围绕风电机组液压型变桨轴承损伤检测这一工程难题,分别提出了加权自适应非线性稀疏模态分解(ANSMD)方法和参数优化Lucy-Richardson反褶积(LRD)方法,并将二者相互融合,用于实现液压型变桨轴承局部损伤检测。首先,通过ANSMD方法将原始振动信号分解为一系列稀疏分量,计算各分量的香农熵值及权重系数,并通过稀疏分量加权叠加获得信噪比更好的重构信号。其次,通过自相关能量比优化策略对LRD方法的形态控制参数进行搜寻,并利用参数优化LRD方法进一步处理重构信号,实现连续性周期脉冲强化放大。最终,通过反褶积信号的包络解调分析提取变桨轴承的损伤特征频率成分。液压型变桨轴承测试信号验证结果表明,所提方法可有效检测变桨轴承局部损伤,为解决风电机组运维问题提供新的思路。

通过仿真算例说明基于结构损伤前后固有频率变化的固有频率向量空间损伤检测法是一种很有潜力的损伤检测方法。为了验证该方法在复杂结构损伤检测中的有效性，针对一个8层剪切楼房模型，通过有限元建模并模拟损伤，建立结构的固有频率向量损伤检测数据库，应用固有频率向量法进行损伤检测。在考虑结构损伤前后固有频率向量相关性的同时，也考虑其固有频率向量模之间的偏差因素，对固有频率向量法损伤检测的置信准则进行改进。实验结果说明，应用有限元建模方法能准确模拟复杂结构的损伤状态，拓展了固有频率向量法的适用范围，并且与原损伤判据相比，改进的损伤判据在实验中明显提高了损伤检测的准确性。

针对混凝土结构损伤信号的特点，引入一种非平稳信号的时频分析新方法——希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang变换，简称HHT）用于混凝土结构损伤检测。该方法是通过经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）提取信号的固有模态函数（intrinsic mode function，IMF），再进行Hilbert变换，求瞬时频率、瞬时振幅，得到信号的Hilbert谱。试验中通过对无损伤和有损伤两种钢筋混凝土梁进行侧向激振检测，对无损伤信号和损伤信号谱特征进行比较分析，结果表明HHT方法能识别结构损伤，且优于常规的Fourier变换方法及小波变换（wavelet transform，WT）方法，值得推广。