大型风力发电机叶片的疲劳损伤识别与健康监测是风力发电领域的重要研究方向。随着风力发电机组规模的不断扩大和运行环境的日益复杂，叶片作为关键部件，长期承受复杂的气动载荷、机械应力和环境侵蚀，容易产生疲劳损伤，影响机组的安全运行和发电效率。疲劳损伤识别技术通过实时监测叶片的振动特性、应变分布和声发射信号等参数，结合先进的信号处理和机器学习算法，能够及时发现叶片内部的微裂纹、分层和断裂等损伤。健康监测系统则通过部署传感器网络和数据分析平台，实现对叶片状态的持续评估和寿命预测，为预防性维护提供科学依据。这些技术的应用有助于降低运维成本，提高风力发电机组的可靠性和经济性，推动可再生能源的可持续发展。