风力发电机组叶片振动检测方法
风力发电机组叶片振动检测方法
引言
风力发电机组作为一种广泛应用于可再生能源领域的设备，其叶片振动监测对于保证其正常运行和安全性非常重要。本文将介绍一种叶片振动检测的方法，以帮助工程师和技术人员保持风力发电机组的最佳工作状态。
背景
风力发电机组的叶片振动是由风的冲击和机械运行不平衡等因素引起的。叶片振动过大会导致发电机组损坏或者减少发电能力，甚至对周边环境和人员造成危害。因此，及时检测和监测叶片振动情况可以预防潜在的问题。
方法
步骤1：传感器的安装
在风力发电机组的叶片上安装合适的振动传感器。传感器应该能够测量叶片的振动幅度、频率和方向。通常，采用压电传感器来实现这一目的。
步骤2：数据采集与分析
使用数据采集器记录由传感器测量到的叶片振动数据。数据采
集器应该具有足够的存储容量和采样率。采集的数据可以通过电缆
或者无线传输到中央处理单元进行分析。
步骤3：数据处理与诊断
通过专门的软件对采集到的数据进行处理和诊断。常见的方法
包括频域分析、时域分析和振动模式识别。通过这些方法，可以得
到叶片振动的频率、幅度和模式等信息，并判断是否存在异常情况。
步骤4：报警与维护
当检测到叶片振动超过设定的阈值时，系统应该及时发出警报
并采取相应的维护措施。可能的维护措施包括校准传感器、平衡叶
片或者更换损坏的部件等。同时，持续地监测叶片振动情况可以帮
助工程师预测可能的故障，并采取预防措施。
结论
通过使用合适的传感器、数据采集与分析系统，以及有效的诊
断算法，可以对风力发电机组叶片的振动情况进行检测和监测。这
种方法有助于提高风力发电机组的可靠性和安全性，保证其持续稳定地发电，并对环境和人员产生最小的风险。
> 注意：本文所介绍的方法仅供参考，具体的装置和技术细节需要根据实际情况进行调整和优化。
风力发电机组叶片振动检测方法
风力发电机组叶片振动检测方法 引言 风力发电机组作为一种广泛应用于可再生能源领域的设备，其叶片振动监测对于保证其正常运行和安全性非常重要。本文将介绍一种叶片振动检测的方法，以帮助工程师和技术人员保持风力发电机组的最佳工作状态。 背景 风力发电机组的叶片振动是由风的冲击和机械运行不平衡等因素引起的。叶片振动过大会导致发电机组损坏或者减少发电能力，甚至对周边环境和人员造成危害。因此，及时检测和监测叶片振动情况可以预防潜在的问题。 方法 步骤1：传感器的安装 在风力发电机组的叶片上安装合适的振动传感器。传感器应该能够测量叶片的振动幅度、频率和方向。通常，采用压电传感器来实现这一目的。
步骤2：数据采集与分析 使用数据采集器记录由传感器测量到的叶片振动数据。数据采 集器应该具有足够的存储容量和采样率。采集的数据可以通过电缆 或者无线传输到中央处理单元进行分析。 步骤3：数据处理与诊断 通过专门的软件对采集到的数据进行处理和诊断。常见的方法 包括频域分析、时域分析和振动模式识别。通过这些方法，可以得 到叶片振动的频率、幅度和模式等信息，并判断是否存在异常情况。 步骤4：报警与维护 当检测到叶片振动超过设定的阈值时，系统应该及时发出警报 并采取相应的维护措施。可能的维护措施包括校准传感器、平衡叶 片或者更换损坏的部件等。同时，持续地监测叶片振动情况可以帮 助工程师预测可能的故障，并采取预防措施。 结论 通过使用合适的传感器、数据采集与分析系统，以及有效的诊 断算法，可以对风力发电机组叶片的振动情况进行检测和监测。这
种方法有助于提高风力发电机组的可靠性和安全性，保证其持续稳定地发电，并对环境和人员产生最小的风险。 > 注意：本文所介绍的方法仅供参考，具体的装置和技术细节需要根据实际情况进行调整和优化。
风机叶片结构损伤监测与诊断技术综述
风机叶片结构损伤监测与诊断技术综述 概述： 风机叶片结构损伤是影响风力发电机组性能和寿命的重要因素之一。由于风力发电机组所处环境的复杂性，风机叶片易受到各种因素造成 的损伤，如颠簸、震动、冲击等。因此，开发高效、准确的损伤监测 与诊断技术，对于确保风力发电机组的可靠运行和维持其长寿命具有 重要意义。本文将对目前常用的风机叶片结构损伤监测与诊断技术进 行综述。 一、可视化检测技术 可视化检测技术是风机叶片结构损伤监测中最常用的方法之一。该 技术通过观察叶片表面的颜色、纹理和形状等变化，判断叶片是否存 在损伤。采用相机、望远镜等设备，对叶片进行全方位、多角度的观察，可以发现细微的损伤，并及时采取相应的维修和保养措施。 二、声学检测技术 声学检测技术是一种通过叶片振动声音信号来判断叶片结构损伤的 方法。该技术利用传感器采集叶片振动时产生的声音信号，并通过特 定的信号处理方法，对叶片结构的异常振动进行分析和诊断。声学检 测技术对于检测叶片的裂纹、松动等损伤具有较高的准确性和敏感性。 三、红外热像技术
红外热像技术是一种通过测量叶片表面温度分布来诊断叶片结构损伤的方法。该技术利用红外相机记录叶片表面的热能辐射，通过分析热像图像，可以发现叶片表面的异常温度分布，进而判断叶片是否存在损伤。红外热像技术具有无接触、非破坏性、全天候等特点，适用于对风机叶片进行远程实时监测和诊断。 四、振动检测技术 振动检测技术是一种通过检测叶片振动信号来判断叶片结构损伤的方法。该技术利用加速度传感器等设备采集叶片振动信号，并通过特定的信号处理和分析方法，对叶片的振动频率、幅值和相位等进行诊断。振动检测技术可以快速准确地判断风机叶片的结构状态，并对异常进行预警和维修。 结论： 风机叶片结构损伤监测与诊断技术是确保风力发电机组性能和寿命的重要手段。本文综述了目前常用的风机叶片结构损伤监测与诊断技术，包括可视化检测技术、声学检测技术、红外热像技术和振动检测技术。这些技术在风力发电行业中具有广泛的应用前景，可以实现对风机叶片结构损伤的准确监测和及时诊断，有助于提高风力发电机组的运行效率和可靠性。在未来的研究和实践中，应继续完善并推广这些技术，以满足风力发电行业对风机叶片结构损伤监测与诊断的更高要求。
