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        風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用*

        2015-06-09 22:37:50馮忠彬張磊安孔曉佳姚錦愷
        計(jì)量技術(shù) 2015年11期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

        馮忠彬 張磊安 孔曉佳 姚錦愷

        (1.山東省黃河計(jì)量研究院,濟(jì)南 250100;2.山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,淄博 255049)

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        風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用*

        馮忠彬1張磊安2孔曉佳2姚錦愷2

        (1.山東省黃河計(jì)量研究院,濟(jì)南 250100;2.山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,淄博 255049)

        隨著葉片尺寸的增大,對(duì)兆瓦級(jí)風(fēng)力機(jī)葉片的驗(yàn)證等相關(guān)領(lǐng)域的研究變得越來越重要。針對(duì)目前單點(diǎn)疲勞加載測(cè)試系統(tǒng)存在彎矩分布精度誤差較大的問題,本文設(shè)計(jì)了風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)。采用虛擬儀器LabVIEW軟件開發(fā)上位機(jī)界面,為了去除采集信號(hào)中的噪聲信號(hào),通過平方根自適應(yīng)濾波QR-RLS算法進(jìn)行濾波。最后,將設(shè)計(jì)的采集系統(tǒng)應(yīng)用于aeroblade45.3-2葉片,試驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)穩(wěn)定且濾波效果滿足試驗(yàn)要求。這不僅從一定程度上提高了葉片疲勞測(cè)試精度,而且為葉片進(jìn)一步的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了詳實(shí)的數(shù)據(jù)和試驗(yàn)基礎(chǔ)。

        風(fēng)電葉片;疲勞加載;多點(diǎn)振幅采集;濾波算法;疲勞試驗(yàn)

        0 引言

        葉片是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的核心部件[1],隨著風(fēng)力機(jī)逐漸向兆瓦級(jí)大功率方向發(fā)展,葉片尺寸隨之增大,因而對(duì)葉片的強(qiáng)度和剛度提出更加苛刻的要求,對(duì)兆瓦級(jí)風(fēng)力機(jī)葉片的驗(yàn)證等相關(guān)領(lǐng)域的研究變得十分重要[2]。目前,國(guó)內(nèi)外風(fēng)力機(jī)葉片疲勞性能試驗(yàn)普遍以設(shè)計(jì)方提供的理論彎矩分布曲線和振動(dòng)次數(shù)為依據(jù),沿葉片展向約70%處施加單點(diǎn)激勵(lì)使其與葉片共振,按照等幅加載模式(應(yīng)力比R=-1)和等效振動(dòng)次數(shù)完成疲勞測(cè)試[3]。但是采用這種測(cè)試方法彎矩分布精度誤差較大,造成疲勞壽命測(cè)試結(jié)果嚴(yán)重失真[4]。

        針對(duì)以上不足,為了讓試驗(yàn)彎矩更好地?cái)M合理論彎矩,本文設(shè)計(jì)了一套風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng),并對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行了濾波處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)采集并顯示振幅信號(hào),滿足數(shù)據(jù)采集和濾波的要求,為提高試驗(yàn)彎矩分布精度以及后續(xù)葉片的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供堅(jiān)實(shí)的理論和試驗(yàn)依據(jù)。

        1 多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)概述

        1.1 系統(tǒng)整體概述

        在垂直于葉片振幅采集點(diǎn)的地面分別安裝四個(gè)激光測(cè)距儀,以此來測(cè)量葉片不同位置處的振幅。激光測(cè)距儀將采集到的四個(gè)振幅通過RS485總線實(shí)時(shí)傳送給上位機(jī)。風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        1.2 通信

