基于声发射信号的风电塔筒疲劳寿命预测

基于声发射信号的风电塔筒疲劳寿命预测
摘要：针对风电塔筒疲劳寿命难以有效预测的问题，提出了基于声发射特征参数融合退化曲线和PSO-LSTM （粒子群-长短时记忆）寿命预测模型的疲劳寿命预测方法。首先在实验室条件下基于声发射技术采集风电塔筒原材料（Q355E）疲劳全过程的声发射信号，从原始信号的时域与频域特征中提取特征参量，之后应用PCA （主成分分析）方法对特征参量进行融合，将第一主成分作为融合之后的特征曲线；最后以LSTM模型为基础，使用PSO算法优化模型参数，并建立PSO-LSTM模型来进行寿命预测。结果表明，使用优化模型的预测精度比单一模型的要高，具备一定的工业前景。

标题：基于声发射信号的风电塔筒疲劳寿命预测

作者：张鹏林,高铭泽,

关键词：声发射,风电塔筒,寿命预测,PSO-LSTM,

发表日期：2023年7月

2025-1-19 15:07 上传 基于声发射信号的风电塔筒疲劳寿命预测.pdf

文件大小:

2.2 MB

下载次数:

60

高速下载