一种用于阵列式柔性应变传感器的监测方法与流程

1.本发明应用于阵列式传感器监测的技术领域,特别涉及一种用于阵列式柔性应变传感器的监测方法。


背景技术：

2.应变传感器指基于测量物体受力变形所产生的应变的一种传感器，能将构件上应变的变化转换为电阻或电容变化的传感元件，被广泛用于各种测力原件，材料承载监测等。而柔性传感器是指采用柔性材料制成的传感器，具有良好的柔韧性、延展性、弯折性等。将两种传感器相结合所产生的柔性应变传感器则能兼顾两者的特点，够满足多种场景下对应变监测的需要。与目前已有完善技术的传统应变传感器相比，柔性应变传感器具有能实时检测、检测精度高，检测区域不受限制等优点。这些优点可以在复杂结构件的应变监测中得到充分应用，或是在可穿戴设备领域中进行精准的健康监测，并额外具有舒适、安全和可重复利用等优点。
3.由于近年来对各种检测需求的提高和社会对可穿戴设备更完善更舒适的期望，柔性应变传感器作为有望在部分领域代替传统应变传感器成为更为高效的选择。而现有的应变传感器通常受制于其传感材料的设计与物理性能，其中绝大部分传感器难以实现连续的大面积应变监测。同时，在柔性应变传感器领域，市场上的主要研发集中在针对单块柔性应变传感器的材料技术创新以及监测方法创新上，但极少设计针对大面积以及在复杂表面进行应变监测的技术比较少。而现有针对大面积以及在复杂表面进行应变监测的方案，主要为将传感器材料进行一定规律间隔、阵列式的进行摆放，将单个传感器的应变监测数据进行拼接以实现较为连续的应变监测的方式实现。
4.而以上方案的阵列式布置传感器的方案又引申出了新的问题：1)单块传感器的大小决定了其监测的精度上限，无法进行比单块传感器材料单位更小的较高精确度监测。2)在实际应用场景下，大量连续放置的传感器除了会导致在材料成本增加的同时，因传感器相互之间的影响导致整体传感器发生数据异常概率更大，维护成本较高。
5.为此需要一种能够有效获取阵列式柔性应变传感器数据的监测方法。


