[发明专利]风电机叶片故障监测方法

权利要求书

1.一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：根据实际被检测风电机叶片建立风电机叶片模型；

步骤二：根据“Nyquist采样定理”确定求解风电机叶片后向散射电场的采样点数；

步骤三：利用物理光学法与矩量法构成的混合算法求解风电机叶片的后向散射电场；

步骤四：根据求解出的风电机叶片的后向散射电场得到风电机叶片雷达回波信号；

步骤五：对求得的风电机叶片雷达回波信号进行短时傅里叶变换，获取风电机叶片雷达回波信号的时频图；

步骤六：用雷达实时监测实际运行的风电机叶片，获取被监测风电机叶片的雷达回波；并对获取的被监测风电机叶片的雷达回波信号进行短时傅里叶变换，得到被监测风电机叶片雷达回波信号的时频图；

步骤七：将步骤五和步骤六所得的风电机雷达回波信号的时频图进行对比，判断风电机叶片是否发生故障；

步骤八：判断出风电机叶片的运行状态后，若风电机叶片发生故障，则及时发出警报；若风电机叶片正常运行，则继续监测风电机叶片的运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：步骤四通过风电机叶片的后向散射电场得到风电机叶片雷达回波信号是由于回波中的基带信号与目标散射电场的复振幅矢量相对应。

3.根据权利要求2所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：步骤五所得的风电机叶片正常运行时的回波的时频图，步骤六所得的是被监测风电机叶片的回波时频图；风电机在运行时，因为其叶片周期性旋转，其雷达回波信号的时频图会呈现出一种独特的微多普勒特征；步骤五获取风电机叶片雷达回波信号的微多普勒特征，是对步骤四求得的风电机叶片雷达回波信号进行短时傅里叶变换。

4.根据权利要求3所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：步骤六所得的被监测的风电机叶片的雷达回波及其微多普勒特征是通过雷达实时监测得到的。

5.根据权利要求1所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：判断风电机叶片是否发生故障，是通过对比步骤五和步骤六所得的叶片微多普勒特征是否相同。

6.根据权利要求1所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：判断出风电机叶片的运行状态后，若风电机叶片发生故障，则及时发出警报；若风电机叶片正常运行，则继续监测风电机叶片的运行状态。

7.根据权利要求1所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：在步骤二中，根据“Nquist采样定理”确定求解风电机叶片后向散射电场的采样点数，方法为：

“Nquist采样定理”要求采样频率f_c满足f_c＞2f_dmax，f_dmax是风电机叶片运行过程中产生的最大多普勒频率，f_dmax＝2fωR/c；

ω是风电机叶片旋转的角速度；R是风电机叶片长度；当采样频率f_c确定时，则相应的一个周期内求解风电机叶片后向散射电场的采样点数为360f_c/ω；

f为雷达信号频率。

8.根据权利要求7所述的一种风电机叶片故障监测方法，其特征在于：在步骤三中，利用物理光学法与矩量法构成的混合算法求解风电机叶片的后向散射电场，方法为：

混合算法采用三角面元对风电机叶片进行离散，在风电机叶片正面和机舱正面等PO区，利用物理光学法将雷达信号在风电机叶片表面的三角面元产生的感应电流作为二次散射源代替风电机叶片本身，然后对表面感应电流进行积分来计算风电机叶片的散射电场；在叶片背面、机舱背面、风电机叶片表面不连续处以及一些复杂的边缘部分等MOM区，建立矩阵方程求解出MOM区的感应电流，进而求得MOM区的散射电场；最后通过矢量叠加就可得到风电机叶片的散射电场；求解出风电机叶片在某一固定姿态的散射电场后结合准静态法即可得到风电机叶片动态的散射电场。