[发明专利]风力机叶片裂纹检测方法

权利要求书

1.一种风力机叶片裂纹检测方法，其特征在于包括有以下步骤：

(1)首先在风力机叶片上安装声发射传感器，并将接收到的声发射信号传递给声发射采集系统，确定信号的采样频率、采样长度、滤波频率等采集参数；

(2)然后基于Shannon小波熵优化Morlet小波基函数的带宽参数，得到与扩展裂纹和萌生裂纹声发射信号特征匹配的Morlet小波基函数，再计算声发射信号的重分配尺度谱判断裂纹状态，即通过Shannon小波熵优化和重分配尺度谱信号处理的程序提取风力机叶片扩展裂纹和萌生裂纹声发射信号的时频特征参数；

(3)接着根据所提取的裂纹声发射信号的时频特征参数来判定裂纹故障的扩展状态。

2.根据权利要求1所述的一种风力机叶片裂纹检测方法，其特征在于所述的步骤(2)中的shannon小波熵优化和重分配尺度谱信号处理的程序计算有以下步骤：

(1).按照式(5)提取小波系数

Wx(a,b;ψ)=∫-∞∞x(t)ψa,b(t)dt---(5)]]>

(2).按照式(9)把小波变换的系数处理成一个概率分布序列p_i

pi=|Wx(ai,t)|Σj=1M|Wx(aj,t)|---(9)]]>

W_x(a，t)为小波系数值，M为小波系数取不同种尺度数；

(3).按照式(10)计算shannon小波熵，即

H(p)=-Σi=1n(pilgpi),Σi=1npi=1---(10)]]>

(4).令fc＝1，绘制shannon小波熵与不同f_b参数的关系曲线。关系曲线中当shannon小波熵最小时，所对应的f_b就是控制小波形状的最优带宽参数；

(5).将最优f_b代入式(8)确定最优Morlet小波基函数，此时的小波基函数与采集到的声发射信号最匹配，即：

ψ(t)=1fbπexp(-t2/fb)exp(i2πfct)---(8)]]>

式中f_b是步骤(4)计算出的最优带宽参数，用于平衡小波的时频分辨率，决定波形振荡衰减的快慢程度。f_c是中心频率，决定了小波波形的振荡频率，一般可取f_c＝1；

(6).根据式(11)--式(14)计算重分配尺度谱，即

RSGx(a^,b^;ψ)=∫-∞∞∫-∞∞(a^/a)2SGx(a,b;ψ)]]>

δ(b^-b′(a,b))δ(a^-a′(a,b))dadb---(11)]]>

b′(a,b)=b-Re{aWx(a,b;ψ′)Wx*(a,b;ψ)|Wx(a,b;ψ)|2}---(12)]]>

ω0a′(a,b)=ω0a+Im{Wx(a,b;ψ^)Wx*(a,b;ψ)2πa|Wx(a,b;ψ)|2}---(13)]]>

ψ′(t)＝tψ(t)，ψ^(t)=dψ(t)dt---(14);]]>

(7).绘图；

(8).结束。