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Method Article
The data acquisition procedure for determining embedded sensitivity functions is described. Data is acquired and representative results are shown for a residential scale wind turbine blade.
许多结构健康监测技术的有效性取决于传感器的位置和输入力的位置。确定最佳的传感器,并迫使地点通常算法需要的数据,无论是模拟或测量,从损坏的结构。嵌入式灵敏度函数提供了确定最好的传感器位置检测与健康的结构唯一的数据损坏的方法。在此视频和手稿,数据采集过程和用于确定结构的内嵌灵敏度函数的最佳实践呈现。在嵌入式灵敏度函数的计算中使用的频率响应函数是通过模态冲击试验获得的。数据获取和有代表性的结果示于住宅规模的风力涡轮机叶片。被采集,用于评估的数据的质量策略数据采集过程的示范过程中提供的。
许多结构健康监测技术依赖于测量的频率响应函数(频响函数)的变化来检测结构中的损坏。然而,很少有这些方法解决如何确定传感器的展示位置和/或输入力的位置,这将最大限度地方法的有效性,检测损坏。嵌入式灵敏度函数(ESFS)可以被用来确定一个FRF的敏感性在一个结构的材料特性的局部变化。因此,由于损伤通常导致在刚度,阻尼或该结构的质量的局部变化,ESFS提供了确定基于FRF的健康监测技术最好传感器和力的位置的方法。
该视频和手稿的目的是为了详细数据采集过程和用于确定结构ESFS最佳做法。该方法包括从模态冲击试验,它是由激发structu进行确定各个的FRF采用模态冲击锤重并测量其与加速度计的响应。在这项工作中,被测试的结构是1.2 m的小区规模的风力涡轮机叶片。测试和分析的目的是确定哪些是向叶片损坏最敏感的传感器位置。这些传感器位置然后可以在一个结构健康状态监测方案来用于监测损伤刀片。
除了使用ESFS来确定最有效的传感器位置的结构健康状态监测方案使用,几个传感器优化布设也可以在文献中证实找到。在[克莱默],克莱默迭代地计算一组传感器中的观察系统的模式的能力。最近,遗传算法1-3和神经网络4已经开发了确定最佳传感器位置。在图5中 ,贝叶斯方法使用,考虑到不同类型的错误的风险和损坏率的分布。在图6中 ,有限元模型杠杆,以确定最可能检测到损坏的传感器位置。在大多数的文献中提出的传感器的配置的算法,从受损的结构数据,无论是模拟的或测量的,是必需的。嵌入式灵敏度方法的一个优点是,传感器位置可以从健康结构来确定。
ESFS的另一个优点是,材料性质不必明确地已知的。相反,材料性质在为系统的的FRF的表达"嵌入"。因此,所有这一切都需要计算ESFS是一组在特定的输入/输出位置测量的FRF的。具体地,FRF(H JK)为响应所计算的灵敏度在点j测量在点k的输入,以便在刚度点m和n之间的变化(K MN)是
哪里是ESF作为频率的函数,ω7-9。用于测量以计算等式(1)的右手侧所需的FRF的程序是在下一节详细和在视频演示。
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1.预测试准备
2.冲击试验的健康之刃
3.冲击试验的损伤叶片
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图1显示了一个典型的嵌入式灵敏度函数。到一个FRF类似,英基具有接近该结构的固有频率峰值。在ESF的值越高,越敏感的位置是一个点m和n之间的损坏。每个风力涡轮机叶片所测试的30磅的具有独特的ESF。这些ESFS可以比较,以确定哪些传感器位置将损坏最敏感。例如, 图2示出了近142赫兹的ESFS的振幅。从该图,很明显,对应于在第?...
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测试夹具的设计应复制现实边界条件,使得结果将操作条件下适用。的用于测试撞击点的数量的选择是具有足够的空间分辨率和测试时间之间的权衡。选择基于测试样品的大小和所关注的频率范围内的锤。在一般情况下,锤越小,更宽的频率范围内激发。然而,小锤子通常产生较低幅度的力量。冲击锤被监测与测力计来测量的影响时程。类型锤尖的也影响激发的频率范围。较硬的尖端,更广泛的?...
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作者什么都没有透露。
作者没有确认。
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Name | Company | Catalog Number | Comments |
Accelerometer | PCB | 356B11 | three used in testing |
Impact hammer | PCB | 086C01 | |
Data acquisition card | NI | 9234 | |
DAQ chasis | NI | cDAQ-9171 | or similar |
Software | MATLAB | ||
Super glue | Loctite | 454 | |
Handheld Shaker | PCB | 394C06 | for calibration |
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