风力机叶片两点激励疲劳试验系统设计与特性分析

基于电驱惯性式激振装置,采用能量法计算能耗及动力参数,匹配叶片试验弯矩载荷,设计出一种两点激励共振型风力机叶片疲劳试验系统。建立两点激励加载试验系统的动力学模型,并结合三相永磁同步电机的在d-q坐标系下的状态方程,联合构建系统的机电耦合方程,利用Matlab软件建立仿真模型进行数值仿真分析,得到系统耦合振动过程基本规律。构建两点激振惯性加载系统进行兆瓦级风力机叶片加载试验,验证数学模型及仿真分析的结果,为叶片疲劳试验系统及控制算法设计提供指导。     

风电叶片全尺寸静力试验加载力协调控制算法

为了消除风电叶片全尺寸静力试验过程中加载力耦合效应,首先搭建一套多节点静力加载试验系统,通过现场试验得到加载力之间的耦合规律。在此基础上采用动态主令方法确定最慢加载节点,以加载力误差及其变化率作为输入变量,以电机转速作为输出控制变量,设计模糊协调控制算法,最后以aeroblade2.0-48.8风电叶片最小面向(min flapwise)为被控对象进行加载试验。试验结果表明,该协调控制算法能保证4个节点的加载力始终保持均匀变化,整个加载过程的控制误差分别小于±3、±3、±4、±4 kN,且在100%阶段时,加载力均能较好地保持在设定值,可验证该控制算法应用于风电叶片全尺寸静力加载试验的可行性。     

风电叶片双作动器疲劳加载同步激振算法研究

针对双作动器驱动的风电叶片疲劳加载系统中两作动器同步控制问题,提出一种基于自抗扰控制算法的交差耦合同步控制策略;根据双作动器同步系统中同步误差与跟踪误差的控制要求,建立交叉耦合控制系统模型;进一步从安排过渡过程、跟踪估计系统状态和扰动、误差反馈及扰动补偿方面出发,利用最优控制综合函数设计一套自抗扰控制器;最后搭建一套风电叶片双作动器疲劳加载试验系统。试验结果表明,基于自抗扰控制算法的交叉耦合控制策略应用于双作动器疲劳加载系统能较好地保证作动器的速度同步性和位移同步性,受风载影响较小,系统鲁棒性强。     

风电叶片双轴疲劳加载系统同步控制研究

为解决风电叶片双轴疲劳测试中加载不同步问题,文章在摆锤离心共振式加载方式的基础上设计了相位同步控制系统。采用基于BP神经网络的同步控制策略,利用扫频法确定叶片各轴共振频率,为提高激振源的同步效果,采用交叉耦合结构,开发相位同步补偿算法确定控制器向双轴电机发送的补偿脉冲信号。以56.4 m兆瓦级风电叶片的相关参数作为试验数据建立Simulink仿真模型,进行相位同步控制系统与传统PID自动控制系统对比仿真实验。仿真结果显示:当加载到120 s时,双轴电机的转速误差在5%以下,相位误差在±0.05范围内,达到风电叶片双轴离心共振加载要求;与传统PID控制策略相比,达到稳态的时间缩短了50%左右,相位同步控制效果提高了20%。     

风电叶片双向惯性式疲劳加载系统及控制研究

设计一种电驱动双向惯性式风电叶片疲劳加载系统,基于能量法对系统动力参数匹配及优化计算。在考虑机电耦合影响基础上,提出基于虚拟主令相邻偏差耦合同步疲劳加载控制策略,并对算法的稳定收敛性进行分析,利用Matlab进行试验验证。现场试验结果表明系统控制效果较好,通过控制可消除机电耦合作用带来的固有相位差,并能较好的维持同步状态,叶片振幅误差保持在5%之内,试验精度与效率得到提高,为风电叶片检测与分析提供一种的实用手段。     

单点疲劳载荷作用下的风电叶片振动特性研究

设计一套风电叶片单点疲劳加载系统,基于拉格朗日方程推导出单点疲劳载荷作用下的风电叶片振动数学模型,得到影响叶片振动特性的一系列因素。以一阶固有频率为0.92 Hz的风电叶片为被控对象,利用Matlab/Simulink软件建立仿真模型,得到不同加载频率下风电叶片的振动特性。当加载频率为0.80、0.85 Hz时,加载点振幅均小于300 mm;当加载频率增大到0.95 Hz时,振幅达到较大值,约为400 mm,近似发生共振,能满足疲劳试验要求;当加载频率继续增大到1.00 Hz和1.20 Hz时,振幅反而衰减到220 mm和100 mm。最后进行单点疲劳加载试验,得出试验结果和仿真结果规律基本吻合,验证了数学模型和仿真模型的准确性。     

