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《南昌航空大学》 2019年
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基于WSN铁塔疲劳声发射监测系统的研发

丁真真  
【摘要】:以金属材料为主要材质的电力铁塔在较长服役期内易受环境载荷、疲劳效应和材料老化等因素的影响,使得其结构产生累积损伤而导致抗力衰减,甚至引发倒塔事故。为了在线监测铁塔疲劳损伤状况,本文综合使用了声发射技术、ZigBee无线传感器网络、USB接口数据存储和WIFI无线通信四种技术,设计并实现一种铁塔疲劳声发射无线监测系统,解决了人工检测的低效率、不安全性和滞后性。系统通过采用声发射特征参数表征材料疲劳裂纹扩展中的失稳断裂阶段的转折点,相比于线弹性断裂力学中的转折点,前者具有一定的提前量,有利于实现铁塔疲劳断裂的提前预警。由于受系统硬件的模数转换分辨率和采样频率的限制,系统只能采集到部分声发射数据。为验证系统可行性,通过Q345B钢材疲劳裂纹扩展实验,采用一定数据处理方法,研究所得到的部分数据的规律,发现系统在最小幅值为60dB,数据数据速率最高为20个/秒的条件限制下,仍然能够采集到失稳断裂阶段转折点处的主要数据成分。因此,系统可以完成材料疲劳损伤监测任务。系统的测试表明,系统各功能模块都能正常运行,以及本文所提出的基于ZigBee无线传感器网络的声发射数据在线存储和适时传输方案,能够实现广袤环境下铁塔的疲劳损伤信息的在线记录,为铁塔的提前预警、检修和维护提供参考数据,以便及时、有效地避免铁塔故障,减少由此造成的损失。
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TU347;TU317

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