《Sensors》：Tightly Coupled LEO SOP/INS Integrated Navigation Using an Adaptive Unscented Kalman Filter Framework
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复合材料压力容器（Composite Overwrapped Pressure Vessels, COPVs）因其轻量化结构而越来越多地用于氢气储存。因此，确保其结构完整性成为安全运行的重要要求。超声波导波（Ultrasonic Guided Waves, U
复合材料压力容器（Composite Overwrapped Pressure Vessels, COPVs）因其轻量化结构而越来越多地用于氢气储存。因此，确保其结构完整性成为安全运行的重要要求。超声波导波（Ultrasonic Guided Waves, UGW）非常适合这一任务，因为它们对薄壁压力容器的结构变化高度敏感。在这项工作中，研究人员开发了一种基于可解释的最优多贝西小波（Best Daubechies Wavelet, BDW）特征和k近邻（k-Nearest Neighbors, kNN）新颖性检测的机器学习框架。该框架在过压过程中识别出UGW响应中的持久转变，该转变指示永久性结构变化，并在爆破失效之前发生。该框架使用从真实压力容器获取的测量数据进行了验证。对于先验选择的位于高应力圆柱段的传感器对11–12，该方法达到了98.28%的平衡准确率和100%的真阴性率。此外，所提出的方法确定了持久结构转变首次可检测的压力水平，并表明该转变在容器返回到其正常工作压力后仍可检测。
复合压力容器（COPVs）因轻质高强被广泛用于氢气储存，但高压氢气的爆炸性要求必须确保容器安全。超声波导波（UGW）技术因对薄壁结构变化高度敏感，适用于结构健康监测（SHM）。然而，UGW信号处理面临色散、波模重叠和环境噪声等挑战，传统监督机器学习需要大量含损伤状态的样本，这在实际工程中很难获得，且随机数据划分易造成数据泄露，导致性能评估过于乐观。为此，研究人员提出一种半无监督新颖性检测方法，仅利用健康状态数据训练模型，在过压过程中识别持久结构转变，为爆破前预警提供依据。该论文发表在《Sensors》期刊。
研究人员采用Dustec高压爆破测试系统对一台由NPROXX公司制造的IV型COPV（设计工作压力700 bar）实施阶梯式加压实验（最大压力750至1050 bar），最终进行爆破实验。容器表面布置25个压电传感器，采用一收一发（pitch-catch）配置采集UGW信号。信号经带通滤波和首达波时间窗预处理后，提取四种特征（最优多贝西小波BDW、最优傅里叶系数BFC、自适应线性近似ALA、统计矩），并利用主成分分析（PCA）降维可视化。随后仅用转变前数据训练kNN新颖性检测器，通过自适应阈值判别持久转变，并采用留一组交叉验证（LOGO-CV）评估泛化性能。
4.1 使用PCA的特征提取可视化
对传感器对11–12的BDW特征进行PCA投影显示，Ramp 3后期（压力超过850 bar后）测量值开始分离，在950 bar处出现首个分离点，且此分离在后续Ramp 4、5中持续存在，表明这是持久结构转变而非瞬时压力效应。据此以850 bar为界划分转变前与转变后状态。
4.2 模型配置
4.2.1 特征提取器选择
在相同kNN配置下比较四种特征提取器，BDW取得最高平均平衡准确率96.12%（标准差2.23%），优于ALA（95.13%）、BFC和统计矩，故选用保留5个小波系数的BDW特征。
4.2.2 kNN超参数优化
对三种代表性传感器对评估不同距离度量，欧氏距离和切比雪夫距离性能相近。随后优化近邻数k，综合考虑真阴性率与平衡准确率，选择切比雪夫距离和k=10，此时传感器对11–12的真阴性率达到100%，平均真阴性率92.70%，平衡准确率77.70%。
4.2.3 敏感因子优化
敏感因子x在0至8.5间变化，增大x可减少误报但降低平衡准确率。选择x=3.25作为折中点，该点下代表性传感器对11–12实现零误报，同时保留足够的检测灵敏度。
4.3 新颖性检测结果可视化
将新颖性得分与压力史对照，发现转变前得分低于阈值，转变后得分显著超过阈值，且卸载后仍维持高得分，证实检测器响应的是持久结构变化而非瞬时压力。LOGO-CV验证表明，传感器对11–12在多个独立加压循环中均能一致区分转变状态。
讨论指出，尽管UGW测量无法确定转变的具体物理机制，但持久性特征表明其并非可逆弹性响应。传感器位置对检测性能影响显著，位于圆柱段高应力区的传感器对11–12性能最佳，靠近封头区域的传感器对灵敏度较低。仅需基线数据是该方法突出优势，但当前验证仅针对单一COPV样本，需更多不同制造与加载历史的容器来建立广泛泛化性。未来工作将探索新颖性得分与结构退化程度之间的定量关系，并考虑多频率激励及环境影响。
本研究展示了基于UGW的无监督新颖性检测框架能够检测COPV中的持久结构变化。所提出的方法仅需要健康状态下的测量数据，并能可靠地将其与过压引起的结构转变后的测量数据区分开来。UGW响应中的持久转变在950 bar测量水平下首次可检测，表明潜在的结构转变发生在暴露超过850 bar之后。该转变完全通过UGW信号识别，未将压力信息纳入PCA或新颖性检测框架。在容器压力恢复正常范围后，检测到的转变仍然存在，进一步表明是持久的结构变化，而非纯粹的可逆压力诱导弹性效应。实验还表明，传感器位置对检测性能有很大影响，靠近最终爆破区域的传感器对获得了最高的检测精度，而结构增强区域的灵敏度较低。同时，仅使用一个精心挑选的传感器对即可实现可靠的转变检测，表明为定位而设计的密集传感器网络在仅需转变检测时并非必需。所提出的框架为基于新颖性的氢储存容器结构健康监测提供了概念验证，因为其训练不需要损伤结构的测量数据。尽管当前方法能可靠地检测持久结构变化的发生，但尚未量化其严重程度。建立新颖性得分与结构退化之间具有物理意义的关系，并在实际工况下进行验证，将是实现COPV连续结构健康监测的重要一步。
