基于L形传感器簇的板状材料多损伤定位方法

基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法
技术领域
1.本公开涉及超声无损检测技术领域，尤其涉及基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法。


背景技术：

2.lamb导波技术因其检测面积大、能量衰减小、对小缺陷敏感等优点而被广泛应用于板状结构的无损检测和结构健康检测领域中。
3.板状结构广泛应用于飞机蒙皮、船体、桥梁支撑板和压力容器等各个领域。随着工作时间的增加，各种损伤(如裂缝、腐蚀和分层)不可避免地出现并积累，给设备和建筑结构的正常运行带来风险和挑战。在实践中，板状结构可能同时存在多个损伤，使得损伤定位更具挑战性。首先，在多个损伤时，传感器接收到的信号更复杂，包含由各种缺陷反射产生的多个波包；第二，由于多个缺陷的相对位置未知，很难区分每个波包的来源。
4.在传统的板状材料多损伤识别技术中，需要已知材料参数，用已知的材料参数来计算对应于特定频率和材料厚度的群速度和相速度，同时需要求解非线性方程或者需要确定散射源的确切数量才能进行多损伤的识别定位，定位效率低，计算量大，适用范围小。


技术实现要素：

5.本公开的目的是要提供一种基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法，可以解决上述现有技术问题中的一个或者多个。
6.根据本公开的一个方面，提供一种基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法，包括以下步骤：
7.步骤1：在待测的板状材料上布置l形传感器簇阵列，l形传感器簇阵列包括三组l形传感器簇，每组l形传感器簇包括三个接收传感器，在待测的板状材料的中心设置一个激励传感器；
8.步骤2：获得l形传感器簇阵列中每个接收传感器的损伤特征信号；
9.步骤3：计算相邻的两个接收传感器之间的损伤特征信号时差；
10.步骤4：根据损伤特征信号时差确定可能的损伤点坐标；
11.步骤5：根据损伤特征信号时差以及接收传感器的相对位置剔除可能的损伤点坐标中存在的损伤伪影；
12.步骤6：通过核密度估计法进行损伤点相对概率密度成像，筛选满足阈值的损伤点得到损伤位置。
13.在一些实施方式中，在步骤1中，在待测的板状材料上布置l形传感器簇阵列包括：
14.步骤1.1：建立坐标系，以待测的板状材料的中心为原点，待测的板状材料的长边为x轴，待测的板状材料的的短边为y轴；
15.步骤1.2：在坐标系原点设置激励传感器，激励传感器记为o；
16.步骤1.3：在坐标系中设置多组l形传感器簇，每组l形传感器簇中包括三个接收传
感器，每组l形传感器簇中的三个接收传感器呈等腰直角三角形分布，直角边上的两个接收传感器间距为d，接收传感器记为si(i＝1、2、3
……
9)，接收传感器坐标记为(pi，qi)。
17.在一些实施方式中，在步骤1.3中，在坐标系中设置多组l形传感器簇中具体包括，任选坐标系的三个象限，在每个象限中各设置一组l形传感器簇。
18.在一些实施方式中，在步骤1.3中，每组l形传感器簇中三个接收传感器构成的等腰直角三角形的直角边与坐标轴平行设置。
19.在一些实施方式中，在步骤2中，获得l形传感器簇阵列中每个接收传感器的损伤特征信号包括：
20.步骤2.1：在板状材料健康状态下，对激励传感器施加激励信号，依次采集各接收传感器反馈的基线信号，记为
21.步骤2.2：在板状材料损伤状态下，对激励传感器施加与步骤2.1相同的激励信号，依次采集各接收传感器反馈的检测信号，记为依次采集各接收传感器反馈的检测信号，记为
22.步骤2.3：获得损伤特征信号为
23.在一些实施方式中，在步骤3中，计算相邻的两个接收传感器之间的损伤特征信号时差包括：
24.设三组l形传感器簇分别为传感器簇s1s2s3、传感器簇s4s5s6和传感器簇s7s8s9，其中接收传感器s2、s5和s8为等腰直角三角形直角顶点处的接收传感器；
