基于rLADRC的磁悬浮高速飞轮储能转子系统振动抑制

针对电磁轴承支承的高速飞轮储能转子系统振动抑制问题,提出一种降阶线性自抗扰控制(rLADRC)方法。首先,建立考虑陀螺效应及不平衡力的刚性飞轮转子系统径向四自由度二阶数学模型;其次,将各自由度数学模型中本自由度项作为内部扰动,其他自由度项带来的耦合和不平衡力项作为外界扰动,进而设计降阶线性扩张状态观测器(LESO)对总扰动进行实时估计;最后,设计线性状态误差反馈控制律(LSEF)并对总扰动进行补偿。结果表明:rLADRC能够实现转子径向四自由度之间的有效解耦,与传统分散比例积分微分(PID)控制和线性自抗扰控制相比,具有良好的动态性能和较强的扰动抑制能力,可在全转速范围内实现飞轮转子系统的稳定悬浮和对振动的有效抑制。

复合材料储能飞轮转子多环配合下的应力分析

分析了复合材料飞轮转子多环配合结构下的应力状态:考虑飞轮转子多环装配后的静态初应力、装配后的静态位移、工作状态下多环过盈配合的应力、复合材料轮缘纤维缠绕对应力的影响,建立了正交各向异性材料轴对称的飞轮转子理论模型,计算了离心力、环间配合压力作用下转子各环的径向和环向应力分布。分析了过盈量与转子各环应力的关系,确立了过盈量的选取准则。结果表明:随着过盈量的增大,金属转轴和金属轮毂间的应力会先减小再增大,复合材料轮缘间的应力会相应增大。

桥梁工程的养护检测问题与对策

桥梁工程养护检测对于确保其长期安全稳定运行至关重要,通过定期的专业检测,可以全面把握桥梁实际状况,及时发现潜在安全风险,并采取有效措施予以解决,检测人员必须依托深厚的专业知识,精确诊断桥梁损伤,针对性地制定加固与优化策略。尽管技术进步为检测效率和加固设计带来了显著提升,但当前检测工作仍面临技术成熟度不足、周期安排不合理及监管缺失等挑战,严重威胁桥梁安全,亟待解决,必须深化技术应用,优化检测流程,强化监管措施,以确保桥梁的稳固与安全,这是保障公众出行安全的需要,更是支撑社会持续繁荣发展的坚实基石。

桥梁预应力锚索结构锚下预应力检测技术探讨

桥梁预应力锚索结构锚下预应力检测技术包含较多指标,工程师可以利用超声波检测、磁粉探伤检测、应变测量、X射线照射、反拉法等不同举措,对预应力大小、状态进行实时高效评测,得到精确可靠的检测结果。并且需根据内部以及表面缺陷检测需求,引进不同的照射量,参照正常的数值,对比分析测量结果与正常数据之间存在的偏差。本文对桥梁预应力锚索结构锚下预应力检测技术进行简要论述探讨。

运行机理与数据双驱动的风电齿轮箱系统故障预警

传统基于机器学习的风电齿轮箱故障预警模型往往仅从数据着手分析数据与故障的映射关系,在参数和模型结构选择上缺少物理依据,导致模型的可解释性和泛化能力不强。从风电齿轮箱的结构和实际运行控制方式出发,分析了运行机理与对应的数据采集与监视控制系统数据的关系,定性地给出了齿轮箱典型故障发生时运行数据的变化趋势,然后根据数据分布变化规律选择参数和模型,建立了一系列基于单分类支持向量机的风电齿轮箱系统故障预警模型。实验结果显示各模型能够准确定位风电齿轮箱系统故障,具有清晰的物理意义。

基于DRS与改进Autogram的风电齿轮箱复合故障特征提取

复合故障特征提取是分析风电齿轮箱故障根因的关键。提出基于离散随机分离(DRS)和改进Autogram的复合故障特征提取方法。基于DRS方法削弱振动信号周期性成分对微弱故障成分的影响,结合谱峭度与谱负熵设计一种新的特征量化指标,对最大重叠离散小波包变换与无偏自相关处理后的各窄带分量进行综合评价,以选择最优的滤波频带,精确地识别包含复合故障特征的信号分量。将所提方法应用于实际风电齿轮箱齿轮-轴承复合故障诊断中,能够有效提取出振动信号中的多个故障特征,具有较好的诊断效果。

基于状态切分与时间卷积网络的风电齿轮箱系统温度异常故障预警

由于风电齿轮箱结构复杂、运行工况多变,采用监控与数据采集系统(SCADA)数据对齿轮箱早期故障预警的精度不足。本文提出考虑风电齿轮箱润滑冷却状态及运行工况的状态切分方法,基于齿轮箱润滑冷却系统运行原理,从原始运行数据中选取相关参数,采用统计分析和聚类方法将齿轮箱系统时间序列数据进行运行策略分类切分,构建齿轮箱运行状态判断模型;提出采用时间卷积神经网络训练不同运行策略下的齿轮箱温度预测模型,并实时判断运行状态,选取对应运行策略温度预测模型,估计齿轮箱温度,通过与实际值之间的残差实现齿轮箱故障预警。实际案例表明,本文所提出的方法可以提高模型精度,能够有效预警风电齿轮箱系统的早期故障。