技术实现要素：

6.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供了一种提高监测数据有效性以及监测精度的用于阵列式柔性应变传感器的监测方法。
7.本发明所采用的技术方案是：本发明包括以下步骤：步骤s0.监测前，预先采集需要监测的阵列式柔性传感器的物理参数并录入采集数据库中；步骤s1.启动监测时，通过采集模块实时采集阵列式柔性传感器内部的每个单块传感器当前的电阻变化数据；步骤s2.根据每个单块传感器的电阻变化数据计算该单块传感器的受力状态；
步骤s3.构建对应阵列式柔性传感器整体受力情况的矩阵，根据计算每个单块传感器的受力状态以及该单块传感器在阵列式柔性传感器整体中的分布坐标，将单块传感器的受力以及对周边受力的影响以该单块传感器在矩阵所在的位置为圆心以向外扩散的方式进行逆向重建；步骤s4.将逆向重建所获得的每个单块传感器所对应的矩阵数据进行叠加，进而得到阵列式柔性传感器整体受力情况的矩阵数据。
8.由上述方案可见，通过预先采集阵列式柔性传感器的物理参数，即阵列式柔性传感器整体的尺寸大小、内部单块传感器的分布位置以及对每个单块传感器进行误差分析，进而获得单块传感器的受力与电阻变化关系的实际情况，进而与单块传感器的元器件标准计算函数进行对比获得校正参数，实现在监测时对计算结果进行校正，保证检测的精度。通过采集模块实时采集每个单块传感器的电阻数据，并通过校正后的计算模型进行该单块传感器的受力值计算。由预先采集的阵列式柔性传感器整体的尺寸以及内部单块传感器的分布位置构建矩阵模型，通过获得的单块传感器的受力值进行矩阵的逆向重建，获得若干组矩阵数据，其中每个矩阵数据的受力中心为对应的单块传感器在整体矩阵中的分布坐标。将若干组矩阵数据进行叠加进而获得对应阵列式柔性传感器整体受力情况的矩阵数据。进而实现有效的可靠的进行阵列式柔性传感器的实时监测，同时提高在单块传感器之间的间隙处的受力数据的采集精度，保证使用阵列式柔性传感器能够在可穿戴设备、大面积以及复杂表面等情况的有效采集。
9.一个优选方案是，在所述步骤s0中所述物理参数包括阵列式柔性传感器整体的尺寸数据、内部单块传感器的分布位置以及单块传感器的校正参数。
10.一个优选方案是，所述单块传感器的实时电阻变化参数通过采集若干组固定受力情况下传感器的电阻数值，通过采集的若干电阻数值拟合出表达电阻值r的二次方程，进而获得单块传感器的校正参数。
11.一个优选方案是，步骤s2中通过采集模块实时采集的电阻数据，通过将获得的单块传感器的校正参数对单块传感器标准变化函数进行校正形成计算模型，进而将采集的电阻数据代入计算模型，进行计算获得校正后单块传感器的受力值。
12.一个优选方案是，步骤s3中通过以单块传感器在矩阵所处的位置为原点，以同心圆向外扩散衰减的方式对矩阵元素赋值，矩阵元素的受力值y满足，其中r为该矩阵元素与中心的距离，k为受力影响随距离衰减的系数，b为单块传感器所处矩阵位置的值，即传感器自身的受力状态值。
附图说明
13.图1是本发明的流程图；图2是所述阵列式柔性传感器的结构简图；图3是本发明受力分析过程示意图；图4是单块传感器的标准电阻与受力关系函数图；图5是单个矩阵模型的重建模型示意图；图6是所述阵列式柔性传感器整体的重建模型示意图。
实施方式
14.如图1至图6所示，在本实施例中，本发明包括以下步骤：步骤s0.监测前，预先采集需要监测的阵列式柔性传感器1的物理参数并录入采集数据库中，需要监测的阵列式柔性传感器1内部阵列分布有若干单块传感器2，其中所述物理参数包括阵列式柔性传感器1整体的尺寸数据、内部单块传感器2的大小和分布坐标，以及单块传感器2的校正参数；阵列式柔性传感器1整体的尺寸数据对应整体的监测面积，是指整体阵列式柔性应变传感器的目标监测范围，用于划定算法计算应变发生的范围；内部单块传感器2的分布情况数据则是每块传感器在阵列式柔性传感器1整体内分布的位置、大小，通常更小块、更密集排布的单块传感器2有助于阵列式柔性传感器1整体实现更高精度的受力应变测量；而单块传感器2的校正参数则用于矫正不同传感器之间潜在的误差，增加系统的准确性；步骤s1.启动监测时，通过采集模块实时采集阵列式柔性传感器1内部的每个单块传感器2当前的电阻变化数据；所述采集模块包括电压采集电路，所述电压采集电路通过导线与单块传感器2的两端连接，在导线两端连接定额上拉电阻r0并施加恒定电压v0，此时所述电压采集电路获取单块传感器2两端的电压v
