风电机组叶片裂纹故障特征提取方法

【摘要】：为实现风电机组叶片及时有效地监测和维护,使用声发射技术采集疲劳裂纹信号,从而提取不同裂纹特征。鉴于尺度谱受到Heisenberg测不准原理的极限制约,时频聚集性不佳、干扰强的现象,提出风电机组叶片裂纹声发射信号的优化小波重分配尺度谱分析。基于Shannon熵理论计算裂纹萌生和预制裂纹再扩展的声发射信号的重分配尺度谱小波基函数带宽参数,得到最适合此两阶段裂纹声发射信号的Morlet小波基函数,计算优化基函数的小波重分配尺度谱,获得不同类型裂纹特征成分在时间尺度平面的高幅值能量分布。实验研究表明,优化小波重分配尺度谱的方法具有很好的时频聚集性和抗噪能力,实现了风电机组叶片裂纹声发射信号的时频特征清晰准确的提取,识别风电机组叶片不同阶段裂纹故障。进而可以采用该方法监测风电机组叶片在复杂环境中的退化状态。 【作者单位】： 沈阳工业大学机械工程学院;辽宁省振动噪声控制技术工程研究中心;
【关键词】： 风电机组叶片 裂纹故障 声发射 小波尺度谱 重分配尺度谱 Shannon熵 特征提取
【基金】：国家自然科学基金项目(50975180,51005159)~~
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言风电机组叶片是捕获风能的关键部件,准确诊断其初期裂纹故障,是监测风电机组叶片健康状态的关键问题[1-3]。而准确的判断早期裂纹扩展的程度,判断裂纹是否会导致事故,关键要在强大的噪声干扰下有效提取叶片的特征信息。材料在应力作用下导致应变将释放能量,产生瞬态弹性

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