风机叶片小规模振动监测数据集--读取测试

风机叶片小规模振动监测数据集测试（一）–读取测试

---

---

数据简介

该数据集是ETH的Ou同学发表的一篇学术论文中公开数据集[1]，针对他给出的数据做了一些简单的分析测试。

结构健康监测是保障重要机电设备、建筑设施长期稳定正常运行的重要技术手段。此数据集在实验室环境下采集了不同实验案例在不同温度下的多个传感器监测数据。

1. 数据说明
   每个实验案例（R、A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L）和温度点（-15、-10、-5、0、5、 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40) 存储在名为“Case_X_(T)”的 zip 文件中，其中X表示外壳标签，T表示温度值。每个文件“Case_X_ ( T ) .zip”包含两个文件夹“Case_X_ ( T ) 1”和“Case_X ( T ) _2”，其中存储了来自两个传感器布局的测试结果。
   数据标记名称： sine sweep 正弦扫描； white noise 白噪声

一、lvm_read包安装

pip install lvm_read

二、数据读取-简单分析

1.简单读取测试

代码如下（示例）；得到数据字典lvm，名称与数据简介中对应

引入lvm_read包，显示各个通道数据名称

import lvm_read
filename = r'...\Case_B_(+00)\Case_B_(+00)_1\sine_sweep.lvm'
lvm = lvm_read.read(filename, read_from_pickle=False)
print(lvm[0]['Channel names'])

得到结果如下：

['X_Value',
 'Ch1',
 'Ch2',
...]

数据读取如下，注意0应该是时间戳 ch1-ch8对应的8个振动传感器的监测信号a1-a8

vib_data1 = lvm[0]['data'][:,1]

2. 简单时域信号可视化

代码如下

fs = 1666
time=128
t = np.arange(0, time, 1/fs)
plt.plot(t, vib_data1)
plt.xlabel('time(s)')
plt.ylabel('signal(mm)')
plt.show()

3. 简单信号频域分析

fft_data = fft.fft(vib_data1)

complex_real = fft_data.real  # 获取实数部分
complex_imag = fft_data.imag  # 获取虚数部分

freqs = fft.fftfreq(t.size, t[1] - t[0])
pows = np.abs(complex_array) / (fs * 2)
pows[freqs == 0] = pows[freqs == 0] / 2
pows = pows[freqs >= 0] 

freqs = freqs[freqs >= 0]
plt.xlabel('Frequency 频率')
plt.ylabel('Power 功率')
plt.plot(freqs[freqs >= 0], pows[freqs >= 0], c='skyblue', label='Frequency')

---

参考文献

[1] Ou Y, Tatsis K E, Dertimanis V K, et al. Vibration‐based monitoring of a small‐scale wind turbine blade under varying climate conditions. Part I: An experimental benchmark[J]. Structural Control and Health Monitoring, 2021, 28(6): e2660.
[2] Sundaresan MJ, Schulz MJ, Ghoshal A. Structural health monitoring static test of a wind turbine blade. tech. rep. NREL/SR-500-28719.Golden, Colorado USA: National Renewable Energy Laboratory; 1999.
[3] Shokrieh MM, Rafiee R. Simulation of fatigue failure in a full composite wind turbine blade. Compos Struct. 2006;74(3):332-342.https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2005.04.027
[4] Sørensen BF, Jørgensen E, Debel CP, et al. Improved design of large wind turbine blade of fibre composites based on studies of scale effects (Phase 1)—summary report. tech. rep. No. 1390. Roskilde, Denmark: Risø National Laboratory; 2004.
[5] Ciang CC, Lee JR, Bang HJ. Structural health monitoring for a wind turbine system: a review of damage detection methods. Meas Sci Technol. 2008;19(12):122001. https://doi.org/10.1088/0957-0233/19/12/122001.