x
，此时单块传感器2的电阻阻值满足以下公式：；步骤s2.根据每个单块传感器2的电阻变化数据代入计算模型计算获得该单块传感器2的受力状态；步骤s3.如图3和图5所示，对每个单块传感器2构建其对应阵列式柔性传感器1整体受力情况的矩阵模型，并将对应单块传感器2的受力数据以该单块传感器2在矩阵模型中的分布坐标为原点，进行逆向重建；当单块传感器2受力时，受力数据会以该原点为中心呈同心圆的形式向外进行扩散衰减，在逆向重建时通过对矩阵模型中的矩阵元素进行赋值，进而形成具有受力分布的矩阵模型，矩阵元素的受力值y满足，其中r为该矩阵元素与中心的距离，k为受力影响随距离衰减的系数，且为负值，b为单块传感器2所处矩阵位置的值，即传感器自身的受力状态值。公式中衰减系数k的选取取决于传感器材料的特性，需要通过实验测试结合使用环境来验证一定范围内最佳的k取值，以保证逆向重建和阵列式柔性传感器1整体受力情况计算的准确性和鲁棒性；步骤s4.将逆向重建所获得的每个单块传感器2所对应的矩阵模型数据进行叠加，进而得到阵列式柔性传感器1整体受力情况的矩阵数据，进而实现实时监测受力状态。
15.如图6所示，在步骤s4中所得到的矩阵数据中，数值较大且离群的元素所在位置对应阵列式柔性传感器1整体受力应变所在位置，其数值对应阵列式柔性传感器1整体的相对受力大小。通过对阵列式柔性传感器1整体的受力情况矩阵的实时计算，可以得到当前阵列式柔性传感器1整体的受力应变情况。
16.获得当前阵列式柔性传感器1整体的受力应变情况后，通过数据输出模块将数学模型计算模块得出的受力形状与力度大小以坐标格式或矩阵格式进行输出，并连接至外部数据接口api。外部计算机设备再根据数据接口协议进行解包校对、重建传感器整体受力，进行图示或告警。
17.如图4所示，步骤s0中所述单块传感器2的校正参数通过以下步骤获得：在监测前
通过所述采集模块在采集若干组固定受力情况下单块传感器2的电阻数值，通过将受力以及电阻数据对应代入深度学习模块进行处理，进而在单块传感器2的标准电阻与受力关系函数拟合出表达电阻值r的二次方程，实现获得校正参数a、b、c，其中x为受力大小。
18.深度学习模块依托循环神经网络模型构建了由传感器电阻变化数据到传感器当前状态下受力情况的计算方法。该模块的构建包括模型训练与模型部署。在模型训练部分，循环神经网络模型由输入层、隐藏层、输出层组成，在本模块中搭建的输入层输入数据为不同通道的电阻值，输出层输出为不同通道的受力情况，隐藏层为可训练的具有相互连接关系的多层节点，还额外设置有能反馈以往输入数据的延迟器模块，使模型具有处理时序信号的能力。对于模型隐藏层中的节点，延迟器模块记录的数值将与当前输入共同作为隐藏层的输入。对于t时刻的一隐藏层节点，有隐藏状态，代表节点当前记录的信息。若该隐藏层中存在k个延迟器，表示t-j时刻的传感器电阻数据，模型结合对该节点的输入 ，通过以下公式可以得到当前时间步下的隐藏状态：；其中， σ代表当前节点的在这层隐藏层中的权重，代表输入节点的数据，代表输入数据在当前节点计算中的权重矩阵，为延迟器权重矩阵，为节点运算中的偏置向量值。
19.在模型输入层，模型获取当前输入的单块传感器2电阻数据{r
0x
, r
1x
,
……ꢀrnx
}，结合前几次输入模型的以不同形式作用于隐藏层延迟器模块中的电阻数据{r
0x-1
, r
1x-1
,
ꢀ……ꢀrnx-1
}、{r
0x-2
, r
1x-2
,
ꢀ……ꢀrnx-2
}等，经由隐藏层传递并计算，在输出层使用sigmoid激活函数得出[0,1]区间内代表不同单块传感器2当前受力状态的数值。搭建模型之后，使用数据采集模块得到的传感器根据不同受力产生的电阻变化数据进行归一化处理，以8:2的比率分为训练数据集与验证数据集，对模型进行训练。
[0020]
在步骤s2中，将训练好的循环神经网络模型参数载入计算机服务器系统，通过采集模块实时采集的传感器电阻数据{r
0x
, r
1x
,
……ꢀrnx
}作为输入，经由将获得的单块传感器2校正参数的模型计算，进而在输出层的不同节点输出单块传感器2的受力情况以及具体受力值。
[0021]
虽然本发明的实施例是以实际方案来描述的，但是并不构成对本发明含义的限制，对于本领域的技术人员，根据本说明书对其实施方案的修改及与其他方案的组合都是显而易见的。