        上位機(jī)應(yīng)用虛擬儀器軟件LabVIEW搭建風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)平臺(tái),并將各采集點(diǎn)的振幅波形圖表、振動(dòng)次數(shù)顯示以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等以圖形化控件形式顯示在用戶界面上。上位機(jī)與激光測(cè)距儀采用串口通信模式,上位機(jī)中的COM口、波特率、奇偶校驗(yàn)、數(shù)據(jù)位以及停止位設(shè)置要與激光測(cè)距儀協(xié)調(diào)一致。系統(tǒng)采用的激光測(cè)距儀型號(hào)為L(zhǎng)euze ODSL 30/D485-30M-S12,通信協(xié)議選擇16位數(shù)字量傳輸模式,RS485數(shù)字量輸出,測(cè)量的有效距離為0~30m,精度為1mm。通信協(xié)議如圖2所示。

        圖2 通信協(xié)議

        2 LabVIEW設(shè)計(jì)模塊

        多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)上位機(jī)采用圖形化編程語言LabVIEW編程,其主要包括以下功能模塊:與激光測(cè)距儀通信模塊,數(shù)據(jù)處理及濾波模塊,實(shí)時(shí)顯示模塊,數(shù)據(jù)庫記錄模塊。

        2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

        數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性及實(shí)時(shí)性至關(guān)重要,以往的VISA讀取函數(shù)的輸入?yún)?shù)設(shè)定了需要讀取的字節(jié)數(shù),但是如果要讀取的字節(jié)數(shù)大于接收緩沖區(qū)中已經(jīng)接收的字節(jié)數(shù)時(shí),讀函數(shù)一直處于等待狀態(tài),直到超時(shí)發(fā)生。若讀函數(shù)一直等待,則會(huì)阻塞讀線程,導(dǎo)致線程中的其他操作無法進(jìn)行。因此,本程序在執(zhí)行讀操作前,先要判斷接收緩沖區(qū)中的字節(jié)數(shù),Bytes at Port屬性節(jié)點(diǎn)返回輸入緩沖區(qū)已存在的字節(jié)數(shù),這樣就會(huì)讀取緩沖區(qū)中所有字節(jié),保證數(shù)據(jù)不會(huì)遺漏以及各線程的通暢。

        對(duì)于從串口接收緩沖區(qū)接收到的數(shù)據(jù),首先要根據(jù)通信協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)分離,然后要將分離出的有效數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際距離。轉(zhuǎn)化格式如式(1)所示,數(shù)組轉(zhuǎn)化為實(shí)際距離的LabVIEW程序框圖如圖3所示。

        GA=(Reading[0]>>2)+(Reading[1]>>2)*64+((Reading[2]>>2)&0x0F)*4096

        (1)

        圖3 數(shù)組轉(zhuǎn)化為實(shí)際距離程序

        2.2 數(shù)據(jù)記錄模塊

        為了方便用戶調(diào)用數(shù)據(jù),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄。在設(shè)計(jì)的采集系統(tǒng)中,需要記錄的參數(shù)有:時(shí)間、振幅1、振幅2、振幅3、振幅4,以及振動(dòng)次數(shù)。由于葉片疲勞檢測(cè)一般要持續(xù)兩三個(gè)月,所以需要具有足夠存儲(chǔ)空間的數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)會(huì)以設(shè)定的每40ms的速度將數(shù)據(jù)記錄到數(shù)據(jù)庫1中,當(dāng)數(shù)據(jù)庫1記滿1G的容量時(shí),自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)庫2記錄。

        要使用LabSQL訪問數(shù)據(jù)庫,首先要在LabVIEW中安裝LabSQL工具包。LabSQL ADO functions可分為Command VIs、Connection VIs、Recordset VIs、SQL Execute.vi、SQL Fetch Data(GetString) .vi和SQL Fetch Data.vi。實(shí)現(xiàn)此模塊的編程如下:1)Microsoft Access創(chuàng)建兩個(gè)數(shù)據(jù)庫源文件,設(shè)置好數(shù)據(jù)庫名稱和相應(yīng)字段;2) 使用ADO Connection Creat.vi創(chuàng)建對(duì)象;3)利用ADO Connection Open.vi建立與設(shè)定的相應(yīng)路徑的數(shù)據(jù)庫的連接;4)使用SQL Execute.vi來執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作。

