基于智能声学特征自提取的风机叶片损伤定位方法及系统

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基于智能声学特征自提取的风机叶片损伤定位方法及系统
申请号:CN202510861107
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120703231A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于智能声学特征自提取的风机叶片损伤定位方法及系统,包括:获取待监测目标区域的声发射信号监测数据;对所述声发射信号监测数据进行预处理,得到标准化声发射信号监测数据;基于所述标准化声发射信号监测数据进行主成分分析,提取出声发射信号到达时间差特征;基于所述声发射信号到达时间差特征构建风机叶片损伤区域定位模型,并对模型进行优化,得到最优的损伤区域定位模型,以确定目标区域风机叶片的损伤源的物理位置及区域。本申请能够利用声发射传感器网络获取的风机叶片监测信号,提取到达时间差特征,通过无监督聚类分析,确定风机叶片损伤源所在的区域。
技术关键词
损伤定位方法 声发射 声学特征 时间差 方差贡献率 成分分析 协方差矩阵 样本 信号特征值 特征值集合 无监督聚类分析 风机叶片监测 赤池信息量准则 损伤定位系统 传播算法 信号到达时间
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