数字孪生驱动的风电机组变桨系统故障诊断

数字孪生作为连接物理世界和数字世界的纽带,其融合机理与数据的建模方式在时效性和准确性等方面有着超出以往模型的潜力。文中首先针对风电机组变桨系统故障诊断问题,结合多体动力学提出了一种风电机组数字孪生模型的建立方法;其次,利用机组运行信息与机理先验知识,并通过历史数据进行风电机组控制逻辑反演;再次,以上述模型对风电机组历史监测数据进行仿真分析,将仿真结果与历史监测数据进行对比,迭代修正数字孪生模型,并验证所建立的数字孪生模型的准确性;最后,在所建立模型的基础上构建仿真结果与实际监测数据的残差值,使用该残差值作为故障特征变量对该风电机组变桨系统故障进行诊断分析,其结果验证了上述方法的有效性和可行性。

基于迭代频域能量算子的风电机组转速提取方法

由于风电机组受到变速变载的影响,对风电机组振动信号直接进行频谱或包络分析会受到频率和幅值调制的影响而无法进行有效的故障诊断。因此,需要提取振动信号的瞬时转速对振动信号进行阶次跟踪以进行阶次分析。为降低安置转速传感器的安装成本以及数据传输成本,文章提出了一种基于迭代频域能量算子(IFDEO)的风电机组无键相瞬时转速信息提取方法,弥补了常规时频分析提取时频脊线方法无法对感兴趣的振动成分进行有效的阶次跟踪的不足。通过风电场实际采集的振动数据验证了该方法的有效性,并且与窄带解调以及多阶次概率加权法(MOPA)进行了对比,验证了所提出方法的有效性。

基于FDEO与改进ACYCBD的风电机组轴承故障特征提取

针对由于实际工况中风电机组轴承发生故障所采得的信号会受到变速变载的影响,造成故障特征难以提取的问题,提出了基于频域能量算子(Frequency domain energy operator,FDEO)与自适应最大2阶循环平稳盲解卷积(Adaptive maximum second order cyclostationarity blind deconvolution,ACYCBD)的风电机组轴承故障特征提取方法。首先,通过SCADA数据提供的高速轴转速平均速度对CMS(Condition monitoring system)系统采集的振动信号进行感兴趣的振动成分选择,并通过窄带滤波和FDEO对振动信号进行瞬时频率估计和阶次跟踪;其次,针对风电机组振源多、振动信号复杂的特点,对通过阶次跟踪后的角度域振动信号应用改进ACYCBD完成故障特征提取。工程应用分析结果表明,该方法能够准确有效地实现风电机组轴承特征的提取而不受到其他振源的影响。

水平轴风电机组叶片摆振与挥舞机理建模

水平轴风电机组叶片振动机理建模是研究叶片振动规律及进行故障诊断的基础。基于多坐标变换,考虑塔影效应、几何非线性和桨距角变化等因素的影响,建立结构动力学与空气动力学耦合的水平轴风电机组叶片摆振、挥舞振动机理模型。以某2 MW风电机组柔性叶片以及某场站3 MW风电机组叶片为对象,构建了多体动力学模型,分别与GH Bladed软件计算结果和机组实测数据相比,具有较高的吻合度。基于此模型,研究了稳态工况下,塔影效应、几何非线性以及桨距角变化对叶片运行参数和振动的影响。结果表明,叶片轴向推力和转矩在塔影区有明显下降,同时挥舞方向振动在塔影区存在显著波动。叶片的侧向弯曲刚度随着方位角的变化呈谐波式变化,转速影响叶片侧向弯曲刚度大小。当风速过大时,叶片通过桨距角变化可以有效抑制振动。

考虑温度影响的飞轮转子动力学及动静间隙分析

目前在对飞轮转子动力学的研究中较少考虑温度的影响。为了更精确地模拟储能飞轮系统运行时的动力学特性,保证系统安全稳定运行,以储能飞轮-电机转子系统为对象,研究在温度影响下电机碰摩时的临界偏心率的变化规律。首先,基于Timoshenko梁理论,建立考虑不平衡磁拉力作用下的储能飞轮-电机转子系统动力学模型。其次,考虑温度对电机转子材料杨氏模量的影响,推导在温度影响下电机转子单元的刚度矩阵。再次,利用Workbench模拟电机工作时的温度场,计算电机转子的热变形量。最后综合分析温度对电机碰摩时最大偏心率的影响。结果表明:常温下电机的偏心率达到75%会发生碰摩故障;出现碰摩故障时的偏心率随着电机温度的升高而下降;电机工作温度升高至220℃时,偏心率阈值会降低至25%以下。建议电机最高温度不超过150℃,防止烧坏电机。