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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1、研究背景及意义
目前，能源和环境是人类生存和发展面临的两大危机。随着环保意识的增强、可持续发展的需求及相关政策的引入，世界各国在开发和利用传统能源的同时更加注重能源的清洁。可持续发展的新能源，如风能、太阳能、地热能、潮汐能等，受到世界各国关注。其中，由于风能存储量大、分布广，备受全世界的青睐。据统计，全球风能资源总量约为27400000亿瓦，其中可被开发利用的风能约为200000亿瓦，约占总量的1%，为可开发水能储存量的十倍。因此，大力发展风电产业已成为全球共识。
我国风能资源丰富，具备大规模开发风力发电的基础。根据globalwind energy council的数据统计，从2010年至今，我国年新增风电装机容量和累计风电装机总容量均为世界第一，成为继火电和水电的第三大能源。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究基本内容
本文采用一种无损监测方法，通过叶片声信号实现风力发电机叶片结构健康监测。利用传声器采集风力发电机叶片运行时的声音，对声信号进行分析，实现风力发电机叶片故障的预警和监测。
2.2 研究目标
3. 研究计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解python编程语言，熟悉pycharm或anaconda开发环境，确定方案，完成开题报告及文献翻译。
第4周：学习巴特沃斯带通滤波器原理，并通过python实现。分析滤波前后声信号时域和频域的区别，寻找最优的滤波器参数。
第5－7周：学习特征提取的理论知识，并通过python实现倍频程特征提取算法。观察倍频程数据，寻找能够分辨正负样本的最优参数。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] wang, long,zhang,zijun.automatic detection of wind turbine blade surface cracks based onuav-taken images[j].ieee transactions on industrialelectronics,2017,64(9):7293-7303.
[2] li, dongsheng,ho,siu-chun m.,song, gangbing, et al.a review of damagedetection methods for wind turbine blades[j].smart materials structures,2015,24(3):1-24.
[3] a. anastassopoulos et al. structural integrity evaluation of windturbine blades using pattern recognition analysis on acoustic emission data [j].journalof acoustic emission,2002(20):229-237.
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