技术特征：
1.一种用于阵列式柔性应变传感器的监测方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤s0.监测前，预先采集需要监测的阵列式柔性传感器（1）的物理参数并录入采集数据库中；步骤s1.启动监测时，通过采集模块实时采集阵列式柔性传感器（1）内部的每个单块传感器（2）当前的电阻变化数据；步骤s2.根据每个单块传感器（2）的电阻变化数据计算该单块传感器（2）的受力状态；步骤s3.构建对应阵列式柔性传感器（1）整体受力情况的矩阵，根据计算每个单块传感器（2）的受力状态以及该单块传感器（2）在阵列式柔性传感器（1）整体中的分布坐标，将单块传感器（2）的受力以及对周边受力的影响以该单块传感器（2）在矩阵所在的位置为圆心以向外扩散的方式进行逆向重建；步骤s4.将逆向重建所获得的每个单块传感器（2）所对应的矩阵数据进行叠加，进而得到阵列式柔性传感器（1）整体受力情况的矩阵数据。2.根据权利要求1所述的用于阵列式柔性应变传感器的监测方法，其特征在于，在所述步骤s0中所述物理参数包括阵列式柔性传感器（1）整体的尺寸数据、内部单块传感器（2）的分布位置以及单块传感器（2）的校正参数。3.根据权利要求2所述的用于阵列式柔性应变传感器的监测方法，其特征在于，所述单块传感器（2）的校正参数通过采集若干组固定受力情况下传感器的电阻数值，通过采集的若干电阻数值拟合出表达电阻值r的二次方程，进而获得单块传感器（2）的校正参数。4.根据权利要求2所述的用于阵列式柔性应变传感器的监测方法，其特征在于，步骤s2中通过采集模块实时采集的电阻数据，通过将获得的单块传感器（2）的校正参数对单块传感器（2）标准变化函数进行校正形成计算模型，进而将采集的电阻数据代入计算模型，进行计算获得校正后单块传感器（2）的受力值。5.根据权利要求1所述的用于阵列式柔性应变传感器的监测方法，其特征在于，步骤s3中通过以单块传感器（2）在矩阵所处的位置为原点，以同心圆向外扩散衰减的方式对矩阵元素赋值，矩阵元素的受力值y满足，其中r为该矩阵元素与中心的距离，k为受力影响随距离衰减的系数，b为单块传感器（2）所处矩阵位置的值。

技术总结
本发明旨在提供一种提高监测数据有效性以及监测精度的用于阵列式柔性应变传感器的监测方法。本发明包括以下步骤：步骤S0.监测前，预先采集阵列式柔性传感器的物理参数并录入采集数据库中；步骤S1.启动监测时，通过采集模块实时采集阵列式柔性传感器内部的每个单块传感器的电阻变化数据；步骤S2.根据电阻变化数据计算该单块传感器的受力状态；步骤S3.构建对应整体传感器受力情况的矩阵，根据计算每个单块传感器的受力状态以及该单块传感器在整体传感器中的分布坐标进行矩阵的逆向重建；步骤S4.将逆向重建所获得的每个单块传感器所对应的矩阵数据进行叠加，进而得到整体传感器受力情况的矩阵数据。本发明应用于阵列式应变传感器监测的技术领域。应变传感器监测的技术领域。应变传感器监测的技术领域。


技术研发人员：刘嘉琦 顾宇昂 栾昕玥
受保护的技术使用者：顾宇昂 栾昕玥
技术研发日：2023.04.19
技术公布日：2023/9/20