基于諧波小波和支持向量機(jī)的風(fēng)電葉片損傷識(shí)別研究

【摘要】：葉片是風(fēng)力發(fā)電機(jī)的關(guān)鍵部件之一，對(duì)葉片損傷的研究越來越受到該領(lǐng)域研究人員的關(guān)注。由于葉片的結(jié)構(gòu)巨大、形狀不規(guī)則、材料鋪層復(fù)雜并且長期工作在惡劣的環(huán)境下，所以當(dāng)前需要解決的難題是如何實(shí)現(xiàn)葉片的健康監(jiān)測(cè)。目前常用的監(jiān)測(cè)手段是通過監(jiān)測(cè)其模態(tài)來判斷葉片的損傷狀況，但該方法的缺點(diǎn)是敏感度低，而且一直未能得到有效地解決。針對(duì)這一問題，本文提出利用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)風(fēng)電葉片損傷狀況進(jìn)行檢測(cè)，并應(yīng)用SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))對(duì)葉片的兩類損傷模式進(jìn)行識(shí)別。 由于葉片在受到外力破壞時(shí)會(huì)引起材料內(nèi)部應(yīng)變從而產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)，通過對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行采集和分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)聲發(fā)射信號(hào)源的識(shí)別。首先接通聲發(fā)射傳感器、信號(hào)放大器、數(shù)據(jù)采集卡和計(jì)算機(jī)等設(shè)備，搭建聲發(fā)射信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，用耦合劑將聲發(fā)射傳感器固定在葉片上。然后人工對(duì)靜態(tài)的單個(gè)葉片進(jìn)行加載，模擬葉片的裂紋擴(kuò)展和邊緣破損兩類損傷，并采集損傷時(shí)的聲發(fā)射信號(hào)。 采集到信號(hào)后，分別利用諧波小波包和db10小波包對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行4層分解并計(jì)算信號(hào)的各頻段能量值，將所得能量值進(jìn)行歸一化處理后，所得數(shù)據(jù)作為特征向量，采用SVM對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，建立葉片損傷識(shí)別模型。在進(jìn)行葉片的損傷識(shí)別時(shí)，對(duì)兩種小波包的特征提取效果進(jìn)行了比較，仿真結(jié)果表明，采用諧波小波包和SVM結(jié)合的方法可以獲得良好的識(shí)別效果。該方法能夠有效地識(shí)別不同類型的損傷，有助于發(fā)現(xiàn)葉片初期損傷，使葉片可以得到及時(shí)地維護(hù)，防止損傷的進(jìn)一步擴(kuò)展。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電葉片 損傷識(shí)別 聲發(fā)射 諧波小波包 SVM
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-8
• 1 緒論8-11
• 1.1 論文的研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容10-11
• 2 風(fēng)電葉片損傷的聲發(fā)射檢測(cè)11-17
• 2.1 風(fēng)電葉片常見損傷類型11-12
• 2.1.1 裂紋與開裂11
• 2.1.2 表面磨損11
• 2.1.3 表面脫落與砂眼11-12
• 2.2 葉片損傷識(shí)別的常用方法12-13
• 2.2.1 超聲波檢測(cè)技術(shù)12
• 2.2.2 紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)12
• 2.2.3 聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)12-13
• 2.3 葉片損傷的聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)13-17
• 2.3.1 聲發(fā)射信號(hào)的產(chǎn)生13
• 2.3.2 聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)13-14
• 2.3.3 聲發(fā)射信號(hào)處理方法14-15
• 2.3.4 風(fēng)電葉片現(xiàn)有監(jiān)測(cè)手段的不足15-16
• 2.3.5 聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)及可行性16-17
• 3 風(fēng)電葉片損傷識(shí)別模型17-32
• 3.1 小波分析理論17-21
• 3.1.1 小波分析17-19
• 3.1.2 小波包分析19-21
• 3.2 諧波小波理論21-23
• 3.2.1 諧波小波變換21-22
• 3.2.2 諧波小波包22-23
• 3.3 SVM23-30
• 3.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基本理論23-25
• 3.3.2 SVM 基本思想25-28
• 3.3.3 核函數(shù)28-29
• 3.3.4 SVM 的分類算法29-30
• 3.3.5 LIBSVM30
• 3.4 信號(hào)的特征選擇與特征提取理論30-32
• 3.4.1 特征選擇與特征提取30-31
• 3.4.2 特征選擇和提取的目的31-32
• 4 風(fēng)電葉片損傷信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)32-36
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備32-34
• 4.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)34-36
• 5 風(fēng)電葉片損傷識(shí)別研究36-46
• 5.1 頻帶分析技術(shù)36
• 5.2 特征向量提取36-38
• 5.3 小波包特征提取結(jié)果38-42
• 5.3.1 db10 小波包特征提取結(jié)果38-40
• 5.3.2 諧波小波包特征提取結(jié)果40-42
• 5.4 基于 LIBSVM 葉片損傷識(shí)別42-46
• 5.4.1 建立葉片損傷識(shí)別模型42
• 5.4.2 基于 db10 小波包和 SVM 的葉片損傷識(shí)別結(jié)果42-44
• 5.4.3 基于諧波小波包和 SVM 的葉片損傷識(shí)別結(jié)果44-46
• 結(jié)論46-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-51
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果51

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