风机叶片检测+监测技术

1、1主要内容声发射技术原理及优点声发射技术原理及优点基于小波分析的定位方法与实现基于小波分析的定位方法与实现神经网络在声发射技术中的应用神经网络在声发射技术中的应用12345声发射源定位方法研究声发射源定位方法研究声发射信号处理分析技术2基于声发射的发电机叶片健康监测声发射技术原理：来自于材料或构件在应力超过屈服极限进入不可逆塑性 变形阶段而产生的弹性应力波在构件介质中传播和扩散的现象称为声发射(acoustic emission，AE)。声发射：1.1.声发射检测技术信号来源于检测对象本身，适于作为动态评估方法对检测对声发射检测技术信号来源于检测对象本身，适于作为动态评估方法对检测对象进行动态

2、评估和实时诊断，声发射检测方法对检测对象的适用性较好。象进行动态评估和实时诊断，声发射检测方法对检测对象的适用性较好。2.2.它对被检对象的接近程度要求不高，同时对检测对象的几何形状不敏感。它对被检对象的接近程度要求不高，同时对检测对象的几何形状不敏感。3.3.检测的覆盖面广，在一次完整的试验中，只要布置足够数量的传感器，声发检测的覆盖面广，在一次完整的试验中，只要布置足够数量的传感器，声发 射检验就能够整体探测和评价整个结构中活性缺陷的状态。射检验就能够整体探测和评价整个结构中活性缺陷的状态。声发射技术的优点：3基于声发射的发电机叶片健康监测Kaiser 效应：同一试件在同一条件下产生的声发

3、射只有一次。在第一次加载荷时叶片结构会以声发射的形式释放能量, 但恢复后重新加载时, 当载荷量没有超过前一次载荷量时不产生声发射。Felicity效应：在叶片结构发生了损伤时, 即恢复后载荷量小于前一次最大载荷量, 叶片结构仍会有声发射产生。4基于声发射的发电机叶片健康监测叶片声发射检测系统 声发射技术是采集材料内部发出的应力波进行结构内部损伤程度诊断的无损检测方法。声发射检测的过程可以概括为：生源产生的弹性波在介质中传播，到达材料表面后引起表面振动，安装在材料表面的振动信号经过传感器接收转换为电信号，后经前置信号放大器放大、再由声发射采集卡接收转换为数字信号送入计算机进行信号存储于处理，经过

4、对数据的分析判断声发射源的位置和特性。5基于声发射的发电机叶片健康监测声发射源定位：目前在声发射源定位方面的研究还不是特别深入，一般采用时差定位和区域定位两种方法。时差定位法是根据一定的几何关系，将多个完全相同的声发射传感器精确地放置在测量点上，检测由同一声源产生的声发射波到达各传感器的相对时差，从而得到声源位置坐标的方法，该方法测定的声源位置为一确定点。时差定位法：时差定位法：区域定位法：区域定位法：区域定位法则是利用声发射信号的强度随传感器的放置位置距声发射源距离的增加而衰减的现象，通过分析放置在若干区域的声发射传感器接收到的声发射信号的强度，粗略确定声发射源所在区域的方法，该方法测定的声

5、源位置仅表示一定区域，具有不确定性。国外声发射源定位的研究： 国内外对于复杂结构体的声源定位，主要有基于时延估计和基于空间谱估计的两种定位算法。OMOLOGO 等提出了一种互功率谱相位时延估计算法，在不同的噪声和回声条件下，对三维空间中的点声源可以实现精确定位；3.JIAJingjing 等利用时延估计方法来计算三维空间中每个传感相对于声源的方位角和斜度，并根据其几何位置关系来进行声源定位。2.YEGNANARAYANA等将两路同源声信号时间序列等分成若干片段，提取其短时谱特征，并以此为基础对每组片段进行时延估计，可以获得比广义互相关更好的定位效果；基于声发射的发电机叶片健康监测7基于声发射的