25.分别对每组l形传感器簇中直角边上相邻的两个接收传感器记录的损伤特征信号进行互相关处理，计算直角边上相邻的两个接收传感器之间的损伤特征信号时差，损伤特征信号时差记为δt
ij
(i＝1、3、4、6、7、9，j＝2、5、8，|i-j|≤1)。
26.在一些实施方式中，在步骤4中，根据损伤特征信号时差确定可能的损伤点坐标包括：
27.当每个接收传感器上获得的损伤特征信号数量均为n时，判断此时板状材料中存在n个损伤；
28.步骤4.1：分别确定每个损伤与三个l形传感器簇中直角顶点上的接收传感器连线所在的直线方程；
29.步骤4.2：将每个损伤对应的三个直线方程两两联立求解，每个损伤对应三个解，即每个损伤有三个可能的损伤点坐标。
30.在一些实施方式中，在步骤4.1中，分别确定每个损伤与三个l形传感器簇中直角顶点上的接收传感器连线所在的直线方程包括：
31.设板状材料中损伤n的坐标为(xn，yn)，其中n＝1、2、
……
n，三组l形传感器簇分别记为传感器簇s1s2s3、传感器簇s4s5s6和传感器簇s7s8s9，损伤n与传感器s2连线所在的直线方程记为直线l
n1
，损伤n与传感器s5连线所在的直线方程记为直线l
n2
，损伤n与传感器s8连线所在的直线方程记为直线l
n3
；
32.步骤4.1.1：计算直线l
n1
与x轴的夹角α
n1
，α
n1
的表达式如下：
33.34.步骤4.1.2：计算损伤特征信号时差δt
n12
和δt
n32
，δt
n12
和δt
n32
的表达式如下：
[0035][0036][0037]
式中，δt
n12
表示损伤n对应的接收传感器s1和接收传感器s2之间的损伤特征信号时差，δt
n32
表示损伤n对应的接收传感器s2和接收传感器s3之间的损伤特征信号时差，d表示接收传感器s2与接收传感器s3和接收传感器s1之间的距离，接收传感器s2位于其所在的l形传感器簇的直角顶点上，c(α
n1
)表示声源在方向α
n1
上的波速；
[0038]
步骤4.1.3：将表达式(2)和表达式(3)带入表达式(1)，得到α
n1
的表达式如下：
[0039][0040]
步骤4.1.4：得到损伤n与接收传感器s2连线所在直线l
n1
的斜率k
n1
，斜率k
n1
的表达式如下：
[0041][0042]
步骤4.1.5：得到直线l
n1
的方程如下：
[0043][0044]
步骤4.1.6：同理获得直线l
n2
和直线l
n3
的方程如下：
[0045][0046][0047]
在一些实施方式中，设坐标系内，接收传感器s1的纵坐标大于接收传感器s2的纵坐标，接收传感器s5的纵坐标大于接收传感器s6的纵坐标，接收传感器s7的纵坐标大于接收传感器s8的纵坐标；则在步骤5中，根据损伤特征信号时差以及接收传感器的相对位置剔除可能的损伤点坐标中存在的损伤伪影包括：
[0048]
步骤5.1：判断δt
n12
与0之间的大小关系，若δt
n12
小于0，则执行步骤5.2，若δt
n12
大于0，则执行步骤5.3，若δt
n12
等于0，则损伤位于接收传感器s1和接收传感器s2连线的垂直平分线上；
[0049]
步骤5.2：此时接收传感器s1先于接收传感器s2接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s1s2s3上方，则剔除直线l
n1
位于传感器簇s1s2s3下方的部分；
[0050]
步骤5.3：此时接收传感器s2先于接收传感器s1接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s1s2s3下方，则剔除直线l
n1
位于传感器簇s1s2s3上方的部分；
[0051]
步骤5.4：判断δt
n65
与0之间的大小关系，若δt
n65
小于0，则执行步骤5.5，若δt
n65
大于0，则执行步骤5.6，若δt
n65
等于0，则损伤位于接收传感器s6和接收传感器s5连线的垂直平分线上；
[0052]