风机叶片结构损伤检测的无损检测方法比较
风机叶片结构损伤检测的无损检测方法比较近年来，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了广泛的应用和推广。风机叶片是风力发电机组中最重要的组成部分之一，而叶片结构损伤的检测对于保证风机的正常运行和延长其使用寿命至关重要。本文将对风机叶片结构损伤检测的无损检测方法进行比较，从而对不同方法的适用性、准确性和经济性进行评估和分析。 一、光纤光栅传感器方法 光纤光栅传感器是一种利用光栅技术实现无损检测的方法。该方法利用光纤光栅传感器对叶片表面进行扫描，并捕捉光纤光栅中产生的信号。通过对信号的分析，可以识别出叶片表面的损伤情况。光纤光栅传感器方法具有非接触性、高灵敏度和高空间分辨率的优点，适用于不同尺寸和形状的叶片结构。 二、红外热像法 红外热像法是一种利用红外相机对叶片进行扫描，通过测量叶片表面的温度分布来检测叶片结构损伤的方法。通过分析热像图像，可以确定叶片表面的温度异常区域，进而判断叶片的结构情况。红外热像法具有快速、非接触性和全面性的特点，可以检测到叶片表面的局部和整体损伤，适用于大型风机叶片的结构损伤检测。 三、超声波检测法 超声波检测法是一种利用超声波技术对叶片结构进行无损检测的方法。该方法通过超声波在叶片中的传播和反射来确定叶片的内部结构
和损伤情况。通过对超声波信号的分析和处理，可以识别出叶片的脆性、裂纹和松动等损伤。超声波检测法具有高灵敏度、高分辨率和非接触性的特点，适用于不同类型和材料的叶片结构损伤检测。 四、振动分析法 振动分析法是一种利用振动传感器对叶片进行监测和分析的方法。该方法通过测量叶片的振动信号并对其进行频谱分析，可以检测到叶片的结构损伤和故障。振动分析法具有高灵敏度、实时性和低成本的特点，适用于小型和中型风机叶片的结构损伤检测。 综上所述，针对风机叶片结构损伤检测的无损检测方法，包括光纤光栅传感器方法、红外热像法、超声波检测法和振动分析法。不同的方法各具特点，适用于不同类型和规模的叶片结构。在选择合适的方法时，需要综合考虑叶片的尺寸、形状、材料以及实际应用条件。未来的研究方向可以是进一步改进和优化现有的方法，提高检测的准确性和可靠性，并探索新的无损检测技术，以满足风机叶片结构损伤检测的需求。
风力发电叶片裂缝监测技术综述
风力发电叶片裂缝监测技术综述 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。 关键词：叶片裂缝监测;传感原理;应用领域;综述 1 叶片裂缝监测技术原理 1.1 振动分析法监测原理 振动分析法是一种常用的叶片裂缝监测技术，通过监测叶片的振动特征来判 断是否存在裂缝。当叶片存在裂缝时，裂缝会改变叶片的结构刚度和动态响应特性，从而导致振动频率和振幅发生变化。通过在风力发电机桨叶上安装加速度计 等振动传感器，可以实时采集叶片的振动信号。这些传感器会将叶片振动产生的 加速度信号转换为电信号，然后通过信号采集系统传输到监测设备。在监测设备中，通过对叶片振动信号的分析和比对，可以检测到振动频率和振幅的变化。如 果存在裂缝，裂缝的存在将影响叶片的振动模态、频率响应和振幅变化等特征。 通过对比实测数据和正常运行数据，可以识别出异常振动信号，进而判断叶片是 否存在裂缝。振动分析法对于叶片裂缝的监测具有以下优点：非侵入性、实时性、可远程监测等。然而，使用振动分析法需要专业的设备以及对信号处理和分析的 专业知识。此外，振动分析法仅适用于能够引起叶片振动的裂缝情况，对于微小 裂缝或裂纹产生的局部刚度变化可能无法准确检测。因此，在叶片裂缝监测中， 综合考虑多种监测技术的组合使用可能更加有效。 1.2 PVDF薄膜传感器早期叶片监测原理
风力发电机叶片故障诊断及裂纹损伤数值分析
风力发电机叶片故障诊断及裂纹损伤数值分析 风力发电机叶片故障诊断及裂纹损伤数值分析 一、引言 随着全球能源危机的日益突出，风力发电作为一种可再生能源形式，逐渐受到人们的重视。而风力发电机作为风力发电装置的核心部件，其叶片作为主要的动力转换部分，承担着将风能转化为机械能的重要任务。然而，由于长期的风侵蚀、自身振动和外界因素的影响，风力发电机叶片存在着裂纹损伤的隐患，这不仅会影响叶片的安全性能，还会直接影响发电效率和寿命。因此，准确诊断叶片故障以及进行裂纹损伤数值分析对于风力发电机的运行和维护具有重要意义。 二、风力发电机叶片故障诊断方法 1. 直观检查法 直观检查法是通过目测叶片的外观和观察叶片表面的裂纹、变形等情况来判断叶片的故障情况。这种方法简单直观，但受 人员经验和观察条件的限制，结果容易产生主观误差。 2. 非接触式检测方法 非接触式检测方法是利用激光测距仪、红外热像仪等设备对叶片进行扫描，通过测量叶片的几何形状和温度分布，来判断叶片的故障情况。这种方法操作简便，结果可靠，但设备价格较高。 3. 声发射检测法 声发射检测法是通过捕捉叶片产生的声发射信号，利用信号处理技术进行分析和判断叶片的故障情况。这种方法可以实时监测叶片的运行状态，但对设备和技术要求较高。 三、裂纹损伤数值分析
