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        基于NESSUS的兆瓦級永磁直驅(qū)風力發(fā)電機輪轂可靠性分析

        2016-09-12 00:25:06周新建李志強涂宏斌ZHOUXinjianLIZhiqiangTUHongbin華東交通大學機電工程學院南昌33003華東交通大學軌道交通學院南昌33003
        制造業(yè)自動化 2016年8期
        關(guān)鍵詞:輪轂風力靈敏度

        周新建,李志強,涂宏斌ZHOU Xin-jian, LI Zhi-qiang, TU Hong-bin(.華東交通大學 機電工程學院,南昌 33003;.華東交通大學 軌道交通學院,南昌 33003)

        基于NESSUS的兆瓦級永磁直驅(qū)風力發(fā)電機輪轂可靠性分析

        周新建1,李志強1,涂宏斌2
        ZHOU Xin-jian1, LI Zhi-qiang1, TU Hong-bin2
        (1.華東交通大學 機電工程學院,南昌 330013;2.華東交通大學 軌道交通學院,南昌 330013)

        輪轂的結(jié)構(gòu)可靠性對于保障整套風力發(fā)電機系統(tǒng)的可靠性具有重要的作用。以1.5MW永磁直驅(qū)風力發(fā)電機的輪轂作為研究對象,利用有限元軟件對其進行初步的靜力分析,驗證其強度安全??紤]輪轂材料力學屬性的隨機性以及工作載荷的隨機性,將材料屬性參數(shù)(彈性模量Ex、泊松比Prxy、屈服強度σS)以及各葉片葉根工作載荷參數(shù)作為隨機變量引入到極限狀態(tài)方程中。利用專門的可靠性分析軟件NESSUS聯(lián)合ANSYS的靜力分析模型對輪轂結(jié)構(gòu)強度進行可靠性分析,最終得到輪轂的結(jié)構(gòu)可靠性指標以及各影響參數(shù)的靈敏度指標。

        1.5MW永磁直驅(qū)風力發(fā)電機輪轂;靜力分析;可靠性分析;靈敏度指標;NESSUS

        0 引言

        兆瓦級風力發(fā)電機因其體型龐大、結(jié)構(gòu)復雜、工作環(huán)境嚴酷(如曠野、海邊等),由此帶來的問題就是故障率的升高。根據(jù)行業(yè)要求,對于大型聯(lián)網(wǎng)運行的風機,可維修壽命需在20年以上,年利用率要在97%以上[1],要實現(xiàn)如此高的可靠性指標,就須對風機進行可靠性和維修性設(shè)計,風機關(guān)鍵部件的可靠性設(shè)計就是其中重要的一部分。

        輪轂作為風機的關(guān)鍵部件之一,它不僅需要承擔來自葉片的交變載荷,還需作為變槳系統(tǒng)的支撐以及將轉(zhuǎn)矩傳遞給直驅(qū)同步發(fā)電機的動軸。因此,在設(shè)計階段將輪轂的結(jié)構(gòu)可靠性納入考慮之中對于保障整套風機的可靠性具有重要作用?,F(xiàn)有對風力發(fā)電機輪轂的研究大多局限于對輪轂的結(jié)構(gòu)強度或者疲勞強度進行分析計算[2~4],少數(shù)涉及到對輪轂進行可靠性分析的,也僅僅是根據(jù)應力-強度干涉模型將輪轂的強度和應力簡單地設(shè)置成隨機正態(tài)分布,但兩者分布參數(shù)(均值μ和標準差σ)都是粗糙地根據(jù)經(jīng)驗選?。?],并沒有深入地分析輪轂應力和強度分布的影響因素。

        本文對某1.5MW永磁直驅(qū)風力發(fā)電機的輪轂進行可靠性分析,根據(jù)強度-應力干涉理論,建立了輪轂的極限狀態(tài)模型,將輪轂的載荷參數(shù)以及材料的彈性模量Ex,泊松比Prxy以及屈服強度σS都作為隨機變量引入到極限狀態(tài)模型中,利用ANSYS聯(lián)合專門的可靠性分析軟件NESSUS,對風機輪轂進行了可靠性分析,定量地給出了輪轂的可靠性指標及各影響因素的靈敏度指標。其中,NESSUS作為專門的可靠性分析軟件,已經(jīng)被廣泛地應用到諸多領(lǐng)域[6,7]。

