风机叶片静力加载节点优化及试验研究

为了验证风机叶片能够承受设计规定的极限载荷,保证试验弯矩分布尽可能接近设计值,研究了叶片静力加载节点优化及试验。采用多点加载模式,优化各节点的牵引力,匹配加载过程的叶片弯矩;基于分布式多级网络控制结构,设计动态主从式PID控制算法,协调各个节点的牵引力,实现叶片5节点全尺寸静力加载试验。现场试验证明:加载过程中加载点牵引力能保持平稳、协调变化,加载点的牵引力过程误差最大值约为±5%,测量点的挠度误差均低于±7%,获得较好的控制效果,满足风机叶片静力加载试验要求。     

风电叶片伺服静力加载系统设计与评价

为了克服叶片液压静力加载系统调试范围窄、响应速度慢等问题,减少各个节点的牵引力耦合,设计了基于伺服驱动技术的叶片静力加载系统,提出BP神经网络变积分PID控制算法。试验结果表明:系统加载过程中加载点牵引力能保持平稳、协调变化,具备更强的抗干扰适应性,满足风电叶片静力加载试验要求。     

风机叶片多点静力加载试验解耦控制方法研究

风机叶片多点静力加载试验存在各加载点之间的交叉耦合情况,影响试验效果。对此,研究了叶片多点加载耦合基本理论,分别设计了离散变速积分PID和神经网络变速积分PID两种解耦控制器。仿真表明,这两种解耦控制器都能够实现多点解耦,且神经网络变速积分PID解耦控制器可以适应较大范围内叶片刚度的变化。现场试验进一步证明,神经网络变速积分PID解耦控制方案在保证一定加载精度的情况下,可以适应不同刚度,不同长度的叶片,而离散变速积分PID解耦控制方案在叶片刚度相近,特定长度的情况下可以获得良好的加载精度。     

兆瓦级风电叶片静力加载控制系统设计及试验

设计了一套兆瓦级风电叶片全尺寸静力加载控制系统,阐述了其构成及工作原理。采用最小二乘法对传感采集数据进行拟合,提高了数据精度。基于控制器局域网（CAN）总线构建两级网络的分布式检测与控制系统,将耦合的多通道加载系统等效为多个具有干扰的单通道加载系统。基于AMES—im和MATLAB／Simulink软件构建静力加载耦合仿真模型,首次将无模型自适应（MFAC）算法应用于静力加载过程的牵引力解耦控制。仿真结果表明：被控对象在一定的变刚度、变阻尼条件下,采用MFAC算法可有效减小牵引力耦合,保证牵引力误差小于2．0％,控制效果明显好于传统的控制算法。现场试验证明：静力加载控制系统可保证大柔度叶片远距离、连续、平稳、协调加载,特定阶段的加载精度优于1．0％（满量程）,完全满足兆瓦级风电叶片全尺寸静力加载试验要求。     

风电叶片五节点静力加载试验解耦控制系统研究

为解决风电叶片五节点静力加载过程中加载力之间存在的耦合问题,提出一种模糊控制与预测理论相结合的动态控制算法,并开发了相应的解耦控制系统。首先,对静力加载方案进行设计,根据静力加载的特点建立模糊预测控制系统模型,并对相关参数进行设置;其次,使用AMESim和Matlab/Simulink软件搭建控制系统的仿真模型,验证其可行性;最后,使用控制器搭建硬件平台进行现场试验。结果表明:采用模糊预测控制算法建立的解耦控制系统具有较好的动态控制效果,能保证加载力紧密跟随设定值的变化,满足加载力之间协调控制的要求。     

风电机组叶片共振疲劳加载系统及试验

设计了一套共振型风机叶片疲劳加载系统,基于能量法对系统动力参数匹配及能量耗散计算,并与强迫加载模式对比分析,考虑叶片振动特点,制定了共振疲劳加载控制策略。利用虚拟仪器技术与控制器方式,对数据采集、存储及分析,趋势二分法快速定位共振频率,实现共振频率跟踪,完成叶片疲劳加载系统测试。试验结果表明,系统共振频率搜索与跟踪效果较好,共振时叶片加载点的振幅误差保持在±5%之内,加载点的刚度没有明显变化,试验精度与效率得到提高。     

基于混合总线的分布式风电叶片全尺寸静力加载试验系统

针对风电叶片静力加载试验的特点,提出了一种基于混合总线的分布式风电叶片全尺寸静力加载试验系统,不仅所有节点可以全自动协调加载,而且单个节点也可以独立手动操作。人机操作界面与主控制节点通过RS485串行总线进行双向数据系统传输,主控制节点与多个从控制节点之间采用CAN总线星型拓扑结构,从控制器与变频器之间采用Modbus-RTU协议。通过现场人机监控可以观察、分析、记录和实时控制每个加载节点的拉力、挠度、油温及液位等参数。基于静强度系数法进行现场加载试验,结果表明:该静力加载试验系统操作简单,监控参数均能实时准确回传,加载力变化平滑稳定,加载速度和精度均达到了预定要求。     

