【摘 要】
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随着技术进步和清洁能源需求提升,风能行业愈渐发展壮大。风机叶片是风电机组造价较高的重要部件之一,长期的工作疲劳以及恶劣的环境条件使风机叶片维护成本提高。研究人员一直在研究各种叶片损伤检测技术,但目前叶片损伤监测多靠风场工作人员耳听目视,定期巡检。此方法效率低下,人力成本高。基于风机叶片发生损伤后其运行时会发出异常声,本文创新地提出基于倍频程和小波包声学特性分析的风机叶片缺陷检测技术,利用风机叶片运
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随着技术进步和清洁能源需求提升,风能行业愈渐发展壮大。风机叶片是风电机组造价较高的重要部件之一,长期的工作疲劳以及恶劣的环境条件使风机叶片维护成本提高。研究人员一直在研究各种叶片损伤检测技术,但目前叶片损伤监测多靠风场工作人员耳听目视,定期巡检。此方法效率低下,人力成本高。基于风机叶片发生损伤后其运行时会发出异常声,本文创新地提出基于倍频程和小波包声学特性分析的风机叶片缺陷检测技术,利用风机叶片运行转动时的声音监测风机叶片状态,可以做到无接触叶片缺陷监测。本文分析了风机叶片声信号的主要成分,构建适宜风场户外工作环境的声信号采集前端。在风机的不同方位进行声信号采集实验,确定声信号采集的最佳位置。在江西湖北等地三个风场实地采集风机叶片声信号数据,经过数据清洗,和风场工作人员合作对样本进行标注,建立了风机叶片声信号数据集。针对风机叶片声信号复杂的噪声成分,重点研究声信号降噪算法,采用巴特沃斯带通滤波器对信号降噪做初步的预处理,去除低频风噪。针对巴特沃斯带通滤波器降噪能力不足等缺点,创新地提出基于风机叶片声信号特性改进的经验模态分解的降噪法,结合连续均方准则和互相关分析法对声信号进行降噪。通过声信号降噪前后时频图对比分析,可得此法可以有效去除如人咳嗽声等部分噪声且不损失缺陷声信号中的缺陷信息。基于声信号在频域上的特征,选用了两种特征提取的方法,对比了两种特征提取方法的优劣。首先通过小波包分析选择多种小波基提取信号特征后结合支持向量机得到最高分类正确率为89.23%,对几种不同小波基提取参数训练的模型进行融合,将正确率提高到91.67%。然后研究了倍频程分析法,提取信号的子频带能量特征作为音频特征参数,根据风机叶片声信号特性筛选特征参数,送入支持向量机中训练模型,结果得到测试集正确率为98.07%,验证了基于声学特征的方法可以有效识别风机叶片缺陷声信号。
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