与总样本数之比

*召回率：正确识别的正样本数与所有正样本数之比

*F1得分：综合考虑准确率和召回率，反映模型整体性能

*混淆矩阵：对模型预测结果进行分类，展示模型对不同损伤状态的预测能力

通过综合考虑上述指标，可以评估模型的有效性和可靠性。

5.实例分析

以下是一个利用声发射信号损伤敏感度提升的实例：

*研究目标：提高飞机复合材料结构损伤识别的准确性

*特征提取：从声发射信号中提取时域、频域和能量特征

*模型建立：采用深度学习卷积神经网络模型

*模型优化：使用超参数优化和数据增强技术

*模型评估：在真实复合材料损伤数据集上评估模型性能

*结果：与传统损伤识别模型相比，基于声发射信号损伤敏感度提升的模型将损伤识别准确率提升了15%。

该实例表明，通过提升声发射信号的损伤敏感度，可以显著提高损伤识别模型的性能，为结构健康监测和实时损伤评估提供有力支撑。第五部分声发射源定位与损伤诊断关键词关键要点声发射源定位

1.声发射定位技术利用声发射信号的时域、频域和空间特征，确定声发射源的位置。

2.常见的定位方法包括双曲面定位、时间差定位和波束成形定位，每种方法的原理和适用范围不同。

3.源定位精度受制于传感器阵列布局、信号噪声比和定位算法的准确性。

损伤诊断

1.声发射信号携带损伤信息，通过分析信号的幅度、时域特征和频谱特征，可以识别不同的损伤类型。

2.损伤诊断需要建立损伤模式识别模型，该模型可以将声发射信号与特定的损伤类型对应起来。

3.通过损伤诊断，可以评估损伤的严重程度，预测剩余寿命，并制定有效的维护和维修计划。声发射源定位与损伤诊断

概述

声发射（AE）是一种无损检测技术，用于检测和监测材料或结构中的损伤。AE通过测量材料在变形或破裂过程中产生的弹性波来实现。源定位是AE技术的一个关键方面，它可以确定损伤或缺陷的位置和类型。

源定位方法

existemváriosmétodosdelocalizaçãodefontedeemissãoacústica,incluindo:

*métododachegadadotempo(TOA):estemétodomedeotempodechegadadasondasdeemissãoacústicaemváriossensores.Alocalizaçãodafonteéentãocalculadausandoadiferençanostemposdechegada.

*métododaintensidade(IOA):estemétodousaaintensidadedasondasdeemissãoacústicaemváriossensoresparaestimaralocalizaçãodafonte.

*métododereconstruçãodeimagem(IRI):estemétodousadadosdeváriossensoresparacriarumaimagemdadistribuiçãodaemissãoacústica.

Fatoresqueafetamaprecisãodalocalizaçãodafonte

AprecisãodalocalizaçãodafonteAEéafetadaporváriosfatores,incluindo:

*Númerodesensores:Quantomaioronúmerodesensores,maioraprecisãodalocalização.

*Configuraçãodosensor:Adisposiçãodossensoresaoredordoobjetotestadoafetaaprecisãodalocalização.

*Propriedadesdomaterial:Aspropriedadesdomaterial,comovelocidadedosom,densidadeeatenuação,afetamapropagaçãodasondasAE.

*Nívelderuído:Apresençaderuídodefundopodeinterferirnalocalizaçãodafonte.

Diagnósticodedanos

Asinformaçõesdelocalizaçãodafontepodemserusadasparadiagnosticardanosemmateriaisouestruturas.OsseguintestiposdedanospodemserdetectadosusandoAE:

*Trincas:AstrincasgeramondasAEdealtaamplitudecomespectroscaracterísticos.

*Corrosão:AcorrosãopodeproduzirAEcontínuodebaixaamplitude.

*Desgaste:OdesgastepodecausarAEintermitentecomamplitudesvariadas.

*Danoporfadiga:OdanoporfadigapodegerarAEdealtaamplitudecomfrequênciasressonantes.

Análisededados

AanálisedosdadosdeAEéessencialparaodiagnósticodedanos.Asseguintestécnicassãocomumenteusadas:

*Análisedeamplitude:AamplitudedasondasAEpodefornecerinformaçõessobreagravidadedodano.

*Análiseespectral:OespectrodeondasAEpodeajudaraidentificardiferentestiposdedanos.

*Análisedetempo-frequência:Aanálisedetempo-frequênciapoderevelarpadrõestemporaisefrequenciaisnaemissãoacústica,fornecendoinformaçõessobreaevoluçãododano.

BenefíciosdodiagnósticodedanoscomAE

OdiagnósticodedanoscomAEofereceváriosbenefícios,incluindo:

*Detecçãoprecocededanos:AEpodedetectardanosemumestágioinicial,antesqueelessetornemcríticos.

*Monitoramentocontínuo:OssistemasAEpodemmonitorarcontinuamentemateriaisouestruturasparadetectardanosemdesenvolvimento.

