简介：摘要：能源的可持续发展和环境保护是当今社会的重要议题之一。开发可再生能源是减少对化石能源依赖、减少环境污染和应对气候变化的重要措施之一。风力能源作为重要的可再生能源之一，具有巨大的潜力和优势。在风力发电系统中，叶片作为核心组件，其完整和正常运行对于风力发电机的性能和可靠性至关重要。叶片在使用过程中会遭受各种故障和损坏，如破碎、砂眼、裂纹、蒙皮脱离等，这些问题可能会导致严重的安全隐患和维护成本增加。因此，叶片裂缝监测技术对于及时发现叶片裂缝并采取相应的措施具有重要意义。

简介：

简介：摘要：分析燃气轮机叶片组件的故障原因、故障模式，为燃气轮机的健康监测提供理论基础，解决燃气轮机叶片组件故障，提高燃气轮机运行效率，降低维护成本。

简介：摘要：风力发电作为可再生能源的重要代表之一，在能源转型中具有重要地位。然而，风力发电叶片损伤的出现可能会影响发电效率和系统安全性。因此，本文针对风力发电叶片损伤监测与预测技术展开探讨。首先，综述了叶片损伤的类型、影响以及现有监测与预测方法的局限性；其次，深入分析了传统监测方法和先进技术，并介绍了数据驱动和物理模型等预测方法；最后，通过案例研究和未来趋势展望，探讨了该领域的发展前景。

简介：摘 要 ：风能是一种潜力巨大的新能源，我国风能资源极为丰富，随着风电机组量的日益增长，风力发电的安全性显得越为重要。文章基于RK3288处理器所设计的风机叶片监测系统通过对风机叶片转动声音频率的实时监测来判断风电机组的运行状态，具有体积小、操作简单、远程监控、可适应复杂外部环境等特点。在无人值守的严苛户外环境下，可持续对音频信号进行采集，并上传至用户端，通过对音频数据的处理、分析达到风电机组远程监控的目的。

简介：摘要：在风力发电机组日常运行中，雷电时刻威胁着风机的安全。风机高度较高，不论是山地风电、陆地风电还是海上风电，机组通常分布在雷电自然聚集区，因此雷电的高发率对于风机的安全来说成为至关重要的一个危害源。本文设计了一种新型雷电在线监测预警装置，可对叶片遭受雷击情况进行实时数据监测和统计，为后续风机雷电防护的研究和寻找合理的雷击防护解决方案提供数据理论基础。

简介：摘要：叶片是风电机组的关键部件之一，因其整体裸露在外，工作环境恶劣，因而也是风电机组中最易发生故障的部件之一。叶片作为风电机组的动力源，在将风能转化为电能的过程中担任着重要角色，是受力最为复杂的部件。当叶片发生失效事故尤其是发生断裂故障时，叶片的平衡旋转遭到破坏，若机组刹车装置延迟或失效，将对发电机组转轴等造成严重危害，影响风电机组正常工作与企业经济效益，因此对叶片状态监测的研究具有重要的实际意义。

简介：摘要：风电是一种绿色的可再生能源，是实现“双碳”目标的主力军。经过多年的发展，我国风机累计装机量超过3亿kW，庞大的在役机组催生了大规模的运维市场。叶片作为风机最核心的部件，也是运维中重点维护的对象，而且由于其为旋转部件，在运转过程中受到重力、离心力、湍流风、雷击、振动、交变载荷等复杂外界作用的影响，极易产生故障，因此，研究风机叶片的故障产生原因和维护方法对于保证风机安全运行具有重要的要义。本文主要分析智能风电机组叶片故障监测系统设计与实现。

简介：摘要：近年来，风能占比快速增长，从1990年全球风能装机总容量仅为2GW，到2019年年底全球风电累计装机容量突破650GW，风能在多个国家的能源结构中所占比例已经十分可观。根据国家统计局，我国2020年并网风电装机容量达28153万千瓦，同比增长34.6%，为保证风力发电的质量和效益，对于风力发电机可靠性、可用性的要求更高。根据报告风力发电机的运维成本占投资成本的75%-90%，占整个生命周期的发电成本的25%-30%。故障的早期检测预警可以防止主要组件的破坏性故障，实施有效维护与维修策略将显著减少运维成本以及风力发电机的停机时间。叶片是风力发电机的重要组成部分之一，在其服役期间容易受到意外冲击，腐蚀和紫外线辐射可能会导致结构退化。叶片的状态检测和故障预警对于保障风电机组安全高效工作具有重要意义。基于此，本篇文章对智能风电机组叶片故障监测系统设计与实现进行研究，以供参考。