        1 風機輪轂功能簡介及模型建立

        永磁直驅(qū)風力發(fā)電機內(nèi)部主要的關(guān)鍵性零部件有:葉片、輪轂、永磁同步發(fā)電機(定子主軸+轉(zhuǎn)動軸+定子+轉(zhuǎn)子+轉(zhuǎn)子制動等)、機艙底座等,具體如圖1所示。

        圖1 直驅(qū)風力發(fā)電機內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖

        其中,輪轂3聯(lián)接風力發(fā)電機的三個葉片,三個葉片對稱安裝在輪轂上,輪轂承擔來自葉片的交變載荷,同時將轉(zhuǎn)矩傳遞給永磁同步發(fā)電機的的轉(zhuǎn)軸,除此之外,輪轂上還安裝有三套獨立的葉片變槳系統(tǒng),輪轂模型如圖2所示。

        圖2 1.5MW永磁直驅(qū)風力發(fā)電機輪轂模型

        2 基于ANSYS的輪轂有限元分析

        將輪轂模型導入ANSYS軟件中,考慮到輪轂所受載荷主要來自于葉片,而葉片對輪轂的受力變形具有很大的影響,因此在對輪轂進行分析時,在輪轂的三個葉片接口處分別放置一段葉片的假體。由于后續(xù)可靠性分析需要調(diào)用輪轂有限元分析的過程和結(jié)果文件,因此葉片假體的添加以及后續(xù)的網(wǎng)格劃分、邊界條件施加等都通過ANSYS的參數(shù)化語言APDL完成。

        2.1輪轂有限元分析模型的建立

        風力發(fā)電機輪轂和三組葉片都采用10節(jié)點四面體單元SOLID187單元劃分網(wǎng)格,其中輪轂單元共計69910個,節(jié)點共計115278個,總體單元共計112455個,節(jié)點共計192874個,輪轂有限元模型如圖3(a)所示。

        2.2輪轂及葉片假體材料力學屬性的賦予

        輪轂及葉片的材料直接決定其屈服強度等力學屬性,輪轂及葉片所選用材料的材料參數(shù)如表1所示。

        表1 輪轂及葉片的材料屬性參數(shù)

        2.3載荷以及邊界條件的施加

        風力發(fā)電機葉片以及變槳系統(tǒng)的重力,旋轉(zhuǎn)的離心力和慣性力、風吹過葉片產(chǎn)生的氣動載荷以及輪轂本身的重力構(gòu)成了輪轂載荷。其中,葉片對輪轂的載荷都是集中在葉片和輪轂的聯(lián)接位置,也就是葉根中心位置,因此在施加葉片對輪轂的載荷時,在葉片-輪轂的聯(lián)接面中心建立節(jié)點,葉片對輪轂的載荷施加在其中心節(jié)點上,中心節(jié)點通過剛性梁單元MPC184與葉片假體上截面節(jié)點聯(lián)接,模擬葉片傳力,輪轂與主軸屬于剛性聯(lián)接,因此直接限制輪轂與轉(zhuǎn)動主軸法蘭聯(lián)接面的所有自由度,同時為了約束葉片的軸向旋轉(zhuǎn),因此約束三個葉根聯(lián)接面中心(即載荷加載點)的Z向的旋轉(zhuǎn),具體如圖3(b)所示。

        對輪轂的強度分析涉及到風機的全部工況,根據(jù)GH Bladed軟件的仿真結(jié)果,可以得到葉片對輪轂的作用載荷,選取12種極限工況的載荷條件作為輪轂應力分析的基礎(chǔ),而載荷大小和方向都是根據(jù)葉根坐標系給出的。

        2.4輪轂靜力分析結(jié)果

        根據(jù)輪轂的有限元分析結(jié)果,得到輪轂在各工況載荷條件下的最大等效應力情況如表2所示。

        表2 各工況載荷輪轂最大等效應力數(shù)值

        由此可以得到輪轂應力最大的為工況6,即1.318-yz 的83.91MPa,其中最大極限工況的具體載荷參數(shù)如表3所示,表中彎矩為kNm,力為kN,工況6載荷下輪轂的應力云圖以及變形云圖如圖3(c)、圖3(d)所示。

