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针对风机叶片疲劳加载过程振动特性,建立旋转偏心块驱动的叶片疲劳加载系统动力学模型。基于拉格朗日方程推导出系统的数学模型,利用平均法近似解析系统动力学方程,得出振动过程中电机转矩平衡方程。分析振动频率的变化规律,建立仿真模型,对系统频率捕获过程进行数值仿真,揭示系统的自同步振动特性。风机叶片疲劳加载试验表明:叶片在受迫振动时,叶片振动频率并不总等于驱动频率;驱动频率与叶片固有频率偏差较大时,叶片振动幅值及频率波动明显;频率偏差在较小区间范围(0.47~0.62Hz)时,偏心块驱动系统与叶片容易发生频率捕获,振幅较小并趋于稳定;在负载转矩较大而电机功率不足时,偏心块会发生转速跳变。 相似文献
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为解决风电叶片五节点静力加载过程中加载力之间存在的耦合问题,提出一种模糊控制与预测理论相结合的动态控制算法,并开发了相应的解耦控制系统。首先,对静力加载方案进行设计,根据静力加载的特点建立模糊预测控制系统模型,并对相关参数进行设置;其次,使用AMESim和Matlab/Simulink软件搭建控制系统的仿真模型,验证其可行性;最后,使用控制器搭建硬件平台进行现场试验。结果表明:采用模糊预测控制算法建立的解耦控制系统具有较好的动态控制效果,能保证加载力紧密跟随设定值的变化,满足加载力之间协调控制的要求。 相似文献
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兆瓦级风电叶片静力加载控制系统设计及试验 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一套兆瓦级风电叶片全尺寸静力加载控制系统,阐述了其构成及工作原理。采用最小二乘法对传感采集数据进行拟合,提高了数据精度。基于控制器局域网(CAN)总线构建两级网络的分布式检测与控制系统,将耦合的多通道加载系统等效为多个具有干扰的单通道加载系统。基于AMES—im和MATLAB/Simulink软件构建静力加载耦合仿真模型,首次将无模型自适应(MFAC)算法应用于静力加载过程的牵引力解耦控制。仿真结果表明:被控对象在一定的变刚度、变阻尼条件下,采用MFAC算法可有效减小牵引力耦合,保证牵引力误差小于2.0%,控制效果明显好于传统的控制算法。现场试验证明:静力加载控制系统可保证大柔度叶片远距离、连续、平稳、协调加载,特定阶段的加载精度优于1.0%(满量程),完全满足兆瓦级风电叶片全尺寸静力加载试验要求。 相似文献
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设计了一套风电叶片单点疲劳加载系统,基于拉格朗日方程建立了振动耦合数学模型,对振动特征规律(叶片振幅、电机电流)分别进行数值仿真。当驱动频率与叶片固有频率偏差较小时,固存的机电耦合现象会导致叶片振幅稳定,若偏差增大,叶片振幅则发生剧烈波动。加载源电流跟随叶片振动产生周期性波动,且转速越大,等负载下的电流相对越大,共振时电流达到最大。建立了一套单点疲劳加载试验系统,对振动过程中的叶片振幅和电流进行测试。试验结果验证了数学模型与仿真模型的准确性,该结论为疲劳加载解耦控制算法的制定提供了理论依据。 相似文献
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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。 相似文献
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为减少加载过程中叶片挠度变形带来的测量误差,提出一种精准测量钢丝绳与风电叶片空间角度的数学模型。该模型构建的空间角度测量系统采用3个位移传感器,可实时测量钢丝绳与风电叶片所成三维角度,从而精确地对各加载点进行受力补偿,提高加载试验的协同性。以激光追踪仪的测量结果为基准对该系统的测量结果进行现场验证,结果表明该系统所测空间角度误差率仅为1.78%、1.96%和1.92%,同时经该空间角度测量系统补偿后的加载力曲线变化平稳,可较好地实现多节点力的协同加载。 相似文献
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针对现有漂浮式风力机在风浪作用下运动响应较大的问题,提出一种具有圆台形浮筒的新型半潜式平台。基于FAST耦合水动力、空气动力和系泊系统等物理场,同时结合水动力学软件AQWA计算的频域参数对不同风况下漂浮式风力机动力学响应进行分析,并在额定风况下与OC4-DeepCwind漂浮式风力机进行对比。分析结果表明:不同风速对漂浮式风力机的纵荡、纵摇及艏摇运动影响明显,对垂荡运动影响较小;与OC4漂浮式风力机相比,新型漂浮式风力机在各风况下纵摇、横摇响应得到明显降低,具有良好的稳定性。 相似文献