简介：摘要：大型风电机组叶片重量、长度的增长给叶片的维护带来了挑战，传统风机叶片检测方法使用高倍望远镜对其表面进行观测费时费力无法满足大面积检测要求，同时难以对风机表面的破损情况做出精确判断，且无法形成图像资料。采用无人机搭载高清摄像头对风机叶片表面进行检测能够更好的克服上述问题，实现风机叶片表面低成本、低强度、快速化式巡检，从而尽早发现叶片表面的损伤并及时处理。但应用无人机对风力发电机进行自主巡视时，由于风力发电机停机后其桨叶位置随机，使用固定巡检路线对其进行自主巡检的方法不可行。若想要更加精准的确定无人机巡检路线，需对风机桨叶叶尖进行精准定位。

简介：摘要：本文深入探讨了风电机组叶片的疲劳损伤问题，以及相应的状态预警和健康监测技术。分析了叶片在风场中长期运行所面临的疲劳载荷与挑战，并提出了多种有效的预警与监测方法。本文重点研究了振动分析、声学监测、应变测量及无损检测等技术在叶片健康状态评估中的应用，旨在为风电机组叶片的安全运行和维护提供理论依据和技术支持。

简介：摘要：当今，风电作为一种可再生、清洁的能源，其应用在全球范围内得到广泛推广。然而，风电机组叶片作为风电设备的关键部件，由于其长时间在复杂恶劣的自然环境中运行，容易发生疲劳损伤。这种疲劳损伤不仅会降低风电机组的运行效率，还可能导致叶片断裂等严重事故，对风电站的安全运行构成威胁。因此，对风电机组叶片的健康监测和疲劳损伤的预警显得至关重要，可帮助人们提前了解叶片的健康状态，预防可能发生的故障或事故，并采取措施延长风电机组的使用寿命，提高风电站的运行效率。在此背景下，噪音检测作为一种非侵入式的检测技术，在风电机组叶片健康监测中的应用越来越受关注。通过分析风电机组的噪音信号可获取叶片的健康状态信息，从而提前发现并处理叶片的异常状况。

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简介：摘要：近年来，随着风力发电的快速发展，风力发电叶片的运行状态监测与故障诊断技术受到了广泛关注。准确监测风力发电叶片的运行状态和及时发现故障对于提高风电场的安全性、可靠性和经济性至关重要。本文通过梳理相关研究文献，总结了风力发电叶片运行状态监测与故障诊断技术的近况，并对其进行了综合分析。

简介：摘要叶片作为航空发动机的关键组件，其运行环境恶劣，损耗快、故障率高、造成连带后果严重。本文通过对叶片运行质量进行监测，结合叶片故障特征征兆，分析叶片运行质量，对叶片的健康水平进行评估，对叶片可能发生的运行质量问题进行早期预警，对故障叶片进行原因分析并提出维护建议。

简介：摘要：本文提出一种基于经验模态分解的螺旋桨叶片故障监测诊断方法。通过对螺旋桨机组叶片采样信号采用同类均值插补的方法,处理采样信号缺失值及异常值；采用集合经验模态分解的采样信号分解方法消除复杂工况下的螺旋桨机组叶片运行状态信号中噪声的影响, 运用主成分分析方法（PCA）提取多维尺度下的螺旋桨机组叶片状态监测信号，利用 CNN神经网络对提取的叶片运行状态信号进行故障特征识别,实时监测叶片运行状态,实现叶片早期故障预警功能。

简介：摘要：在现代化建筑工程项目中，混凝土因为具备耐久性强和强度高等优质特点，成为建筑工程必不可少的施工材料，但是由于混凝土同时具备抗拉能力不足，容易在多种因素影响下出现开裂情况的弱项，因此混凝土裂缝也成为危害混凝土构件安全性与耐久性的重要因素，此外裂缝也是体现混凝土构件安全状态的直观表现，对混凝土裂缝进行有效检测和监测，可以为混凝土结构损伤评估及管理维护等提供指导和参考，基于此本文着重探讨混凝土裂缝检测与监测技术。

简介：摘要：高混塔风电机组是风力发电领域的重要设备，其运行状态将会对整体供电质量造成影响，而对风电机组叶片的振动情况进行监测则可以有效发现机组故障情况，降低故障干扰，维持设备稳定性，减少设备受到外界干扰或故障的影响，为此本文从高混塔风电机组叶片的特征出发，探讨了该振动监测系统的概念、构建方式及应用途径，希望为有关部门提供参考。

简介：摘要本文通过对现有叶片泵磨损状况的分析，提出一种通过增加滚针来使滑动摩擦变为滚动摩擦的想法，并进行一定的定性分析，又根据大多数学者的观点，大胆的将叶片倾角改为零度，提高其加工工艺性。通过改进以期达到大大减小叶片与定子内表面的磨损，使叶片在吸压油区的受力状况得到改善，降低噪声，提高叶片泵的额定工作压力，增加叶片泵的寿命。

简介：脊梁的支撑让我们能直立行走，信念的支撑让我们能抵达成功；