疲劳裂纹的声发射信号检测技术

疲劳裂纹的萌生和扩展是机械零件在变载荷作用下的主要失效形式。使用近几年来得到迅速发展的模态声发射技术获取疲劳裂纹的声发射波形,使接收到的声发射信号与声发射源的物理状态相关。在波形分析中采用参数分析法提取波形特征,建立声发射参数和裂纹扩展速度之间的关系。由于综合采用了多种技术进行信号分析,由信号特征得到的结果将更为准确。     

声发射定位中时差计算研究

矿井冲压是目前在煤矿安全中较为严重的一种自然灾害,国内外学者进行了大量理论和实验研究。实践证明,应用声发射监测及地质条件综合分析是行之有效的科学方法,而声发射监测中最基本的一个问题就是声发射源的定位问题。声源的定位中最重要的就是通过声发射信号达到各个传感器的时差来计算确定其位置。声发射信号在煤岩体中的传播中产生了P波、S波等,如何来准确确定时差也就成了定位准确的首要问题。本文主要从声发射信号的时差计算出发,包括直接计数法、互相关法和小波分析的方法。通过分析对比,得出小波分析方法在时差计算上方便简单、准确性高。     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

人体声发射定位技术的研究

从人体声发射技术与医学检测的特点出发,将人体骨科疾病的诊断和人体声发射结合起来,提出了具体的研究问题和解决手段。通过BL—420生物机能实验系统采集人体骨骼中的声发射信号,对该声发射信号利用互相关法计算时差,从而实现声源定位。     

改进声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别仿真研究

针对因环境中存在过多噪声,导致桥梁焊缝裂纹识别精准度低的问题,提出基于声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别方法。利用传感器提取桥梁周围的实时信号,通过信号在周期序列上的幅值变化,判定噪声信号,采用小波变换算法对噪声信号实施重构变换,建立硬阈值和软阈值函数,约束噪声信号。采用神经元传递函数计算原始信号序列中隐含层神经元的具体特征表现参数,得到信号的特征类间平均值,通过类间参数求得特征量。以带有声发射信号提取技术的传感器作为识别载体,将特征参数输入到识别传感器中,针对不同的桥梁测试点,建立焊缝裂纹识别通道,完成有效识别。实验结果证明,所提方法的识别精准度较高,无论是以持续频率还是持续时间信号作为测试指标,均能实现高效识别。     

木材缺陷声发射信号的小波包分析处理

在简要介绍小波包分析的分解和重构算法基础上,通过木材声发射实验采集声发射信号;利用小波包分析技术对三种不同缺陷类型的木材试件的原始数据进行消噪预处理,然后对信号进行分解,并对分解的信号进行小波包重构;运用“小波包-能量”法提取木材声发射信号特征值,实现了木材缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。结果表明：用小波包分析确定木材缺陷程度是一种有效的方法。     

基于虚拟仪器实现结构声发射检测的研究

讨论了一种基于虚拟仪器的结构声发射检测系统的设计和实现。使用虚拟仪器开发平台LabVIEW和数据采集卡,利用Internet进行数据通讯,结合MATLAB强大的信号处理能力进行混合编程,对数据采用多种信号处理和分析方法,获取声发射信号在时频域的各种特性,并对损伤进行定位,建立了一个灵活可扩展的结构声发射分析定位系统。试验证明这种基于虚拟仪器的结构声发射检测系统使用方便快捷,信号分析丰富,定位更精确。     

基于morlet小波与模态分析的突发型声发射源定位研究

在建立基于声发射技术的裂纹产生与拓展检测系统的基础上.以薄钢板为实验对象,研究了Lamb波在薄板中传播的频散及多模态特性,并结合morlet小波时频联合分析方法,提出了一种针对声发射信号在薄板中传播时产生的不同模态进行识别的方法.通过提取不同模态波到达同一传感器的时间差并依据不同模态波对应的波速实现对出现裂纹的位置进行定位.经过实验研究表明,运用该方法不仅能准确地识别A0、S0模态波并实现对声发射源进行精确定位.     

基于小波包分解与RVM的声发射信号识别

声发射信号识别目前已经成为检测大型储罐底板缺陷状况的普遍方法之一.针对现有声发射检测技术对原始信号的处理与分析方法的不足,对储罐底板腐蚀程度分类识别方法的不明确,基于小波包分解,对声发射传感器接收到的原始信号进行特征提取,得出了信号的特征向量,通过训练相关向量机,结合相关向量机模型对待测设备进行腐蚀类型归类识别,得出分析结论.应用该方法对大连某企业的储油罐进行实测数据检验,分析结论与储油罐实际状况相同,验证了该方法具有科学性与可行性,能够诊断大型储罐底板腐蚀状况的准确性和可靠性.     

岩体声发射信号波形变化特征分析

文章通过对室内和现场采集到的岩体声发射信号波形分析,寻找到岩体在外界因素影响下从稳定状态发展变化到破裂阶段的波形变化规律,可用以判断岩体的危险性。该规律为采场、隧道工程的安全施工提供了可靠的预报信息,有一定的实际意义。     

Calculation and characteristics analysis of blade pitch loads for large scale wind turbines

Based on the electric pitch system of large scale horizontal-axis wind turbines,the blade pitch loads coming mainly from centrifugal force,aerodynamic force and gravity are analyzed,and the calculation models for them are established in this paper.For illustration,a 1.2 MW wind turbine is introduced as a practical sample,and its blade pitch loads from centrifugal force,aerodynamic force and gravity are calculated and analyzed separately and synthetically.The research results showed that in the process of ro...     