风电叶片单点疲劳加载过程数值仿真与试验

设计了一套风电叶片单点疲劳加载系统,基于拉格朗日方程建立了振动耦合数学模型,对振动特征规律（叶片振幅、电机电流）分别进行数值仿真。当驱动频率与叶片固有频率偏差较小时,固存的机电耦合现象会导致叶片振幅稳定,若偏差增大,叶片振幅则发生剧烈波动。加载源电流跟随叶片振动产生周期性波动,且转速越大,等负载下的电流相对越大,共振时电流达到最大。建立了一套单点疲劳加载试验系统,对振动过程中的叶片振幅和电流进行测试。试验结果验证了数学模型与仿真模型的准确性,该结论为疲劳加载解耦控制算法的制定提供了理论依据。     

直升机数字化多点协调加载系统设计研究

多点协调加载技术是直升机静力试验和疲劳试验的关键技术,对试件是否同步平衡加载直接影响到施加载荷的精度和测量数据的准确性。 多点协调加载是多输入——多输出力系统,通道间存在着相互的耦合,如何减少耦合也成为协调加载技术的一个重要难题。 为了更好的解决直升机协调加载中的技术难题,在跟踪国内外发展动态和充分消化理解静力、疲劳试验的基础上：针对直升机静力、疲劳试验的特点,提出了系统的总体需求目标和技术指标;对系统进行了总体设计,系统总体上采用3级分布式结构;开发了适用于直升机强度试验的控制补偿算法,对减少通道间的相互耦合具有明显的效果;开发出了强大的试验控制软件包;通过试验验证了系统的功能和技术指标;验证了不同补偿控制算法的有效性。     

采煤机截割部加载试验台解耦控制

针对传统采煤机截割部加载试验台能耗大、结构复杂、技术要求高等问题,设计了一种基于二次调节技术的液压封闭式加载试验台。根据试验台的结构建立了数学模型。利用Matlab软件对系统的工作特性进行了仿真研究。仿真结果表明试验台驱动系统和加载系统的机械耦合会影响系统的控制精度。为了消除机械耦合对系统性能的影响需要进行解耦控制。根据系统模型求解解耦元件,并进行解耦仿真与试验研究。结果表明,加入解耦元件后机械耦合对系统的不利影响显著降低,解耦方法可行。     

风机叶片静力加载电液控制系统研究

设计了可实现风机叶片静力加载的电液控制系统,对两种控制方案——比例调压方案和变频调速方案——进行了数学建模和理论分析,指出叶片等效刚度对系统的动态性能有直接的影响。在此基础上采用了PID控制器对两种控制方案进行了理论研究和试验对比,证明了比例溢流阀调压方案的动态性能不能满足加载的控制要求,而变频调速方案能较好地实现叶片加载控制,保证了特定阶段的加载精度。     

改进BP神经网络PID多变量解耦控制器的设计

针对多变量系统间的耦合问题,设计了改进的BP神经网络与PID控制器相结合的多变量解耦控制器。在将BP神经网络附加动量项的基础上,还将激活函数进行了改进。利用神经网络的自学习能力,在线调整PID控制器的三个参数,实现了多变量系统的解耦控制。用Matlab软件对一个耦合系统模型进行仿真,结果表明,改进后神经网络PID控制器优于传统神经网络PID控制器,震荡小,系统响应速度快,可以得到满意的解耦效果。     

二次调节加载系统模糊解耦控制研究

二次调节加载系统要求具有输出稳定转矩与转速的能力,但二次调节加载系统是一个非常复杂的机电液耦合系统,受外界负载扰动影响,输出转矩与转速极容易波动。针对这一问题,在综合考虑系统液压与机械结构特点基础上,建立了二次调节加载系统数学模型。设计出了模糊解耦控制器,通过对角解耦方法实现了系统转速部分与转矩部分的解耦。设计了模糊控制器实现了系统转速与转矩的高精度控制。仿真分析验证了该模糊解耦控制器能有效控制系统输出转矩与转速。     

主动磁悬浮轴承控制系统的研究

建立考虑各自由度之间耦合效应的系统模型,提出解耦控制方法,根据著名的Morgan问题,设计相应的线性状态反馈解耦集中控制器.基于已有的试验平台,利用所设计的集中控制器和基于简化模型的分散控制器对磁悬浮轴承系统进行回转精度试验,结果表明在磁悬浮轴承高速运行状况下,解耦控制方法有较好的动态特性.     