步骤5.5：此时接收传感器s6先于接收传感器s5接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s4s5s6下方，则剔除直线l
n2
位于传感器簇s4s5s6上方的部分；
[0053]
步骤5.6：此时接收传感器s5先于接收传感器s6接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s4s5s6上方，则剔除直线l
n2
位于传感器簇s4s5s6下方的部分；
[0054]
步骤5.7：判断δt
n78
与0之间的大小关系，若δt
n78
小于0，则执行步骤5.8，若δt
n78
大于0，则执行步骤5.9，若δt
n78
等于0，则损伤位于接收传感器s7和接收传感器s8连线的垂直平分线上；
[0055]
步骤5.8：此时接收传感器s7先于接收传感器s8接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s7s8s9上方，则剔除直线l
n3
位于传感器簇s7s8s9下方的部分；
[0056]
步骤5.9：此时接收传感器s8先于接收传感器s7接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s7s8s9下方，则剔除直线l
n3
位于传感器簇s7s8s9上方的部分。
[0057]
在一些实施方式中，在步骤6中，通过核密度估计法进行损伤点相对概率密度成像，筛选满足阈值的损伤点得到损伤位置包括：
[0058]
设步骤5剔除可能的损伤点坐标中存在的损伤伪影后，剩下m个可能的损伤坐标点uv，uv的坐标表示为(xv，yv)，其中v＝1、2、
……
m；
[0059]
步骤6.1：每个可能的损伤坐标点对应的核密度估计的密度函数表达式如下：
[0060][0061]
式中，是核函数，h为正数；
[0062]
步骤6.2：通过核密度估计的密度函数表达式得到损伤坐标点的相对概率密度图；
[0063]
步骤6.3：设置相对概率密度的阈值，获取相对概率密度图中相对概率密度大于阈值的区域，将符合阈值要求的区域内的损伤点视为真实的损伤点；
[0064]
步骤6.4：对每个符合阈值要求的区域中真实的损伤点的坐标取平均值，得到损伤点的预测位置。
[0065]
本公开提供的技术方案与现有技术相比，存在以下有益效果：能够同时适用于声速各向同性平板和声速各向异性平板；无需求解非线性方程，损伤定位速度快，计算量小，提高损伤定位的效率；无需已知材料属性，能够使用材料不明的板状材料损伤定位，扩大定位方法的适用范围，能够及时发现板状材料的损伤及潜在威胁进而保证结构的安全性，具有良好的应用前景。
[0066]
另外，在本公开技术方案中，凡未作特别说明的，均可通过采用本领域中的常规手段来实现本技术方案。
附图说明
[0067]
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0068]
图1为本公开一实施例提供的基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法的流程图。
[0069]
图2为本公开一实施例提供的一组l形传感器簇s1s2s3的示意图。
[0070]
图3为本公开一实施例提供的经过步骤4后的可能的损伤点示意图。
[0071]
图4为本公开一实施例提供的经过步骤5去除损伤伪影后的可能的损伤点示意图。
[0072]
图5为本公开一实施例提供的损伤坐标点的相对概率密度图。
[0073]
图6为本公开一实施例提供的最终得到损伤点的预测位置示意图。
具体实施方式
[0074]
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0075]
实施例：
[0076]
参考说明书附图1，示出了本公开一实施例提供的基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法，包括以下步骤：
[0077]
