【摘 要】
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现代社会对绿色清洁能源的需求越来越大,风能在自然界分布广泛,具有广阔的发展前景。风电叶片作为将风能转化为电能的关键部件,在生产、运输和服役过程中可能产生不同程度的缺陷或损伤,若不能及时发现这些缺陷会导致严重的安全事故,所以需要有效可行的方法对风电叶片缺陷进行检测。基于此,本文以风电叶片为研究对象,以电磁超声技术为检测方法对风电叶片内部缺陷进行研究。主要工作内容分为以下几个方面:首先,根据电磁超声原
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现代社会对绿色清洁能源的需求越来越大,风能在自然界分布广泛,具有广阔的发展前景。风电叶片作为将风能转化为电能的关键部件,在生产、运输和服役过程中可能产生不同程度的缺陷或损伤,若不能及时发现这些缺陷会导致严重的安全事故,所以需要有效可行的方法对风电叶片缺陷进行检测。基于此,本文以风电叶片为研究对象,以电磁超声技术为检测方法对风电叶片内部缺陷进行研究。主要工作内容分为以下几个方面:首先,根据电磁超声原理,使用COMSOL有限元仿真软件建立了电磁超声横波换能器模型,并对叶片的无缺陷、气泡缺陷、夹杂缺陷、脱胶缺陷模型进行了电磁超声检测仿真分析,仿真结果表明:通过对比超声回波信号可以有效区分无缺陷波形和缺陷波形,验证了使用电磁超声检测方法进行风电叶片缺陷识别的可行性。其次,在完成电磁超声换能器模型建立的情况下,使用COMSOL仿真软件,从永磁体结构和线圈属性这两个方面,研究影响换能器效率的因素。选取对换能器影响较大的4个因素设计正交试验方案,以洛伦兹力峰值为指标,建立4因素4水平的正交表进行换能器结构参数优化。结果表明:经优化后的换能器洛伦兹力峰值比初始参数状态下的换能器效率明显提高。利用极差分析方法,得到了各因素对洛伦兹力峰值影响的重要性排序。最后,为准确高效地对叶片的无缺陷、气泡缺陷、夹杂缺陷、脱胶缺陷超声回波信号进行分类,使用变分模态分解结合模糊熵对缺陷回波数据进行特征提取,建立了极限梯度提升（XGBoost）多分类模型。为提高XGBoost模型的分类准确率,采用了粒子群算法（PSO）对其进行超参数寻优。将缺陷样本数据带入PSO-XGBoost模型完成训练和测试,并将分类结果与决策树、梯度提升决策树、随机森林进行对比分析。结果表明:本文建立的PSO-XGBoost多分类模型在少量数据样本的情况下,对风电叶片缺陷识别的准确率达96.7%,证明了所用方法的可行性和有效性。
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