大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)灰色組合建模與優(yōu)化振動(dòng)控制的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種大型智能風(fēng)機(jī)葉片灰色組合建模與優(yōu)化振動(dòng)控制的方法，屬于 風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和能源需求的增加，風(fēng)力機(jī)的大型化成為增加風(fēng)電機(jī)組裝機(jī) 容量的必然趨勢(shì)。今近年來(lái)，全球風(fēng)機(jī)裝機(jī)容量不斷攀升，我國(guó)風(fēng)電的發(fā)展尤為迅速，大型 風(fēng)力機(jī)以及發(fā)電技術(shù)對(duì)于我國(guó)的可再生能源發(fā)展戰(zhàn)略，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)性增加具有非常 重要的位置。
[0003] 風(fēng)機(jī)葉片的展向長(zhǎng)度隨著機(jī)型的增大也在不斷增長(zhǎng)，在慣性力、彈性力和復(fù)雜氣 動(dòng)負(fù)載力耦合作用下，葉片會(huì)出現(xiàn)失速顫振現(xiàn)象并造成葉片損壞，影響大型風(fēng)機(jī)的安全運(yùn) 行和葉片的使用壽命，并造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。
[0004] 大型風(fēng)機(jī)葉片的失速顫振需要得到有效地控制。在傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)葉片變槳控制的基礎(chǔ) 上，智能葉片是指葉片翼型尾端安裝有智能驅(qū)動(dòng)器的葉片，通過(guò)控制驅(qū)動(dòng)裝置來(lái)改變?nèi)~片 周?chē)牧鲌?chǎng)特性，達(dá)到抑制葉片振動(dòng)的目的。智能驅(qū)動(dòng)器需要有效地受控于控制器，能夠根 據(jù)復(fù)雜的風(fēng)機(jī)葉片動(dòng)態(tài)特性變化和風(fēng)力機(jī)運(yùn)行工況做出準(zhǔn)確的反應(yīng)。
[0005] 風(fēng)向和風(fēng)速的時(shí)刻變化使葉片的流場(chǎng)具有不確定性。柔性葉片與流場(chǎng)的流固耦 合，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與慣性、控制等非結(jié)構(gòu)因素耦合，驅(qū)動(dòng)執(zhí)行器與流場(chǎng)耦合等使得葉片具有多場(chǎng) 耦合不確定性。因此，大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的時(shí)變強(qiáng)耦合非線(xiàn)性系統(tǒng)，不確定 因素較多。
[0006] 風(fēng)機(jī)長(zhǎng)期運(yùn)行在惡劣與復(fù)雜的環(huán)境中，陣風(fēng)、執(zhí)行器動(dòng)作與風(fēng)機(jī)偏航等都會(huì)給系 統(tǒng)帶來(lái)不同程度的擾動(dòng)，同時(shí)這些擾動(dòng)也具有不確定性。
[0007] 但是目前針對(duì)大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)的建模與控制技術(shù)的研究方法，未考慮實(shí)際 中存在的多種不確定因素，同時(shí)忽略了風(fēng)機(jī)葉片工作環(huán)境中存在的多種干擾因素，影響了 大型風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)模型精確度與葉片控制效果的提高，不利于進(jìn)一步提高大型風(fēng)機(jī)的安全 穩(wěn)定運(yùn)行與風(fēng)力發(fā)電效率。
[0008]

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)有限技術(shù)的不足，提供一種大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)灰色組 合建模與優(yōu)化振動(dòng)控制的方法。
[0010] 為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，一種大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng) 灰色組合建模與優(yōu)化振動(dòng)控制的方法，其特征是，該方法的步驟如下： (1)風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集：通過(guò)設(shè)計(jì)葉片翼型的氣動(dòng)試驗(yàn)，采集獲得葉片氣動(dòng)特性數(shù)據(jù)， 以用于葉片氣動(dòng)失速模型建模；選擇合適的智能驅(qū)動(dòng)器，通過(guò)設(shè)計(jì)葉片智能驅(qū)動(dòng)器的氣動(dòng) 試驗(yàn)，采集獲得驅(qū)動(dòng)器的輸入輸出信號(hào)，以用于智能驅(qū)動(dòng)器灰色模型建模； (2) 建立基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的葉片氣動(dòng)失速模型：利用第（1)步中采集的風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，即 