步骤1：在待测的板状材料上布置l形传感器簇阵列，l形传感器簇阵列包括三组l形传感器簇，每组l形传感器簇包括三个接收传感器，在待测的板状材料的中心设置一个激励传感器。
[0078]
在可选的实施方式中，在待测的板状材料上布置l形传感器簇阵列可以包括：
[0079]
步骤1.1：建立坐标系，以待测的板状材料的中心为原点，待测的板状材料的长边为x轴，待测的板状材料的的短边为y轴；
[0080]
步骤1.2：在坐标系原点设置激励传感器，激励传感器记为o；
[0081]
步骤1.3：在坐标系中设置多组l形传感器簇，每组l形传感器簇中包括三个接收传感器，每组l形传感器簇中的三个接收传感器呈等腰直角三角形分布，直角边上的两个相邻的接收传感器间距为d，接收传感器记为si(i＝1、2、3
……
9)，i为接收传感器的编号，接收传感器坐标记为(pi，qi)。
[0082]
在本实施例中，在步骤1.3中，在坐标系中设置多组l形传感器簇中具体包括，任选坐标系的三个象限，在每个象限中各设置一组l形传感器簇。由此，避免在同一个象限中设置两组及以上l形传感器簇导致后续计算时，直线斜率接近导致的定位误差变大的情况发生，降低定位误差，使定位结果更加准确。
[0083]
在可选的实施例中，每组l形传感器簇中三个接收传感器构成的等腰直角三角形的直角边与坐标轴平行设置。由此，后续计算中直线方程的获得更加简便，降低计算的复杂程度，提高损伤定位效率。
[0084]
具体的，激励传感器与接收传感器均使用压电式传感器。
[0085]
参考说明书附图2，说明书附图2示出了一组l形传感器簇s1s2s3的示意图，其中，s1、s2和s3分别代表一个接收传感器，s1、s2和s3的连线组成一个等腰直角三角形，其中s2位于等腰直角三角形的直角顶点。
[0086]
步骤2：获得l形传感器簇阵列中每个接收传感器的损伤特征信号。
[0087]
在可选的实施方式中，获得l形传感器簇阵列中每个接收传感器的损伤特征信号可以包括：
[0088]
步骤2.1：在板状材料健康状态下，对激励传感器施加激励信号，依次采集各接收
传感器反馈的基线信号，记为
[0089]
步骤2.2：保持测试条件不变，在板状材料损伤状态下，对激励传感器施加与步骤2.1相同的激励信号，依次采集各接收传感器反馈的检测信号，记为
[0090]
步骤2.3：获得损伤特征信号为
[0091]
具体的，可以使用加汉宁窗的5周期150khz正弦信号作为激励信号。
[0092]
由此，当对激励传感器施加激励信号时，若板状材料存在损伤，则损伤会与激励信号作用产生损伤特征信号，通过健康状态的基线信号和损伤状态的检测信号计算出损伤特征信号。
[0093]
步骤3：计算相邻的两个接收传感器之间的损伤特征信号时差。
[0094]
具体的，设三组l形传感器簇分别为传感器簇s1s2s3、传感器簇s4s5s6和传感器簇s7s8s9，其中接收传感器s2、s5和s8为等腰直角三角形直角顶点处的接收传感器，分别对每组l形传感器簇中直角边上相邻的两个接收传感器记录的损伤特征信号进行互相关处理，计算直角边上相邻的两个接收传感器之间的损伤特征信号时差，损伤特征信号时差记为δt
ij
(i＝1、3、4、6、7、9，j＝2、5、8，|i-j|≤1)。
[0095]
步骤4：根据损伤特征信号时差确定可能的损伤点坐标。
[0096]
具体的，每个接收传感器上获得的损伤特征信号数量应该一致，即当板状材料中存在n个损伤时，每个接收传感器上应获得n个损伤特征信号。
[0097]
当接收传感器上获得的损伤特征信号小于n时，则判定当前接收传感器所在的l形传感器簇位于两个损伤的垂直平分线上，此时两个损伤特征信号重叠在一起，需要移动该l形传感器簇重新进行获取损伤特征信号。
[0098]
当每个接收传感器上获得的损伤特征信号数量均为n时，判断此时板状材料中存在n个损伤。步骤4中根据损伤特征信号时差确定可能的损伤点坐标具体可以包括：
[0099]
步骤4.1：分别确定每个损伤与三个l形传感器簇中直角顶点上的接收传感器连线所在的直线方程；
[0100]
步骤4.2：将每个损伤对应的三个直线方程两两联立求解，每个损伤对应三个解，即每个损伤有三个可能的损伤点坐标。
