基于谐波小波和支持向量机的风电叶片损伤识别研究

【摘要】：叶片是风力发电机的关键部件之一，对叶片损伤的研究越来越受到该领域研究人员的关注。由于叶片的结构巨大、形状不规则、材料铺层复杂并且长期工作在恶劣的环境下，所以当前需要解决的难题是如何实现叶片的健康监测。目前常用的监测手段是通过监测其模态来判断叶片的损伤状况，但该方法的缺点是敏感度低，而且一直未能得到有效地解决。针对这一问题，本文提出利用声发射技术对风电叶片损伤状况进行检测，并应用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)对叶片的两类损伤模式进行识别。 由于叶片在受到外力破坏时会引起材料内部应变从而产生声发射信号，通过对声发射信号进行采集和分析，能够实现对声发射信号源的识别。首先接通声发射传感器、信号放大器、数据采集卡和计算机等设备，搭建声发射信号采集实验平台，用耦合剂将声发射传感器固定在叶片上。然后人工对静态的单个叶片进行加载，模拟叶片的裂纹扩展和边缘破损两类损伤，并采集损伤时的声发射信号。 采集到信号后，分别利用谐波小波包和db10小波包对声发射信号进行4层分解并计算信号的各频段能量值，将所得能量值进行归一化处理后，所得数据作为特征向量，采用SVM对特征向量进行训练学习，建立叶片损伤识别模型。在进行叶片的损伤识别时，对两种小波包的特征提取效果进行了比较，仿真结果表明，采用谐波小波包和SVM结合的方法可以获得良好的识别效果。该方法能够有效地识别不同类型的损伤，有助于发现叶片初期损伤，使叶片可以得到及时地维护，防止损伤的进一步扩展。 【关键词】：风电叶片 损伤识别 声发射 谐波小波包 SVM
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 1 绪论8-11
• 1.1 论文的研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.2.1 国外研究现状9
• 1.2.2 国内研究现状9-10
• 1.3 论文的主要研究内容10-11
• 2 风电叶片损伤的声发射检测11-17
• 2.1 风电叶片常见损伤类型11-12
• 2.1.1 裂纹与开裂11
• 2.1.2 表面磨损11
• 2.1.3 表面脱落与砂眼11-12
• 2.2 叶片损伤识别的常用方法12-13
• 2.2.1 超声波检测技术12
• 2.2.2 红外热成像检测技术12
• 2.2.3 声发射检测技术12-13
• 2.3 叶片损伤的声发射检测技术13-17
• 2.3.1 声发射信号的产生13
• 2.3.2 声发射信号的特点13-14
• 2.3.3 声发射信号处理方法14-15
• 2.3.4 风电叶片现有监测手段的不足15-16
• 2.3.5 声发射检测技术的优势及可行性16-17
• 3 风电叶片损伤识别模型17-32
• 3.1 小波分析理论17-21
• 3.1.1 小波分析17-19
• 3.1.2 小波包分析19-21
• 3.2 谐波小波理论21-23
• 3.2.1 谐波小波变换21-22
• 3.2.2 谐波小波包22-23
• 3.3 SVM23-30
• 3.3.1 统计学习基本理论23-25
• 3.3.2 SVM 基本思想25-28
• 3.3.3 核函数28-29
• 3.3.4 SVM 的分类算法29-30
• 3.3.5 LIBSVM30
• 3.4 信号的特征选择与特征提取理论30-32
• 3.4.1 特征选择与特征提取30-31
• 3.4.2 特征选择和提取的目的31-32
• 4 风电叶片损伤信号采集实验32-36
• 4.1 实验设备32-34
• 4.2 实验方案设计34-36
• 5 风电叶片损伤识别研究36-46
• 5.1 频带分析技术36
• 5.2 特征向量提取36-38
• 5.3 小波包特征提取结果38-42
• 5.3.1 db10 小波包特征提取结果38-40
• 5.3.2 谐波小波包特征提取结果40-42
• 5.4 基于 LIBSVM 叶片损伤识别42-46
• 5.4.1 建立叶片损伤识别模型42
• 5.4.2 基于 db10 小波包和 SVM 的叶片损伤识别结果42-44
• 5.4.3 基于谐波小波包和 SVM 的叶片损伤识别结果44-46
• 结论46-48
• 致谢48-49
• 参考文献49-51
• 攻读学位期间的研究成果51

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