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摘要：本发明具体公开了一种基于振动模态固有频率的风机叶片损伤监测方法，包括以下步骤：S1、构建有限元仿真模型；S2、获取未损伤风机叶片和损伤叶片在不同工作状态下的各阶振动模态固有频率；S3、对所获取的各阶振动模态固有频率进行排序；S4、对预先构建的BP神经网络模型中进行训练；S5、获取风机叶片实时监测数据并输入训练好的BP神经网络模型中，即可判断该风机叶片是够存在损伤。本发明首先找出不同工作状态下灵敏度高的振动模态固有频率，然后基于所找出的振动模态固有频率对BP神经网络模型进行训练，最后基于该BP神经网络模型即可判断出实时运转的风机叶片是否存在损伤。
主权项：1.一种基于振动模态固有频率的风机叶片损伤监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、基于风机叶片的出厂参数构建对应有限元仿真模型；S2、基于所构建的有限元仿真模型，对正常叶片和损伤叶片进行仿真实验，进而获取不同工作状态下的对应各阶振动模态固有频率；S3、基于不同工作状态下各阶振动模态固有频率的灵敏度变化情况进行排序；S4、选取不同工作状态下灵敏度高的各个阶数振动模态固有频率并输入预先构建的BP神经网络模型中进行训练，得到训练好的BP神经网络模型；S5、获取实时运转风机叶片的振动数据，并计算实时转速状态下各阶振动模态固有频率，然后提取不同工作状态下灵敏度高的各个阶数振动模态固有频率并输入训练好的BP神经网络模型中，即可判断该风机叶片是否存在损伤。
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百度查询： 湖南澄科科技有限公司 一种基于振动模态固有频率的风机叶片损伤监测方法
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