损伤模式作为损伤演化状态的最直观表征方式之一,应用时频分析技术可以描述损伤模式在时频域上的变化规律,从而明确不同阶段的损伤演化状态.但交叉项的存在严重干扰了时频分析中各类损伤模式所传递的时频特征信息.为解决上述问题,提出一种基于改进的自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)和Wigner-Ville分布的多分量信号交叉项抑制时频分析方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估声发射信号中损伤模式种类及中心频谱,通过VMD模态分量频谱与原信号中心频谱相关性评估筛选出最优惩罚因子,然后计算出各类损伤模式的Wigner-Ville分布.实验结果表明,该方法对损伤模式识别结果与扫描电镜一致且可有效抑制各类损伤模式中Wigner-Ville分布的交叉项干扰.
风力机叶片 损伤演化 声发射 自适应变分模态分解 魏格纳变换