[发明专利]一种风电叶片脱层检测方法及检测系统

摘要

本发明提供了风电叶片脱层检测方法及检测系统，系统包括带传感器的敲击锤，应力调理电路，FPGA模块、计算机、数据采集卡、定向声音传感器和全指向声音传感器。该系统结合力和声音两种特征检测，将脉冲信号计算敲击持续时间T和敲击力F、小波包能量熵Wee、固有模态能量熵Imee、频域信号作为BP神经网络计算器的特征输入参数，依据神经网络的输出结果快速准确的判断是否存在脱层，并可以计算脱层的深度和等效直径。

主权项

一种风电叶片脱层检测方法，其特征在于包括以下步骤：1）使用内嵌力传感器（1）的敲击锤（2）敲击风机叶片；2）根据力传感器（1）输出的脉冲信号计算敲击持续时间T和敲击力F；3）使用定向声音传感器（301）和全指向声音传感器（302）分别获得敲击声和环境噪声；4）将获得的敲击声和环境噪声通过数据采集卡（11）采集后传输到特征参数计算器（1001），特征参数计算器（1001）根据短时能量和短时平均过零率进行端点检测，根据多项式最小二乘法进行消除多项式趋势项，然后将两种声音信号进行自适应低通滤波，从而得到风电叶片振动的声音信号获得风机叶片振动发出的声音；5）根据风机叶片发出的声音计算小波包能量熵Wee；6）根据风机叶片发出的声音计算固有模态能量熵Imee；7）将风机叶片振动发出的声音经过傅里叶变换转换成频域信号；8）根据频率信号计算功率谱最大峰值对应的频率Fmp1，Fmp2，Fmp3；9）根据步骤2）、5）、6）、7）的计算结果，将其作为BP神经网络计算器（1002）的特征输入参数，随机初始化网络的权值与阈值，网络训练最大次数为1000次，对BP神经网络进行训练，输出值用字母O表示，输出值取整后设为m，当m≥1时，如果输出值m‑0.5≤O≤m+0.5，则表示脱层的深度为m；当m=0时，‑0.5<O<0.5时，表示敲击处为无损伤。