CN109254077B - 结构件的劣化侦测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种结构件的劣化侦测方法，包含以设置于结构件的感测器侦测结构件的时域振动波形。接着，以电连接感测器的处理器对时域振动波形执行时频域转换以取得结构件的频域振动波形的多个模态的实际模态参数。接着，分别将该些模态的实际模态参数与数据库中的模态参数数据比对，以判断结构件是否存在劣化缺陷。在结构件存在劣化缺陷时，更判断劣化缺陷的程度与位置。其中模态参数数据包含结构件分别在多个位置具有不同程度的劣化缺陷的多组对照模态参数。

Description

结构件的劣化侦测方法
技术领域
本发明涉及一种结构件的劣化侦测(检测)方法，特别是涉及一种应用自然频率及其振幅分析的结构件的劣化侦测方法。
背景技术
近年来，国内工业管线相关事故频传，当工业管线因异常而发生泄漏时，通常会导致重大灾害，例如人员伤亡及财产损失。工业管线的异常原因最主要来自人为因素，其次则是管路/设备的材料劣化。为了避免此类灾害的发生，对工业管线进行全时监测是当务之急。虽然各国厂商对此已开发一种监测***，然而其概念基于监控制作工艺参数、分析运转状态与性能表现，仍缺乏劣化侦测功能。换言之，该类监测***只能在管路损坏而泄漏时才能察觉，并无法满足工厂安全营运与降低风险的需求。
目前工业管线安全监控的主要技术缺点归纳如下：其一是现场所建置的环境或制作工艺参数感测器多是用于制作工艺监控以调节生产流程，其缺少适当的逻辑判断分析的安全诊断模块。其二、缺少可远距感知劣化的监测技术，常用的非破坏检测技术只适用于感测器所在的局部管线位置，且该类的侦测技术只能在管线破裂流体逸出时才能感知，并无法在劣化发生时提前发出预警信号。其三、工业厂区运转环境随着***、结构及组件而有所不同，感测器必须具有克服高温/高湿环境与长期监测的耐久性需求。换言之，受到既有管线检测方法及技术的限制，管线的损坏或劣化难以即时地被察觉，因而丧失即时维修与应变的良好时机。因此，在工业安全的领域中，需要开发诊断监测相关技术，以建立完整的管线安全监控体系。
发明内容
本发明的目的在于提供一种结构件的劣化侦测方法，利用时域及频域信号的分析，搭配预先建置的数据库的比对，以侦测结构件的劣化缺陷的位置与程度，以达到即时监控与告警的目的。
为达上述目的，本发明公开一种结构件的劣化侦测方法，其包含以下步骤：以设置于结构件的感测器侦测结构件的时域振动波形；以电连接感测器的处理器对时域振动波形执行时频域转换，以取得结构件的频域振动波形的多个模态的实际模态参数；分别将该些模态的实际模态参数与数据库中的模态参数数据比对，以判断结构件是否存在劣化缺陷；在结构件存在劣化缺陷时，更判断劣化缺陷的程度与位置；其中模态参数数据包含结构件分别在多个位置具有不同程度的劣化缺陷的多组对照模态参数。
综上所述，本发明所提出的结构件的劣化侦测方法，主要是利用感测器取得结构件的时域数据，再利用处理器进行时域/频域数据的分析，并搭配存于数据库中的结构件的相关劣化信息进行比对，进而获得结构件劣化缺陷的位置与程度。由此，可以使相关人员可监控结构件的状态，进而当结构件发生劣化时，可预先获知劣化警讯，得以及时地进行必要的维护措施，从而降低结构件劣化所导致的工安意外的机会。
以上的关于本发明内容的说明及以下的实施方式的说明是用以示范与解释本发明的精神与原理，并且提供本发明的权利要求更进一步的解释。
附图说明
图1为本发明的一实施例所绘示的结构件与结构件的劣化侦测***的示意图；
图2为本发明的一实施例所绘示的结构件的劣化侦测方法的方法流程图；
图3为本发明的一实施例所绘示的感测器所侦测到的结构件的时域振动波形示意图；
图4为本发明的一实施例所绘示的感测器所侦测到的结构件的频域振动波形示意图；
图5为本发明的一实施例所绘示的数据库内的多组对照模态参数的波形图；
图6为本发明的另一实施例所绘示的数据库内的多组对照模态参数的波形图；
图7为本发明的另一实施例所绘示的结构件的劣化侦测方法的方法流程图；
图8～图11分别为不同形态的结构件的立体视图。
符号说明
1 劣化侦测***
10 结构件
12 感测器
14 处理器
16 数据库
Def 劣化缺陷
M1～M5 模态
f1～f5 特性频率
V1～V5 振幅值
DP1～DP8、DQ1～DQ3 劣化预估参数
MF1、MF2、MA1～MA5 对照模态参数
