本文關(guān)鍵詞：大型風(fēng)機(jī)葉片結(jié)構(gòu)損傷診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)機(jī)葉片 損傷診斷 振動(dòng)檢測(cè) 果蠅算法

【摘要】：隨著可再生能源的開發(fā)與應(yīng)用,風(fēng)能以其資源豐富、分布廣泛以及對(duì)環(huán)境影響小等特點(diǎn),已成為世界各國(guó)的主要能源之一,風(fēng)電技術(shù)也日趨成熟。葉片作為風(fēng)電機(jī)組的重要組成部分,在惡劣的自然環(huán)境中很容易發(fā)生損傷,且由于各種因素的影響,不能及時(shí)有效地對(duì)葉片的損傷進(jìn)行識(shí)別。葉片損壞將對(duì)風(fēng)電場(chǎng)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,也對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的安全運(yùn)行構(gòu)成了很大的威脅。因此,研究葉片在常見損傷類型下的損傷診斷方法具有重要意義。本文在分析葉片常用損傷識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,對(duì)基于振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)以及計(jì)算智能技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用于葉片的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別進(jìn)行了深入的研究。首先,分析介紹了葉片基本結(jié)構(gòu)、常見損傷類型以及現(xiàn)有葉片損傷識(shí)別的常用方法,為后續(xù)葉片有限元模型的建立以及損傷診斷方法的合理選取進(jìn)行必要的理論準(zhǔn)備。其次,根據(jù)葉片在實(shí)際環(huán)境中的運(yùn)行特點(diǎn),將其轉(zhuǎn)換為與實(shí)際結(jié)構(gòu)相近的懸臂梁模型,并以2MW風(fēng)機(jī)葉片為研究對(duì)象,在ANSYS中創(chuàng)建其有限元模型,計(jì)算葉片損傷前后的模態(tài)參數(shù)值,并采用基于振動(dòng)特性的損傷識(shí)別方法對(duì)葉片的損傷進(jìn)行定位。然后,將葉片的損傷識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的數(shù)學(xué)問(wèn)題,分別采用常用的遺傳算法和果蠅算法對(duì)葉片的損傷進(jìn)行識(shí)別,并針對(duì)果蠅算法在識(shí)別精度方面的不足,對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)葉片單損傷和多損傷的數(shù)值仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的方法對(duì)葉片不同損傷工況的識(shí)別精度都有明顯提高。最后,搭建葉片振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)開裂紋的方式對(duì)葉片的裂紋損傷進(jìn)行模擬,并采用運(yùn)行模態(tài)分析技術(shù)對(duì)小型葉片損傷前后的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行求取,然后采用上述方法對(duì)葉片的損傷進(jìn)行識(shí)別,從而證明該方法用于葉片損傷識(shí)別的有效性。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)機(jī)葉片 損傷診斷 振動(dòng)檢測(cè) 果蠅算法
【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】：2015
【分類號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 論文研究背景與意義10-11
• 1.2 葉片結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的研究現(xiàn)狀與發(fā)展11-12
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容12-14
• 2 葉片常見損傷類型及識(shí)別方法14-19
• 2.1 葉片的幾何形狀及翼型14
• 2.2 葉片的結(jié)構(gòu)及材料14-15
• 2.3 葉片常見的損傷類型15-17
• 2.3.1 表面脫落與砂眼15-16
• 2.3.2 邊緣磨損16
• 2.3.3 雷電對(duì)葉片的損壞16
• 2.3.4 裂紋及開裂16-17
• 2.4 葉片損傷識(shí)別的常用方法17-19
• 2.4.1 聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)17
• 2.4.2 超聲波檢測(cè)技術(shù)17
• 2.4.3 紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)17-18
• 2.4.4 振動(dòng)檢測(cè)技術(shù)18
• 2.4.5 計(jì)算智能檢測(cè)技術(shù)18-19
• 3 基于振動(dòng)特性的葉片損傷定位方法19-35
• 3.1 有限元原理簡(jiǎn)述19
• 3.2 ANSYS簡(jiǎn)介19-20
• 3.3 葉片有限元模型的建立20-27
• 3.3.1 創(chuàng)建風(fēng)機(jī)葉片的幾何外形20-23
• 3.3.2 設(shè)置單元類型及材料參數(shù)23-25
• 3.3.3 網(wǎng)格劃分25-26
• 3.3.4 葉片損傷結(jié)構(gòu)的有限元模型26-27
• 3.4 葉片動(dòng)力特性的有限元分析27-30
• 3.4.1 葉片動(dòng)力特性方程27-28
• 3.4.2 葉片固有頻率和模態(tài)分析結(jié)果28-30
• 3.5 模態(tài)應(yīng)變能在葉片結(jié)構(gòu)損傷定位中的應(yīng)用30-32
• 3.5.1 單元模態(tài)應(yīng)變能變化率的定義30-32
• 3.5.2 不同損傷工況下的識(shí)別結(jié)果分析32
• 3.6 軸向振型差變化率在葉片結(jié)構(gòu)損傷定位中的應(yīng)用32-35
• 3.6.1 軸向振型差變化率的定義32-33
• 3.6.2 不同損傷工況下的識(shí)別結(jié)果分析33-35
• 4 基于智能算法的葉片結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別35-48
• 4.1 遺傳算法35-37
• 4.1.1 遺傳算法的基本思想35-36
• 4.1.2 遺傳算法工具箱簡(jiǎn)介36-37
• 4.2 基于遺傳算法的葉片結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別37-40
• 4.2.1 變量設(shè)計(jì)37
• 4.2.2 目標(biāo)函數(shù)37-38
• 4.2.3 損傷識(shí)別38-40
• 4.3 果蠅優(yōu)化算法40-44
• 4.3.1 果蠅優(yōu)化算法的基本流程40-42
• 4.3.2 修正型果蠅優(yōu)化算法42
• 4.3.3 混沌果蠅優(yōu)化算法42-44
• 4.4 基于果蠅優(yōu)化算法的葉片結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別44-48
• 4.4.1 基本果蠅優(yōu)化算法的識(shí)別結(jié)果44-45
• 4.4.2 修正型果蠅優(yōu)化算法的識(shí)別結(jié)果45-46
• 4.4.3 混沌果蠅優(yōu)化算法的識(shí)別結(jié)果46-48
• 5 葉片損傷診斷的實(shí)驗(yàn)?zāi)M及分析48-57
• 5.1 葉片振動(dòng)的基本形式48-49
• 5.2 葉片振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成49-50
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備49-50
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/span>50
• 5.3 運(yùn)行模態(tài)分析理論及方法50-52
• 5.3.1 運(yùn)行模態(tài)分析技術(shù)50-51
• 5.3.2 自互譜密度法51-52
• 5.4 葉片損傷前后振動(dòng)模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果52-56
• 5.4.1 裂紋損傷的模擬52-53
• 5.4.2 模態(tài)參數(shù)的辨識(shí)53-56
• 5.5 葉片結(jié)構(gòu)損傷診斷結(jié)果對(duì)比和分析56-57
• 結(jié)論57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果63

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4 蔡引娣;利用靜動(dòng)態(tài)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷診斷[D];重慶大學(xué);2012年

5 楊風(fēng)艷;基于振動(dòng)測(cè)試的結(jié)構(gòu)損傷診斷方法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2006年

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7 戴興華;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)結(jié)構(gòu)損傷診斷[D];福州大學(xué);2006年

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