基于S变换的时频算法用于风力机叶片复合材料超声检测中分层缺陷定位

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风力机叶片是风力发电系统的关键部件，对整个风电系统的性能有重要影响。聚合物基复合材料是制造风力机叶片的主要材料。尽管该类材料具有优异特性，但在特定条件下仍会发生劣化，因此风力机叶片需要定期检测。超声技术在复合材料检测中应用广泛，但缺陷的检测与定位仍存在困难。现代信号处理算法（特别是基于时频分析的方法）可以改善超声数据分辨率。本研究提出了一种用于风力机叶片复合材料分层缺陷检测与定位的算法。该算法基于改进的Stockwell变换、Otsu全局阈值时频分析和归一化Shannon能量包络方法。通过仿真研究评估了所提算法的性能及其在衰减和/或高噪声条件下的缺陷回波检测能力。在含有两个分层缺陷的碳纤维增强复合材料（CFRP）样品上进行了实验验证。结果表明，所提方法能够精确定位分层缺陷。

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