P1～P16、Q1～Q16 第二劣化曲线
DA 节点干扰区
TA 测量区
具体实施方式
以下在实施方式中详细叙述本发明的详细特征以及优点，其内容足以使任何熟悉相关技术者了解本发明的技术内容并据以实施，且根据本说明书所公开的内容、权利要求及附图，任何熟悉相关技术者可轻易地理解本发明相关的目的及优点。以下的实施例是进一步详细说明本发明的观点，但非以任何观点限制本发明的范畴。
请一并参照图1与图2，图1为本发明的一实施例所绘示的结构件与结构件的劣化侦测***，而图2为本发明的一实施例所绘示的结构件的劣化侦测方法。如图所示，所述的劣化侦测***1包含感测器12、处理器14及数据库16。在本发明的结构件的劣化侦测***与方法中，首先，需于待检测的结构件10上设置感测器12，而感测器12电连接处理器14，而处理器14连接预先建置的数据库16，以完成劣化侦测***1的建构。接着，通过使结构件10产生震动，以使设置于结构件10的感测器12侦测结构件10的时域振动波形，如步骤S201所示。本发明所述的结构件10是以管线来作为举例说明，然而结构件10可以为桶槽等其他工业常用的设备，本发明不以管线为限。在实务上，在以设置于结构件10的感测器12侦测结构件10的时域振动波形的步骤前，结构件10的劣化侦测方法还包含以激振源或流经结构件10的流体来使结构件10产生所述的时域振动波形。换言之，在实际的操作上，可以通过激振源发送信号至结构件10使其产生震动，也可以利用流体通过结构件10而使其产生震动。
请进一步参照图3及图4，图3为本发明的一实施例所绘示的感测器所侦测到的结构件的时域振动波形示意图，而图4为本发明的一实施例所绘示的感测器所侦测到的结构件的频域振动波形示意图。如图3所示，当结构件10产生振动时，感测器12会侦测到结构件10的时域振动波形，如图3所示。感测器12会进一步地将该时域振动波形传送至处理器14。接着，在步骤S203中，处理器14对该时域振动波形执行时频域转换，以取得结构件10的频域振动波形的多个模态的实际模态参数。如图4所示，频域振动波形包含多个模态M1～M5。在实务上，处理器14所执行的时频域转换的方式可以为快速傅立叶转换(Fast FourierTransform,FFT)、希尔伯特-黄转换(Hilbert-Huang Transform,HHT)或小波分析(WaveletAnalysis)等。
接着，在步骤S205中，处理器14分别将模态M1～M5的实际模态参数与数据库16中的模态参数数据比对，以判断结构件10是否存在劣化缺陷，例如劣化缺陷Def。当处理器14判断结构件10存在劣化缺陷时，则于步骤S207中，处理器14进一步地判断所述的劣化缺陷的程度与位置。于此实施例中，模态参数数据包含结构件10分别在多个位置具有不同程度的劣化缺陷的多组对照模态参数。
请一并参照图1、图4及图5。图5为本发明的一实施例所绘示的数据库16内的多组对照模态参数的波形图。在此实施例中，每个模态的实际模态参数包含一特性频率(或称为自然频率)的振幅值，且每一组对照模态参数对应多个第一劣化曲线。如图4与图5所示，模态M1～M5的实际模态参数各别包含特性频率f1～f5，而对照模态参数MA1～MA5各别对应不同的多个第一劣化曲线，其中每个第一劣化曲线对应于具有劣化程度值且位于结构件10的一位置的拟定劣化缺陷位。步骤S207所述的处理器14判断劣化缺陷的程度与位置包含将该些特性频率的振幅值分别与每一组对照模态参数的该些第一劣化曲线比对，从而判断劣化缺陷的程度与位置。具体来说，当处理器14取得结构件10的一个模态的实际模态参数时，便可以得知实际模态参数所包含一个特性频率的振幅值，例如图4的模态M1的实际模态参数包含特性频率f1的振幅值V1、模态M2的实际模态参数包含特性频率f2的振幅值V2等。于此实施例中，所述的对照模态参数MA1～MA5个别对应于结构件10的模态M1～M5。
以模态M1来举例说明，当处理器14取得模态M1的特性频率f1的振幅值V1时，便可以依据该振幅值V1及感测器12于结构件10上所设置的位置，在图5所示的数据库16内的多组对照模态参数中的对照模态参数MA1所包含的多个第一劣化曲线中找出对应的一个第一劣化曲线，而该第一劣化曲线所对应的拟定劣化缺陷位所具有的劣化程度值且位于结构件的一位置便为结构件10的劣化缺陷的程度及位置。由于感测器12于结构件10上所设置的位置可能恰好使处理器14无法明确比对出振幅值所对应的第一劣化曲线，而导致无法查找出劣化缺陷的程度及位置，故以实务的操作来说，应用越多的结构件10的模态于图5中进行查找，可以避免上述问题且可以越精准地比对出结构件10的劣化缺陷的程度及位置。