制粉系统球磨机的模型算法解耦控制

针对制粉系统球磨机的多变量强耦合特性，提出模型算法预测控制的解耦设计方法。将球磨机系统分解为三个多输入单输出系统，用模型算法控制原理设计控制器，通过求解三元一次矩阵方程组，实现了多步预测的解耦控制。对球磨机系统的仿真结果表明了所给算法的有效性。     

整车非线性系统的输入输出解耦及解耦比例微分控制

根据非线性解耦控制理论设计出解耦控制器,以消除装有主动悬架(ASS)和电动助力转向(EPS)的集成控制器中控制通道的耦合和路面不平度的干扰.为进一步减少响应时间和跟踪误差并降低超调量,在解耦控制器的基础上,设计出动态响应较为理想的解耦比例微分(PD)控制器.仿真结果表明,基于解耦控制的ASS EPS集成系统,与未集成的ASS或EPS系统相比,前者能更好地改善汽车动力学特性.此外,解耦PD控制与单独的解耦控制相比,在改善整车的行驶平顺性和操纵稳定性等方面效果也更为明显.为验证理论分析和仿真计算的正确性,进行实车道路试验,试验采用自行设计的ASS EPS集成控制系统,试验结果与仿真计算结果基本吻合,进一步验证了所提方法是正确有效的.     

风机叶片疲劳加载振动频率特性分析与试验

针对风机叶片疲劳加载过程振动特性,建立旋转偏心块驱动的叶片疲劳加载系统动力学模型。基于拉格朗日方程推导出系统的数学模型,利用平均法近似解析系统动力学方程,得出振动过程中电机转矩平衡方程。分析振动频率的变化规律,建立仿真模型,对系统频率捕获过程进行数值仿真,揭示系统的自同步振动特性。风机叶片疲劳加载试验表明:叶片在受迫振动时,叶片振动频率并不总等于驱动频率;驱动频率与叶片固有频率偏差较大时,叶片振动幅值及频率波动明显;频率偏差在较小区间范围(0.47~0.62Hz)时,偏心块驱动系统与叶片容易发生频率捕获,振幅较小并趋于稳定;在负载转矩较大而电机功率不足时,偏心块会发生转速跳变。     

风电叶片两点疲劳加载控制系统设计及验证

针对目前风电叶片单点疲劳加载系统存在弯矩分布精度误差较大以及系统驱动能力不足的问题,首次提出了两点疲劳加载新方法。然而基于叶片柔性连接且非共面的两个加载源之间存在空间耦合,导致两者振动不同步,因此,对两点疲劳加载控制系统进行了研究。控制系统采用上位机—主控制器—从控制器—执行装置的网络构架模式。主、从控制器为西门子S7-200PLC,通过虚拟仪器软件LabVIEW进行数据采集以及现场监控;为使两加载源转速和相位均同步,采用基于变增益交叉耦合控制器的速度并行控制算法和PID相位控制,增强了系统的抗干扰性。最后,将设计的控制系统应用于某小型风电叶片的疲劳试验,试验结果表明该系统控制效果良好且稳定,并可缩短试验周期。     

重型车辆轮桥模拟加载系统的解耦控制

针对重型车辆轮桥模拟加载系统,建立了数学模型方块图,以此仿真分析了液压耦合和机械耦合对系统控制性能的影响。为了减低或消除这种耦合影响,在系统中加入特定的解耦控制元件,实现了二次调节模拟加载系统的解耦控制,使各子系统成了接近完全独立的控制系统,有效地消除了耦合的不利影响,使系统的控制性能得到了显著改善。所采用的解耦方法,为实现二次调节模拟加载试验台的解耦控制、进一步提高整个试验台的工作性能,提供了一种有效的途径。     

质子交换炉温控系统的模糊解耦预测控制

针对质子交换炉多变量、非线性、强耦合、大滞后等特点,提出一种模糊解耦与预测控制相结合的温度控制策略,以降低系统耦合并提高系统抗干扰能力。首先通过传热机理分析,基于热平衡机理推导出了质子交换炉的简化线性模型,然后基于模糊策略设计模糊解耦控制器,将多变量系统的控制变为多个单变量系统的控制,并对解耦后的系统采用闭环预测控制。仿真结果表明,较传统PID控制和单纯模糊解耦控制,模糊解耦与预测控制相结合的控制方法不仅能够降低系统耦合程度,而且减小了干扰引起的温度波动。由此表明,该方法在多变量非线性系统中是有效的。