周勃、赵新光、孙鲜明、陈长征编著的《大型风力发电机叶片的疲劳损伤识别与健康监测》分析了风力发电机叶片的气动性能和流固耦合特性，采用声发射信号和振动信号对叶片疲劳损伤进行状态识别；应用优化小波重分配尺度谱、多分辨率奇异值分解、盲解卷等信号处理技术，对初始裂纹、扩展裂纹以及多裂纹的声发射信号进行了特征提取；结合有限元模拟和裂纹扩展试验，分析风力发电机叶片动态裂纹扩展机理，探讨疲劳损伤的模糊评价和多裂纹动态扩展的损伤容限定量计算方法。通过提前对叶片疲劳损伤状态预警，避免疲劳断裂引发重大事故，降低后期维修成本，从而保障风力发电机高效安全地运行，也为风力发电机叶片的设计制造提供理论依据。
　　本书可供从事机械设备状态监测和故障诊断的科研人员，风电企业技术人员，高等院校相关专业的教师、本科生和研究生阅读参考。

前言
第1章风力发电机发展现状及健康监测的意义
1.1风力发电机技术发展现状
1.2风力发电机叶片健康监测的意义
1.3裂纹检测技术发展现状
1.4风力发电机健康监测发展现状和面临的主要问题
参考文献
第2章风力发电机叶片的气动性能分析与数值计算
2.1空气动力学理论
2.1.1流体动力学控制方程
2.1.2叶素理论
2.1.3贝茨理论
2.1.4涡流理论
2.1.5威尔逊理论
2.2风力发电机叶片的三维有限元模型
2.3叶片的三维实体建模
2.4风力发电机叶片的气动特性分析
2.4.1湍流模型
2.4.2叶片流场有限元
2.4.3叶片外流场网格的划分
2.4.4数值模拟结果与分析
2.5风力发电机叶片流固耦合计算与分析
2.5.1流固耦合方程
2.5.2叶片的颤振模型
2.5.3叶片铺层设计的计算机模拟
2.5.4叶片的应力应变数值计算
2.5.5叶片的模态分析
参考文献
第3章基于振声信号的风力发电机叶片状态识别
3.1信号处理概述
3.1.1信号的时域分析
3.1.2信号的幅值分析
3.1.3信号的频谱分析
3.2风力发电机叶片的声发射监测方法
3.2.1声发射无损检测技术的应用
3.2.2声发射的基本原理
3.2.3声发射信号的常用参数
3.2.4叶片损伤声发射信号的小波分析
3.3风力发电机叶片的振动信号检测
3.3.1风力发电机叶片的常见故障
3.3.2模糊神经网络概述
3.3.3叶片的振动信号采集和处理
3.3.4叶片振动信号的频谱分析
3.3.5基于模糊神经网络的风力发电机叶片状态识别
参考文献
第4章疲劳裂纹声发射信号的特征提取
4.1基于小波重分配尺度谱的疲劳裂纹特征提取
4.1.1小波变换
4.1.2优化小波重分配尺度谱
4.1.3试验装置
4.1.4信号处理结果分析
4.2基于多分辨率的叶片裂纹特征提取
4.2.1奇异值分解
4.2.2裂纹扩展AE信号的多分辨SVD
4.3叶片蒙皮初始裂纹的盲提取
4.3.1卷积混合信号的盲提取
4.3.2代价函数的改进
4.3.3非线性滤波器的选取
4.3.4计算机仿真
4.3.5裂纹扩展试验研究
4.4多裂纹扩展的声发射信号特征提取
4.4.1主裂纹扩展时AE信号特性分析
4.4.2多模态混叠AE信号的盲解卷算法
4.4.3风力发电机叶片的裂纹扩展试验
参考文献
第5章疲劳裂纹的动态扩展机理
5.1复合材料断裂理论
5.1.1复合材料强度失效准则
5.1.2叶片强度失效分析
5.2叶片裂纹的有限元建模
5.3裂纹扩展的数值模拟
5.4风力发电机叶片疲劳试验
5.4.1声发射信号的采集
5.4.2疲劳试验
5.5基于分形理论的疲劳裂纹微观图像分析
5.5.1叶片疲劳裂纹特征分析
5.5.2分形与分形维数
5.5.3裂纹微观图像的分形特征
5.5.4裂纹演化微观图像分析
5.5.5裂纹扩展的分形维数计算
参考文献
第6章风力发电机叶片的疲劳损伤评价
6.1疲劳理论
6.1.1玻璃钢材料的s.N曲线
6.1.2载荷等效谱
6.2疲劳损伤评价
6.2.1疲劳的评估方法
6.2.2疲劳累积理论
6.3疲劳损伤的模糊评价
6.3.1AE信号的关联维数计算
6.3.2疲劳损伤的模糊评价方法
6.3.3风力发电机叶片裂纹扩展试验
6.4多裂纹动态扩展的损伤容限研究
6.4.1裂纹尖端塑性区的应力分析
6.4.2风力发电机叶片的裂纹动态扩展试验
6.4.3相互干扰多裂纹的随机扩展模型
6.4.4最大熵的随机梯度下降法
6.4.5多裂纹随机扩展试验
6.4.6风力机叶片损伤容限分析
参考文献