风力机叶片多裂纹扩展声发射信号的特征识别
针对风力机叶片蒙皮多裂纹难以状态识别的问题,根据裂纹扩展释放能量的过程,推导主裂纹扩展AE信号的表达式,从而明晰了主裂纹扩展的AE信号特性及其与应力变化之间的关联.由于多裂纹扩展AE信号为卷积混合模型,提出一种对具有非平稳、非线性特性的卷积混合AE信号特征提取的方法,以输出信号的广义能量作为目标函数得到盲解卷的滤波器迭代式,采用Godard算法通过输出信号与估计值的误差调整滤波器系数,并根据相似系数选择适当的非线性函数以减少采集设备对AE信号的影响.最后在裂纹扩展试验中,预制不同尺寸的多缺陷,对叶片试件同时施加激振载荷和循环载荷,每间隔一定的循环次数采集不同状态的AE信号,同时采用具有非全局性的瞬时频率和特征尺度来识别多裂纹在不同扩展状态下的特征,从而明晰了信号特征与多裂纹生存状态的关联,形成了识别多裂纹复合材料损伤的评价机制.
风力机、叶片、扩展裂纹、声发射信号、卷积混合、特征识别
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TK83;TH165(风能、风力机械)
国家科学支撑计划2013BAF07B04;中国博士后科学基金2014M560220
2015-03-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
110-117