葉片氣動(dòng)特性數(shù)據(jù)，計(jì)算得到葉片氣動(dòng)失速特性的重要參數(shù)，應(yīng)用Beddoes-Leishman(B-L) 動(dòng)態(tài)氣動(dòng)失速建模方法，獲得葉片氣動(dòng)失速模型； (3) 建立智能驅(qū)動(dòng)器灰色模型：利用第（1)步中采集的智能驅(qū)動(dòng)器的輸入輸出信號(hào)作 為原始數(shù)據(jù)，應(yīng)用灰色理論建模方法，辨識(shí)得到智能驅(qū)動(dòng)器灰色模型； (4) 建立大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)灰色組合模型：將葉片結(jié)構(gòu)模型與第（2)步中得到的 葉片氣動(dòng)失速模型結(jié)合得到葉片失速顫振模型，葉片失速顫振模型和第（3)步中得到的智 能驅(qū)動(dòng)器灰色模型進(jìn)行融合，得到克服系統(tǒng)不確定性的大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)灰色組合模 型； (5) 大型智能風(fēng)機(jī)葉片優(yōu)化振動(dòng)控制：根據(jù)第（4)步中建立的大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng) 灰色組合模型，基于模型預(yù)測(cè)控制（MPC, Model Predictive Control)方法設(shè)計(jì)控制器，實(shí) 現(xiàn)抑制不確定干擾的大型智能風(fēng)機(jī)葉片優(yōu)化振動(dòng)控制。
[0011] 風(fēng)洞試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集中，根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)大型風(fēng)機(jī)葉片材質(zhì)和翼型的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)葉 片試驗(yàn)翼型進(jìn)行風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)，采集該風(fēng)機(jī)葉片的氣動(dòng)特性實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，用于計(jì)算葉片氣動(dòng)失速 系統(tǒng)的參數(shù)；根據(jù)所采用的智能驅(qū)動(dòng)器，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)輸入信號(hào)，加入葉片智能驅(qū)動(dòng)器的風(fēng)洞實(shí) 驗(yàn)得到相應(yīng)的輸出信號(hào)，用于智能驅(qū)動(dòng)器的灰色系統(tǒng)辨識(shí)。
[0012] 所述的智能驅(qū)動(dòng)器為尾緣襟翼或微型小插片。
[0013] 第（4)步中所述的大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)灰色組合模型，由葉片失速顫振模型和 智能驅(qū)動(dòng)器灰色模型線(xiàn)性化組合后的模型規(guī)范形式如下：
狀態(tài)變量
X為葉片振動(dòng)位移和振動(dòng)加速度變量，z為葉片動(dòng)態(tài) 氣動(dòng)特性變量； 輸出變量：y e Rny為葉片振動(dòng)位移信號(hào)； 輸入變量：u e Rnu為智能驅(qū)動(dòng)器控制信號(hào)； 上述方程中：系數(shù)矩陣As，BsR表葉片截面結(jié)構(gòu)特性，系數(shù)矩陣A a，Ba，Ca，DaR表葉片 截面氣動(dòng)失速特性，Cs用來(lái)選取系統(tǒng)輸出信號(hào)，C g代表智能驅(qū)動(dòng)器灰色系統(tǒng)的氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)力， nx，nz，ny，]^代表變量的維數(shù)。
[0014] 所述的第（5)步中的控制器在每一個(gè)時(shí)刻，通過(guò)建立包含系統(tǒng)的預(yù)測(cè)值與期望值 之間的誤差以及控制量增量的目標(biāo)函數(shù)，在線(xiàn)求解目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題，得到未來(lái)時(shí)刻的 最優(yōu)控制律，并將最優(yōu)控制量的第一個(gè)分量作用到系統(tǒng)對(duì)象，在下一個(gè)時(shí)刻重復(fù)上述過(guò)程； 基于模型預(yù)測(cè)控制的控制器包括了三個(gè)部分：灰色模型預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化、反饋校正；采用灰 色組合模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)輸出值，利用滾動(dòng)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)使大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)的實(shí)際輸 出跟蹤理想的參考軌跡，從而控制葉片振動(dòng)的同時(shí)抑制不確定干擾，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化振動(dòng) 控制。
