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1.
在风力发电机组偏航系统与变桨系统的设计与制造中,由于加工误差的因素,常使得偏航变桨驱动齿轮系统与偏航变桨的大齿圈的中心距与理论设计值存在一定的偏差,由此造成齿轮啮合时齿隙无法调整至标准设定状态,在系统传动过程中易于发生传动系统故障.为解决风力发电机组偏航变桨传动系统中的此类问题,通常在偏航变桨的驱动系统设计时,使输出轴相对于安装法兰预留一定的偏心量,通过调整驱动系统安装的角度进行调整,已达到调整、控制齿轮传动系统中心距的目的.  相似文献   
2.
结合有限单元法和雨流计数法,利用名义应力法开发了一种用于水平轴风电机组轮毂疲劳损伤计算的方法.以某2.0MW水平轴风电机组轮毂为算例,分析了轮毂疲劳载荷产生的原因,在计算风电机组轮毂时序疲劳载荷的基础上,通过使用有限元分析选取轮毂疲劳热点,对轮毂疲劳应力进行雨流计数统计,结合轮毂结构S-N曲线计算了轮毂在20年运行寿命...  相似文献   
3.
于洪明  于良峰  游慧鹏  陈江平 《材料导报》2016,30(Z1):220-222, 251
风电作为一种清洁的可再生能源,在我国的电力结构中已经占据了重要的位置,不仅是对常规电力的补充,随着常规能源的不断消耗,风力发电将会是未来电力发展的一个趋势。然而,安装在寒冷地区或高海拔地区的风机在冬季运行时面临冰冻气候的考验。详细介绍了结冰气候及覆冰分类和叶片覆冰对风机性能的影响,并概括讨论了各种防冰除冰技术解决方案,为抗冰冻叶片的开发提供参考。  相似文献   
4.
为研究风电叶片玻璃纤维复合材料在疲劳工况下的损伤模式,文章基于声发射技术提出了一种主成分聚类分析和BP神经网络相结合的材料损伤识别模型。首先,采集损伤声发射信号,并提取相关参数进行分析,对不同疲劳损伤进行分类;其次,对数据进行主成分分析,以降低噪声信号,去掉冗余信息;再次,对主成分进行聚类分析,将样本分簇并找出各簇与损伤之间的对应关系;最后,基于BP神经网络建立损伤识别模型,并基于试验数据对识别网络进行测试训练。训练结果表明,识别模型对3种未知类型疲劳损伤的识别率均高于90%,对未知损伤具有较好的识别能力。  相似文献   
5.
以风电齿轮箱高速级齿轮传动为研究对象,利用KISSsoft软件进行齿轮修形优化设计。通过对比高速级齿轮原有单一目标齿轮修形设计及多目标修形优化两种状态下的计算结果,得出以提高齿面接触、齿根弯曲强度和齿面抗胶合能力,减小传递误差及改善齿面载荷分布的多目标修形设计可以有效地提高齿轮强度,改善啮合质量,降低齿轮传动振动和噪声。  相似文献   
6.
为了分析时变气动阻尼对风电机组塔筒地震响应的影响,首先分析了塔筒所承受的地震载荷和气动载荷,然后基于气动载荷和相对风速之间的导数关系推导了塔筒前后和左右方向上的时变气动阻尼计算方法,将地震加速度和时变气动阻尼引入到塔筒动力学运动方程中并进行时域求解,以某2.0MW风电机组塔筒为例进行地震响应计算,分析了影响气动阻尼大小的翼型气动特性,并着重研究了地震作用下时变气动阻尼对塔顶振动位移的影响程度,为风电机组塔筒抗震设计提供一定参考。  相似文献   
7.
为解决风电叶片全尺寸双点疲劳测试中两激振器振动不同步问题,采用GA-Adam-BP神经网络与传统PID混合控制策略,并引入切换边界值判断控制权的归属。基于遗传算法的全局搜索能力对BP神经网络进行权值和阈值的初始化筛选,该方法利用适应度选择、交叉和变异遗传操作,从初始种群中筛选出高质量的个体作为网络的初始权值和阈值,避免神经网络陷入局部最优解。引入Adam算法计算参数的指数加权移动平均值,实现神经网络学习率的动态更新,避免了梯度集中与消失问题,有效减少学习路线的震荡,使收敛时间缩短。仿真与试验结果表明,相比BP神经网络,混合控制下的电机转速误差在3%以下,主-从激振器相位差范围为±1.3°,实现了叶片双点疲劳测试激振器间更优的同步控制。  相似文献   
8.
吴树梁  于良峰  何金海 《风能》2013,(5):100-103
高原运行环境与普通环境有很大差别,风电机组需针对高原气候环境特点进行特殊设计,实现机组安全可靠运行。本文首先介绍高原环境的主要特点,然后阐述环境对机组设计的影响以及高原型风电机组的设计解决方案。  相似文献   
9.
于良峰  赵登利  吴树梁 《风能》2012,(10):86-89
本文总结了风电齿轮箱在运行、维护过程中的常见问题,并对其主要影响因素进行了分析,提出齿轮箱在设计、生产、运行维护时需要采取的措施及相关建议,以提高风电齿轮箱的可靠性。  相似文献   
10.
通过对矩形截面杆弹塑性扭转阶段进行有限元分析,得到了弹塑性扭转阶段的扭角-扭矩相关数据,通过MATLAB曲线拟合得到矩形截面杆弹塑性扭转阶段扭矩计算方程,并且对有限元分析数据进行了分析,总结出了矩形截面杆件弹塑性扭转变形的相关规律.  相似文献   
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