風(fēng)力機(jī)葉片大多數(shù)為玻璃纖維環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料（Glass Fiber Reinforced Plastic,簡(jiǎn)稱(chēng)GFRP）,是風(fēng)力機(jī)獲取風(fēng)能的關(guān)鍵部件。在葉片的生產(chǎn)過(guò)程中,往往因?yàn)槠渲谱鞴に嚨奶厥?自動(dòng)化程度不高,導(dǎo)致生產(chǎn)出來(lái)的葉片存在表面或內(nèi)在的缺陷,如褶皺、氣泡、缺膠等。這些缺陷在高空復(fù)雜載荷的作用下,由厘米級(jí)逐漸擴(kuò)大,對(duì)結(jié)構(gòu)層造成破壞,釀成重大事故。因此,檢測(cè)出葉片中的內(nèi)部缺陷對(duì)于保證風(fēng)力機(jī)的安全性、減少維護(hù)成本和停機(jī)損失有著重要的意義。但是紅外熱像儀采集得到的風(fēng)力機(jī)葉片紅外圖像非常不均勻,而且普遍存在對(duì)比度低、信噪比低、邊緣易模糊等問(wèn)題,嚴(yán)重影響紅外熱成像識(shí)別目標(biāo)的能力。首先研究了持續(xù)熱激勵(lì)紅外無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的原理和方法,選擇適合的激勵(lì)方式和檢測(cè)參數(shù),搭建紅外熱成像系統(tǒng),設(shè)計(jì)并制造了包括氣泡、脫膠、分層、褶皺、夾雜等常見(jiàn)缺陷的試件;接著對(duì)玻璃纖維環(huán)氧樹(shù)脂復(fù)合材料試件進(jìn)行紅外熱像實(shí)驗(yàn),研究采集缺陷試件表面溫度場(chǎng)圖像序列的步驟和方法;為了解決試件表面溫度場(chǎng)分布不均勻的的問(wèn)題,使用多項(xiàng)式擬合的方法,做非均勻性校正,使得光照過(guò)強(qiáng)或過(guò)暗的部位得到抑制。為了提高風(fēng)力機(jī)葉片紅外圖像的對(duì)比度,本文... 

【文章來(lái)源】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１熱波在材料中傳播的示意圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｈｅａｔ?ｗａｖｅ?ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ?ｉｎ?ｍａｔｅｒｉａｌｓ??

?第２章紅外無(wú)損檢測(cè)技術(shù)探傷原理???計(jì)算機(jī)主要用于紅外熱像儀的數(shù)據(jù)采集管理及信號(hào)處理，配置要求能夠流暢使用??ＭＡＴＬＡＢ等數(shù)據(jù)分析軟件。??ｍ??圖２．３?ＮＥＣ?Ｒ３００紅外熱像儀??Ｆｉｇ．?２．３?ＮＥＣ?Ｒ３００?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ??圖２．４所示為本課題自主搭建的紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)，在利用該系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，??激勵(lì)信號(hào)的持續(xù)時(shí)間則根據(jù)材料的厚度和熱性能（即熱導(dǎo)率、熱擴(kuò)散率）等而改變。??在加熱過(guò)程中，對(duì)于試件內(nèi)部異物的存在改變了擴(kuò)散速率，通過(guò)探得試件表面溫度的??差異便可得知試件內(nèi)部缺陷大孝位置等信息，所得的溫度變化曲線可對(duì)缺陷做定量??分析，使用該系統(tǒng)可以成功檢測(cè)出制作的試件缺陷。??９１??圖２．４紅外熱像實(shí)驗(yàn)裝置??Ｆｉｇ．２．４?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｔｈｅｒｍａｌ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ?ｄｅｖｉｃｅ??１５??

