基于短时傅里叶变换的风机叶片裂纹损伤检测.docx

基于短时傅里叶变换的风机叶片裂纹损伤检测乌建中，陶益(同济大学机械与能源工程学院，上海201804)摘要:风机叶片由于材料复杂性和结构不对称性，其振动信号表现出时变特点．将短时傅里叶变换(STFT)应用于风机叶片裂纹检测中，基于仿真信号以验证短时傅里叶变换处理时变信号的可行性，然后运用短时傅里叶变换分析叶片在健康状态及不同裂纹损伤状态下自由衰减振动信号及其变化规律，为叶片裂纹检测提供一种合理方法．关键词:短时傅里叶变换(STFT);时变信号;风机叶片;裂纹检测中图分类号:TH865文献标志码:A文章编号:1672－5581(2014)02－0180－04STFT-basedcrackdetectiononwindturbinebladesWUJian-zhong，TAOYi(SchoolofMechanicalEngineering，TongjiUniversity，Shanghai201804，China)Abstract:Duetothematerialcomplexityandstructuralasymmetry，thevibrationsignalsfromwindturbinebladespossessthetime-variableproperties．Byemployingtheshort-timeFouriertransform(STFT)forcrackde-tection，thefeasibilityofSTFTfortime-variablesignalsisfirstvalidatedusingsimulationsignals．Then，thebladehealthconditions，togetherwithfreedecayvibrationsignalsandvariationsunderdifferentcrackconditions，areanalyzedbySTFT．Finally，thisapproachprovidesarationalmethodforbladecrackdetection．Keywords:short-timeFouriertransform(STFT);time-variablesignal;windturbineblade;crackdetection作为风力发电机组的重要部件，风机叶片的正常工作至关重要．由于工作环境的复杂性，叶片长期承受交变载荷作用，加之环境因素的影响，会出现诸如磨损、表皮脱落、裂纹等各种损伤．叶片裂纹是叶片损伤中较为严重的一种，其在一定程度上会引起叶片动力学特性的变化，具体表现为受迫振动和自由衰减振动中振动信号的改变［1］．由于叶片振动信号为时变信号，并且叶片在损伤前后各阶固有频率变化微小，仅从时域或者频域难以判断是否出现损伤．本文运用短时傅里叶变换(STFT)分析叶片在损伤前后及在不同损伤情况下的自由衰减振动信号，通过合理选择时间窗检测窄频带范围内叶片振动信号的变化，基于检测结果找出损伤情况下时域-频域变化的规律，提出一种针对风机叶片裂纹检测的方法．1短时傅里叶变换1．1短时傅里叶变换的定义式(1)所示为傅里叶变换．∞=F(f(t))=∫f(t)e－jωtdtF(ω)(1)－∞式中:f(t)表示时域信号;ω表示频率;t表示时间;F(ω)表示时域信号转换的频域信号，是f(t)与ejωt求内积后与2π相除的结果，由f(t)在ejωt上投影而形成．傅里叶变换的作用是将信号从时域转换到频域，使信号在频域上的分析成为可能，然而缺点在于傅里叶变换是一种信号的整体变换，无法给出信号的频谱随时间的变化规律，因而对时变信号，采用傅里叶变换无法分析出理想的结果．针对传统傅里叶变换的缺陷，Gabor于1946年提出了短时傅里叶变换，其定义如下［2］:作者简介:乌建中(1953－)，男，教授，博士．E-mail:wjz@mail．tongji．edu．cn第2期乌建中，等:基于短时傅里叶变换的风机叶片裂纹损伤检测181对于信号f(t)∈L2(Ｒ)，STFTx(t，ω)=∫f(τ)∫f(τ)*gt，ω(τ)dτ=g*(τ－t)e－jωtdτ=〈f(τ)g(τ－t)ejωt〉(2)其中f(τ)和e－jωt与傅里叶变换公式中参数定义一致，而增加的g*(τ－t)被称为短时傅里叶变换中g(T)=1，且为对称函数．短时傅里叶的窗函数．变换在传统傅里叶基础上增加了一个时间窗，其信号处理的过程如下［3］:(1)通过时间窗对时域信号截断．(2)基于传统傅里叶方法，分析被截断时域信号的频谱情况．(3)位置．(4)(5)随着时间t的变化移动时间窗的中心分析新截断部分时域信号的频谱情况．对所有时域信号分析完毕后对频谱情况图1Fig．1模拟仿真Simulation进行集合，这些傅里叶变