裂纹损伤数值分析是通过建立数学模型，利用有限元方法和疲劳寿命理论进行数值模拟和分析，来预测叶片在不同工况下的疲劳寿命和裂纹扩展速率。具体步骤如下： 1. 建立有限元模型 根据叶片的几何形状和材料特性，通过有限元软件建立叶片的有限元模型。分析叶片在不同工况下的应力和变形情况。 2. 确定边界条件 根据叶片的实际工作情况和工况参数，确定边界条件，包括初始应力、受力方向、载荷大小等。 3. 疲劳寿命分析 利用疲劳寿命理论，计算叶片在不同工况下的疲劳寿命。根据疲劳曲线，确定叶片在给定载荷下的裂纹扩展速率。 4. 裂纹扩展分析 通过模拟裂纹扩展过程，预测叶片在不同工况下的裂纹长度和扩展速率。根据裂纹长度和扩展速率的变化规律，判断叶片的寿命和裂纹扩展趋势。 四、结论 风力发电机叶片的故障诊断和裂纹损伤数值分析对于保证风力发电机的正常运行和延长叶片的使用寿命具有重要意义。通过直观检查方法、非接触式检测方法和声发射检测法可以有效地检测叶片的故障情况。而利用裂纹损伤数值分析方法，可以对叶片的疲劳寿命和裂纹扩展速率进行预测和分析，为叶片的维护和更新提供科学依据。然而，目前的叶片故障诊断和裂纹损伤数值分析方法还存在一定的局限性，需要不断的改进和完善，以更好地满足风力发电行业的需求
探讨风电机组状态检测技术
探讨风电机组状态检测技术 摘要:容量小是风电机组运行过程中的主要特征，基于其容量小的特征，在风电机组检测时表现出一定的特异性，为有效评估其运行状态奠定了基础。现阶段，风电机组多分布于人烟稀少的地区，该区域通讯不变，交通受阻，风电场管理运行存在较多问题，维修工作面临着很大挑战。基于此，本文对风电机组状态检测技术进行了分析，并阐述了风电机组状态检测的发展趋势，为准确掌握风电机组运行状态、提高风电机组管理水平提供了参考。 关键词：风电机组；运行过程；状态检测； 1风电机组状态检测技术现状 1.1振动状态检测流程 风电机组运行过程中荷载水平不断变化，随着荷载大小的不同，齿轮箱振动能量有所改变，尤其是风电机组转速变化时，齿轮箱内的不同零部件的转动频率有所差异，轴承故障特征频率值也会有所变化。基于此，需在明确风电机组基本结构组成的基础上了解不同构件的转速变化特征，同时熟练掌握其工作模式，便于准确采集齿轮箱内零部件、后端轴承的运动数据。 小波分析技术、频谱分析技术在振动状态检测中应用广泛，作为信号分析的技术方式，上述检测方案能够通过识别故障特征频率确定设备运行状况。基于标准运行数据和对故障特征频率数据的识别与比对，可初步判断风电机组运行状态，对传动链故障精准判断，及早发现传动链轴承或齿轮故障。大量实践案例证实，该方案应用效果佳，故障识别率高。 1.2油液状态检测流程 我国常用的风电机组中，齿轮箱与齿轮间啮合应力水平高，运动状态下齿面间会形成油膜，油膜条件较差，齿轮间相对滑动。为确保风力发电机组运行正常，需合理选用齿轮箱润滑油以提高其耐磨性能，改善其热氧化稳定性，提高风力发电机组的使用寿命，通过提高润滑性能降低摩擦系数，防止应力水平过高降低设备寿命。 风力发电机组需要润滑的部位包括液压刹车系统、轴承轴、齿轮箱、偏航系统等，实践中应用最广泛的油液检测技术包括在线检测和离线检测两种。油液状态检测时，工作人员通过收集风电机组相关部位的润滑油、润滑脂，在实验室内利用光谱分析仪对其性能指标加以检测。在线技术进行设备检测需与相关检测设备配合，通过金属颗粒检测设备对过滤后的齿
风力发电场中风机振动信号分析方法研究
风力发电场中风机振动信号分析方法研究 随着人们对环保和可再生能源的重视，风力发电成为了一种重 要的清洁能源，越来越多的风力发电场开始在全球各地建设。然而，如何保证风力发电机组的稳定运行和安全性，成为了一个急 待解决的问题。其中，风机振动是影响风力发电机组稳定性和寿 命的关键因素之一。因此，研究风机振动信号的分析方法，对于 提高风力发电机组的运行稳定性和安全性具有重要的意义。本文 将阐述风机振动信号分析方法的研究现状和发展方向。 一、风机振动信号的特征分析 风机振动信号通常表现为非定常、非线性、不平稳的时变信号。因此，首先需要对风机振动信号进行特征分析，以找到其内在规律。常用的特征分析方法包括时域分析、频域分析、时频域分析。其中，时域分析主要是通过时间序列图、自相关函数、互相关函 数等分析方法，对信号的时域特征进行分析；频域分析是通过傅 里叶变换、功率谱密度等分析方法，对信号的频域特征进行分析；时频域分析结合了时域分析和频域分析，能够同时分析信号的时 域和频域特征，如小波变换等方法。 二、主成分分析在风机振动信号中的应用
主成分分析（PCA）是一种常用的多元统计分析方法，可以将原始数据转变为一组相互独立且具有特定信息的新变量，用于简化数据。近年来，PCA在风机振动信号分析中被广泛应用。通过PCA分析可得到主成分向量，进而提取风机振动信号中的主要成分，从而实现信号的降维处理。大量实验表明，PCA方法在风机振动信号的特征分析和异常检测等方面具有很好的应用效果。 三、小波变换在风机振动信号中的应用 小波变换（WT）是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的分量，不同时间段内分量的幅值表示了信号在不同频率和时间的分布情况。近年来，小波变换被广泛应用于风机振动信号的分析中。通过小波分解和重构可将信号进行时频域分解，便于对非定常风机振动信号进行分析。同时，小波分解还可以用于信号的去噪和脉冲信号检测等方面，具有很好的应用效果。 四、基于机器学习的风机振动信号分析方法 机器学习（ML）是一门兼具统计学、人工智能、计算机科学等多学科的交叉研究领域，已经广泛应用于诸如图像识别、自然
风力机叶片颤振监测与预警
风力机叶片颤振监测与预警
风力机叶片颤振监测与预警 风力机叶片颤振是风力发电行业面临的一个严重问题。颤振不仅会导致叶片的损坏和断裂，还可能危及整个风力机的运行安全。因此，对风力机叶片颤振进行监测与预警显得尤为重要。下面，我们将逐步介绍风力机叶片颤振监测与预警的步骤。 第一步：确定监测指标 风力机叶片颤振监测的首要任务是明确监测指标，即用于判断叶片颤振情况的参数或信号。常见的监测指标包括叶片振动幅值、振动频率、振动加速度等。根据实际情况，我们可以选择合适的监测指标进行监测。 第二步：选择监测方法 根据监测指标的不同，我们可以选择不同的监测方法。常用的监测方法包括振动传感器、光纤传感器、加速度计等。这些传感器可以根据叶片的振动情况，实时地采集叶片的振动数据，并将其传输到数据采集系统中进行分析和处理。 第三步：建立监测系统