由于劣化侦测***1通过上述图5所示的同一特性频率下的振幅值来侦测结构件10的劣化缺陷的程度与位置时，可能受限于感测器12于结构件10上的设置位置的因素，而无法利用振幅值比对出结构件10的第一劣化曲线，以致于无法判断结构件10的劣化缺陷的程度及位置。举例来说，如图5所示，当感测器12设置于节点干扰区DA时，感测器12可能因振幅值落于一对照模态参数的多个第一劣化曲线的同一节点上。此时，感测器12并无法判断结构件10的劣化缺陷的程度及位置对应于多个第一劣化曲线之中的哪一个。有鉴于此，在一实施例中，在以设置于结构件10的感测器12侦测结构件10的时域振动波形之前包含依据数据库16的每一组对照模态参数所对应特性频率的大小，以决定感测器12于结构件10上所设置的位置。以图1与图5的实施例来说，处理器14依据预先建置的数据库16的对照模态参数的特性频率，来预估较佳的感测器12设置位置。在一优选的实施例中，感测器12的设置位置与结构件的一端具有一距离，所述距离小于或等于具有最大值的特性频率所对应的波长的1/2长度。因此，以图5的实施例来说，在多个对照模态参数MA1～MA5的特性频率当中以对照模态参数MA5的特性频率为最大值。此时，处理器14依据照模态参数MA5的最大值的特性频率所对应的波长的1/2长度，而判断感测器12的理想的设置位置为测量区TA。换言之，相关工程人员可依据处理器14的判断结果，将感测器12设置于与待测的结构件10的两端相距波长的1/2长度的位置。如此一来，可以避免感测器12设置的位置落于结构件10的节点干扰区DA，而导致处理器14无法取得结构件10的劣化缺陷的程度及位置。
前述图5的实施例主要应用在同一特性频率下的振幅值来比对出结构件10的劣化缺陷的程度及位置。而于另一实施例中，可应用特性频率的变化来比对出结构件10的劣化缺陷的程度及位置。请一并参照图1、图4及图6。图6为本发明的另一实施例所绘示的数据库16内的多组对照模态参数的波形图。于此实施例中，结构件10的每个模态的实际模态参数包含一个特性频率，例如频率f1与f2，而每组对照模态参数MF1及MF2包含多个第二劣化曲线，例如第二劣化曲线P1～P16及Q1～Q16，如图6所示。请进一步参照图7，图7为本发明的另一实施例所绘示的结构件的劣化侦测方法的方法流程图。图7与图2大致相同，其差异在于图7的步骤S207所述的处理器判断劣化缺陷的程度与位置的步骤包含步骤S2071与S2072。在步骤S2071中，处理器14依据些模态的该些特性频率与该些组对照模态参数所包含的该些第二劣化曲线，分别取得至少二组劣化预估参数。接着，在步骤S2072中，处理器14依据所述至少二组劣化预估参数判断劣化缺陷的程度与位置。
以图6的实施例来说明，图6示出两组不同的对照模态参数MF1与MF2，其中对照模态参数MF1包含多个第二劣化曲线P1～P16，而对照模态参数MF2包含多个第二劣化曲线Q1～Q16。每个第二劣化曲线代表不同缺陷长度及位置在不同频率下的劣化程度。举例来说，第二劣化曲线Q1可代表在不同频率下，当结构件的缺陷长度为50mm且位于1/8管长位置时，结构件10所具有的劣化程度。以另一个例子来说，第二劣化曲线Q7可代表在不同频率下，当结构件的缺陷长度为150mm且位于2/8管长位置时，结构件10所具有的劣化程度。
于此实施例中，假设处理器14所取得的结构件10的模态M1与M2分别对应于数据库16中的对照模态参数MF1与MF2，且模态M1与M2的实际模态参数分别包含特性频率f1与f2。处理器14先依据特性频率f1于图6所示的数据库16中的对照模态参数MF1所包含的多个第二劣化曲线P1～P16进行比对，以查找出结构件10可能的劣化缺陷的位置与程度。如图6所示，处理器14于对照模态参数MF1中所得到的一组劣化预估参数包含有劣化预估参数DP1～DP8。相同地，处理器14于对照模态参数MF2中所得到的一组劣化预估参数包含有劣化预估参数DQ1～DQ3。处理器14可依据劣化预估参数DP1～DP8以及劣化预估参数DQ1～DQ3来判断结构件10可能的劣化缺陷的位置与程度。