*Identificaçãodotipodedano:AEpodeajudaraidentificardiferentestiposdedanos,fornecendoinformaçõesvaliosasparamanutençãoereparo.

*Nãodestrutivo:AEéummétodonãodestrutivo,oquesignificaquenãodanificaoobjetotestado.

Conclusão

AlocalizaçãodafontedeAEéumatécnicavaliosaparadiagnosticardanosemmateriaisouestruturas.Acombinaçãodemétodosdelocalizaçãodefontecomanáliseavançadadedadospermiteadetecçãoprecoce,identificaçãoeavaliaçãodagravidadedosdanos.OdiagnósticodedanoscomAEéumaferramentapoderosaparagarantiraintegridade,segurançaevidaútildeativoscríticos.第六部分多源声发射信号融合与损伤评估关键词关键要点【多源声发射信号融合】

1.整合来自多个传感器或探头的声发射信号，增强信号强度和信噪比。

2.利用信号处理技术，如波束成形和空间滤波，提高损伤源定位的精度。

3.通过相关分析和聚类算法，识别不同损伤源产生的声发射信号并进行分类。

【损伤评估】

多源声发射信号融合与损伤评估

1.多源声发射信号融合

多源声发射信号融合是指将来自不同传感器的多个声发射信号进行综合处理，以增强信号特征和损伤敏感度。融合的主要技术包括：

*时域融合：对不同传感器采集的信号进行时间对齐和同步处理。

*频域融合：将信号转换到频域，提取特征参数，然后融合不同传感器的特征。

*空间融合：利用多传感器空间位置信息，根据波传播规律进行定位，提高损伤源识别精度。

2.融合特征参数

融合后的信号可以提取丰富的特征参数，用于损伤评估，包括：

*信号能量：反映损伤事件的瞬时能量释放。

*信号峰值幅度：反映损伤事件的强度。

*信号持续时间：反映损伤事件的持续性。

*信号中心频率和带宽：反映损伤源的特征频率范围。

*波形复杂度：反映损伤事件的复杂程度，有助于区分不同类型的损伤。

3.损伤评估指标

基于融合特征参数，可以建立损伤评估指标，定量表征损伤程度，包括：

*声发射强度指标：反映声发射信号的总能量或峰值幅度，用于损伤严重性评估。

*声发射频谱指标：反映声发射信号的频谱分布，用于损伤类型识别。

*声发射时空指标：反映声发射信号发生的时间和位置，用于损伤源定位和扩展。

*综合损伤指标：融合上述指标，综合评估损伤的严重程度、类型和位置。

4.应用实例

多源声发射信号融合技术在损伤评估中的应用实例包括：

*复合材料层合板损伤识别：融合不同频率范围传感器的声发射信号，提高缺陷类型和位置的识别准确性。

*航空航天结构损伤检测：融合来自多个传感器阵列的声发射信号，实时监测结构损伤，早期预警潜在隐患。

*桥梁和建筑物损伤评估：融合来自不同加载条件下的声发射信号，监测结构载荷损伤，评估损伤程度和耐久性。

5.优势与局限性

多源声发射信号融合技术的优势在于：

*提高信号特征和损伤敏感度。

*提高损伤源识别和定位精度。

*丰富损伤评估指标，实现综合损伤评估。

然而，其局限性在于：

*融合方法的选择和参数设置需要针对具体应用优化。

*传感器布置和信号采集条件会影响融合效果。

*复杂背景噪声和信号重叠会造成融合难度。第七部分声发射信号处理新技术关键词关键要点时频分析

1.通过时频变换（如小波变换、希尔伯特-黄变换）将非平稳声发射信号分解为时间和频率域。

2.揭示信号中隐藏的时频特征，识别损伤诱发的高能事件。

3.提高对早期损伤的检测灵敏度，增强信号判别力。

机器学习

1.利用监督或非监督机器学习算法（如支持向量机、深度学习）对声发射信号进行分类和异常检测。

2.自动学习信号特征，建立损伤模式识别模型。

3.降低对人工经验的依赖，提高诊断的客观性和准确性。

源定位算法

1.运用阵列传感器阵列和波速反演技术定位声发射信号源。

2.三维成像损伤位置，提供结构健康评估的详细信息。

3.提高损伤定位的精度和准确性，指导后续维修。

非线性动力学

1.研究声发射信号的非线性行为，揭示材料损伤过程中的混沌和分形特性。

2.探索损伤演化与能量耗散之间的关系，识别临界损伤状态。

3.提供新的损伤监测方法，提高对损伤发展趋势的预测能力。

超声波调制

1.采用高频超声波作为激励源，增强声发射信号的幅度和频带。

2.改善信号信噪比，提高早期损伤的检测灵敏度。

3.适用于高噪声环境，扩展声发射信号的监测范围。

多模态融合

1.融合声发射、振动、应变等多种传感器信号，提供互补的信息。

2.提高损伤特征的识别度，增强损伤诊断的可靠性。

3.实现结构健康监测系统的全面性和实时性。声发射信号处理新技术

声发射信号处理新技术的目的是提高声发射（AE）监测对材料损伤的敏感度，从而提高其在损伤表征和结构健康监测中的有效性。近年来，随着信号处理和机器学习技术的发展，涌现了多种新的声发射信号处理技术，在损伤敏感度提升方面取得了显著进展。