在建立监测系统时，我们需要安装传感器并连接到数据采集系统。数据采集系统可以对传感器采集到的数据进行实时监测和记录。同时，为了确保数据的准确性和可靠性，我们还需要对监测系统进行校准和检测。 第四步：数据分析与处理 在数据采集系统中采集到的数据可以通过数据分析与处理来判断叶片是否存在颤振问题。常见的数据分析方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。通过对数据进行分析，我们可以得到叶片的振动特征和振动模式，从而进一步判断叶片是否存在颤振问题。 第五步：预警与控制 一旦监测系统判断叶片存在颤振问题，我们需要及时进行预警与控制。预警可以通过声光信号、短信通知等方式进行，以提醒工作人员及时采取措施。同时，我们还需要制定相应的控制措施，例如降低叶片转速、调整叶片角度等，以防止颤振问题进一步扩大。 综上所述，风力机叶片颤振的监测与预警需要经过确定监测指标、选择监测方法、建立监测系统、进行数据分析与处理以及预警与控制等多个步骤。通过
风力发电机叶片振动特性分析
风力发电机叶片振动特性分析 随着环保意识的日益增强，风力发电作为一种绿色能源逐渐受到关注。其中，风力发电机的叶片是风能转化为机械能的关键部件，叶片的振动特性直接影响了风力发电机的效率和寿命。因此，本文针对风力发电机叶片振动特性进行了分析。一、叶片振动的原因 风力发电机叶片振动的原因主要有以下两个方面： 1.风的影响。当风吹过叶片的表面时，会产生流体的力和压力，这些力和压力会使得叶片产生弯曲和扭转，从而出现振动。 2.机械问题。风力发电机叶片自身的材料、设计和生产工艺等方面存在一定的问题，这些问题也会导致叶片振动。 二、叶片振动的类型 风力发电机叶片振动分为自由振动和强迫振动两种类型。 1.自由振动。自由振动是指在无外力驱动作用下，叶片自身的弹性形变在时间上的变化。自由振动分为弯曲自由振动和扭转自由振动两种类型，其中弯曲自由振动是指叶片在平面内的自由弯曲形变，扭转自由振动是指叶片在垂直平面上的自由扭曲形变。 2.强迫振动。强迫振动是指叶片在外力驱动作用下的振动。强迫振动也分为弯曲强迫振动和扭转强迫振动两种类型，其中弯曲强迫振动是指叶片在平面内的弯曲振动，扭转强迫振动是指叶片在垂直平面上的扭转振动。 三、叶片振动诊断方法 叶片振动是风力发电机运行过程中的一种常见故障，对于风电厂运营和维护来说是一个非常重要的问题。因此，对于叶片振动的诊断方法也是研究的重点之一。
1.模拟分析。通过数学模型对叶片振动进行分析，可以预测叶片振动的情况， 从而指导叶片的设计和生产。其中，利用有限元分析方法可以对叶片进行模拟分析，可以得到叶片的应力、振动以及动态特性等信息。 2.监测检测。通过在叶片上安装振动传感器，可以进行实时的振动监测，并对 叶片的振动情况进行分析。 3.视觉检查。通过对叶片进行目视检查，可以发现叶片表面的裂纹、腐蚀和变 形等问题，从而判断叶片是否需要更换。 四、叶片振动的抑制方法 为了抑制风力发电机叶片振动，可以采取以下措施： 1.优化叶片设计。在叶片的设计阶段，应该考虑到减少振动的相关因素，比如 优化叶片的材料、形状和尺寸等，以减少叶片的振动。 2.改善生产工艺。在叶片的生产过程中，应该加强质量控制，确保叶片的制造 工艺和质量达到标准要求。 3.加强检修维护。定期对叶片进行检查和维护，及时发现并修复叶片的损坏和 故障。 4.安装降噪器和振动吸收器。通过在叶片上安装降噪器和振动吸收器，可以减 少叶片的振动和噪音，提高整个风力发电机的运行效率。 五、结论 风力发电机叶片振动是影响风力发电机效率和寿命的重要因素之一。通过对叶 片振动特性的分析，可以制定有效的检修和维护措施，从而提高风力发电机的效率和可靠性。未来，随着科技的不断发展，风力发电技术也将日益成熟，风力发电的应用前景也将变得更加广阔。
风力发电机组振动分析方法
风力发电机组振动分析方法 摘要：风力发电机组振动超限类故障较为常见，不仅因为风电机组结构，细 长的叶片及塔筒，沉重的机舱容易产生振动。还有多环节的传动链及偏航系统； 复杂的控制策略，开关过程、控制过程，加之一系列动态载荷，如：阵风、湍流、波浪（海上风机）、地震、叶轮转动等；都有容易激发机组的强烈振动；另外测 量回路中测量本体，线路虚接及干扰问题造成的测量信息错误引发故障也占了该 类故障触发相当大的比重。本文主要通过描述一个真实振动案例分析和解决的过程，寻求一个该故障的普遍解决办法，为解决风力发电机组振动故障提供参考和 借鉴。 关键字：风力发电机组；振动；控制； 1引言 风电机组振动超限类故障是一个非常常见的故障，因为涉及电气、传动、控制、结构、环境很多因素，使得该类故障分析及处理有一定难度。本文通过一个 真实案例，详细阐明机舱加速度超限故障分析过程，为该类故障提供解决方案。 二、测量回路引发故障 2.1检测回路基本原理 为防止机组振动引发严重后果，一般风电机组会配备加速度传感器计量机舱 振动情况，有些机组厂商还会增加摆锤作为后备保护串入安全链中，通过调节摆 锤的重心高度，达到相应的加速度限值要求。加速度传感器主要通过对内部质量 块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获得加速度值，根据传感器敏感元件的 不同，常见的加速度传感器包括电容式、电感式、应变式、压阻式、压电式等。 2.2检测回路故障处理