[0015] 本發(fā)明的有益效果是：該方法通過(guò)風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)獲得葉片翼型氣動(dòng)數(shù)據(jù)，建立基于實(shí) 驗(yàn)數(shù)據(jù)的葉片氣動(dòng)失速模型，利用灰色理論建立智能驅(qū)動(dòng)器灰色模型，將葉片結(jié)構(gòu)模型與 葉片氣動(dòng)失速模型結(jié)合得到葉片失速顫振模型，然后將葉片失速顫振模型與智能驅(qū)動(dòng)器灰 色模型進(jìn)行融合建立系統(tǒng)灰色組合模型來(lái)克服建模過(guò)程中系統(tǒng)的不確定性，最后利用模型 預(yù)測(cè)控制設(shè)計(jì)優(yōu)化振動(dòng)控制方法，有效降低風(fēng)機(jī)葉片運(yùn)行環(huán)境中不確定因素的干擾影響。 本發(fā)明所采用的灰色預(yù)測(cè)所需的原始數(shù)據(jù)較少，大大減小了計(jì)算量，可以極大提高系統(tǒng)辨 識(shí)與振動(dòng)控制的實(shí)時(shí)性；具有更加符合大型風(fēng)機(jī)新型葉片的實(shí)際情況，更加完善風(fēng)機(jī)葉片 復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性建模，更加有效地克服葉片振動(dòng)控制中的不確定性干擾，自適應(yīng)性強(qiáng) 等顯著優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于保證大型風(fēng)機(jī)葉片的安全穩(wěn)定運(yùn)行，提高大型風(fēng)機(jī)發(fā)電質(zhì)量等方面有良 好的效果，有著較高的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
【附圖說(shuō)明】
[0016] 圖1是本發(fā)明采用的方法流程圖。
[0017] 圖2是葉片氣動(dòng)失速系統(tǒng)和智能驅(qū)動(dòng)器輸入輸出信號(hào)示意圖。
[0018] 圖3是智能驅(qū)動(dòng)器灰色建模流程圖。
[0019] 圖4是大型智能風(fēng)機(jī)葉片灰色組合建模的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0020] 圖5是大型智能風(fēng)機(jī)葉片的優(yōu)化振動(dòng)控制方法的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0022] 參見(jiàn)圖1，本發(fā)明的方法順序包括以下步驟：（1)風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集；(2)分別建立 智能驅(qū)動(dòng)器灰色模型和葉片氣動(dòng)失速模型；（3)建立大型智能風(fēng)機(jī)葉片灰色組合模型；（4) 大型智能風(fēng)機(jī)葉片優(yōu)化振動(dòng)控制。
[0023] 各步驟具體闡述如下： 一、風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集 風(fēng)力機(jī)葉片的氣動(dòng)失速原理雖然基本相同，但是隨著風(fēng)力機(jī)的大型化，由于葉片材料 的發(fā)展以及葉片翼型的多樣化，基于不同材料和不同翼型的風(fēng)機(jī)葉片具有不一樣的氣動(dòng)特 性和彈性特性。針對(duì)特定葉片的大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)建模需要通過(guò)風(fēng)洞試驗(yàn)得到能夠精 確反映該葉片氣動(dòng)特性和驅(qū)動(dòng)特性的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。
[0024] 大型智能風(fēng)機(jī)葉片系統(tǒng)包含兩大部分：分為智能驅(qū)動(dòng)器系統(tǒng)和葉片失速顫振系 統(tǒng)。葉片失速顫振系統(tǒng)主要受到葉片氣動(dòng)失速特性的影響，當(dāng)風(fēng)速達(dá)到顫振速度時(shí)，導(dǎo)致葉 片發(fā)生失速顫振，使得葉片捕獲風(fēng)能的能力大大降低。風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)主要涉及兩個(gè)部分：葉片氣 動(dòng)失速特性，智能驅(qū)動(dòng)器的驅(qū)動(dòng)特性。
[0025] 葉片氣動(dòng)失速特性：葉片的氣動(dòng)特性在較小的攻角范圍內(nèi)呈線(xiàn)性特性，即作用于 葉片的氣動(dòng)升力隨著攻角的增大而增大；當(dāng)葉片截面攻角增大至失速攻角時(shí)，作用于葉片 氣動(dòng)升力隨著攻角的增大而急速降低，產(chǎn)生氣動(dòng)失速現(xiàn)象。
[0026] 智能驅(qū)動(dòng)器的驅(qū)動(dòng)特性：智能驅(qū)動(dòng)器安裝在葉片尾緣，通過(guò)驅(qū)動(dòng)展開(kāi)量的變化來(lái) 影響葉片周?chē)牧鲌?chǎng)，從而改變作