更具体来说，在一实施例中，处理器14依据该二组劣化预估参数判断该劣化缺陷的程度与位置包含将该至少二组劣化预估参数进行比对，以过滤出至少一重复的劣化预估参数，该至少一重复的劣化预估参数关联于该劣化缺陷的程度与位置。以此实施例来说，处理器14将劣化预估参数DP1～DP8以及劣化预估参数DQ1～DQ3进行比对，进而过滤出重复的劣化预估参数，也就是劣化预估参数DQ1～DQ3。此时，处理器14便可以得知结构件10的劣化缺陷的程度与位置为该些劣化预估参数DQ1～DQ3的一所对应的劣化缺陷的程度及位置。
在实务上，若是要更精准地确认结构件10的劣化缺陷的程度与位置，处理器14可进一步地比对另一模态的实际模态参数所包的含特性频率及另一组对照模态参数所包含的多个第二劣化曲线，以获取另一组劣化预估参数。接着，处理器14再将该另一组劣化预估参数与前述两组劣化预估参数进行比对，撷取出所述的三组劣化预估参数的重复部分，则可得知结构件10的更精准的劣化缺陷的程度与位置。换言之，处理器14通过侦测取得越多的模态的特性频率，则可越准确地判断结构件10的劣化缺陷的程度与位置，而所述的对照模态参数MF1及MF2可以于不同时间点所获得，例如于一时点获得对照模态参数MF1，而于另一时点获得对照模态参数MF2。本发明的图5与图6的实施例主要以频率(或其振幅)的变化量来即时判断结构件10的薄化程度与定位的技术。换言之，本发明的精神在于利用结构件所具有的自然频率的物理特性，当结构件发生薄化时，结构件的局部刚性与质量改变而造成整体结构件本身的自然频率产生变化，进而判断劣化缺陷的程度与位置。如此一来，可以在不损害结构件的前提下，发展出一套结构件的劣化监测技术，以确保产业界所使用的结构件的运转安全，例如重要管路或槽桶等，且可避免人员暴露于高风险的工作环境。
本发明所提出的结构件的劣化侦测***与方法所使用的原理可以应用于各种不同形态的结构件。举例来说，请一并参照图8～图11，其分别绘示不同形态的结构件的立体视图。如图8～图11所示，可以应用的结构件的形态分别为实心圆柱形态、弯管形态、方管形态及工字形截面形态。以图8的实心圆柱形态来说，假设结构件的管长为L，则于结构件的1/4L及1/2L的不同模态M1～M5下的缺陷程度(％管厚)与特性频率(Hz)的变化如下表一与表二所示。
表一
1/4L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 22.05239 60.7595 119.0305 196.5821 293.3228
25％ 21.67752 58.70199 116.0998 195.5517 292.006
50％ 20.77782 54.38835 111.2858 193.6701 289.0152
75％ 18.47006 47.43438 105.8418 190.2872 282.3232
表二
1/2L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 22.05239 60.7595 119.0305 196.5821 293.3228
25％ 21.08352 60.7286 116.2668 196.3019 287.4922
50％ 18.96757 60.63222 111.1252 195.4105 279.0904
75％ 15.04959 60.32965 104.5329 192.6023 271.1687
以图9的弯管形态来说，若结构件的管长为L，则于结构件的1/4L及1/2L的不同模态下的缺陷程度与特性频率的变化如下表三与表四所示。
表三
1/4L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 107.6097 299.3441 576.457 912.6012 1229.042
25％ 107.0839 296.2418 571.8002 908.6208 1227.168
50％ 105.9831 289.5574 561.6209 900.6288 1222.553
75％ 102.8482 272.4134 538.6506 881.1895 1208.208
表四
1/2L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 107.6097 299.3441 576.457 912.6012 1229.042