无论使用哪种加速度传感器，都会不同程度的受到其测量本体可靠性、传输 线路可靠性、接收信号模块故障及干扰问题的影响从而引发故障。因测量本体、 接收信号模块以及线路虚接问题，经细致检查或替换备件的方法可以找到故障点。另在新投入风电场可能出现设计算法过于敏感，特殊天气导致机组误报振动加速 度故障。 信号干扰问题，风力发电机组使用的振动模块，更加注重低频段测量精度， 模块本身就具备滤波及抗混频功能。为防止机组误报，主控程序中还会再次对有 效值进行滤波，所以一般情况下不会发生信号干扰引发故障。如果排除真实振动 引发故障及测量本体及线路问题，可针对干扰问题，对信号通道屏蔽层进行接地（必须保证接地点可靠）；远离强电场或增加屏蔽管；找到干扰源。 三、实际振动引发故障 机组实际振动触发限值并不多见，即便发电机及齿轮箱轴承、主轴轴承发生 异常，一般不会引发机舱加速度超过限值。除非严重失效，但也因此故障点已十 分明显，本文不做讨论。实际振动故障特点： （1）发生在相对高风速段或启停过程； （2）能够感受到机组运行声音异常及高能振动； （3）从加速度数据（毫秒级）看幅值存在渐变过程，不存在跳变。导致实 际振动的原因有： （1）塔筒基础或结构刚性未达到设计要求，导致固有频率下降，与叶轮转 频过于接近引发共振； （2）机械传动链的某一异常振动频率与系统固有频率重合；
风力发电机的疲劳测试方法
风力发电机的疲劳测试方法 风力发电机是一种利用风能转换为电能的装置，它们通常被放置在风能资源丰富的地区，用于发电。然而，由于长期暴露在恶劣的自然环境中，风力发电机的叶片、轴承和传动系统等部件易受到疲劳破坏。因此，疲劳测试成为了评估风力发电机性能和可靠性的重要手段之一。 疲劳测试是通过模拟实际工作条件下的疲劳载荷，对风力发电机的部件进行持久性能测试。其目的是评估风力发电机在长期运行中的可靠性和耐久性，并预测其寿命。下面将介绍几种常见的风力发电机疲劳测试方法。 首先是振动测试。振动测试是一种常见的疲劳测试方法，通过在实验室中模拟风力发电机运行时的振动载荷，评估其在长期振动作用下的疲劳性能。通过监测振动信号，可以获取发电机在不同工况下的振动频谱和振动幅值，从而判断其疲劳破坏的潜在风险。 其次是风洞测试。风洞测试是一种模拟真实风场环境的疲劳测试方法。通过在风洞中模拟不同风速、风向和气候条件，对风力发电机的叶片和结构进行疲劳载荷测试。这种测试方法可以模拟不同环境条件下的风力发电机工作状态，准确评估其在长期风吹雨打中的耐久性能。
还有负载测试。负载测试是一种模拟实际工作负载条件的疲劳测试方法。通过在实验室中施加不同的负载，如扭矩、转速和功率等，对风力发电机的传动系统和发电机组件进行疲劳性能测试。这种测试方法可以模拟风力发电机在不同工作条件下的负载变化，评估其在长期运行中的可靠性。 还有环境模拟测试。环境模拟测试是一种将风力发电机置于不同环境条件下，模拟其在实际运行中可能遇到的各种环境因素，如温度、湿度和盐雾等，进行疲劳测试的方法。这种测试方法可以评估风力发电机在各种环境条件下的耐久性能，并为其设计和改进提供参考依据。 风力发电机的疲劳测试是保证其可靠性和耐久性的重要手段。通过振动测试、风洞测试、负载测试和环境模拟测试等方法，可以评估风力发电机在长期运行中的疲劳性能，并预测其寿命。这些疲劳测试方法不仅可以为风力发电机的设计和改进提供依据，还可以确保其在实际运行中的安全可靠性，为可持续发展提供清洁能源。
风力发电机叶片设计及测试方法研究
风力发电机叶片设计及测试方法研究 随着环保意识的不断增强，清洁能源技术的研究和发展也逐渐受到了人们的重视。其中，风力发电被视为一种相对成熟且广泛应用的清洁能源形式。而在风力发电中，风力发电机叶片作为位于发电机转盘外部的关键构件，直接影响着发电机的转速、输出功率和效率等因素。因此，在风力发电技术研究和开发中，风力发电机叶片的设计和测试方法就显得尤为重要。 一、风力发电机叶片的设计方法 1. 概述 风力发电机叶片的设计是一项复杂而又系统的工程任务。它的设计需要充分考虑叶片的载荷、材料、几何形状、气动性能等诸多因素。尤其是风能资源的特点和风机的使用环境，更需要让叶片设计和工艺制造达到最佳的协调和平衡。 2. 原则 a. 描述叶片加载并考虑疲劳。 b. 通过数值模拟进行优化设计，从而减少设计的时间和成本。 c. 温度或湿度等因素的影响需要进行考虑。 3. 工艺 a. 利用计算机辅助设计。 b. 使用CAD软件和NX CAM成型，并采用TURBOMACHINERY工具对气动性能进行模拟。 c. 通过使用实验室 for the oil industry 的设备进行测试。 二、风力发电机叶片的测试方法
1. 模拟试验 风力发电机叶片的模拟试验是评价叶片设计的一种重要手段。通常采用风洞试验对叶片的气动性能进行测试，以确定叶片的风阻和升力等参数。模拟试验除了可以确定和改进叶片的气动性能之外，还能够深入研究叶片结构的适应性和性能，为实际应用中的调整和改进提供好的数据支持。 2. 结构分析 在风力发电机叶片制造过程中，对叶片结构进行分析和测试也是非常必要的。利用声学学、振动测试、拉伸振动实验以及有限元法等方法来评估叶片的静态和动态结构，以确定其刚度和分布和振动频率等参数。同时，还可以研究叶片结构的响应、散热和密封等问题。 3. 实际试验 在实际使用过程中，风力发电机叶片的耐久性和遮阻性能成为了测试重点。通过在实际条件下的运行、测试和实时分析，可以评估叶片的寿命和性能，为调整和改进提供数据依据。 风力发电技术中，风力发电机叶片的设计和测试是非常重要的内容。通过深入研究风力发电机叶片的设计方法和测试手段，我们可以更好地了解叶片的气动性能和结构性能特点，从而改进设计和制造各方面。在今后的风力发电行业的发展中，这些技术的提高和进步将会为清洁能源产业的发展奠定坚实基础。
风力发电机叶片检测方法