?第２章紅外無(wú)損檢測(cè)技術(shù)探傷原理???計(jì)算機(jī)主要用于紅外熱像儀的數(shù)據(jù)采集管理及信號(hào)處理，配置要求能夠流暢使用??ＭＡＴＬＡＢ等數(shù)據(jù)分析軟件。??ｍ??圖２．３?ＮＥＣ?Ｒ３００紅外熱像儀??Ｆｉｇ．?２．３?ＮＥＣ?Ｒ３００?ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｃａｍｅｒａ??圖２．４所示為本課題自主搭建的紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)，在利用該系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，??激勵(lì)信號(hào)的持續(xù)時(shí)間則根據(jù)材料的厚度和熱性能（即熱導(dǎo)率、熱擴(kuò)散率）等而改變。??在加熱過(guò)程中，對(duì)于試件內(nèi)部異物的存在改變了擴(kuò)散速率，通過(guò)探得試件表面溫度的??差異便可得知試件內(nèi)部缺陷大孝位置等信息，所得的溫度變化曲線可對(duì)缺陷做定量??分析，使用該系統(tǒng)可以成功檢測(cè)出制作的試件缺陷。??９１??圖２．４紅外熱像實(shí)驗(yàn)裝置??Ｆｉｇ．２．４?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｔｈｅｒｍａｌ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ?ｄｅｖｉｃｅ??１５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多頻簡(jiǎn)諧調(diào)制的風(fēng)力機(jī)葉片裂紋檢測(cè)研究[J]. 耿曉鋒,魏克湘,王瓊,楊博文,呂慶.  振動(dòng)與沖擊. 2018(22)
[2]數(shù)字細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)在脈沖熱成像無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 徐超,陳一鶴.  紅外與激光工程. 2018(11)
[3]風(fēng)機(jī)葉片損壞分析及修復(fù)方法[J]. 吳光軍,吳鳴寰,羅浩然.  水電與新能源. 2018(07)
[4]大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷綜述[J]. 曾軍,陳艷峰,楊蘋(píng),郭紅霞.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(03)
[5]大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷方法綜述[J]. 龍霞飛,楊蘋(píng),郭紅霞,伍席文.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(11)
[6]基于人眼視覺(jué)的紅外圖像增強(qiáng)算法研究[J]. 王晨,湯心溢,高思莉.  激光與紅外. 2017(01)
[7]基于CLAHE的紅外圖像增強(qiáng)算法[J]. 劉玉婷,陳崢,付占方,鄭逢勛.  激光與紅外. 2016(10)
[8]一種改進(jìn)CLAHE算法在醫(yī)學(xué)試紙條圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用[J]. 孫冬梅,陸劍鋒,張善卿.  中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2016(04)
[9]紅外脈沖相位熱像檢測(cè)效率提高方法[J]. 陶勝杰,楊正偉,田干,張煒.  紅外與激光工程. 2016(05)
[10]基于小波分解灰關(guān)聯(lián)的熱波檢測(cè)圖像增強(qiáng)[J]. 王冬冬,田干,楊正偉,陶勝杰,張煒.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2015(05)

博士論文
[1]基于翼型庫(kù)的風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)外形與結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計(jì)理論研究[D]. 李松林.重慶大學(xué) 2015
[2]圖像增強(qiáng)的相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用研究[D]. 李艷梅.電子科技大學(xué) 2013
[3]紅外輻射成像無(wú)損檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 田裕鵬.南京航空航天大學(xué) 2009

碩士論文
[1]大型風(fēng)力機(jī)葉片結(jié)構(gòu)分析及鋪層設(shè)計(jì)研究[D]. 王強(qiáng).蘭州理工大學(xué) 2016
[2]風(fēng)電葉片前緣超聲檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 王昌盛.南京航空航天大學(xué) 2016
[3]數(shù)字圖像增強(qiáng)的研究及其實(shí)現(xiàn)[D]. 張威.長(zhǎng)江大學(xué) 2014
[4]持續(xù)激勵(lì)紅外熱波無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[D]. 王冠.首都師范大學(xué) 2013
[5]復(fù)合加載技術(shù)在紅外熱波無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用[D]. 徐義廣.首都師范大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3117187