風力發(fā)電機葉片故障診斷及裂紋損傷數(shù)值分析.pdf

1、隨著社會經濟的發(fā)展能源消耗以及污染問題的日漸嚴重，風能作為一種清潔能源受到全球各國政府的青睞。風力發(fā)電機葉片承載著旋轉的主要任務，其目的就是將風能轉換成電能。由于風力發(fā)電機組常常在一些偏遠、自然環(huán)境極其惡劣的條件下工作，并且葉片在高空中處于懸空的狀態(tài)，一旦發(fā)生故障會給整個風電機組造成停機，嚴重影響到了風力發(fā)電機的發(fā)電效率。因此，開展風力發(fā)電機葉片故障的研究，對保證風力發(fā)電機的安全和長時間運行具有非常重要的意義。
　　本文對風電葉片

2、故障診斷的國內外研究現(xiàn)狀以及在生活中常見的風電葉片結構和制動進行了介紹，對葉片故障發(fā)生的主要原因、故障類型、故障產生的機理以及常用的故障監(jiān)測方法進行了對比研究。通過對葉片等效懸臂梁結構的動、靜頻公式進行了推導，對比數(shù)值分析和理論推導的求解結果，表明有限元的方法對葉片分析的有效性。利用Wilson葉片優(yōu)化方法，結合CATIA和Profili選型軟件，完成對葉片三維模型的建立。根據(jù)葉片損傷前后的模態(tài)應變能變化率，作為診斷葉片是否發(fā)生損傷的依

3、據(jù)；將模態(tài)應變能變化率和神經網絡二者結合，該方法具有較高的辨識率、可準確的辨識葉片損傷。針對葉片可能存在的裂紋損傷進行不同方向、不同位置和不同深度的分析，通過引入葉片健康狀況的評價指標RMSD（均方值），建立RMSD與裂紋損傷區(qū)域面積S的關系，在一定程度上實現(xiàn)了葉片裂紋損傷的量化。驅動器在故障檢測中起著重要作用，而壓電驅動器類型和激勵頻率的選擇尤為重要，文中重點對驅動器的幾何尺寸以及泊松比對共振頻率的影響分析。
　　分析結果表明利