25％ 105.8333 295.0557 574.2221 910.5367 1222.309
50％ 102.1406 283.489 567.4657 905.5377 1212.337
75％ 92.93562 264.4272 549.8736 889.8458 1207.469
以图10的方管形态来说，若结构件的管长为L，则于结构件的1/4L及1/2L的不同模态下的缺陷程度与特性频率的变化如下表五与表六所示。
表五
1/4L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 79.61369 217.4225 420.4544 682.7447 998.1407
25％ 78.88281 214.2276 416.3346 680.6828 995.8001
50％ 77.32048 206.8515 407.3621 675.946 989.165
75％ 72.86193 189.1832 389.8823 624.6216 968.927
表六
1/2L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 79.61369 217.4225 420.4544 682.7447 998.1407
25％ 78.00208 217.2905 417.5578 679.9839 993.1377
50％ 74.25027 216.9309 409.6331 646.52 981.6498
75％ 64.82471 215.732 391.9877 565.5287 960.5893
以图11的工字形截面形态来说，若结构件的管长为L，则于结构件的1/4L及1/2L的不同模态下的缺陷程度与特性频率的变化如下表七与表八所示
表七
1/4L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 219.8807 561.3934 1001.138 1492.311 2007.315
25％ 219.0764 557.3356 995.5444 1490.648 2006.844
50％ 217.4524 549.2907 984.642 1486.917 2003.783
75％ 211.2352 536.2614 967.8168 1481.157 1997.218
表八
1/2L M1 M2 M3 M4 M5
0％ 219.8807 561.3934 1001.138 1492.311 2007.315
25％ 217.679 561.4051 996.8888 1492.386 2000.988
50％ 210.4497 561.2004 987.3976 1491.165 1990.76
75％ 199.0602 560.656 970.7511 1488.125 1978.935
在一实施例中，每个模态的模态参数包含一特性频率，所述的特性频率具有于第一方向上的频率及于第二方向上的频率。本发明的结构件的劣化侦测方法还包含依据所述的第一方向上的频率与第二方向上的频率，以判断劣化缺陷的形式。具体来说，于此实施例中，本发明的感测器12可以为三轴加速规，用于侦测到不同方向的频率，例如X轴方向上的频率与Y轴方向上的频率。接着，处理器14依据X轴方向上的频率与Y轴方向上的频率的变化量来判断结构件10的劣化缺陷的形式，所述的劣化缺陷的形式可例如是均匀缺陷或是局部缺陷。更详细来说，在一实施例中，处理器14依据该第一方向上的频率与该第二方向上的频率以判断劣化缺陷的形式的步骤包含判断第一方向的频率与第二方向的频率变化量是否一致。当第一方向的频率与第二方向的频率为一致时，则处理器14判断劣化缺陷的形式为均匀缺陷。反之，当第一方向的频率与第二方向的频率不为一致时，则处理器14判断该劣化缺陷的形式为局部缺陷。
