風機葉片材料聲發(fā)射信號的降噪和盲源分離研究.pdf

1、隨著傳統(tǒng)能源的日益消耗,新能源-風能得以迅速發(fā)展,而風力發(fā)電機組的正常高效運行是保證風能得以廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。風機葉片是風力發(fā)電機組中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)部分,為了防止風機葉片在運行狀態(tài)下發(fā)生故障而避免出現(xiàn)事故,所以對風機葉片的破壞機理和損傷源模式進行研究具有重要的意義。
　　根據(jù)相關(guān)文獻了解到在基于聲發(fā)射技術(shù)的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中經(jīng)常面臨的兩個難題是:1.結(jié)構(gòu)中不同的損傷源產(chǎn)生的損傷信號在傳播過程中會出現(xiàn)相互混合和疊加的現(xiàn)象;2.聲發(fā)射信

2、號會含有大量的背景噪聲源。作者在此做了相應(yīng)的研究工作,力求能夠獲得風機葉片在運行狀態(tài)時的單一損傷源狀態(tài)的特征信息,從而為其故障判定提供一定的理論依據(jù)。開展的主要工作如下:
　　1.針對于目前市場上的風機葉片大多是采用玻璃纖維型復(fù)合材料制成的,所以參考文獻設(shè)計了一定尺寸的風機葉片復(fù)合材料試件,試件的制作嚴格按照實際葉片的鋪層、纖維的數(shù)量進行。通過實驗平臺對試件進行加載直至破壞撕裂,采集到整個過程中的聲發(fā)射信號。
　　2.在實驗

3、條件下采集到聲發(fā)射信號,研究了相應(yīng)的信號降噪技術(shù)。通過仿真實例分析了小波變換模極大值降噪技術(shù)和小波閾值降噪技術(shù)兩種方法的效果,最后利用該兩種降噪方案對實際采集到的風機葉片試件的聲發(fā)射信號進行降噪處理,對比兩者的降噪效果,最后選取了基于penalty閾值策略的小波閾值降噪技術(shù)對信號進行了降噪預(yù)處理。
　　3.考慮到復(fù)合材料破壞過程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號多類型、多模態(tài)的特點,本文采用了基于獨立成分分析的盲源分離技術(shù)對聲發(fā)射源信號進行了獨立

4、分量分離。應(yīng)用快速 ICA算法的Matlab程序?qū)⒉杉降穆暟l(fā)射信號分離出來了兩種獨立成分。
　　4.利用Matlab編程對分離后的獨立成分分量進行特征信息的提取,通過對聲發(fā)射信號的振鈴數(shù)、能量、持續(xù)時間、幅值和頻譜等特征信息的分析,結(jié)合模態(tài)聲發(fā)射技術(shù)對獨立成分的損傷狀態(tài)進行辨識。結(jié)果表明,利用盲源分離技術(shù)可以對采集到的風機葉片混疊聲發(fā)射源信號進行源模式分離,并且通過對可聽域內(nèi)的聲發(fā)射信號分析可知,玻璃纖維型風機葉片復(fù)合材料試件的