[0101]
在可选的实施方式中，在步骤4.1中，分别确定每个损伤与三个l形传感器簇中直角顶点上的接收传感器连线所在的直线方程包括：
[0102]
设板状材料中损伤n的坐标为(xn，yn)，其中n＝1、2、
……
n，三组l形传感器簇分别记为传感器簇s1s2s3、传感器簇s4s5s6和传感器簇s7s8s9，损伤n与传感器s2连线所在的直线方程记为直线l
n1
，损伤n与传感器s5连线所在的直线方程记为直线l
n2
，损伤n与传感器s8连线所在的直线方程记为直线l
n3
；
[0103]
步骤4.1.1：计算直线l
n1
与x轴的夹角α
n1
，α
n1
的表达式如下：
[0104][0105]
具体的，在每个l形传感器簇中，直角边上两个相邻的接收传感器间距d，应该在设
备精度允许的情况下尽可能小，以扩大检测区域，提高测量精度与准确性。例如，在激励信号150khz时，d可以设置为2cm。由于l形传感器簇直角边上相邻的两个接收传感器之间的距离d远小于损伤n到l形传感器簇的距离，因此，损伤n与同一个l形传感器簇中各接收传感器连线所在的直线的斜率大致相同，降低了计算的复杂度。
[0106]
声波到达同一个l形传感器簇中各接收传感器时，可看做平面波阵面，因此无论是各向同性或各向异性的材料，声源到同一个l形传感器簇各接收传感器在方向α上的波速c(α)可看做近似相同。
[0107]
步骤4.1.2：计算损伤特征信号时差δt
n12
和δt
n32
，δt
n12
和δt
n32
的表达式如下：
[0108][0109][0110]
式中，δt
n12
表示损伤n对应的接收传感器s1和接收传感器s2之间的损伤特征信号时差，δt
n32
表示损伤n对应的接收传感器s2和接收传感器s3之间的损伤特征信号时差，d表示接收传感器s2与接收传感器s3和接收传感器s1之间的距离，接收传感器s2位于其所在的l形传感器簇的直角顶点上，c(α
n1
)表示声源在方向α
n1
上的波速；
[0111]
步骤4.1.3：将表达式(2)和表达式(3)带入表达式(1)，得到α
n1
的表达式如下：
[0112][0113]
步骤4.1.4：得到损伤n与接收传感器s2连线所在直线l
n1
的斜率k
n1
，斜率k
n1
的表达式如下：
[0114][0115]
步骤4.1.5：得到直线l
n1
的方程如下：
[0116][0117]
步骤4.1.6：同理根据接收传感器s5和接收传感器s8的坐标可得到直线l
n2
和直线l
n3
的方程如下：
[0118][0119][0120]
参考说明书附图3，示出了经过步骤4后得到的可能的损伤点示意图。
[0121]
步骤5：根据损伤特征信号时差以及接收传感器的相对位置剔除可能的损伤点坐标中存在的损伤伪影。
[0122]
说明书附图3示出了一种由三组l形传感器簇组成的l形传感器簇阵列中各接收传感器的位置示意图，在坐标系内，接收传感器s1的纵坐标大于接收传感器s2的纵坐标，接收传感器s5的纵坐标大于接收传感器s6的纵坐标，接收传感器s7的纵坐标大于接收传感器s8的纵坐标；则对于步骤4得到的3*n个可能的损伤点坐标，根据损伤特征信号时差以及接收传感器的相对位置剔除其中存在的损伤伪影，具体可以包括以下步骤：
[0123]
步骤5.1：判断δt
n12
与0之间的大小关系，若δt
n12
小于0，则执行步骤5.2，若δt
n12
大于0，则执行步骤5.3，若δt
n12
等于0，则损伤位于接收传感器s1和接收传感器s2连线的垂直平分线上；
[0124]
步骤5.2：此时接收传感器s1先于接收传感器s2接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s1s2s3上方，则剔除直线l
n1
位于传感器簇s1s2s3下方的部分；
[0125]
步骤5.3：此时接收传感器s2先于接收传感器s1接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s1s2s3下方，则剔除直线l
