ブラインドデコンボリューション分離に基づく風力タービン翼における疲労き裂のアコースティックエミッション検出【Powered by NICT】

Bo Z; Yanan Z; Changzheng C; Changzheng C

文献

J-GLOBAL ID：201702282508928440 整理番号：17A0885124

ブラインドデコンボリューション分離に基づく風力タービン翼における疲労き裂のアコースティックエミッション検出【Powered by NICT】

Acoustic emission detection of fatigue cracks in wind turbine blades based on blind deconvolution separation

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資料名：
巻： 40 号： 6 ページ： 959-970 発行年： 2017年
JST資料番号： H0708A ISSN： 8756-758X CODEN： FFESEY 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

大型風力タービン翼における疲労亀裂の発生と拡大は,壊滅的なブレードの破壊につながる可能性がある。材料の各疲労相を,アコースティックエミッション(AE)信号の周波数成分の典型的なセットと関連したAE信号の間の明確な関係と材料の疲労状態を確立するための論理的基盤を提供している。材料の機械的挙動に記録されたAE信号を関連づける努力の妥当性を正確なAE信号処理に強く依存している。本研究の主目的は材料と記録されたAE信号の疲労状態の間の直接的な相関を確立することである。AEモニタリングの結果は,通常は,複数汚染源からの信号の複雑な混合物ため,ブラインドデコンボリューション分離(BDS)手法を導入した。法は,ブレードの付け根に表面に播種した人工横方向亀裂を持つ風力タービン翼を用いた疲れ試験リグから得られたデータに実装した。二異なる疲れ荷重を実施した。入り組んだ信号をAE取得システムから収集した,弱い亀裂特徴は,BDSアルゴリズムに基づく抽出し,解析した。BDSベースAE信号解析の応用は,風力タービン翼の異なる疲れ損傷状態を識別し解釈するための適切な方法であることを明らかにした。疲れ亀裂同定のために提案された新しい方法論は,風力タービンのガラス-エポキシ翼のための改良された予測保全戦略を可能にするであろう。実験の結果は,風力タービン翼の疲れ亀裂によって発生したAE信号を同時に分離,同定できることを実証した。BDSに基づくAEモニタリングによる疲労条件の特性化と評価壊滅的な破壊と二次欠陥の発生を防ぐだけでなく,予期せぬダウンタイムとコストを低減することができる。繊維複合材ブレードの疲労状態を評価するためのAEモニタリングを使用することの可能性についても考察した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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金属材料

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