青岛风机风叶厂家现在提出了一种基于离散数学模型的风机风叶损伤检测方法，该方法利用风机风叶的固有频率变化和流体结构分析相结合，此外，青岛风机风叶/厂家还发展了一种流体结构分析的数值方法，数值模拟结果提供了叶片单个裂纹在不同位置和尺寸下各模态的固有频率数据，利用matlab建立了故障数据库，用固有频率的变化来检测叶片的损伤，这项研究将有助于从不同角度研究裂纹对结构的影响。
风机风叶经常发生裂纹故障，造成运行中断，增加成本，降低产品质量，影响运行人员的安全，对旋转机械叶片进行早期故障检测，可以防止叶片故障，缩短维修时间，因此，有效可靠的故障诊断方法对于预测裂纹失效前损伤的存在和状态至关重要，为发展旋转机械裂纹识别的不同故障检测与诊断技术，进行了大量的研究工作，现有的故障诊断方法大致分为两类：基于专家系统的故障诊断方法和振动特性变化的故障诊断方法。
利用模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络等人工智能技术进行故障检测，使用基于振动特性的人工智能技术对各种结构进行故障检测和诊断，利用神经网络对轴流风机叶片的在线状态进行监测，利用从24种不同损伤程度的裂纹叶片中提取的故障特征对神经网络进行训练，结果表明，从两个传感器获得的振动信号可以有效地诊断裂纹的发展程度。
　　智能识别方法需要大量的训练样本才能准确识别，但大型轴流风机风叶的裂纹损伤不易加工，导致故障样本不足的问题，训练算法收敛速度快的选择准则也没有得到适当的解决，这就导致了训练样本类型和数量对训练速度优化的不确定性。
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