风电叶片低阶固有频率识别：矩阵传递算法与试验

"风电叶片低阶频率识别的近似解法及试验 (2012年)" 本文主要探讨了风电叶片低阶固有频率的识别问题，由于风电叶片的截面通常具有非规则特性，传统的Bernoulli-Euler Beam模型无法有效地解决这一问题。作者黄雪梅和张磊安提出了一种创新的矩阵传递算法来解决这一挑战。他们将风电叶片沿着展向离散成多个二节点梁段，并对每个梁段计算段矩阵，然后将总传递矩阵表示为这些段矩阵的乘积。这种方法简化了固有频率的计算过程。 在理论分析的基础上，研究人员编写程序对型号为aeroblade3.6-56.4的风电叶片进行了数值计算，考虑了边界条件的影响。为了验证该算法的有效性，他们建立了一套专门的大叶片模态参数识别试验系统。试验中采用了"不测力法"进行单点激励，通过有限脉冲滤波器（FIR）处理加速度信号，再通过快速傅里叶变换（FFT），获取叶片在最大挥舞和摆振方向的低阶固有频率值。 实验结果与计算结果对比表明，矩阵传递算法成功地应用于大叶片低阶固有频率的识别，验证了其可行性。此外，这种模态参数识别试验获取的数据对于后续的风电叶片疲劳加载试验具有重要的参考价值，为风电叶片的结构健康监测和寿命预测提供了科学依据。 关键词涉及到的主要概念包括：风电叶片、低阶固有频率、矩阵传递算法和模态试验系统。该研究属于工程技术领域的论文，具体分类为TH212，具有较高的学术价值和实际应用意义，对于提升风电叶片设计和性能评估的精确度有着积极的贡献。文献标识码A则表示这是一篇原创性的研究文章。