风电叶片脱层的无损检测技术研究

【摘要】：本文主要研究风电叶片脱层的无损检测。风电叶片作为风力发电设备较为重要的一部分,其成本较高,及时发现风电叶片的损伤是增加风力发电设备寿命、降低维护成本的有效手段。目前所制风电叶片的材质基本为复合材料,即本文主要研究复合材料脱层的无损检测。首先介绍了风电叶片损伤的常见类型,综述了国内外对复合材料无损检测使用的方法和现状。当叶片存在脱层缺陷时,构件缺陷处刚度下降,敲击叶片,接触持续时间增大,接触产生的声音频率更低。针对上述特点,本文设计了针对构件的无损检测系统,同时采集敲击时产生的力信号和声音信号。对力的持续时间进行分析,研究了敲击力的持续时间与缺陷大小、深度的关系。对声音信号分析,脱层与否对声音信号的频谱分布有较大影响。在声音信号预处理的部分,采用多项式二乘法消除趋势项,采用改进的谱减法对声音信号进行降噪,在此基础上基于短时能量进行端点检测。截取有效声音信号段后,采用功率谱估计、小波变换、小波包变换等现代信号处理方法对信号进行复合材料脱层特征量的提取。确定了功率谱估计中频率重心、均方频率、频率方差三个参数能够作为判断复合材料有无脱层的特征量;小波包分析中小波包节点0相对能量比、小波包节点1相对能量比和小波包能量熵三个特征参数能够作为判断复合材料有无脱层的特征量。最后,研究了用BP神经网络对复合材料脱层检测的方法。基于声音信号频谱分析与小波包分解6个参数作为特征量的有脱层判定正确率为93.35%,无脱层判定正确率为88.62%。基于声音信号和振动信号共7个特征量的有脱层判定正确率为94.72%,无脱层判定正确率为91.58%。实验结果表明,应用上述方法能对复合材料有无脱层进行有效判别,并能一定程度识别脱层深度和面积,能够较好的识别深度小于等于20mm的缺陷,缺陷的面积也能够得到较好的识别。 【关键词】：复合材料 脱层无损检测 声振检测 频谱分析 小波包分解 BP神经网络
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 注释表10-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景、目的和意义11-12
• 1.2 风电叶片损伤及其检测12-15
• 1.2.1 风电叶片损伤12-13
• 1.2.2 风电叶片损伤检测的国内外研究现状13-15
• 1.3 本文主要研究内容15-17
• 1.3.1 主要工作内容15-16
• 1.3.2 论文的结构安排16-17
• 第二章 基于局部敲击法的脱层检测系统设计17-24
• 2.1 声振检测方法简介17-18
• 2.1.1 整体敲击法18
• 2.1.2 局部敲击法18
• 2.2 局部敲击检测原理18-19
• 2.3 风电叶片的脱层检测系统设计19-23
• 2.3.1 系统设计20-22
• 2.3.2 玻璃钢脱层试件22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 敲击信号初步分析24-31
• 3.1 振动信号的相关检测特征24-27
• 3.1.1 振动信号的理论模型24-26
• 3.1.2 振动信号的实验结果分析26-27
• 3.2 声音信号的相关检测特征27-30
• 3.2.1 声音信号的理论分析27-28
• 3.2.2 声音信号的实验结果分析28-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 敲击声音信号分析与处理31-58
• 4.1 声音信号预处理31-37
• 4.1.1 去除趋势项32-34
• 4.1.2 信号降噪34-37
• 4.2 声音信号的端点检测37-40
• 4.2.1 端点检测原理37
• 4.2.2 基于短时能量的单参数双门限端点检测37-40
• 4.3 声音信号的功率谱分析40-47
• 4.3.1 短时傅里叶变换40-41
• 4.3.2 功率谱估计41-42
• 4.3.3 频域特征参数提取42-44
• 4.3.4 实验结果分析44-47
• 4.4 小波分析47-57
• 4.4.1 小波变换基础理论47-49
• 4.4.2 小波包分析49-52
• 4.4.3 小波基函数的选取52-53
• 4.4.4 小波分析在风电叶片脱层检测中的应用53-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 基于BP神经网络的风电叶片脱层检测58-67
• 5.1 BP神经网络概述58-61
• 5.1.1 神经网络的概述与发展现状58
• 5.1.2 BP神经网络的结构与算法58-61
• 5.2 基于BP神经网络的风电叶片脱层检测61-63
• 5.2.1 基于声音信号和BP神经网络的脱层识别61-62
• 5.2.2 基于声音信号和振动信号的BP神经网络系统脱层识别62-63
• 5.3 风电叶片的脱层深度分类63-64
• 5.4 风电叶片的脱层面积判别64-66
• 5.5 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 6.1 全文总结67
• 6.2 存在的问题与展望67-69
• 参考文献69-72
• 致谢72-73
• 在学期间发表论文和科研成果73

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