[发明专利]用于风电叶片损伤模式识别的方法

说明书

本发明公开了一种用于风电叶片损伤模式识别的方法，对单组份的玻璃纤维、环氧树脂以及复合层合板[45°]试样的拉伸损伤过程进行声发射信号采集与分析，得到单基体断裂和纤维断裂的特征频带窗口之外的分层扩展信号。通过小波包能谱系数对这三种特征频带窗口断裂模式进行识别，推演分析层合板[45°]铺层试样拉伸过程，得到拉伸初期跟后期以基体断裂和树脂断裂为主，中期损伤主要为分层扩展，符合实际拉伸损伤。本发明用于风电叶片损伤模式识别的方法，基于频带窗口+小波能谱系数的模式识别法能有效地识别风电叶片的损伤模式，并能对风电叶片材料整个损伤演化过程进行预测。

技术领域

本发明涉及声发射无损检测范围内监测风电叶片损伤模式的表征方法技术领域，具体是涉及一种风电叶片玻璃纤维复合材料损伤模识别的方法。

背景技术

近年来，随着化石能源等传统不可再生能源的日益枯竭，发展新能源已经迫在眉睫，风力发电机组主要由风电叶片、塔架、跟发电机组成，风电叶片旋转发电，作为主要的承力结构件，在常年累月的运行中，面临着各类复杂的环境，很容易出现损伤。

相关技术中，一般采用定期更换或是人工检测的方法。但是定期更换叶片不仅不能保证叶片的安全，还会影响正常生产生活用电，维修成本大。而长时间不更换叶片，叶片损伤累积达到严重损毁的程度，甚至会发生叶片断裂的严重事故。而早期微小的损伤一般很难察觉。从而导致损伤的扩展，造成严重的经济损失。玻璃纤维复合材料以优异的比强度、比模量和抗疲劳性能，成为风电叶片最常用的材料。作为风电机组重要的部件，风电叶片造价占整机的20％以上，其良好的设计、可靠的质量是决定风电机组性能优劣的关键。受到制造工艺等随机因素影响，风电叶片复合材料难免产生纤维断裂、缺胶和分层等结构缺陷，这些缺陷在实际静/动载荷、疲劳等条件作用下，将加剧风电叶片结构损伤的产生、扩展与积累，最终导致其失稳破坏。

目前，对于复合材料层合板结构分层损伤常用的检测方法有X射线检测法、超声波检测法、声发射检测法等。X射线检测法灵敏度高、检测结果直观，但是射线在穿透物质过程中因被吸收和散射而衰减，因此检测工件的厚度有一定的限制，且X射线对人体有伤害，检测人员需作特殊防护，实验成本较高；超声波检测法是利用超声波对各种材料的穿透力强，指向性好的特点来检测构件表面及内部的缺陷，操作简单、检测灵敏度高、可精确确定缺陷位置与分布，但是使用该方法通常需要耦合剂，不同类型缺陷要使用不同的探头，实验工序繁复；与其他无损检测技术相比，声发射技术对被检工件的接近要求不高，因而适用于其他无损检测方法难以或无法接近，如高低温、核辐射、易燃、易爆环境下的检测，声发射检测法对动态缺陷敏感，只需要接收传感器，但是使用该方法对静态缺陷不敏感，损伤信号和噪声信号难以区分。

声发射检测法可以实时地反映玻璃纤维材料的健康状况。声发射检测在对服役期间的玻璃纤维材料构件健康评估方面有着广泛的应用前景。声发射作为一种动态监测方式，材料或构件在受力过程中产生变形或裂纹时，将会以弹性波的形式释放应力，从而可以被声发射设备采集到，信号中含有裂纹的信息，可以对其分析，找出想要的结果。常见的声发射分析方法包括参数分析法，历程图法等，但是只能大概率地估计损伤的发生，而不能对玻璃纤维复合材料常见的损伤模式(如：纤维断裂、界面分层、基体开裂等)进行模式区分。

复合材料层合板的分层损伤是影响结构承载能力的主要损伤模式，复合材料层合板结构极易在加工、装配及服役过程中受到低能量冲击，且在层间产生分层损伤。由于分层损伤往往发生在层合板的内部，在其表面很难通过目视观察到，所以分层损伤对于复合材料层合板结构是一个不容忽视的具有隐蔽性的安全隐患。综上所述，对复合材料结构的分层损伤问题进行系统研究，对于复合材料的实际工程结构设计、制造及其维护都具有十分重要的意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种用于风电叶片损伤模式识别的方法，结合频带窗口+小波包能谱系数，对风电叶片损伤模式进行区分。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：