基于边界元理论的鼓风机组管路振动噪声控制研究

针对鼓风机组管路振动噪声问题,应用结构声辐射理论和结构振动测量数据分析振动声辐射强度。以实测振动信号为依据,根据对低频段计算精度较好的边界元理论,应用有限元软件和Sysnoise声学仿真软件建立了实际声场的边界元流体模型和有限元结构模型的耦合模型,得到了模拟声场的仿真结果,并与实测结果进行比较,确定了主要噪声能量来源于管路振动造成的结构振动。通过分析振动的来源以及振动传递的路径和传递特性,确定了隔振降噪的方法。依据理论分析结果,对实际现场采取了有效的隔振降噪方法,隔振后降噪效果明显。     

基于声发射和神经网络的风机叶片裂纹识别研究

提出一种对风力机叶片裂纹声发射信号进行模式识别的方法。该方法以叶片无裂纹、萌生裂纹、扩展裂纹和断裂四个阶段为声发射源的四个模式,基于声发射信号含有丰富的发射源信息的特点,通过大量采样获得叶片裂纹声发射信号参数,并依照叶片裂纹声发射参数分析的数值特点确定BP神经网络,用选定的网络对叶片裂纹阶段进行模式识别,以判断裂纹的危害程度。仿真结果表明,利用BP神经网络可以对声发射信号进行有效识别,识别准确率达到90%以上。     

风力机叶片裂纹特征的小波尺度谱识别

为了在强大噪声干扰下提取风力机叶片的早期裂纹特征,识别不同种类的裂纹,通过搭建声发射设备检测风力机叶片复合材料块实验平台,采集扩展裂纹与萌生裂纹的声发射信号,并借助小波尺度谱优越的时频分析性能来有效提取裂纹信号的特征,以区别扩展裂纹和萌生裂纹.实验结果表明,小波尺度谱能有效提取非线性、非平稳信号中的故障特征,优于小波分析方法.通过实验研究,得到了识别扩展裂纹和萌生裂纹的判据,建立了基于声发射和小波尺度谱的风力机叶片裂纹识别新方法.