基于叶片应变感知的风力机动态风向跟踪算法

刘翔宇; 王颖; 刘珍; 王锦

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基于叶片应变感知的风力机动态风向跟踪算法

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摘要

在风力机运行过程中,偏侧风状态会导致风能利用率降低,同时降低风机的疲劳寿命。在动态风向变化下,随着侧风角度的变化,风力机叶片上的应变信号存在着规律性变化趋势,但由于应变信号呈现出非平稳、非线性和多种频率成分叠加的复杂特性,使得通过应变信号来揭示侧风角度变化规律有一定难度。文章提出了一种基于应变感知和BP神经网络的风力机风向追踪算法(SPWDP)。首先,通过设计风力机叶片应变测试方案,采集侧风角度变化下的叶片表面的多点应变数据,对应变信号进行变分模态分解(VMD),将叶片应变随侧风角度变化的规律提取出来,定义为风向-应变的特征;然后,使用BP神经网络作为建模算法,对风向-应变特征进行学习,并使用粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化;最后,得到动态风向跟踪模型。经风洞实验数据验证,所提SPWPD算法在风力机侧风风向判断上具有可行性。

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来源
《可再生能源》 |2023年第3期|345-351|共7页
作者
刘翔宇; 王颖; 刘珍; 王锦;
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作者单位

内蒙古工业大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类风能;
关键词
风向跟踪; 叶片应变; 变分模态分解; 粒子群算法; BP神经网络;

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