基于无线传感器网络的岩体声发射信号监测系统

在分析了现有岩体声发射信号监测系统存在局限性的基础上,利用无线传感器网络和压缩感知技术,设计了一种新型岩体声发射信号监测系统,详细叙述了系统结构和软硬件实现方法,并将其应用于高速公路岩体边坡稳定性监测.实际应用结果表明,系统设计方案合理可行,且由于使用了压缩感知技术,在采样频率为200 kHz的情况下,也可实现声发射信...     

基于小波分解的磨床声发射特征信号提取方法

磨床磨削加工环境复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的特征信号提取,提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的特征信号提取方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对磨床磨削的声发射信号进行多尺度分解;根据金属磨削的声发射信号的特性,选取最优频率段进行频谱分析,再结合能量谱提取特征信号.通过对自行研发的磨削监测系统工程试验分析表明:该方法能够有效、准确地诊断出磨削的每个状态,误判率为0.02％,相比单一的频谱分析诊断,精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.     

双馈感应风力发电机组的滑模直接电压控制

为解决PI矢量控制动态响应慢且依赖电机精确参数的问题, 本文将滑模控制与空间矢量调制结合, 提出了一种开关频率固定的滑模直接电压控制(SMDVC)方法, 以实现双馈感应电机(DFIG)的电网同步控制. 实验结果表明, 提出的SMDVC方法具有比PI矢量控制更好的动态性能, 即使在电网电压不平衡工况下, 也能较好地控制DFIG定子电压实现对电网电压的精确跟踪.     

基于参考输入优化的变速风电机组最大化风能捕获方法

变速风电机组在额定风速以下应用最大功率点跟踪实现最大化风能捕获. 然而, 大惯量风电机组在面对快速波动的湍流风速时, 因转速调节慢而难以保持运行于最大功率点. 本文研究进一步发现, 平均转速跟踪误差与整体的风能捕获效率并非单调关系, 这使得当前以减小转速跟踪误差为目标的控制器设计难以有效提升风电机组的发电效率. 为此, 本文以提升风能捕获效率(而非减小转速跟踪误差)为目标, 提出一种基于参考输入优化的风电机组最大化风能捕获方法. 考虑到参考转速对风能捕获效率的复杂影响难以准确建模, 本文借助深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法实现参考输入优化. 仿真结果表明该方法能够有效提升湍流风下变速风电机组的风能捕获效率.     

基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断

针对风力机桨距系统建模不精确导致的故障分离不准确的问题,提出了一种J散度与多模型结合的故障分离方法。首先在风力机桨距系统多故障模型的基础上,通过粒子滤波(PF)对风力机桨距系统的状态进行估计;然后引入一个带宽系数对自适应阈值进行优化,以提高桨距系统故障检测的实时性和精确性;最后计算实际系统输出与每个故障模型输出的J散度,判断故障类型,提高故障分离的准确性。研究结果表明:该方法明显提高了桨距系统故障诊断的准确性,同时减少了计算时间。     

含乘性噪声的声发射信号降噪方法研究

针对声发射噪声信号的特点,研究了适合含乘性噪声的声发射信号的自适应滤波器和小波分解降噪方法,并对这2种降噪方法的降噪仿真结果进行了对比,结果表明自适应滤波器降噪方法更适合含乘性噪声的声发射信号的降噪处理。     

Fault diagnosis for wind turbines based on LSTM and feature optimization strategies

High penetration of renewable energy is the development trend of the future power system. As one of the clean energy sources, wind power generation has an increasing share in the energy market. However, due to the harsh working environment, the high fault rate and poor accessibility of the wind farms, resulting in the difficult maintenance process and high cost. This article proposes a fault diagnosis (FD) method based on long short-term memory (LSTM) and feature optimization strategies for wind turbines (WTs), thus reducing the operation and maintenance costs of WTs. First, Pearson correlation coefficient analysis is performed on the collected data features to remove redundant features, and wavelet transform is adopted to remove the redundant data, so as to optimize the fault features and fault data. Then the selected features samples are used to train LSTM-based FD model. Finally, the actual production data is adopted to verify the proposed method. The proposed method can effectively locate the faults, and provide data support for wind farms, thus improving the reliability, safety, and economic benefits of wind farms.     

Robust control of wind turbines based on fractional nonlinear disturbance observer

In order to assure maximum energy conversion, the angular velocity of the wind turbine rotor tracks a nominal profile depending on the wind speed. However, conventionally, wind flows present non‐differentiable components due to turbulence and gust winds, which affect the wind energy management. Thus, a fast and robust controller is required to induce such nominal regime for maximum energy transfer. A fractional‐order nonlinear disturbance‐observer (FNDOB) is proposed in this paper to cancel the non‐differentiable components of the wind speed, as well as dynamic uncertainties and other aerodynamic disturbances. The proposed FNDOB is based on continuous fractional sliding modes, assuring that disturbances and uncertainties are exactly compensated in finite‐time. A representative simulation study for a variable‐speed wind turbine is presented to show the reliability of the proposed scheme, and a comparative analysis with respect to a conventional linear disturbance observer based control is presented.     

基于接收端信号的水声网络MAC协议

水声网络的信道具有数据速率低以及传播时延长的特点,如果采用握手机制减少数据冲突,将降低信道利用率和网络的吞吐量。提出了一种基于接收节点发送短信号告知邻居节点其接收状态的水声网络MAC协议,即当接收节点接收数据时,向邻居节点发送短信号通知其当前时刻不要发送数据,解决了隐藏终端和暴露终端的问题,并提高了网络吞吐量;除此之外,使用短信号还能够降低能量损耗。仿真结果表明该协议能够实现上述目的。