全尺寸风机叶片疲劳测试技术与弯矩匹配方法研究进展综述

风机叶片作为风力发电中能量转换的关键部件,运行期间将承受大量外部载荷,极易发生疲劳失效,导致严重经济损失。为了保证叶片疲劳寿命达到设计要求,叶片装机运行前必须进行疲劳测试。测试时,叶片上的测试弯矩作为衡量叶片损伤的指标通常与预先设计的目标弯矩相差较大。为了使疲劳测试对叶片造成的损伤接近叶片实际损伤,需要在测试前采取相关措施缩小弯矩误差,此过程称为弯矩匹配。近年来叶片尺寸逐渐大型化,大型叶片的疲劳测试技术与弯矩匹配方法已成为研究的重点。概括了疲劳测试技术的工作原理,系统介绍了现有弯矩匹配研究方法,为大尺寸风机叶片疲劳测试的开展提供支持。

风电叶片单轴疲劳试验弯矩匹配智能优化

为了使风电叶片疲劳试验中的试验弯矩与目标弯矩匹配,进而准确获得叶片疲劳特性,提出了采用改进的智能优化算法进行等效配重块布置的智能优化方案。通过模态试验参数辨识确定旋转质量块激振频率应等于叶片一阶固有频率,引入叶片自重作用弯矩分量并构建截面弯矩计算模型。基于差分进化变异的混合粒子群优化算法,以均方误差为适应度函数进行弯矩分布和幅值控制问题联合优化。采用LZ40.3-1.5叶片进行优化技术应用,得出疲劳试验弯矩分布的主要影响因素为激振装置及配重块个数、质量及位置,所设计的算法将关键截面弯矩误差控制在7%以内,验证了单轴疲劳试验弯矩匹配的配重优化方案的正确性及可行性。

风机叶片多点激振疲劳加载试验分析

将连续的叶片离散化,建立多点疲劳加载振动模型,并进行模态分析和受迫振动分析。设计同一叶片的单点和多点疲劳加载系统方案,通过对比发现多点加载试验提高了试验平台的利用率,并使得试验弯矩更均匀,包络范围更大。