6、发电机叶片健康监测声发射信号处理分析技术：定型分析 定位识别 定量评价AE信号参数分析声发射信号波形分析频谱分析小波分析神经网络识别8基于声发射的发电机叶片健康监测声发射信号处理分析技术：早期的声发射仪不能进行瞬态波形捕捉和实时处理,因此信号分析中用得较多的是参数分析方法,包括计数分析法!能量分析法和幅度分析法。AE信号参数：各参数的特点及计算方法如表1 所示：基于声发射的发电机叶片健康监测10基于声发射的发电机叶片健康监测时差法定位模拟实验：用压电陶瓷（PZT）来模拟叶片破裂产生的应力波，加上与声发射相当的频率刺激，如100kHZ的加窗正弦波，即能在铝板中产生弹性波（lamb波）11基于声发

7、射的发电机叶片健康监测检测效果：精确位置：（0,0），检测结果（0. 243 6, 0. 681）。此方法精度较高基于小波分析的定位方法与实现：时差定位法中存在的问题：时差定位法中存在的问题： 时差法在声源定位中的效果主要取决去波速的确定。由于在声发射中横波，纵波，面波等反射，折射，加上声波的衰减，给确定波速造成了很大的苦难。虽然有些方法中考虑到了声波的衰减并引进了一个衰减因子，但衰减因子不能根据衰减的程度进行实时调整，因此还是存在一定的误差。 一种小波分析技术实现了改进的AE源定位方法，对不同频率范围衰减程度不同的信号波形给予一定的补偿，然后实现AE 源定位，能有效地减小定位误差。基于声发射

8、的发电机叶片健康监测假设AE信号 （L2(R)表示能量有限的信号空间)若能找到其中j,kZ，2j 是频率，k 是采样步长。则： 是基小波。通过这样一个基小波的构造，将采集到的AE信号进行小波变换，考虑到声发射信号为突发信号，采用离散小波变换和小波重构。基于声发射的发电机叶片健康监测做这样的变换：小波分析法原理： 在对某一频率段内的信号进行补偿时，由于实际结构中AE 波的衰减机制很复杂，衰减曲线很难用理论计算，可根据对风机叶片材料的大量试验数据测得的幅值-距离-频率曲线来进行分析。按照声波的传播距离和所分析的频段计算出衰减的幅值，对衰减信号在不同的频率段内做出有效地补偿。对信号进行补偿衰减后实行

9、对小波的重构，然后再利用时差定位的方法对声发射源进行定位分析。小波变换后：基于声发射的发电机叶片健康监测基于声发射的发电机叶片健康监测实验模拟及结果：基于声发射和神经网络的风机叶片裂纹识别研究人工神经网络的原理： 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），是由人工构造出的模仿人类大脑神经系统来实现某种功能的神经网络。人工神经网络并不是真正意义上的人脑神经系统，只是反映了人脑系统的一定特性，是对人脑神经系统最简单的模拟和抽象。实质上是一个数学模型，可以通过大量简单元件的相互连接实现模拟人的自然智能。神经网络具有非线性特点，能够实现非线性系统和进行复杂的逻辑操作。基于声发射的发电机叶片健康监测声发射信号的振铃次数、幅值、能量、上升时间、持续时间和平均频率6个输入量：4 4个识别模式：个识别模式：萌生裂纹、扩展裂纹、断裂和无裂纹2个输出层节点：个输出层节点：基于声发射的发电机叶片健康监测基于声发射的发电机叶片健康监测实验模拟及结果：实验模拟及结果：19红外热波无损检测法原理： 利用物体的热属性，通过观测、记录、分析和处理被检对象利用物体的热属性，通过观测、记录、分析和处理被检对象红外辐射及其变化的差异性来实现对物体表面下结构或缺陷进行红外辐射及其变化的差异性来实现对物体表面下结构或缺陷进行检测的方法。检测的方法。20红外热波无损检测分类（激励源）：