基于工作模态分析的风电机组叶片裂纹损伤在线监测研究

摘要：

针对风电机组叶片裂纹损伤发生概率高且难以发现的问题,通过叶片振动信号采集与分析来进行叶片裂纹损伤的在线监测.首先,基于工作模态分析理论构建了基于传递率的叶片模态参数在线识别方法,并搭建叶片振动物理实验台用于该方法的实验验证,通过与传统力锤激振法的实验结果对比,验证了该模态参数识别方法的准确性;然后,以某5MW风电机组作为仿真算例,进行了叶片裂纹损伤故障仿真,并通过工作模态分析获取了损伤故障特征;最后,将叶片振动信号、模态参数和机组运行数据融合为多源数据集,结合LightGBM算法进行了叶片裂纹损伤故障诊断,诊断结果表明:LightGBM算法较常规机器学习算法能够取得更好的诊断效果,而且在数据集中融入叶片模态参数可明显增加诊断算法的准确率,从而提高叶片裂纹损伤的在线监测准确性.

关键词：风电机组、叶片裂纹损伤、工作模态分析、传递率、机器学习

所属期刊栏目：56

分类号：TP274;TP391.41;TN384

在线出版日期：2023-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：106-114