全尺寸风电叶片疲劳加载载荷匹配及试验研究

为疲劳加载试验时沿叶片展向满足实际工作时的弯矩分布,对全尺寸风电叶片共振型疲劳加载系统进行载荷匹配与试验。分析叶片共振式疲劳试验中弯矩分布,采用参数分段离散法沿叶片展向离散出质量与长度矩阵,推导叶片弯矩数值计算方法,建立弯矩匹配优化数学模型,编制弯矩分布校验算法,利用Matlab/Simulink建立仿真模型并对匹配优化进行数值仿真,并校验配重块的质量和数量,得到沿叶片展向的弯矩分布误差小于7%。试验结果表明,疲劳试验过程中叶片加载点的振幅稳定,叶片根部弯矩误差不超过±5%,满足疲劳加载试验的弯矩分布精度要求,试验精度与检测效率得到提高,缩短疲劳试验周期,为风电叶片检测与分析提供一种的实用手段。     

风电叶片疲劳试验载荷确定方法研究

文章以1.0MW风电叶片(DF64A)为例,研究了在单点单轴恒幅值加载方式下,疲劳试验的疲劳载荷计算方法。根据Bladed软件仿真得出的叶片在风场的疲劳载荷谱(Markov矩阵),利用疲劳损伤理论分析方法及有限元软件研究分析了叶片疲劳试验载荷设计点的位置;最终确定了疲劳载荷设计点在单轴疲劳载荷My作用下的疲劳损伤值;并给出了单点恒幅值加载方式下,该位置的静态载荷参数和动态加载载荷。最终确定出试验方案。     

风电叶片静力加载控制系统设计及验证

风电叶片静力加载过程中各个加载节点之间存在加载力耦合,导致加载不同步。因此,对多节点静力加载控制系统进行了深入研究。控制方案采用PC-主控制器-从控制器-检测装置的网络构架模式,通过Delphi进行数据采集及现场监控;为使5个加载节点同步加载,增强系统的抗干扰性,首次将动态矩阵控制(DMC)应用于风电叶片静力加载过程,达到较为精确解耦的目的。最后,将设计的控制系统应用于Aeroblade62-6.0型风电叶片的静力试验,结果表明,该系统控制效果良好,可以满足静力加载试验的要求。     

风电叶片疲劳加载试验电磁激振特性研究

提出一种基于电磁力驱动的风电叶片疲劳加载新方法。为进一步得到电磁机构参数对激振力特性的影响规律,首先,以螺线管式电磁铁为加载装置,采用解析法构建电磁疲劳加载系统数学模型;其次,设计多阶段电磁激振力并通过能量守恒定律得到电磁力与叶片振幅和频率的关系;最后,利用ANSYS Maxwell软件建立磁场仿真模型,验证电磁激振力设计的合理性,并分析电磁铁结构参数对加载力及速度的影响,得出在给定的叶片规格下满足测试要求的电磁机构的线圈匝数、形状参数、铁心长度、铁心外径的优选范围,可为后续电磁式疲劳加载试验台的开发奠定理论基础。     

基于状态空间的前馈风扰动模型预测变桨距控制器设计

针对如何减小风扰动对双馈风电机组动态载荷影响的问题,采用基于状态空间的风扰动前馈模型预测控制算法,进行变桨距控制器设计。以3MW双馈风电机组为例,通过AeroDyn、FAST和MATLAB三个仿真工具建立联合运动仿真集成环境,仿真研究结果表明基于状态空间的风扰动前馈模型预测控制算法在减小风电机组传动链扭振、叶片挥舞和塔筒前后摆动幅值方面效果明显,证明了算法的有效性。     

爬壁机器人风电叶片曲面路径规划设计与仿真

针对爬壁机器人在风电叶片叶中段表面的全局路径规划,构造路径点对空间曲面体的碰撞罚函数神经网络结构,以路径能量最优为目标设计路径点优化算法,并引入模拟退火法避免算法陷入局部极小值,设计温度更新函数。根据兆瓦级风电叶片曲率变化幅度,将风电叶片叶中段等效为由边界曲面及边界平面构成的曲面体。用Matlab仿真路径规划算法,得到不同速度系数和模拟退火权值下的可行路径曲线。结果表明较小的速度系数能提高路径点位置精度,模拟退火权值越小收敛速度越高,该算法可规划出沿着叶中段表面的可行路径。     

基于惯性网络的兆瓦级风电叶片形变测量算法研究

针对目前风电叶片形变过程中挠曲度测量误差较大的问题,提出一种基于惯性网络的相对运动监测算法。首先根据应力分析对叶片建立主从式惯性网络,然后推导出主子节点间的相对运动解算方法并建立相对导航误差模型,设计相对导航误差估计滤波器,通过误差反馈保证子节点的位姿解算精度;其次构建联邦式的相对惯性导航误差估计滤波器进行主子节点的数据融合,提高风电叶片的形变估计精度及系统整体的容错性;最后对某型风电叶片进行静力加载试验,试验结果表明：该算法可准确测量出叶片上各节点在三维空间的位移曲线,3个子节点在挥舞方向的平均相对误差仅为0.92%、1.18%、1.07%。该算法可实时监测风电叶片的位姿状态,在叶片检测及风力机日常运行的安全监测上具有较好的理论研究意义与工程应用价值。     

