光纤光栅与增量极限学习机的航天器结构重构

张福生; 张雷; 赵阳

doi:10.37188/OPE.20212912.2964

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光纤光栅与增量极限学习机的航天器结构重构

信息科学 | 更新时间：2022-01-07

- 光纤光栅与增量极限学习机的航天器结构重构
- Spacecraft structure reconstruction with fiber bragg grating and incremental extreme learning machine
- 光学精密工程 2021年29卷第12期页码：2964-2973
- 作者机构：
  
  1.北京空间飞行器总体设计部，北京 100094
  2.山东大学控制科学与工程学院，山东济南 250061
- 作者简介：
  
  [ "张福生（1983-），男，吉林通化人，博士，高级工程师，2011年毕业于天津大学获得博士学位，主要研究方向为飞行器设计、综合测试设计。E-mail：zhang_cast@126.com" ]
- 基金信息：
  
  中国国家自然科学基金项目(61873333;61903224)
- DOI：10.37188/OPE.20212912.2964
  中图分类号： TP212.9;TH391.9
- 收稿日期：2021-05-06，
  
  修回日期：2021-06-16，
  
  纸质出版日期：2021-12-15
- 稿件说明：
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张福生,张雷,赵阳.光纤光栅与增量极限学习机的航天器结构重构[J].光学精密工程,2021,29(12):2964-2973.

ZHANG Fu-sheng,ZHANG Lei,ZHAO Yang.Spacecraft structure reconstruction with fiber bragg grating and incremental extreme learning machine[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(12):2964-2973.
张福生,张雷,赵阳.光纤光栅与增量极限学习机的航天器结构重构[J].光学精密工程,2021,29(12):2964-2973. DOI： 10.37188/OPE.20212912.2964.

ZHANG Fu-sheng,ZHANG Lei,ZHAO Yang.Spacecraft structure reconstruction with fiber bragg grating and incremental extreme learning machine[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(12):2964-2973. DOI： 10.37188/OPE.20212912.2964.

摘要

为了解决航天器板状结构变形的监测问题，建立了结构应变检测与形变重构系统，提出了一种基于准分布式光纤光栅传感器网络和改进型增量式极限学习机相结合的结构形变重构方法。采用光纤光栅应变传感技术，搭建了四边固支平板结构应变检测与形变重构装置，每条通道由12个传感器按照四行三列等距离分布组成，并采用完全粘贴方式提高测量的准确度与稳定性。设计了基于增量式极限学习机的结构形变预测模型，经过训练，该模型能够有效的预测结构变形位移量，结合三次样条插值法，实现了变形曲面的三维重构。采用平均绝对误差以及均方根误差两个精度指标对重构方法进行评价，实验结果表明，该检测装置及形变重构方法在不同的变形状态下的平均绝对误差小于0.05 mm，均方根误差小于0.005 mm，满足航天器结构的形变监测需求。

Abstract

A strain detection and reconstruction system was developed to monitor deformations on spacecraft plate surfaces. To this end， a displacement field reconstruction method was proposed based on fiber Bragg grating sensors and an incremental extreme learning machine （I_ELM）. A four sided fixed support flat plate device was designed for strain detection and deformation reconstruction. Each of its panels had 12 sensors evenly distributed in a 4×3 grid. The accuracy and stability were improved by completely sticking method. A model for predicting structural deformation was then designed based on I_ELM. The model could effectively predict structure deformation displacement after training. Finally， 3D restoration was realized after incorporating cubic spline interpolation. The average absolute error of the proposed approach was less than 0.05 mm and root mean square error was less than 0.005 mm. Therefore， this method can be used to monitor the deformation of spacecraft surfaces.

关键词

Keywords

references

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