运行状态下的风机叶片由于工作环境多变复杂以及运行时产生的振动和变形导致损伤从而影响风机的平稳运行。本文基于损伤前后叶片模态参数变化的损伤识别原理,对静止状态与旋转状态下的损伤前后叶片进行损伤实验与有限元模拟。之后基于加权柔度曲率损伤指标对损伤位置进行定位以及对损伤程度进行量化判断,从而达到叶片在线监测与检测。主要得到如下结论:1、通过对停转与运转状态下的叶片进行损伤试验研究,结果表明损伤会降低叶片固有频率值,且随着损伤面积的增大,频率下降的越多。同时,当叶片在损伤一定的情况下时,越靠近叶根处,频率下降的越多。而在运转状态下,由于旋转产生的动力刚化效应,使得叶片无论是否发生损伤,其固有频率值均增大,但在一定的转速范围内,损伤叶片频率值均低于完整叶片频率值。以上研究表明我们可通过频率值的变化判断叶片是否发生损伤,但不能确定损伤位置。2、通过测量试验所用叶片尺寸建立有限元模型,首先进行与试验叶片相同的损伤类型、损伤面积下的模态分析,并与试验进行对比。结果表明结论一致,互相映证。其次通过降低弹性模量的方式进行停转与运转状态下的多种损伤程度、多处损伤工况的模态分析,得到频率的变化规律以及对振型的影响。同样得出损伤会降低叶片固有频率值,同时损伤程度一定时,单一损伤比俩处损伤频率下降更多。叶片绕轮毂旋转时,通过前十阶自振频率与转速的关系图,可知随着转速的增加频率均呈上升趋势。表明频率的改变率对损伤识别的敏感性降低,转速由0rad/s上升到15rad/s时,叶片的自振频率还小于叶片的固有频率,此时可通过固有频率变化确定是否发生损伤。3、在单一损伤与多损伤结点处,加权柔度曲率值远大于其他无损位置处,表现为损伤位置处尖峰凸起,且在其附近结点处递减。无论是哪种程度的损伤整体趋势基本一致,表明加权柔度曲率值识别损伤位置效果显著。随着损伤程度的增大,损伤位置处加权柔度曲率值随之增大,表现为尖峰凸起越明显。对加权柔度曲率值值与刚度损伤值的拟合函数进行验证,相差1.46%,表明其效果明显,表明通过测量出其模态频率以及振型值可预测其损伤刚度下降值。通过验证相关系数R~2,结果表明其拟合曲线可靠性最高。