测试技术在风电叶片静力试验的应用

介绍了长距离应变和加载载荷测试技术在风电叶片静力试验中的应用,总结了影响测试精度的因素,并提出了解决措施。     

基于数据特性分析的风电机组叶片结冰辨识

风电机组叶片结冰影响叶片的气动特性,降低机组的输出功率并形成安全隐患。及时、准确判定叶片结冰,有利于提高风电机组运行可靠性和做出运维应对决策。文章通过分析风电能效指标变化特性、部件振动特性、测风仪测值波动特性,选取与叶片结冰相关的SCADA中耦合变量,利用SVR回归算法挖掘耦合参数的历史样本特征值,构建叶片结冰辨识模型。现场数据验证表明,基于SCADA实时数据分析与设备监测结果完全一致,判定准确。模型只通过对实时数据分析判断,无需额外增设硬件,具有较好的实用价值。     

风力机叶片电磁脉冲式疲劳加载系统及试验研究

分析疲劳试验过程中叶片加载的运动规律,利用能量法对能量耗散进行计算及动力参数匹配,设计一套叶片电磁脉冲式疲劳加载系统。采用短时能量补充加载,瞬时最小势能原理导出叶片在时变载荷作用下的多自由度运动方程,建立仿真模型并对脉冲激励叶片响应数值进行仿真。利用激光测距传感器获取加载点振幅为控制参数,控制器基于SPWM(Sinusoidal Pulse Width Modulation)脉冲控制方式,搜索跟踪共振频率,实现叶片等幅稳定振动。现场试验表明,叶片脉冲加载载荷均匀,控制过程稳定可靠,共振时叶片加载点振幅误差保持在±5%之内,试验效率及系统寿命得到提高,可为风力机叶片疲劳实验提供一种新的加载方式。     

某大型风机叶片静力加载失效破坏原因分析

静力加载试验是验证风电叶片结构静强度以及稳定性是否满足设计要求的重要方法。文章结合试验测试数据以及采用FOCUS软件和有限元方法,对某大型风机叶片的静力加载失效破坏进行了分析。分析结果表明,PVC芯材过热引起剪切模量下降,是导致叶片壳体失效破坏的主要原因。模拟分析结果与试验测试数据以及失效破坏状况较好吻合。通过改进和完善生产工艺,解决了壳体芯材过热问题,最终叶片顺利地通过了静力加载试验。     

大型风机叶片疲劳加载模式的能耗分析

设计了两套风机叶片疲劳加载试验方案:液压缸强迫加载模式和偏心质量块共振加载模式,并给出了两种模式下的能量耗散方程。采用多级载荷加载试验获得沿叶片展向的挠度分布情况和加载点刚度值,通过叶片的自由衰减试验获得阻尼比值。最后对aeroblade1.5-40.3风机叶片进行1个振动周期的能耗计算,得出在相同振幅下,共振加载模式的能耗小于强迫加载模式能耗的1/3。研究结果为后续的风机叶片疲劳加载试验打下基础。     

电热泵与燃气锅炉辅助方式下电-热-风耦合调度策略研究

针对中国北方采暖期电网调峰能力不足及风电消纳困难的问题,引入热电联产机组系统中风-电-热供需不同步的矛盾,并通过燃气锅炉的快速响应特性提高供热系统的调节能力,构建电热泵与燃气锅炉辅助消纳风电方式下电热系统联合运行场景,建立该场景下的电-热耦合优化调度数学模型,并利用粒子群优化算法对其进行求解。仿真结果表明:该电-热耦合系统调度模型能有效提高风电利用效率,降低北方地区供暖期弃风率,减少电热耦合功能系统运行煤耗,有助于实现低碳化能源供给。     

基于5MW风机模型的变初值模糊PI变桨控制技术研究

针对传统PID变桨控制器参数自调整性能较差,适应性不强的问题,文章提出了风电机组变初值模糊PI变桨控制算法。通过模糊控制算法实现了PI参数的自动调节,根据风速大小设计了合理的变初值调整算法,实现了模糊控制器初值的在线调节。基于FAST风机软件中5 MW陆上风电机组非线性模型,分析了风电机组在额定风速以上运行时变桨系统的动态特性,从算法结构出发,设计了合适的模糊规则和量化、比例因子以及变初值调整算法,在Matlab/Simulink中搭建了变初值模糊PI变桨控制策略。通过仿真验证了控制策略在抑制转速波动和风机叶片、塔基受力力矩波动方面具有较好的效果。