        表3 最大極限工況載荷參數(shù)

        圖3 輪轂有限元模型及應力分析結(jié)果

        分析得到輪轂最大極限應力σmax= 83.91MPa,輪轂材料的屈服強度為σs= 200MPa,安全系數(shù)n=1.5,因此n×σmax<σs,輪轂強度符合靜力學強度要求。

        3 結(jié)構(gòu)可靠性分析理論及分析方法

        3.1 結(jié)構(gòu)可靠性計算

        系統(tǒng)可靠性都是由其部件的可靠性組成,在計算單一部件的結(jié)構(gòu)可靠度時,一般是基于應力-強度干涉模型,通過分析其主要失效模式,從而建立如式(1)所示的極限狀態(tài)方程。

        其中,S為應力,代表能夠?qū)е虏考У囊蛩兀籖為強度,代表相應的該部件所能承受極限值;g<0為失效區(qū)域,g>0是安全區(qū)域。考慮到工作載荷、尺寸參數(shù)以及材料參數(shù)的隨機性影響,方程中的應力S,強度R也都是在一定范圍內(nèi)變化的隨機變量,兩者的干涉如圖4所示。

        圖4 應力-強度干涉模型

        由應力-強度干涉模型可知,應力S在[x, x+dx]范圍內(nèi)的概率為A1陰影部分面積fs(x)dx。若強度R>x,則為可靠區(qū)域,其概率為A2陰影部分面積,具體如式(2)所示。如果將x變?yōu)樵趹范圍內(nèi)的隨機變量,則強度R

        始終大于應力S的概率如式(3)所示。

        3.2基于設(shè)計驗算點(MPP)的可靠性指標的定義

        在實際的結(jié)構(gòu)可靠性計算的過程中,零部件的極限狀態(tài)方程可能由n個基本變量共同決定,如式(4)所示。

        其中x1~xn一般是呈正態(tài)分布的隨機變量,利用當量正態(tài)法將X轉(zhuǎn)化為標準的正態(tài)分布U,則極限狀態(tài)函數(shù)g(X)變換成g(U),在標準正態(tài)分布的U空間中,f(u1,u2,…,un)=0為失效面,從坐標原點到失效面f(U)=0的最短距離β,即為所求可靠性指標,部件的失效概率Pf=Φ(-β)。

        圖5為二維的標準化坐標系中可靠性指標定義的情況示意圖,由二維推及到n維,其中P為設(shè)計驗算點(MPP),其坐標為即為坐標原點到失效面的最短距離β,為設(shè)計驗算點P處的單位法線向量,三者之間的關(guān)系如式(5)所示。在實際工程計算中,αi和β可以通過迭代的方式求解出來。

        靈敏度因子為失效狀態(tài)函數(shù)在設(shè)計點處的變化梯度,在確定性分析中,靈敏度的定義為在概率分析中,靈敏度定義為,表示概率隨分布參數(shù)(如均值和方差)的改變而變化的程度,同時概率靈敏度分析還可以用于確定每個隨機變量的重要性,而設(shè)計驗算點P處的單位法線向量在U方向上來的投影,即其矢量的余弦值即可代表靈敏度,如式(6)所示。

        在U空間中:

        在X空間中:

        這里σi表示正態(tài)分布(或者是非正態(tài)分布的近似正態(tài))的標準方差,可見靈敏度因子為確定性靈敏度和不確定性因素(方差)的函數(shù)。

        圖5 二維情況下可靠性指標的定義

        3.3概率分析軟件NESSUS介紹

        NUSSUS是美國西南研究院為NASA專門研發(fā)的一款主要用于航天飛機發(fā)動機零部件失效概率分析以及風險評估的計算機軟件。后經(jīng)過不斷發(fā)展,現(xiàn)NESSUS集成了隨機抽樣法、解析法、組合法以及替代法等四大類,17種概率計算方法;針對隨機變量,NESSUS提供17種概率密度分布函數(shù),包括正態(tài)分布,威布爾分布,指數(shù)分布等。同時,NESSUS為用戶提供了廣泛的第三方接口,其可以與ANSYS、ABQUES、LS-DYNA等眾多的CAE軟件聯(lián)合使用。NESSUS聯(lián)合ANSYS進行可靠性計算的流程如圖6所示。

