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基于模态应变能理论的风机叶片结构损伤辨别仿真

张鑫 , 顾桂梅

玻璃钢/复合材料

为解决风机叶片在多种损伤工况下的结构损伤识别问题,采用一种模态应变能变化率和BP神经网络结合的分步判别方法.首先利用ANSYS软件建立风机叶片的结构模型,选取模态应变能变化率作为检测结构损伤的特征参数;然后分别在单损伤与多损伤工况下,通过比较损伤前后各单元的模态应变能变化初步定位损伤;最后通过BP神经网络精确判定损伤状态,辨别叶片的损伤位置和程度.结果表明,通过比较各单元模态应变能变化率,可以有效实现损伤的初步定位,利用BP神经网络可以准确诊断出叶片损伤位置和程度.这种方法对同一单元不同程度损伤、同程度多损伤等多种损伤工况均有良好的识别效果.

关键词: 风机叶片 , 损伤识别 , 模态应变能 , BP神经网络

基于谐波小波包和支持向量机的风机叶片损伤识别研究

饶金根 , 顾桂梅

玻璃钢/复合材料

为了解决风机叶片损伤类型识别的问题,提出了一种基于谐波小波包和支持向量机相结合的声发射源识别方法.由叶片损伤产生的声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各频段的能量作为特征向量构建支持向量机分类器,通过支持向量机判别叶片损伤类型.在对叶片损伤进行识别时,分别采用谐波小波包和Daubechies小波包分解声发射信号,并进行比较.实验结果表明,采用谐波小波包和支持向量机相结合的方法可以得到良好的识别效果.

关键词: 风机叶片 , 声发射 , 谐波小波包 , 支持向量机

NRF905无线收发模块在风电叶片声发射检测中的应用

胡让 , 顾桂梅

玻璃钢/复合材料

针对有线设备检测旋转叶片时的缠线问题,提出运用无线技术对旋转叶片进行状态监测.设计一种基于叶片声发射信号的无线检测系统.采用模块化的设计思想,声发射传感器选用北京声华SR150M检测叶片声发射信号,控制单元选用STC系列12C5A60S2单片机实现数据存储和控制收发,无线收发模块选用NRF905芯片,上位机使用VB设计,实现数据接收处理.测试结果表明,该系统数据检测和传输处理可靠,能够实现叶片的状态监测;且软件具有可移植性,可为旋转物件状态监测提供方法.

关键词: 叶片 , 声发射技术 , 无线检测 , NRF905

基于多重优化策略的风力机叶片传感器布置方法

赵宇 , 顾桂梅

玻璃钢/复合材料

针对叶片结构健康监测系统中不合理的测点布置影响传感器数据采集的有效性,降低监测系统精度的问题,提出了一种运用多种优化策略组合布设的方法.首先为了提高收敛速度,利用QR分解法筛选初始测点群;其次基于模态置信准则(MAC准则)建立优化目标函数,并提出了通过MAC最大非对角元素设定阀值作为确定最佳测点数量的方法;最后为解决传统算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,将模拟退火算法作为一个算子加入遗传算法中,把两种成熟的智能算法有机地结合到Memetic框架下,利用互补优势形成Memetic算法实现传感器的优化布设.以2MW级风机叶片为例,利用该算法进行传感器优化布置并与传统QR分解法和标准遗传算法进行比较,结果表明,该方法能有效解决叶片传感器优化布置问题,并较QR分解法和遗传算法有更好的收敛性能和优化效果.

关键词: 风机叶片 , 健康监测 , 传感器优化布置 , 模态置信准则 , 模拟退火算法

风力机叶片设计和三维实体建模研究

王峥 , 顾桂梅 , 汪芳莉

玻璃钢/复合材料

叶片在风电机组中起着关键性的作用,在很大程度上决定了整机的性能.为使风电机组获得最大的气动效率,对动量-叶素理论进行了改进,研究了叶片设计的一般步骤和方法.为满足叶片的气动连续性要求,提出了放射线拟合法来实现叶片表面的光滑过渡.然后依据坐标变换原理将叶片翼型的二维坐标转变为空间三维坐标,最后通过ANSYS软件对叶片进行光滑三维实体建模,为叶片外形的进一步修正及分析奠定了基础.

关键词: 风力机 , 叶片设计 , 实体建模

基于轴向振型差变化率的风轮叶片结构损伤识别方法研究

顾桂梅 , 王峥 , 汪芳莉

玻璃钢/复合材料

空间结构的损伤识别是一个相对复杂的过程,需要考虑结构的空间三维振动情况.由于叶片具有复杂的空间结构,为有效判别其结构损伤,定义了新的损伤指标——轴向振型差变化率.应用ANSYS建立了叶片结构无损伤和有损伤的模型,计算了叶片不同损伤情况下该损伤指标的变化规律,并将该方法运用到实验叶片模型中.实验结果表明:轴向振型差变化率可以有效识别损伤,为探索通过轴向振型差变化率识别风力机叶片的结构损伤提供了一种可行的方法.

关键词: 风力机叶片 , 结构损伤 , 轴向振型差变化率 , 损伤识别

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