振动与冲击2021,Vol.40Issue(20) :25-33,49.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.20.004

基于自适应VMD-WVD的风电叶片主梁层合板损伤演化识别

Damage evolution identification of wind turbine blade main beam laminate based on adaptive VMD-WVD

张亚楠 周勃 俞方艾 沈臣
振动与冲击2021,Vol.40Issue(20) :25-33,49.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.20.004

基于自适应VMD-WVD的风电叶片主梁层合板损伤演化识别

Damage evolution identification of wind turbine blade main beam laminate based on adaptive VMD-WVD

张亚楠 1周勃 2俞方艾 1沈臣1
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作者信息

  • 1. 沈阳工业大学机械工程学院,沈阳110870
  • 2. 沈阳工业大学建筑与土木工程学院,沈阳110870
  • 折叠

摘要

损伤模式作为损伤演化状态的最直观表征方式之一,应用时频分析技术可以描述损伤模式在时频域上的变化规律,从而明确不同阶段的损伤演化状态.但交叉项的存在严重干扰了时频分析中各类损伤模式所传递的时频特征信息.为解决上述问题,提出一种基于改进的自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和Wigner-Ville分布的多分量信号交叉项抑制时频分析方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估声发射信号中损伤模式种类及中心频谱,通过VMD模态分量频谱与原信号中心频谱相关性评估筛选出最优惩罚因子,然后计算出各类损伤模式的Wigner-Ville分布.实验结果表明,该方法对损伤模式识别结果与扫描电镜一致且可有效抑制各类损伤模式中Wigner-Ville分布的交叉项干扰.

关键词

风力机叶片/损伤演化/声发射/自适应变分模态分解/魏格纳变换

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基金项目

国家自然科学基金(51575361)

辽宁省高校创新人才项目(2017737)

出版年

2021
振动与冲击
中国振动工程学会 上海交通大学 上海市振动工程学会

振动与冲击

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.898
ISSN:1000-3835
被引量2
参考文献量10
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