风机叶片是风力发电机组的基础和关键部件之一,叶片的健康状态是整个风电机组安全可靠运行的前提,一直以来被行业人员誉为风电事业的生命线。叶片在服役期间,往往工作在交变载荷、沙尘雨雪等恶劣的野外自然环境中,不可避免地会出现结构伤损。随着伤损积累到一定程度,可能会导致叶片失稳、断裂,从而造成国民经济损失和社会不良影响,甚至人员伤亡。因此,叶片结构故障诊断已经成为叶片研究的一个重要方向,而作为叶片结构故障诊断系统重要组成部分的传感器优化布置更成为一个不可回避的研究方向,即利用尽量少的传感器获得尽可能多的结构模态信息,从而降低检测成本及提高检测精度和稳定性。本文采用有限元仿真和物理模型实验相结合的方式对风力发电机叶片的传感器优化布置进行重点研究,其主要工作如下:首先,在分析了叶片基本物理结构基础上,建立了叶片精确三维有限元模型,并对模型进行了模态分析。基于ANSYS软件平台,结合叶片基本参数详细阐述了1.2MW级大型水平轴风机叶片模型构建过程,并具体讨论了其材料属性和单元类型的选取。然后将得到的模型,利用结构模态分析技术得到了其前5阶自振频率和对应的位移振型。其次,针对传统测点布置方法应用于叶片故障诊断中的不足,提出了组合传感器布置方法。该方法综合了有效独立法、运动能量法和模态置信准则等多方面优势,把该方法与1.2MW模型数据相结合获得了组合方法的测点配置方案,并将其与有效独立法和有效独立驱动点残差法方案进行了对比分析,通过数值仿真结果表明,本文所提出的组合方法的测点优选结果的模态可观测性能最好。再次,通过仿真计算得到15kW小型风机叶片模型的三种算法的传感器配置方案,然后按照三种传感器布置方案搭建小型风机叶片的动态特性测试实验平台,利用加速度传感器和在线式数据采集仪拾取叶片振动信号,然后采用自互功率谱法对叶片进行模态参数识别,从而确定小型叶片的各阶频率与振型。最后,通过实验中实测的叶片的固有频率和振型与ANSYS仿真结果对比分析,发现基于平均模态动能系数的组合算法与仿真结果更为接近,从而证明了组合算法应用于风机叶片传感器优化布置的有效性和优越性,反过来也证明了本文所建立的叶片ANSYS模型是精确的。