摘要
风电机组叶片长期处于复杂环境中,容易受到裂纹、分层和雷击等损伤,影响运行安全和寿命。声发射监测技术能实时捕捉叶片内部结构变化,根据信号特征分析来识别损伤类型,并进行故障诊断和寿命预测。研究采用声发射信号参数分析、波形分析和模式识别等方法,结合聚类分析和神经网络算法来提高损伤识别精度。实验结果表明,该技术可准确判断叶片损伤程度,并预测疲劳寿命,为风电机组运维提供有效支持。
出处
《电气技术与经济》
2026年第1期219-221,226,共4页
Electrical Equipment and Economy
