基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术

基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术摘要：近年来，水力发电作为一种清洁、可再生的能源方式，受到越来越多的关注。水轮机作为水力发电机组的核心部件，其无损损伤监测技术显得尤为重要。本文提出了一种基

基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术 摘要： 近年来，水力发电作为一种清洁、可再生的能源方式，受到越来越 多的关注。水轮机作为水力发电机组的核心部件，其无损损伤监测技术 显得尤为重要。本文提出了一种基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源 的定位技术。通过建立小波神经网络模型，对水轮机叶片的振动信号进 行处理和分析，并提取信号中的故障特征。然后，基于现场测试数据， 实验验证了该方法的有效性和可靠性。实验结果表明，该方法可以实现 水轮机叶片裂纹源的准确定位，并具有实用价值。 关键词：水轮机；小波神经网络；故障诊断；裂纹源；定位技术； 无损损伤检测；信号处理；振动信号 1.研究背景 随着能源消耗的增加和环境污染的加剧，清洁、可再生能源的研究 逐渐成为国内外的热点话题之一。水力发电作为一种不污染环境、天然 丰富的清洁能源方式，其利用水流转动水轮机的原理，通过发电机将机 械能转换为电能，广泛应用于电力行业中。 水轮机是水力发电机组的核心部件，其负责转换水流能量为机械 能，并将机械能输送给发电机。然而，由于其长期运行的原因，水轮机 叶片易受到各种损伤，如裂纹、变形和腐蚀等。这些损伤不仅会降低水 轮机的运行效率，而且还会影响水轮机的安全性和寿命。因此，水轮机 叶片的无损检测技术变得尤为重要。 2.研究内容 本文提出了一种基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技 术。本方法的主要步骤包括以下三个方面： 2.1小波分析