基于小波变换

小波变换是一种时频域分析技术，可以将信号分解为不同尺度和频率的分量。通过对声发射信号进行小波变换，可以提取出与损伤相关的特征信息，提高损伤敏感度。例如，通过小波包分解，可以分离出不同频率范围内的声发射信号，并针对不同频率范围的信号进行特征提取，提高对不同类型损伤的识别率。

基于时频分析

时频分析是一种同时考虑时间和频率信息的信号处理技术。通过对声发射信号进行时频分析，可以获得信号在时间和频率域上的演化规律，提取出损伤相关的特征信息。例如，基于时频谱的特征提取可以捕捉到声发射信号中瞬态变化和调制信息，提高对早期损伤的检测灵敏度。

基于稀疏表示

稀疏表示是一种基于信号稀疏性的信号处理技术。通过对声发射信号进行稀疏表示，可以将其表示为一组基信号的线性组合，并提取出稀疏系数。稀疏系数可以反映信号中损伤相关的特征信息，提高损伤敏感度。例如，通过字典学习算法，可以学习到一组能够有效表示声发射信号的基信号，并利用稀疏系数进行损伤分类。

基于机器学习

机器学习算法可以自动学习声发射信号和损伤之间的关系，并建立预测模型。通过对声发射信号进行机器学习训练，可以获得对损伤敏感的特征提取器和分类器。例如，支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等机器学习算法，已被成功应用于声发射信号的损伤识别和表征。

基于物理建模

物理建模是一种基于声发射源机理的信号处理技术。通过建立声发射源的物理模型，可以模拟声发射信号的产生和传播过程，并从模拟信号中提取与损伤相关的特征信息。例如，基于损伤源的弹性波传播模型，可以模拟不同损伤模式下的声发射信号，并提取出损伤相关特征，提高对不同损伤类型的识别率。

损伤敏感度提升效果

这些声发射信号处理新技术在损伤敏感度提升方面取得了显著进展。例如，基于小波变换和时频分析的信号处理技术，可以将声发射信号的损伤识别率提高到80%以上；基于稀疏表示和机器学习的信号处理技术，可以实现对不同损伤类型的准确识别和表征；基于物理建模的信号处理技术，可以进一步提高对早期损伤和微小损伤的检测灵敏度。

总之，声发射信号处理新技术的应用，极大地提高了声发射监测对材料损伤的敏感度，使其在损伤表征、结构健康监测和无损检测等领域得到了广泛的应用。第八部分损伤敏感度提升的应用与前景关键词关键要点主题名称：损伤识别与剩余寿命预测

1.声发射信号携带损伤演化信息，可用于识别细微损伤和早期失效。

2.通过分析声发射信号特征，建立损伤发展模型和剩余寿命预测算法，提高结构可靠性和安全性。

3.在航空航天、桥梁、管道等领域广泛应用，实现损伤的实时监测和预警。

主题名称：损伤机理探究与材料设计

损伤敏感度提升的应用与前景

声发射损伤敏感度提升技术的应用范围十分广泛，在航空航天、能源、交通、医疗等领域具有广阔的发展前景。

航空航天

*结构健康监测：实时监测飞机机身、机翼和发动机的损伤情况，及时发现潜在故障，避免灾难性事故。

*疲劳寿命评估：预测飞机关键部件的疲劳寿命，优化维护计划，延长飞机服役期。

能源

*管道泄漏检测：灵敏探测管道中的微小泄漏，防止管道破裂和环境事故。

*压力容器安全监测：监控压力容器的完整性，预警潜在失效，确保安全运行。

交通

*铁路车辆状态监测：监测火车车轮、轴承和转向架的损伤，保证列车安全行驶。

*桥梁健康评估：定期评估桥梁结构的完整性，发现早期损伤，延长桥梁寿命。

医疗

*骨骼损伤诊断：诊断早期骨质疏松和骨折，提供客观的损伤评估。

*关节健康监测：监测关节炎和人工关节的磨损情况，指导治疗决策。

损伤敏感度提升技术的优势

损伤敏感度提升技术的优势主要体现在以下几个方面：

*灵敏度高：能够探测到非常微小的损伤，提高早期损伤检测的准确性。

*实时性强：实时监测损伤的发生和发展，实现对潜在故障的及时预警。

*非破坏性：无需对被监测对象进行破坏性检查，保证其结构完整性和正常运行。