        3 平方根自適應(yīng)濾波QR-RLS算法

        通過激光測(cè)距儀采集來的信號(hào)往往摻雜著噪聲信號(hào),甚至有時(shí)由于噪聲信號(hào)太多以至于淹沒了有效信號(hào),因此濾波是極為必要的。

        3.1 自適應(yīng)濾波器

        傳統(tǒng)的IIR和FIR濾波器是時(shí)不變的,即在處理輸入信號(hào)的過程中濾波器的參數(shù)是固定的。當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí),濾波器可能無法實(shí)現(xiàn)原先設(shè)定的目標(biāo)。而自適應(yīng)濾波器則不同,系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前自身的狀態(tài)和環(huán)境調(diào)整自身的參數(shù)以達(dá)到預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)[5-6]。自適應(yīng)濾波器的系數(shù)是根據(jù)輸入信號(hào),通過自適應(yīng)算法自動(dòng)調(diào)整的。

        3.2 平方根自適應(yīng)濾波器

        卡爾曼濾波器的平方根變形為導(dǎo)出平方根自適應(yīng)濾波算法提供了總體框架。根據(jù)卡爾曼變量與遞歸最小二乘(RLS)變量之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,平方根自適應(yīng)濾波算法采用指數(shù)加權(quán)遞歸最小二乘估計(jì)。

        RLS估計(jì)中兩個(gè)重要的平方根自適應(yīng)濾波算法為QR-RLS算法和逆QR-RLS算法。這一術(shù)語的得來是因?yàn)樵撍惴ǖ膶?dǎo)出傳統(tǒng)上都依賴于一種或另一種形式的正交三角形化的過程,這一過程在矩陣代數(shù)中稱為QR分解。將QR分解應(yīng)用在自適應(yīng)濾波中是因?yàn)槠淞己玫臄?shù)值特性。

        矩陣A(n)的QR分解可以寫為:

        (2)

        式中:Q(n)為單位矩陣,R(n)為上三角矩陣,O為零矩陣。由于變換中大量使用Q和R,故稱其為“QR分解”?;赒R分解的自適應(yīng)RLS濾波算法也稱為“QR-RLS算法”。

        3.3 QR-RLS算法

        QR-RLS算法,或者更確切地說是基于QR分解的RLS算法,其名字來源于以下考慮:在自適應(yīng)濾波算法的有限脈沖響應(yīng)(FIR)實(shí)現(xiàn)中,通過直接處理經(jīng)QR分解的輸入數(shù)據(jù)矩陣來完成最小二乘權(quán)向量的計(jì)算,而不像標(biāo)準(zhǔn)RLS算法那樣通過處理輸入數(shù)據(jù)的(時(shí)間平均)相關(guān)矩陣來完成權(quán)向量計(jì)算的。因此,QR-RLS算法在數(shù)值上比標(biāo)準(zhǔn)的RLS算法更穩(wěn)定。

        假設(shè)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)加窗,數(shù)據(jù)矩陣定義為:

        (3)

        其中M為FIR濾波器系數(shù)的數(shù)目(即濾波器階數(shù))。相應(yīng)地,輸入數(shù)據(jù)的自相關(guān)矩陣定義為:

        (4)

        (5)

        式(5)矩陣稱為指數(shù)加權(quán)矩陣,l 為指數(shù)加權(quán)因子。

        (6)

        其中z(n)為期望響應(yīng)d(n)與輸入數(shù)據(jù)向量u(n)之間時(shí)間平均互相關(guān)向量。設(shè)Φ(n)表示為:

        Φ(n)=Φ1/2(n)ΦH/2(n)

        (7)

        在式(6)的兩邊乘以Φ-1/2(n),可引入一個(gè)新的向量變量p(n),定義為:

        (8)

        因此,通過傳遞Φ1/2(n)和p(n),可將QR-RLS算法看作卡爾曼濾波器理論的平方根信息濾波形式。將平方根信息濾波算法轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)應(yīng)的QR-RLS算法的前后陣列變換為:

        (9)