风力发电机叶片检测方法 摘要： 一、引言 二、风力发电机叶片检测方法概述 1.视觉检测 2.红外热像检测 3.超声波检测 4.激光雷达检测 5.振动检测 三、各类检测方法的优缺点 四、发展趋势与展望 五、结论 正文： 一、引言 随着风力发电在我国的普及和可持续发展，风力发电机叶片的安全运行已成为关注的焦点。叶片作为风力发电机的关键部件，其运行状态直接影响到整个风力发电系统的性能和寿命。因此，对风力发电机叶片进行有效的检测具有重要意义。本文将对风力发电机叶片的检测方法进行综述，以期为风力发电机叶片的安全运行提供参考。 二、风力发电机叶片检测方法概述 1.视觉检测
视觉检测是通过观察叶片的外观、表面损伤、裂纹等方面来判断叶片的运行状态。这种方法直观、简单，但受限于观察角度、光照条件等因素，检测效果有限。 2.红外热像检测 红外热像检测是通过测量叶片表面的温度分布，分析叶片在不同温度场下的热传导性能。这种方法可发现叶片内部的温度异常，从而判断叶片是否存在损伤或故障。 3.超声波检测 超声波检测是通过发射超声波扫描叶片，检测叶片内部的结构和厚度。这种方法可发现叶片内部的裂纹、疏松等缺陷，具有较高的检测准确性。 4.激光雷达检测 激光雷达检测是通过激光束扫描叶片表面，获取叶片的三维几何信息。这种方法可实现对叶片表面的高精度检测，适用于大型风力发电机叶片的检测。 5.振动检测 振动检测是通过测量叶片在运行过程中的振动参数，分析叶片的运行状态。这种方法可发现叶片是否存在不平衡、损伤等问题，但对叶片的安装角度和运行条件有一定要求。 三、各类检测方法的优缺点 1.视觉检测：优点是直观、简单；缺点是检测效果受限于观察角度、光照条件等因素。 2.红外热像检测：优点是可发现叶片内部的温度异常；缺点是对叶片表面的清洁度要求较高，且不易检测到表面损伤。
风力发电机组振动故障分析及相关问题阐述
风力发电机组振动故障分析及相关问题 阐述 摘要：风力发电机组发电机振动故障直接影响到机组设备的正常运转。为了提升风力发电机的运转能力提升供电质量。该文结合实际，在分析风力发电机组结构组成的同时，对风力发电机组振动故障因素进行总结分析，同时给出针对性的振动故障处理措施，希望论述后，可以给该方面的研究者提供参考。 关键词：风力发电；机组发电；机振动故障；分析 引言： 目前我国风力发电机组发生的故障的部件主要为风机传动系统，其中包括主轴、齿轮箱、风机发电系统、叶片等，而目前国内风电机组发生的故障中，大部分是以齿轮箱、发电机故障为主，而除了电气原因导致的故障以外，故障产生的与机组结构振动有关的故障异常更为突出，造成的经济损失也更高。因此，风力发电机组齿轮箱，发电机的振动特性及振动检测研究对提前预警风机故障，以及提高风电机组可靠性也十分重要。 一、风力发电控制技术的发展现状 控制技术对于风力发电机的重要性主要体现在以下几方面: (1)风力发电机所获得的风能是随机的、无法控制的。风速、风向、风力的大小会随着客观自然条件的变化而改变，本身并不具有控制性，要想得到控制，就需要通过技术手段来实现。 (2)风力发电机的风轮惯性很大，风轮叶片直径在特定的范围内可以有效利用风能。
(3)风力发电所需要的并网、脱网都会用到控制技术。现阶段，很多技术都 可以应用到风力发电领域，风力发电的控制技术也越来越先进，控制方向越来越 多元化。定桨距型风力机只通过连接桨叶、轮毂并不能发生改变，在风速高于额 定风速的情况下，通过失速原理可以限制发电机的功率。所谓失速原理，指的是 气流达到一定程度的攻角后就会产生涡流。当外界因素让输出功率发生改变时， 桨叶的被动失速调节就不会由任何控制，风力发电机组系统就会更加简化。然而，风轮的叶片重量很大，一些部件受力大，所以发电机组的工作效率较低，一些重 要部件也很容易损坏。 二、振动检测诊断方法 1.数据分析方法 目前数据分析方法主要有时域分析和频域分析两种方法，时域分析方法是用 专业软件将采集的数据转换为时域波形，观察时域波形的形状、幅值、周期性等 变化情况，从而推断故障发生的原因，由于时域分析方法只能对数据在时域内的 特性进行分析处理，分析处理的结果往往不能反映到频域上，不利于对故障定位；频域分析方法是用专业软件将采集的数据转换为频域波形，观察幅值随频率的变 化情况，从而推断故障发生的原因。频域分析方法只能对信号的频域成分进行分析，假设检测信号为周期循环，通常分析频谱更多表征为数据检测时段内平均值 的概念，很难反映准确对应时序信息，所以数据分析时采用时频联合分析法。即 先在时域上进行分析，如果存在明显的周期性波形，将对此波形进行频域分析。 2.陷波滤波器设计 机组的功率由转速转矩控制，故障时机组处于发电状态，转速已经达到额定 转速，但功率未满发，机组处于控制III区，当风机的转速下降在一定范围内时，转矩将不发生改变，以保证功率不出现大幅波动，当转速继续下降时，转矩将随 之下降，转矩的下降，会使转速在短时间内有一定增大，从而在某种特殊工况下，转速出现了周期性的波动。针对这种情况，一般采取的措施为使用陷波滤波器对 特有的频率进行处理，避免转速产生与塔筒固有频率相近的频率信号，从而避免 发生共振。
风电叶片结构动力学阻尼实时监测技术
风电叶片结构动力学阻尼实时监测技术 风能作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了广泛的应用和推广。其中，风力发电是一种非常重要的应用方式，而风力发电机组的核心 组成部分之一就是叶片。叶片的结构动力学特性对风力发电机组的性 能和安全运行起着至关重要的作用。而在叶片的运行过程中，由于外 部环境和内部长期振动等因素的影响，叶片结构动力学阻尼的实时监 测技术显得尤为重要。 一、风电叶片结构动力学阻尼的意义 叶片在风力发电机组中起到了与风的相互作用的关键作用。在不同 风速下，叶片产生的动力学响应会导致叶片振动和应力的变化。而振 动过大和应力过大都会对叶片的寿命和安全性造成威胁。因此，了解 叶片的结构动力学特性以及监测叶片动态响应的变化是十分必要的。 二、风电叶片结构动力学阻尼的实时监测技术 1. 传感器技术 传感器技术是实时监测叶片结构动力学阻尼的关键。通过在叶片表 面或内部布置传感器，如应变计、加速度计等，可以实时监测叶片的 振动、变形和应力等参数。同时，传感器所采集的数据还可以用于分 析叶片的结构动力学行为，帮助优化叶片的设计和改进。 2. 数据处理和分析技术
