一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法及系统

本发明属于风力发电设备智能诊断，具体涉及一种针对风机叶片运行过程中的弱声纹信号进行增强处理与抗干扰分析的方法及系统。

背景技术：

1、随着新能源产业快速发展，风力发电机组逐渐向大型化、复杂化方向发展。风机叶片作为风力发电机组捕获风能并承受载荷的重要结构部件，在长期运行过程中持续受到风载荷、交变应力以及环境因素影响，容易产生裂纹、分层、脱粘等结构损伤。

2、由于风机叶片尺寸较大、结构复杂，部分损伤在初期阶段具有较强隐蔽性，若未能及时发现并处理，可能导致损伤进一步扩展，降低叶片使用寿命，甚至影响风机运行安全。因此，开展高灵敏度、高可靠性的叶片状态检测技术具有重要意义。

3、目前，风机叶片检测方法主要包括人工巡检、图像检测、振动检测以及声学检测等方式。其中，人工巡检通常依靠定期检查方式对叶片表面状态进行判断，存在检测周期长、人工成本高以及难以实现连续检测的问题；图像检测方法能够有效识别叶片表面缺陷，但对于叶片内部裂纹、分层等隐蔽性损伤的识别能力有限；振动检测方法能够反映结构状态变化，但容易受到整机运行状态、机械振动以及安装条件变化影响。

4、声学检测方法通过采集叶片运行过程中产生的声学响应信息，可以捕获结构变化引起的异常声纹特征，具有非接触、连续检测等优势。然而，在实际风场环境中，叶片声纹信号通常具有以下问题：第一，叶片损伤产生的声学响应能量较低，属于弱信号类型，在传播过程中容易产生衰减，使有效损伤声纹信息被背景噪声覆盖；第二，风机运行环境复杂，存在风噪、叶片气动噪声、机械运行噪声以及环境随机噪声等多种干扰源，不同类型噪声相互叠加，导致有效声纹特征难以准确提取；第三，不同风速、负载以及运行工况下，声纹信号特征存在一定变化，传统固定滤波和简单降噪方法难以适应复杂运行环境。

5、现有技术通常直接对采集后的声纹信号进行分析，缺少针对风机叶片弱声纹特点的增强处理机制，导致低信噪比条件下有效损伤信息丢失，影响后续智能诊断模型的识别效果。因此，需要一种能够针对风机叶片运行环境特点，对弱声纹信号进行增强并有效抑制环境干扰的方法，提高复杂工况下有效声纹信息获取能力，为风机叶片智能诊断提供高质量输入数据。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有风机叶片声纹检测过程中存在的损伤声纹信号弱、背景噪声干扰严重以及有效特征提取困难的问题，提出一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法及系统。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

3、一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理系统，包括：声纹信号获取模块噪声分析模块；信号增强模块；特征优化模块；数据输出模块。

4、所述声纹信号获取模块用于获取风机叶片运行过程中的原始声纹信号。

5、所述原始声纹信号包括：叶片结构传播声纹信号；叶片内部空间传播声纹信号；叶片外部传播声纹信号。采集后的原始信号包含叶片状态信息以及环境背景干扰信息。

6、所述噪声分析模块用于对原始声纹信号进行分析，识别其中包含的干扰成分。

7、所述干扰成分包括：环境背景噪声；风机机械运行噪声；气流扰动噪声。通过分析不同频段及时间尺度下的噪声分布特征，确定后续信号处理参数。

8、所述信号增强模块用于对原始声纹信号进行增强处理。具体包括：噪声抑制处理；有效频段增强；弱信号强化处理。通过降低无效干扰成分，提高损伤相关声纹信号与背景噪声之间的区分度。

9、所述特征优化模块用于从增强后的声纹信号中提取状态特征。包括：时域特征；频域特征；时频联合特征。形成能够反映叶片运行状态变化的优化声纹特征。

10、所述数据输出模块用于输出增强后的声纹数据及优化后的特征信息，并将其作为后续叶片状态诊断的数据输入。

11、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

12、（1）针对风机叶片损伤声纹信号弱的问题，提高低信噪比环境下有效声纹信息提取能力。

13、（2）通过分析并抑制复杂环境干扰，降低风噪、机械噪声等因素对声纹检测的影响。

14、（3）通过增强处理提高损伤相关声纹特征的表达能力，为后续智能诊断提供更加可靠的数据基础。

15、（4）提高风机叶片声纹诊断系统在不同运行环境下的稳定性和适应能力。

1.一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理系统，其特征在于，包括：声纹信号获取模块、噪声分析模块、信号增强模块、特征优化模块以及数据输出模块；其中，所述声纹信号获取模块用于获取风机叶片运行过程中的原始声纹信号；所述噪声分析模块用于对所述原始声纹信号进行分析，识别其中包含的环境干扰成分；所述信号增强模块用于根据噪声分析结果对所述原始声纹信号进行抗干扰处理和增强处理，提高有效声纹信号与背景噪声之间的区分度；所述特征优化模块用于对增强后的声纹信号进行特征提取，获得用于表征叶片状态变化的优化声纹特征；所述数据输出模块用于输出增强后的声纹数据及优化后的声纹特征信息。

2.根据权利要求1所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理系统，其特征在于：所述声纹信号获取模块获取的原始声纹信号包括叶片结构传播声纹信号、叶片内部空间传播声纹信号以及叶片外部传播声纹信号。

3.根据权利要求1所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理系统，其特征在于：所述噪声分析模块用于对原始声纹信号进行时域分析和频域分析，以确定不同时间范围及频率范围内的干扰信号特征。

4.根据权利要求1所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理系统，其特征在于：所述噪声分析模块识别的干扰成分包括风机运行机械噪声、叶片旋转产生的气动噪声以及环境背景随机噪声。

5.根据权利要求1所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理系统，其特征在于：所述信号增强模块包括噪声抑制单元、有效频段增强单元以及弱信号强化单元；其中，所述噪声抑制单元用于降低非目标噪声成分；所述有效频段增强单元用于增强与叶片状态变化相关的声纹频段；所述弱信号强化单元用于提高低能量声纹信号的表达能力。

6.一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法，其特征在于，包括以下步骤：s1，获取风机叶片运行过程中的原始声纹信号；s2，对所述原始声纹信号进行噪声分析，确定其中包含的干扰成分；s3，根据噪声分析结果对原始声纹信号进行抗干扰处理；s4，对处理后的声纹信号进行增强，获得增强后的有效声纹信号；s5，对增强后的声纹信号进行特征提取，获得用于叶片状态分析的声纹特征信息。

7.根据权利要求6所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法，其特征在于：所述噪声分析包括：对原始声纹信号进行时间变化分析；对不同频率范围内的信号能量分布进行分析；根据分析结果确定目标声纹信号与干扰信号的区别特征。

8.根据权利要求6所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法，其特征在于：所述抗干扰处理包括对原始声纹信号进行噪声抑制、无效频段削弱以及有效信号保留处理。

9.根据权利要求6所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法，其特征在于：所述特征提取包括提取增强后声纹信号中的时域特征、频域特征以及时频变化特征。

10.根据权利要求6所述的一种风机叶片弱声信号增强与抗干扰处理方法，其特征在于：所述增强后的声纹数据用于输入风机叶片智能诊断系统，以提高复杂运行环境下叶片异常状态识别的准确性。