風(fēng)機(jī)葉片材料聲發(fā)射信號(hào)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(fēng)能得以迅速發(fā)展,而風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的正常高效運(yùn)行是保證風(fēng)能得以廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。風(fēng)機(jī)葉片是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)部分,為了防止風(fēng)機(jī)葉片在運(yùn)行狀態(tài)下發(fā)生故障而避免出現(xiàn)事故,所以對(duì)風(fēng)機(jī)葉片的破壞機(jī)理和損傷源模式進(jìn)行研究具有重要的意義。
　　根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)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(cè)中經(jīng)常面臨的兩個(gè)難題是:1.結(jié)構(gòu)中不同的損傷源產(chǎn)生的損傷信號(hào)在傳播過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)相互混合和疊加的現(xiàn)象;2.聲發(fā)射信

2、號(hào)會(huì)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(fēng)機(jī)葉片在運(yùn)行狀態(tài)時(shí)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(duì)于目前市場(chǎng)上的風(fēng)機(jī)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(xiàn)設(shè)計(jì)了一定尺寸的風(fēng)機(jī)葉片復(fù)合材料試件,試件的制作嚴(yán)格按照實(shí)際葉片的鋪層、纖維的數(shù)量進(jìn)行。通過(guò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)試件進(jìn)行加載直至破壞撕裂,采集到整個(gè)過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)。
　　2.在實(shí)驗(yàn)

3、條件下采集到聲發(fā)射信號(hào),研究了相應(yīng)的信號(hào)降噪技術(shù)。通過(guò)仿真實(shí)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(duì)實(shí)際采集到的風(fēng)機(jī)葉片試件的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行降噪處理,對(duì)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(duì)信號(hào)進(jìn)行了降噪預(yù)處理。
　　3.考慮到復(fù)合材料破壞過(guò)程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)多類型、多模態(tài)的特點(diǎn),本文采用了基于獨(dú)立成分分析的盲源分離技術(shù)對(duì)聲發(fā)射源信號(hào)進(jìn)行了獨(dú)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(hào)分離出來(lái)了兩種獨(dú)立成分。
　　4.利用Matlab編程對(duì)分離后的獨(dú)立成分分量進(jìn)行特征信息的提取,通過(guò)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的振鈴數(shù)、能量、持續(xù)時(shí)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(duì)獨(dú)立成分的損傷狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí)。結(jié)果表明,利用盲源分離技術(shù)可以對(duì)采集到的風(fēng)機(jī)葉片混疊聲發(fā)射源信號(hào)進(jìn)行源模式分離,并且通過(guò)對(duì)可聽域內(nèi)的聲發(fā)射信號(hào)分析可知,玻璃纖維型風(fēng)機(jī)葉片復(fù)合材料試件的