数据处理和分析技术是传感器技术的重要补充。通过对传感器所采集到的数据进行处理和分析，可以得到叶片结构动力学响应的变化规律和趋势。这有助于及时判断叶片是否出现过大的振动和应力，并采取相应的措施进行调整和修复。 3. 实时监测系统 实时监测系统是整个叶片结构动力学阻尼监测技术的核心。通过将传感器和数据处理分析技术集成到一个系统中，并实现实时监测和预警功能，可以及时发现并防止叶片动力学响应异常的情况。同时，实时监测系统还可以提供数据记录和报告功能，供后续分析和使用。 三、风电叶片结构动力学阻尼实时监测技术的应用前景 风能资源是一种无限可再生的能源，风力发电作为一种清洁、高效的能源形式在全球范围内蓬勃发展。而叶片作为风力发电机组的重要组成部分，其结构动力学特性的实时监测技术将为风力发电的发展和运行提供重要的支撑。 通过风电叶片结构动力学阻尼实时监测技术，可以实现风力发电机组叶片的在线运行监测，减少故障和事故的发生，提高风力发电机组的可靠性和运行效率。同时，监测数据还可以通过人工智能等技术进行分析和挖掘，为叶片的设计和制造提供有价值的参考和反馈。 四、结语 风电叶片结构动力学阻尼实时监测技术将在风力发电行业中发挥重要的作用。通过合理运用传感器技术、数据处理和分析技术以及实时
关于风机叶片振动的检测与分析
关于风机叶片振动的检测与分析 摘要：叶片在风电机组中属于关键的构成部分，发挥着能量转化的作用。在 风机运行过程中，必须保证叶片的安全性与可靠性，才能有效提升吸收风能的转 换效率，为整个风力机组带来有利的影响。通过提高叶片性能，也能保证风机的 稳定运行。但是叶片工作环境较为复杂，面临力、空气动力、热应力和弯曲应力 等作用，甚至存在雨雪冰霜冲蚀与闪电积累破坏等现象。基于此要重视对风机叶 片振动检测与分析，确保准确、快速判定其疲劳程度，这是维护风机安全运行、 降低成本和提高风能利用率的有效手段。 关键词：风机叶片；振动；检测； 引言 购买风扇的用户和生产风扇的制造商最关心的问题是风扇振动问题。风扇振 动过大或过小，以致损坏风扇组件。风扇超速振动过快会导致风扇轴承温度急剧 上升，零件磨损程度上升，当风扇振动幅度严重超标时，会对一些重要零件造成 不可挽回的损坏，轴承壳破裂，甚至叶轮破裂破碎。为了应对风机振动超标，减 少风机振动达到平衡，首先要平衡整个机器。这主要是因为周期性出现的风扇振 动干扰会导致风扇振动。 1叶片结构 叶片为环氧树脂及玻璃纤维制作复合材料产品，具备高比强度、轻质、结构 稳定、工艺性好等优点，同时也具备了可设计性、修复性能好等优点。根据叶片 各部件受力状态不同，叶片不同的区域具备不同的结构形式，主要为叶根、主梁、腹板、蒙皮等结构，主梁是叶片的主要承载部件，主要承受叶片的弯曲载荷，一 般使用高强、高模的单向纤维织物制成。壳体蒙皮主要作用是提供叶片的气动外形，多采用双轴或多轴织物。为了提高叶片的刚度同时实现轻量化的目的，在蒙 皮和腹板部分使用了PVC、Balsa等夹芯材料。
关于风机叶片振动的检测与分析
关于风机叶片振动的检测与分析 摘要：风力发电是如今解决能源问题的重要途径。应合理地利用发电的实时监测系统，有效地减少技术人员的现场巡查，极大地减少了人力的浪费，并且有效地对于潜在事故进行预警，基于此，本文对造成风机振动的原因以及风机叶片振动的检测策略进行了分析。 关键词：风机；叶片振动；原因 1 造成风机振动的原因 经济在不断的进步，科技在不断的前行。社会对于能源的需求量越来越大。风能的出现，无疑是能够缓解如今能源紧张的一种方法的。可能会造成振动的原因有许多，就比如在加工生产的时候可能存在的误差、安装误差、载荷、润滑状态等原因。而叶片的刚度是载荷的非线性函数，故而在处理持续运转的时候，叶片可能会受到的作用力为周期性变化。啮合刚度产生的改变会被付氏变换，引发多频激励。假如叶片存在开裂或者点蚀的状况，那么叶片的弯曲刚度就会降低，而存有裂纹的叶片或者存在点蚀的叶片在进行啮合的过程当中的综合啮合刚度就会较以往偏低，造成啮合冲击的振动特征发生变化。 （1）由机械问题引发的振动：可能由于转子在最开始制作的过程中或者安装的时候存在的一些误差，致使转子产生弯曲变形、部件松动等问题致使转子不平衡。也有可能是在安装原动机和工作机的时候为准确连接，致使其温升不等等问题引发振动。 （2）由于工作介质造成的振动：可能由于进入风机的气流压力、流量的改变产生气流激振力，或者气流当中的粉尘密度不均匀，使得转子的受力不均匀，有可能造成风机振动。 （3）由于润滑系统的问题导致的振动：润滑系统如果出现问题，将会导致轴承在运转过程当中出现发生振动。
