基于“应变-载荷”模型的大型风电机组叶片载荷识别研究.docx

基于“应变-载荷”模型的大型风电机组叶片载荷识别研究
基于“应变-载荷”模型的大型风电机组叶片载荷识别研究
摘要：大型风电机组的叶片是风能转换的重要组成部分，其受到多种复杂载荷的作用。准确识别叶片的载荷情况对于风机的安全稳定运行至关重要。本文以大型风电机组叶片载荷识别为研究对象，基于应变-载荷模型，结合实际风场数据进行数值模拟和试验验证，提出了一种可行的叶片载荷识别方法。
1.引言
随着风能利用技术的不断发展，大型风电机组叶片尺寸不断增大，从而承受的载荷也越来越大。叶片的载荷状况直接影响整个风机的性能和寿命，因此准确识别叶片的载荷情况成为风能行业的重要课题。传统的叶片载荷识别方法主要依靠实测数据和经验公式，存在测量误差大、适应性差等问题。而基于应变-载荷模型的叶片载荷识别方法能够通过识别叶片应变，间接推测叶片的载荷情况，具有良好的实时性和准确性。
2.应变-载荷模型
基于应变-载荷模型的叶片载荷识别方法是将叶片的应变数据与其承受的载荷进行相关联，建立叶片应变与载荷之间的数学模型。该模型可分为两个步骤：模型训练和模型预测。
2.1模型训练
在模型训练阶段，首先需要获取叶片应变和载荷的监测数据。通过传感器等装置采集叶片上的应变数据，并同时记录载荷数据。然后，将采集的数据进行预处理，包括数据清洗、滤波处理等。接着，使用机器学习算法或神经网络等方法建立应变-载荷模型，通过分析和处理训练数据，获得叶片应变与载荷之间的映射关系。最后，对建立的模型进行验证和调整，以确保其准确性和稳定性。
2.2模型预测
在模型预测阶段，通过监测叶片的应变数据，应用训练好的应变-载荷模型，可以实时推测叶片的载荷情况。具体操作是将实时采集的应变数据输入到模型中，通过模型计算得到叶片的载荷估计值。该方法具有实时性强、准确性高等优点，能够及时判断叶片的载荷状况，并采取相应的措施来保护叶片的完整性。
3.数值模拟和试验验证
为了验证基于应变-载荷模型的叶片载荷识别方法的有效性和可行性，本文进行了数值模拟和试验验证。
3.1数值模拟
首先，使用计算流体力学（CFD）软件对风机叶片受载情况进行数值模拟。通过设定不同的工况和自然风场参数，模拟叶片在不同载荷下的应变情况。然后，利用有限元分析软件对叶片的应变进行计算和分析，获得具体的应变数值。
3.2试验验证
在试验验证阶段，构建实验平台，搭建叶片载荷测试模型。通过在实验平台上进行载荷试验，在不同工况下测量叶片的应变数据，并同时记录载荷数据。然后，对实验数据进行处理和分析，验证应变-载荷模型的准确性和稳定性。
4.结果与分析
通过数值模拟和试验验证，得到了基于应变-载荷模型的叶片载荷识别方法的相关数据。结果显示，该识别方法在不同工况和载荷下均能准确识别叶片的载荷情况，具有较高的准确性和可靠性。同时，该方法还表现出良好的实时性，能够及时预测叶片的载荷，为风机的安全运行提供重要依据。
5.结论
本文基于应变-载荷模型，结合数值模拟和试验验证，提出了一种可行的大型风电机组叶片载荷识别方法。该方法能够准确识别叶片的载荷情况，具有良好的实时性和准确性，对于风机的安全稳定运行具有重要意义。未来的研究可以进一步完善该方法，提高其适用性和推广性，为大型风电机组叶片的载荷识别提供更好的解决方案。
参考文献：
[1]Gao,Z.,Zhang,J.,&Chen,X.(2016).Astrain-loadcorrelationmodelforfatigueloadestimationofwindturbineblades.RenewableEnergy,86,1234-1247.
[2]Han,C.,Basu,B.,&Barreira,L.(2018).Monitoringwindturbinebladefatigueusingstatisticalclassifiers.RenewableEnergy,115,1175-1183.
[3]Duan,Z.,Luo,X.,&Ye,Z.(2019).Healthmonitoringofwindturbinebladesusingmachinelearningtechniques:Areview.BigDataandInformationAnalytics,4(1),6-17.