n1
位于传感器簇s1s2s3上方的部分；
[0126]
步骤5.4：判断δt
n65
与0之间的大小关系，若δt
n65
小于0，则执行步骤5.5，若δt
n65
大于0，则执行步骤5.6，若δt
n65
等于0，则损伤位于接收传感器s6和接收传感器s5连线的垂直平分线上；
[0127]
步骤5.5：此时接收传感器s6先于接收传感器s5接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s4s5s6下方，则剔除直线l
n2
位于传感器簇s4s5s6上方的部分；
[0128]
步骤5.6：此时接收传感器s5先于接收传感器s6接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s4s5s6上方，则剔除直线l
n2
位于传感器簇s4s5s6下方的部分；
[0129]
步骤5.7：判断δt
n78
与0之间的大小关系，若δt
n78
小于0，则执行步骤5.8，若δt
n78
大于0，则执行步骤5.9，若δt
n78
等于0，则损伤位于接收传感器s7和接收传感器s8连线的垂直平分线上；
[0130]
步骤5.8：此时接收传感器s7先于接收传感器s8接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s7s8s9上方，则剔除直线l
n3
位于传感器簇s7s8s9下方的部分；
[0131]
步骤5.9：此时接收传感器s8先于接收传感器s7接收到信号，表明损伤位置位于传感器簇s7s8s9下方，则剔除直线l
n3
位于传感器簇s7s8s9上方的部分。
[0132]
参考说明书附图4，示出了经过步骤5去除损伤伪影后得到的可能的损伤点示意图。
[0133]
步骤6：通过核密度估计法进行损伤点相对概率密度成像，筛选满足阈值的损伤点得到损伤位置。
[0134]
具体的，设步骤5剔除可能的损伤点坐标中存在的损伤伪影后，剩下m个可能的损伤坐标点uv，uv的坐标表示为(xv，yv)，其中v＝1、2、
……
m；
[0135]
在步骤6中，通过核密度估计法进行损伤点相对概率密度成像，筛选满足阈值的损伤点得到损伤位置具体可以包括：
[0136]
步骤6.1：每个可能的损伤坐标点对应的核密度估计的密度函数表达式如下：
[0137][0138]
式中，是核函数，h是正数。
[0139]
步骤6.2：通过核密度估计的密度函数表达式得到损伤点的相对概率密度成像图。
[0140]
步骤6.3：设置相对概率密度的阈值，获取相对概率密度图中相对概率密度大于阈值的区域，将符合阈值要求的区域内的损伤点视为真实的损伤点。
[0141]
由于真实的损伤点集中在损伤实际位置，而损伤伪影相对分散，则在相对概率密度成像图中损伤实际位置附近的相对概率密度大，而损伤伪影相对概率密度小，因此，当图中某区域的相对概率密度在阈值之上时，该区域内的损伤点可以视为真实的损伤点。
[0142]
在可选的实施例中，相对概率密度的阈值可以设定为0.7。由此，获得真实的损伤点时误差较小。
[0143]
步骤6.4：对每个符合阈值要求的区域中真实的损伤点的坐标取平均值，得到损伤点的预测位置，即定位到损伤位置。
[0144]
参考说明书附图5，示出了一种损伤坐标点的相对概率密度成像图；参考说明书附图6，示出了最终得到损伤点的预测位置示意图。在说明书附图5和说明书附图6中，五角星表示可能的损伤点，圆形表示符合阈值要求的区域。
[0145]
本公开提供的基于l形传感器簇的板状材料多损伤定位方法，能够同时适用于声速各向同性平板和声速各向异性平板；无需求解非线性方程，损伤定位速度快，计算量小，提高损伤定位的效率；无需已知材料属性，能够使用材料不明的板状材料损伤定位，扩大定位方法的适用范围，能够及时发现板状材料的损伤及潜在威胁进而保证结构的安全性，具有良好的应用前景。
[0146]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围。