2 风机叶片振动的检测策略 2.1 检测 其实，风机出现故障的原因有很多。其中，这个风机振动就是最大的原因之一。通常情况之下，风机设备出现故障问题，其相关的信息主要是通过风力发电 机中的振动信号来传递出去的。因此，在风力发电及运行的过程当中是通过利用 相关的设备来检测振动的信号的。而且还要对这个信号中携带的数据进行一个合 理恰当的分析，从而才能真正了解到风力发电机设备的健康情况。 对于风力发电机来说，出现故障是非常常见的。风力发电机的实时运营情况，是发现风电设备的故障和维修的重要依据。而对于风机叶片来说，它的加速度是 可以利用相关的传感器来测试的，它的参数是可以反映出风机设备当中的叶片的 振动程度的。其速度大小可以通过数学的方式来计算出来。同时，风机的叶片振 动幅度的快慢，也可以通过速度表现的方式来进行表达，从而可以对风机叶片的 振动幅度进行分析。 2.2 工作原理分析 在此处要做的一个介绍就是在风力发电过程当中的风机叶片振动的一个原理 进行一个详细的介绍。因为在风力发电的过程当中震动的方式，它不仅仅可以反 映设备的运行的情况，除此之外它还能够反映设备发生一些故障的可能性，因为 在风力发电的过程当中每一片风机叶片都有它固定的工作频率。根据这样一个固 定的数值，可以对风机叶片的速度和位移等重要的一些数据进行一个十分重要的 判断，如果说加速度的值越大的话，那么说明发生故障可能性的标准就更加的高。其中对加速度的值进行测量的原理，主要通过下面三个方面来进行一个详细的介绍。首先是要利用加速度的积分处理。其次是对速度进行积分处理之后，要根据 风机叶片发生振动时的情况，可以更好的了解出振幅的情况。最后一个是根据前 面测出的位移加速度的值和速度等进行一个天量计算，然后根据这些数据进行一 个有效的处理。 2.3 对于信号调理模块的设计
风电机组振动监测
风电机组振动监测（一） 摘要 由于风场的环境恶劣加之自身结构等特点，风力发电机所受的外部激振力和振动自由度相对其他大型旋转机械要多。所以长期以来，振动是风电发电机组运行中最常见的主要故障之一，又是原因最复杂、最不容易解决的问题，严重时会形成振动事故，造成设备损害。风力发电机运行是否正常直接影响着风力发电的产量，风机故障可能会导致机组本身的损坏，甚至有可能造成更严重的后果。为了保证风力发电机组稳定运行和高效的利用风力资源，有必要对风力发电机组振动进行研究；为了保障风机的安全运行，对其运行状况进行振动状态监测与故障诊断非常重要。 本文重点研究了振动诊断和监测技术在风力发电机组状态监测，完成以下工作: 首先，由风力发电机组所受外部激振力及其自身结构特点，研究分析了风力发电机组整机系统、偏航系统、叶片、齿轮箱、主轴承、发电机的振动特征。 其次，根据风力发电机组的振动特征，总结了几种风力发电机组振动诊断方法。 最后，设计完成了风力发电机组振动监测系统。 关键词:风力发电机组；振动诊断；振动状态监测。
第一章绪论 1.1风力发电的现状 目前世界能源主要来自不可再生的能源，如:煤、石油、天然气和核能。这样的能源结构不仅导致能源的短缺，而且造成严重的环境问题。风能作为一种可再生清洁能源已越来越受到全世界各国政府的欢迎和重视。图1-1为各国的风机装机容量，全球的风能资源约为2.74x1012Kw，其中可利用的风能为2x1010KW，比地球上可开发利用的水能总量还要多10倍。2005年2月旨在限制温室气体排放量的《京都议定书》也已正式生效，这对世界风电行业的发展将会带来重大的影响。随着风电各项技术的成熟，风力发电在抑制二氧化碳排放可大大降低，稳定石油价格波动等能源问题上的优势将会越来越明显，在世界范围内风电行业正蓄势待发。
IEC 61400-23：风电叶片测试标准中文讲解
目录 前言 (3) 引言 (4) 1．主题与范围 (5) 2．引用标准 (5) 3．定义 (5) 4．符号 (8) 4.1符号 (8) 4.2 希腊符号 (8) 4.3 下标符号 (8) 4.4缩写词 (9) 5 通用原则 (9) 5.1试验目的 (9) 5.2临界状态 (9) 5.3实际约束 (10) 5.4试验结果 (10) 6叶片数据 (11) 6.1概要 (11) 6.2外部尺寸与接触面 (11) 6.3 叶片特性 (11) 6.4 材料数据 (12) 6.5 设计负荷及条件 (12) 6．6试验区域 (13) 6.7 特殊的叶片修改 (13) 6.8根部固定 (13) 6.9机械装置 (13) 7．设计和试验负荷条件的不同 (13) 7.1 总述 (13) 8．试验负荷 (15) 8．1总述 (15) 8.2 以负荷为基础的试验 (15) 8.3以强度为基础的试验 (16) 8.4负荷静态试验各方面 (17) 8.5负荷疲劳试验各方面 (17) 8.6静态和疲劳试验顺序 (18) 8.7机械装置 (18) 9试验负荷因素 (18) 9.1概要 (18) 9.2设计中使用的准安全因子 (18) 9.3试验负荷因素 (19) 9.4负荷系数的应用以获得目标负荷 (20) 10 试验负荷分布之于设计负荷的评估 (20) 10.1概要 (20) 10.2 引入负荷的影响 (20) 10.3静态试验 (20)
10.4疲劳试验 (22) 11故障状态 (24) 11.1概要 (24) 11.2灾难性故障 (24) 11.3功能故障 (24) 11.4表面故障 (24) 12试验过程和方法 (25) 12.1概要 (25) 12.2试验台和根部固定装置要求 (25) 12.3引入负荷的固定装置第38页图6 (25) 12.4静态强度试验 (25) 12.5疲劳试验 (26) 12.6选择各种试验方法的优缺点 (28) 12.7决定性修正 (28) 12.8数据收集 (29) 13决定叶片性质的其他试验 (30) 13.1概要 (30) 13.2试验台偏移 (30) 13.3偏移 (30) 13.4刚度分布 (30) 13.5变形分布测量 (31) 13.6固有频率 (31) 13.7阻尼 (31) 13.8形态 (31) 13.9（物理）质量分布 (32) 13.10蠕变 (32) 13.11其他非破坏性试验 (32) 13.12叶片分段 (32) 14报告 (32) 14.1概要 (32) 14.2内容 (32) 14.2.1通用---所有试验 (32) 14.2.2静态试验和疲劳试验 (32) 14.2.3其他试验 (33) 附录A（常规性）准安全系数的考虑 (34) 附录B（常规性）疲劳公式敏感性评估 (35) 附录C（常规性）加载角度变化的考虑 (36) 附录D（资料性）试验安装实例 (37) Bibliography (39)