基于压电陶瓷的风机叶片模型表面覆冰状态主动监测
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-25页 |
1.1 选题背景和研究意义 | 第10-13页 |
1.1.1 选题背景 | 第10-12页 |
1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
1.2 风力发电发展概况 | 第13-20页 |
1.2.1 引言 | 第13-14页 |
1.2.2 世界风力发电发展概况 | 第14-16页 |
1.2.3 我国风力发电发展概况 | 第16-19页 |
1.2.4 风力发电机叶片材料的发展概况 | 第19-20页 |
1.3 低温高湿环境下的风机叶片覆冰问题 | 第20-24页 |
1.3.1 积冰类型 | 第21页 |
1.3.2 积冰对风机的影响 | 第21-22页 |
1.3.3 风机叶片结冰检测技术国内外研究概况 | 第22-24页 |
1.4 本文的主要研究内容 | 第24-25页 |
第2章 压电材料与其在结构状态监测中的应用 | 第25-43页 |
2.1 智能材料 | 第25-27页 |
2.1.1 引言 | 第25页 |
2.1.2 智能材料分类 | 第25-27页 |
2.2 压电材料 | 第27-33页 |
2.2.1 压电材料发展历程 | 第27-28页 |
2.2.2 压电材料分类 | 第28页 |
2.2.3 压电效应 | 第28-29页 |
2.2.4 压电材料的相关参数 | 第29-31页 |
2.2.5 压电关系式 | 第31-33页 |
2.3 结构状态监测中的应用 | 第33-37页 |
2.3.1 结构状态监测概述 | 第33-34页 |
2.3.2 结构状态监测系统 | 第34-35页 |
2.3.3 状态识别 | 第35-37页 |
2.4 基于压电陶瓷的结构状态监测技术 | 第37-41页 |
2.4.1 基于压电陶瓷的被动状态监测 | 第37-38页 |
2.4.2 基于压电陶瓷的主动状态监测 | 第38-41页 |
2.5 本章小结 | 第41-43页 |
第3章 基于压电材料的叶片覆冰监测原理 | 第43-47页 |
3.1 引言 | 第43页 |
3.2 压电陶瓷传感器 | 第43-45页 |
3.2.1 压电陶瓷材料的选取 | 第43-45页 |
3.2.2 传感器与被测结构的结合方式 | 第45页 |
3.3 叶片覆冰的监测原理 | 第45-46页 |
3.4 本章小结 | 第46-47页 |
第4章 风机叶片模型的主动覆冰监测试验 | 第47-64页 |
4.1 引言 | 第47页 |
4.2 压电陶瓷片及传感器制作 | 第47-49页 |
4.2.1 压电陶瓷片的基本原理及分类 | 第47页 |
4.2.2 伸缩型和剪切型压电陶瓷片 | 第47-48页 |
4.2.3 伸缩型和剪切型压电传感器 | 第48-49页 |
4.3 叶片模型及PZT片的布置 | 第49-51页 |
4.3.1 试验构件的设计与制作 | 第49-51页 |
4.3.2 PZT片在模型叶片上的布置 | 第51页 |
4.4 叶片模型覆冰监测试验 | 第51-53页 |
4.4.1 监测系统组成 | 第51-52页 |
4.4.2 试验方案 | 第52-53页 |
4.5 波动法信号处理方法 | 第53-57页 |
4.5.1 选取信号 | 第54页 |
4.5.2 信号采样 | 第54-55页 |
4.5.3 信号滤波 | 第55-57页 |
4.6 正弦幅值信号分析 | 第57-62页 |
4.6.1 正弦激励信号下伸缩型PZT结果分析 | 第58-60页 |
4.6.2 正弦激励信号下剪切型PZT结果分析 | 第60-62页 |
4.7 本章小结 | 第62-64页 |
第5章 扫频激励下基于小波包能量的叶片覆冰监测 | 第64-76页 |
5.1 小波包能量分析法 | 第64-66页 |
5.1.1 小波包分析法的发展历程 | 第64页 |
5.1.2 小波包能量法的原理及基函数选取 | 第64-66页 |
5.2 基于小波包能量的时域分析方法 | 第66-71页 |
5.2.1 信号滤波 | 第66-67页 |
5.2.2 覆冰模拟 | 第67-71页 |
5.3 信号处理和结果分析 | 第71-75页 |
5.3.1 小波包能量值 | 第71页 |
5.3.2 评价指标 | 第71-75页 |
5.4 本章小结 | 第75-76页 |
结论与展望 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第85页 |