        通常,Θ(n)為酉旋轉(zhuǎn)量,它對(duì)前陣列中輸入數(shù)據(jù)矩陣u(n)的元素進(jìn)行運(yùn)算,如將它們一一消除,即可產(chǎn)生后陣列頂行的零塊頂。平方根自相關(guān)矩陣Φ1/2的下三角結(jié)構(gòu)在變換前后得以正確保留。

        在算出更新塊Φ1/2(n)和pH(n)后,則可用如下公式來求最小二乘權(quán)向量:

        (10)

        利用Φ1/2(n)的下三角結(jié)構(gòu),用回代的方法可求出該方程的解。但是該計(jì)算只對(duì)n>M的時(shí)間可行,此時(shí)數(shù)據(jù)矩陣為A(n),Φ1/2(n)是列滿秩。

        為了對(duì)QR-RLS算法進(jìn)行初始化,可令Φ1/2(0)=δ1/2I和p(0)=0,其中δ為調(diào)節(jié)參數(shù)。QR-RLS算法的嚴(yán)格初始化發(fā)生在0≤n≤M階段,此時(shí)后驗(yàn)估計(jì)誤差e(n)為零。在n=M次迭代完成初始化,此時(shí)e(n)為非零值。

        4 試驗(yàn)及結(jié)果分析

        4.1 試驗(yàn)過程

        對(duì)功率為2MW,長(zhǎng)度為45.3m的大型風(fēng)電葉片進(jìn)行單點(diǎn)疲勞加載試驗(yàn),葉片根部固定在疲勞加載支座上,分別在離葉片根部10m、18m、26m和36m處的地面上安裝激光測(cè)距儀來測(cè)量葉片在各個(gè)采集點(diǎn)的振幅。

        4.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

        采用設(shè)計(jì)的風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng)以及平方根自適應(yīng)濾波QR-RLS算法進(jìn)行濾波,試驗(yàn)中各采集點(diǎn)的振幅曲線如圖4所示。

        圖4 疲勞加載試驗(yàn)各采集點(diǎn)振幅曲線

        從圖4中可以看出,利用平方根自適應(yīng)濾波QR-RLS算法進(jìn)行濾波,各采集點(diǎn)的振幅曲線平滑。從離葉片根部最近的采集點(diǎn)1一直到采集點(diǎn)4,采集點(diǎn)的振幅逐漸增大,頻率一致,滿足試驗(yàn)要求。利用該系統(tǒng)采集的試驗(yàn)曲線,可以讓試驗(yàn)彎矩更好地?cái)M合理論彎矩,從而提高風(fēng)電葉片疲勞測(cè)試的精度。

        5 結(jié)束語

        針對(duì)單點(diǎn)疲勞加載系統(tǒng)存在彎矩精度分布誤差大的問題,設(shè)計(jì)了一套風(fēng)電葉片疲勞加載多點(diǎn)振幅采集系統(tǒng),并研究了其濾波方法。上位機(jī)采用虛擬儀器LabVIEW軟件進(jìn)行編程,為去除采集信號(hào)中的噪聲信號(hào),采用平方根自適應(yīng)濾波QR-RLS算法進(jìn)行濾波。最后,將該系統(tǒng)應(yīng)用于aeroblade45.3-2的大型風(fēng)電葉片,試驗(yàn)結(jié)果表明該采集系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)地顯示各采集點(diǎn)的振幅,且濾波效果能滿足試驗(yàn)要求。目前,該采集系統(tǒng)應(yīng)用于疲勞試驗(yàn)兩年有余,系統(tǒng)穩(wěn)定,這不僅從一定程度上提高了葉片疲勞測(cè)試精度,而且為葉片進(jìn)一步的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了詳實(shí)的數(shù)據(jù)和試驗(yàn)基礎(chǔ)。

        [1] 程明,張運(yùn)乾,張建忠.風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)展現(xiàn)狀及研究進(jìn)展[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào),2009(3):2-9

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        國(guó)家自然科學(xué)基金(51305243,51405275);中國(guó)博士后科學(xué)基金(2015M571840);山東省自然科學(xué)基金(ZR2014EL027)

        10.3969/j.issn.1000-0771.2015.11.05

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