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新能源风力发电技术与自动化技术研究
Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Automation Technology

机桨叶除冰过程中，探索了超声波对桨叶除冰的作用机理，通过数值计算确定超
声波除冰的最佳频率；TIWARI 等利用导波风力机叶片缺陷进行超声波信号处理，
将离散小波变换与振幅检测方法相结合，对缺陷的大小和位置进行估计；王绍龙

将超声波检测技术用于风力机叶片翼型防除冰领域，结合风洞试验与数值模拟计
算的方法探究了结冰对风力机叶片气动特性的影响，对超声波防、除冰具有重要
意义。
3. 红外热成像检测技术

红外热成像检测技术是通过红外热像仪接收叶片的红外辐射，将其转换成图
像，然后根据红外成像图判断叶片的损伤情况。检测原理：当对风力机桨叶施加
均匀的热流时，材料表面的温度是一致的，但是当叶片受到不同程度的损伤时，
损伤部位表面的温度和红外辐射强度会发生异常反应，并将其转化为可视化热分

布图像，通过图像来判断叶片的损伤情况。琦格琦等针对风力机叶片表面涂层损
伤的常见问题，结合红外成像技术与图像处理技术，提出了一种风力机叶片表面
涂层损伤的检测方法，达到了风力机叶片远距离监测的目的；肖劲松等通过闪光
灯脉冲红外热波方法检测叶片的近表缺陷；MITJA 等利用红外热成像技术对旋

转加热叶片表面温度分布进行了测量，实现了实时监测叶片表面温度变化的目的。
红外热成像检测技术对于叶片表面的缺陷比较敏感，可以进行远距离、大面积的
检测。但是在风力机叶片的运行过程中，由于风力机叶片处于比较高的位置，所
以对叶片的现场检测不容易实现。

4. 声发射检测技术
叶片出现损伤时会以弹性应力波的形式释放出应变能量，因此可通过声发射
传感器来接收和分析判断损伤的位置和特性。龚妙等总结了将声发射技术应用于
风力机损伤检测的研究关键在于叶片损伤声发射特征的分析、提取以及声发射源

的定位研究成果，指出风力机叶片复合材料声波传播规律和波形转换规律对声发
射检测技术具有重要意义；周勃等利用声发射技术监测小型风力机叶片的运行状
态，对叶片裂纹进行了准确的定位；TANG 等监测了一根 45.7m 长的叶片，并用
三角测量法判定了叶片的损伤位置，验证了声发射检测技术能够对风力机叶片损

伤提供早期预警；杜文超根据风机叶片材料破坏时应力会产生声发射信号这一特
点，提出利用声发射技术对大型风力机叶片材料的破坏进行监测。声发射技术对
外界环境的要求比较高，外界环境干扰源比较多，采集到的信号比较复杂，使得

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