在一实施例中，数据库16为一局部缺陷子数据库或一均匀缺陷子数据库，结构件的劣化侦测方法还包含处理器14依据劣化缺陷的形式，以决定数据库16为局部缺陷子数据库或均匀缺陷子数据库。更详细来说，在一个实际的例子中，本发明的结构件的劣化侦测方法使处理器14先依据第一方向上的频率及于第二方向上的频率判断结构件10的劣化缺陷的形式。当确认结构件10的劣化缺陷为局部缺陷时，则数据库16为局部缺陷子数据库。反之，当确认结构件10的劣化缺陷为均匀缺陷时，则数据库16为均匀缺陷子数据库。接着，处理器14才依据局部缺陷子数据库或是均匀缺陷子数据库之一，进行图5或图6的劣化缺陷的程度与位置的侦测程序。更具体来说，本发明的结构件的劣化侦测方法优先确认劣化缺陷的形式，再利用图5及/或图6所示的方式进行劣化缺陷的程度与位置的确认，以提升劣化缺陷的程度与位置的判断的准确度。在实务上，本发明所提供的劣化侦测***及方法可与其他可携式装置，例如平板电脑、智能型手机、笔记型电脑等结合，以提供即时的监控与预先告警的信息。
综合以上所述，本发明所提供的劣化侦测***及方法以感测器测量信息，经由时域及频域信号分析，且配合使用关联于结构件的劣化缺陷的数据库，进而提供即时的监控与预先告警的信息以达到解决结构件(例如工业管线/槽桶)意外事故的发生。本发明所提供的劣化侦测***及方法更可结合跨装置的无线传输技术，以建构工业安全监控平台，提供高效能且安全的远端监控服务。

Claims (10)

1.一种结构件的劣化侦测方法，其特征在于，包含：
以设置于一结构件的一感测器侦测该结构件的一时域振动波形；
以电连接该感测器的一处理器对该时域振动波形执行时频域转换以取得该结构件的一频域振动波形的多个模态的实际模态参数；
分别将该些模态的实际模态参数与一数据库中的一模态参数数据比对，以判断该结构件是否存在一劣化缺陷；以及
在判断该结构件存在该劣化缺陷时，更判断该劣化缺陷的程度与位置；
其中该模态参数数据包含该结构件分别在多个位置具有不同程度的劣化缺陷的多组对照模态参数。
2.如权利要求1所述的结构件的劣化侦测方法，其中每一该模态的实际模态参数包含一特性频率的振幅值，且每一组对照模态参数对应多个第一劣化曲线，判断该劣化缺陷的程度与位置包含将该些特性频率的振幅值分别与每一组对照模态参数的该些第一劣化曲线比对，据以判断该劣化缺陷的程度与位置；
其中，每一该第一劣化曲线对应于具有一劣化程度值且位于该结构件的一位置的一拟定劣化缺陷位。
3.如权利要求1所述的结构件的劣化侦测方法，其中每一该模态的实际模态参数包含一特性频率，每一组对照模态参数包含多个第二劣化曲线，判断该劣化缺陷的程度与位置包含：
依据该些模态的该些特性频率与该些组对照模态参数所包含的该些第二劣化曲线，分别取得至少二组劣化预估参数；以及
依据该至少二组劣化预估参数判断该劣化缺陷的程度与位置。
4.如权利要求3所述的结构件的劣化侦测方法，其中依据该至少二组劣化预估参数判断该劣化缺陷的程度与位置包含将该至少二组劣化预估参数进行比对，以过滤出至少一重复的劣化预估参数，该至少一重复的劣化预估参数关联于该劣化缺陷的程度与位置。
5.如权利要求1所述的结构件的劣化侦测方法，其中在以设置于该结构件的该感测器侦测该结构件的时域振动波形之前包含：
依据该数据库的每一组对照模态参数所对应一特性频率的大小，以决定该感测器于该结构件上所设置的位置。
6.如权利要求5所述的结构件的劣化侦测方法，其中该感测器的设置位置与该结构件的一端具有一距离，该距离小于或等于具有最大值的特性频率所对应的波长的1/2长度。
7.如权利要求1所述的结构件的劣化侦测方法，其中每一该模态的实际模态参数包含一特性频率，该特性频率具有于一第一方向上的频率及于一第二方向上的频率，该结构件的劣化侦测方法还包含依据该第一方向上的频率与该第二方向上的频率，以判断该劣化缺陷的形式。
8.如权利要求7所述的结构件的劣化侦测方法，其中依据该第一方向上的频率与该第二方向上的频率，以判断该劣化缺陷的形式的步骤包含：
判断该第一方向的频率与该第二方向的频率是否一致；
当该第一方向的频率与该第二方向的频率为一致时，则判断该劣化缺陷的形式为均匀缺陷；以及
当该第一方向的频率与该第二方向的频率不为一致时，则判断该劣化缺陷的形式为局部缺陷。
9.如权利要求7所述的结构件的劣化侦测方法，其中该数据库为一局部缺陷子数据库或一均匀缺陷子数据库，该结构件的劣化侦测方法还包含依据该劣化缺陷的形式，以决定该数据库为该局部缺陷子数据库或该均匀缺陷子数据库。
10.如权利要求1所述的结构件的劣化侦测方法，其中于以设置于该结构件的该感测器侦测该结构件的时域振动波形的步骤前，该结构件的劣化侦测方法还包含以一激振源或流经该结构件的流体使该结构件产生该时域振动波形。
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