【摘 要】
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针对风力机叶片初始裂纹特征难以提取的问题,提出了一种逐步提取并消减噪声源信号从而获得微弱裂纹故障特征的盲提取方法。首先基于卷积混合模型极小化改进代价函数推导自适
【机 构】
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沈阳工业大学建筑工程学院,辽宁省振动噪声控制技术工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（51005159,50975180）、辽宁省教育厅基金（L2010401）资助项目
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针对风力机叶片初始裂纹特征难以提取的问题,提出了一种逐步提取并消减噪声源信号从而获得微弱裂纹故障特征的盲提取方法。首先基于卷积混合模型极小化改进代价函数推导自适应学习迭代算式,在仿真实验中确定非线性激励函数和滤波器的传输函数,根据输出信号的性能参数证明了改进算法对尖峰噪声的异常点更加敏感稳健。在风力机叶片疲劳实验台上模拟叶片蒙皮的初始横向裂纹,通过声发射信号采集系统获得观测信号,分析噪声源的特性并提取了初始裂纹的声发射信号特征,为风力机叶片状态监测和预警提供了依据。
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