科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别

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背景

许多大型海上风电场项目使用单桩基础来实现经济高效的设计。在这些单桩结构的设计过程中,由于风荷载和波浪荷载的共同作用而产生的疲劳是需要考虑的最重要问题之一。


结构共振与风力涡轮机动力的重合可能导致大幅度应力和随后的加速疲劳。正确估计风力发电机的阻尼比非常重要,因为共振时的振动振幅与阻尼比成反比。海上风力发电机第一弯曲模态的整体阻尼包括空气动力阻尼、由结构装置(如调谐质量阻尼器)产生的阻尼和附加阻尼(如结构、水动力和土壤阻尼)的组合。与陆上结构相比,附加阻尼进一步受到土壤阻尼和水动力阻尼等效应的影响.现有的分析方法可用于估算静止和旋转风力涡轮机的气动弹性阻尼。然而,需要实验结果来验证和/或改进分析方法。

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试验概况

在本文中,通过实际测量和仿真确定海上风力发电机的阻尼值。海上风力涡轮机总阻尼的估算(考虑空气动力、水动力和土壤荷载的影响)给出了风力涡轮机稳定性特征的定量视图。考虑了超速停机和环境激励两种工况。


本篇推送摘录其中的超速停机工况。

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超速停机工况测试模态阻尼

科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别的图1

图1 传感器的布置


超速试验通常用于准确识别模态阻尼比。


为了识别模态阻尼,可采用时域方法——对数衰减法。通过将指数函数拟合到衰减时间序列的相对最大值,并从拟合表达式的参数中提取阻尼比。该方法假设衰变只有单一模式的贡献。如果不满足此假设,则可能给出错误的阻尼估计。尤其对于振型较接近的情况,几乎无法使振动衰减来自单一模态。


此外,我们还可以使用频域方法得到模态阻尼。衰减函数的快速傅里叶变换可直接用作频域分析方法的输入。图2是测试的时域数据,图3显示了在FA方向的3个不同水平上获得的加速度的快速傅里叶变换。可以清楚地从0.35 Hz左右的第一个FA模式识别出主峰。我们还可以识别一些频率高于1 Hz的较小峰值。这些峰值与较高的风塔模态和叶片模态有关。我们还可以观察到主频以下的一些小峰值。这些峰值与波浪有关。
科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别的图2
科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别的图3

图2 实测时域数据


科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别的图4

图3 FA方向3个不同水平上获得的加速度的快速傅里叶变换


科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别的图5

图4 应用最小二乘频域估计的稳定图


频域识别算法可以应用于具有单列的矩阵,其中包含超速试验期间测量的自由衰变的快速傅里叶变换。使用阶数在1到60之间的多项式,在频域中使用最小二乘估计器获得阻尼比的估计。在0.1–2 Hz的频率范围内进行拟合。这些结果可用于构建稳定图,用户可从中尝试将物理极点(对应于风力发电机的模态)与数学极点分离。通过显示模态阶数增加时的极点,该图有助于指示物理极点,因为通常情况下,它们在模态阶数增加时趋于稳定,而计算极点分散。稳定图的构造是目前模态参数估计算法的要求之一,它已成为模态分析的常用工具。在图3(b)中显示了稳定图。


在稳定图中,我们可以清楚地看到,0.35 Hz左右的主导模式得到了很好的识别,并形成了清晰的稳定线。该模态的阻尼比为1.05%。

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图文来源
科研分享 | 单桩基础海上风力发电机的模态阻尼识别的图6

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拓展阅读

1、MIMO Modal Parameters Identification in Frequency Domain.

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/82380-mimo-modal-parameters-identification-in-frequency-domain?s_tid=FX_rc1_behav


2、Operational modal analysis with automated SSI-COV algorithm

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/69030-operational-modal-analysis-with-automated-ssi-cov-algorithm?s_tid=FX_rc2_behav


3、B.Peeters,H.Van der Auweraer,P.Guillaume,J.Leuridan The polymax frequency-domain method: a new standard for modal parameter estimation?Shock and Vibration,11 (3–4) (2004), pp.395-410


4、Parloo, E., 2003. Application of Frequency-Domain System Identification Techniques in the Field of Operational Modal Analysis, Ph.D. Thesis.


5、Verboven, P., 2002. Frequency-Domain System Identification for Modal Analysis. Ph.D. Thesis.

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