【摘 要】
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叶片是风力发电机的关键部件之一，对叶片损伤的研究越来越受到该领域研究人员的关注。由于叶片的结构巨大、形状不规则、材料铺层复杂并且长期工作在恶劣的环境下，所以当前需要解决的难题是如何实现叶片的健康监测。目前常用的监测手段是通过监测其模态来判断叶片的损伤状况，但该方法的缺点是敏感度低，而且一直未能得到有效地解决。针对这一问题，本文提出利用声发射技术对风电叶片损伤状况进行检测，并应用SVM(Suppor
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叶片是风力发电机的关键部件之一，对叶片损伤的研究越来越受到该领域研究人员的关注。由于叶片的结构巨大、形状不规则、材料铺层复杂并且长期工作在恶劣的环境下，所以当前需要解决的难题是如何实现叶片的健康监测。目前常用的监测手段是通过监测其模态来判断叶片的损伤状况，但该方法的缺点是敏感度低，而且一直未能得到有效地解决。针对这一问题，本文提出利用声发射技术对风电叶片损伤状况进行检测，并应用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)对叶片的两类损伤模式进行识别。由于叶片在受到外力破
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