本文主要研究基于压电陶瓷传感器的复合材料风力发电机组风轮叶片的疲劳损伤监测相关技术,同时研究多个损伤源以及噪声混合信号的盲源分离方法。主要研究内容如下:(1)设计制作了实际尺寸的小型复合材料风机叶片的等位移疲劳加载系统,并进行了复合材料风机叶片疲劳损伤监测试验,试验过程中采用应变片和压电陶瓷传感器采集了结构应变数据和疲劳损伤产生的声发射数据。通过对应变数据处理分析,发现试件破坏裂缝发生的位置附近区域的应变在试验末后期时程变得不稳定,突增变大,由此提出通过应变监测对复合材料风机叶片疲劳损伤预警的方法。(2)采用常规的声发射信号分析方法对压电陶瓷传感器所采集的信号进行了分析,揭示了复合材料风机叶片疲劳损伤发展过程中的声发射活动由少到多,由慢到快,由弱到强的变化规律,提出可用声发射计数时程监测和预警复合材料风机叶片疲劳损伤破坏的方法;通过声发射信号能量,幅度以及频率的时程分析,研究并提出了复合材料风机叶片疲劳损伤模式(基体开裂,界面脱粘分层以及纤维断裂)的识别和监测方法。(3)结构健康监测中经常面临不同损伤源产生的损伤信号和噪声混合在一起同时被传感器接收,以致无法直接由混合信号分析不同损伤源的个性损伤信息。针对这一问题,本文提出用信号盲源分离方法从不同结构损伤源信号的混合信号中分离出反映不同损伤源特性的估计损伤源信号的方法。用基于独立成分分析的盲源分离方法分离了模拟正弦信号中混合的高斯噪声和均匀噪声,验证了盲源分离方法可用来去噪的功能。从复合材料风机叶片疲劳损伤信号中选取不同损伤模式的声发射信号,将其和噪声随机线性混合后用独立成分分析的方法进行分离,在去噪的同时得到的估计信号基本保留了混合前源信号的波形特征,验证了盲源分离方法用于处理结构损伤混合信号的可行性。