        圖6 NESSUS聯(lián)合ANSYS工作流程

        4 基于NESSUS的輪轂可靠性分析

        4.1輪轂極限狀態(tài)方程的建立

        考慮到輪轂極限工作載荷以及材料屬性參數(shù)的隨機性,將輪轂的工作載荷參數(shù)以及輪轂材料屬性參數(shù)(屈服強度σS、彈性模量Ex、泊松比Prxy及材料密度Density)都作為隨機變量引入到極限狀態(tài)方程中,根據(jù)應力-強度干涉模型建立輪轂的極限狀態(tài)方程如式(9)所示。

        式中,f代表ANSYS有限元計算的函數(shù);

        S通過調(diào)用有限元求解的結(jié)果文件得到;

        Mxi,Myi,Mzi,F(xiàn)xi,F(xiàn)yi,F(xiàn)zi為輪轂載荷參數(shù)。

        4.2各隨機變量分布參數(shù)的確定

        輪轂載荷參數(shù)如表3所示。根據(jù)經(jīng)驗,載荷參數(shù)的標準差取均值的8%,屈服強度Ex和泊松比Prxy的標準差均值的2%。屈服強度σS的標準差等于均值和輪轂材料的屈服強度變異系數(shù)的乘積,球墨鑄鐵的屈服強度變異系數(shù)為CS=0.04。由此可以得到輪轂各隨機變量的分布參數(shù)如表4所示,其中力矩的單位為kNm,力為kN,密度為kg/m3,強度為MPa。

        表4 各隨機變量的分布參數(shù)

        (續(xù))

        4.3概率分析方法的選擇

        NESSUS提供包括蒙特卡洛法(MC)、一階矩法(FORM)、二階矩法(SORM)、均值法(MV)及其改進方法等17種概率分析方法,在此選用一階矩法(FORM)先進行計算,考慮到單種分析方式的計算誤差,在后面采用改進均值法(AMV)以及改進均值+法(AMV+)進行驗算,其中置信度設(shè)置為95%,取樣誤差設(shè)置為0.01。

        4.4查看分析結(jié)果

        利用一階矩法(FORM),改進均值法(AMV)以及改進均值+算法(AMV+)分別求得的輪轂的可靠度結(jié)果如表5所示。運用一階矩法(FORM)求得的輪轂的設(shè)計驗算點P在X(R,Mx1,…,Prxy, Density)空間的坐標以及設(shè)計點P處的單位法線的方向參數(shù)如表6所示,表6中力矩的單位為Nm,力為N,密度kg/ m3,強度為Pa,各隨機參數(shù)的靈敏度水平如圖7所示。

        表5 可靠性指標結(jié)果

        圖7 靈敏度水平結(jié)果

        5 結(jié)論

        輪轂的靜強度分析得到最大等效應力值為83.91MPa,其與安全系數(shù)的乘積小于輪轂的屈服強度,符合輪轂的強度要求。通過NESSUS聯(lián)合ANSYS對輪轂進行可靠性分析,得到該風機輪轂在極限工況下的可靠度指標為0.999996450,符合設(shè)計對輪轂可靠度的要求,對輪轂可靠性影響最大的兩個隨機變量分別是輪轂材料的屈服強度σS以及載荷參數(shù)My3,其余因素對輪轂的可靠度影響較小。對于屈服強度σS,靈敏度因子為=0.182,dPf/du1=-0.8449×10-12;對于載荷參數(shù)My3,靈敏度因子為=0.794,dPf/du20=0.3827× 10-10,可知屈服強度的均值增加會增加輪轂的可靠度,載荷參數(shù)My3的均值增加會降低輪轂的可靠度,這與實際情況相符。

        表6 靈敏度分析結(jié)果

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        The reliability analysis of MW scale permanent magnet direct-drive wind generator's hub based on NEssUs

        TM315

        A

        1009-0134(2016)08-0124-06

        2016-06-22

        永磁直驅(qū)風力發(fā)電機系統(tǒng)可靠性與維修性技術(shù)研究(20122BAB206027)

        周新建(1963 -),男,教授,博士,研究方向為機械CAD/CAM和機械可靠性設(shè)計。

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