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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：孙仕林, 王天杨, 褚福磊
单位：清华大学机械工程系 北京 100084
关键词：结构健康监测,风力发电机,叶片,振动,声学；
基金：国家自然科学基金资助项目(52075281，51975309)。
叶片的健康状态对风力发电的效率和可靠性具有重要影响，其造价与损伤概率在风力发电机的各部件中位于前列。目前，国内外学者已针对风电叶片结构健康监测开展大量的研究，其中基于振动测量和声学测量的方法具有测量范围广、数据处理方便等优势。为了充分了解当前的研究进展，在阐述风电叶片各类结构健康监测方法的基础上，从基于固有特性的方法、基于健康指标的方法、基于统计建模的方法和基于机器学习的方法等四个方面综述了基于振动测量的相关研究，从基于独立麦克风测量的方法和基于麦克风阵列测量的方法等两个方面综述了基于声学测量的相关研究。最后，对论文涵盖的风电叶片结构健康监测方法进行总结，并展望了未来研究需要进一步关注的方向。
来源：2024年第7期
《机械工程学报》期刊编辑部
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