CN109583107B - 柔性塔筒的低风速智能优化方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明是有关于一种柔性塔筒的低风速智能优化方法、装置及存储介质。所述方法包括：通过对柔性塔筒的动力学模型进行模态分析，获取所述柔性塔筒的仿真振动模态；通过对所述仿真振动模态及实测振动模态的相关性分析，获取所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数；如果所述相关系数为最高值，以所述动力学模型作为所述柔性塔筒最终的动力学模型。本发明提供的柔性塔筒的低风速智能优化方法、装置及存储介质使得由设计软件计算得到的基础与塔筒的结构和材料参数与真实运行的风电机组之间的偏差减小，从而满足柔性塔筒的精细化设计要求。

Description

柔性塔筒的低风速智能优化方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及风电机组技术领域，特别是涉及一种柔性塔筒的低风速智能优化方法、装置及存储介质。

背景技术

当前，南方低风速市场是风电产业的主战场，为了降本增效，大叶轮和高塔筒是其主要发展趋势。其中，高塔筒主要指高度大于100米的塔筒。传统塔筒，其固有频率介于叶轮转频1P和3P之间，在高于100米以后，重量会出现指数型的增长，成本较高；为了提高经济性，必须减轻重量，导致塔筒刚度降低，塔筒固有频率与叶轮转频1P存在交叠，有发生共振的风险，被称为柔性塔筒。

柔性塔筒的设计是一个非常复杂的迭代过程，需要机械、控制与载荷的密切协作。标准化度电成本(LCOE)主导整个迭代过程，机械结构的设计目标用于指导控制系统设计，控制系统设计的控制器用于动力学仿真，动力学仿真的载荷结果又进一步指导机械结构设计。在各研发环节中，动力学仿真模型的准确性是关键，将直接影响分析结果的可靠性。因此，必须建立足够精确的仿真模型，以保证设计输出的可靠与合理。

用于动力学计算的仿真模型主要包含叶片、传动链和塔筒，其中，塔筒作为风电机组的支撑结构和柔性塔筒的设计对象，将直接影响整机载荷和安全。然而，用于仿真的塔筒动力学模型参数无法直接测量，只能通过基础与塔筒的结构和材料参数由设计软件计算获得，这与真实运行的风电机组相比存在一定偏差。基于此仿真模型计算的载荷如果直接用于机组设计，将无法满足精细化设计的要求；基于此仿真模型设计的控制器也可能存在转速隔离区设置偏差，有发生共振的隐患。

综上，如何创设一种风电机组柔性塔筒动力学模型的优化设计方法及系统，使其能够提高风电机组仿真结果的可靠性，既满足塔筒的精细化设计需求，又满足塔筒的安全性设计要求，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种柔性塔筒的低风速智能优化方法、装置及存储介质，使得由设计软件计算得到的基础与塔筒的结构和材料参数与真实运行的风电机组之间的偏差缩小，从而满足柔性塔筒的精细化设计要求。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种柔性塔筒的低风速智能优化方法，所述方法包括：通过对柔性塔筒的动力学模型进行模态分析，获取所述柔性塔筒的仿真振动模态；通过对所述仿真振动模态及实测振动模态的相关性分析，获取所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数；如果所述相关系数为最高值，以所述动力学模型作为所述柔性塔筒最终的动力学模型。

作为本发明的一种改进，还包括：如果所述相关系数不为最高值，调整所述动力学模型的设计参数。

作为本发明的一种改进，所述动力学模型的参数包括：塔筒和基础的质量矩阵和刚度矩阵。

作为本发明的一种改进，通过对所述仿真振动模态及实测振动模态的相关性分析，获取所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数，包括：求解所述仿真振动模态的固有频率与所述实测振动模态的固有频率之间的频率误差；求解所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值；根据所述频率误差，及所述模态置信值，确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数。

作为本发明的一种改进，求解所述仿真振动模态的固有频率与所述实测振动模态的固有频率之间的频率误差，包括：根据如下公式，求解所述仿真振动模态的固有频率与所述实测振动模态的固有频率之间的频率误差：

其中，f_i ^a为塔筒第i阶仿真振动模态的固有频率，f_i ^x为塔筒第i阶实测振动模态的固有频率。

作为本发明的一种改进，求解所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值，包括：根据如下公式，求解所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值：

其中，{Ψ_i}_a为第i阶仿真振动模态的振型，{Ψ_i}_x为第i阶实测振动模态的振型，{Ψ_j}_a为第j阶仿真振动模态的振型，{Ψ_j}_x为第j阶实测振动模态的振型。

作为本发明的一种改进，根据所述频率误差，及所述模态置信值，确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数，包括：根据如下公式，确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数：

其中，e_f,i为所述频率误差，为所述模态置信值。

作为本发明的一种改进，在通过对柔性塔筒的动力学模型进行模态分析，获取所述柔性塔筒的仿真振动模态之前，还包括：对所述动力学模型进行约束判定；如果所述动力学模型不满足所述约束，调整所述动力学模型的设计参数。

此外，本发明还提供了一种柔性塔筒的低风速智能优化装置，所述装置包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如前文所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法。

此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被执行时实现如前文所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法。

采用这样的设计后，本发明至少具有以下优点：

能够提高风电机组仿真结果的可靠性，实现塔筒的精细化设计和安全性设计要求，以解决目前由于风电机组塔筒动力学模型参数不准确引起仿真结果不可靠，造成机组设计不精细和转速隔离区设置偏差的问题。

附图说明

上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

图1是本发明柔性塔筒的低风速智能优化方法的流程图；

图2是本发明柔性塔筒的低风速智能优化方法的流程图；

图3是本发明柔性塔筒的低风速智能优化装置的结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明柔性塔筒的低风速智能优化方法的流程图。所述柔性塔筒的低风速智能优化方法包括如下步骤：

S11，通过对柔性塔筒的动力学模型进行模态分析，获取所述柔性塔筒的仿真振动模态。

模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态都有一个特定的固有频率、阻尼比和模态振型等。这些模态参数可以由计算或实验分析取得，这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。

在本实施例中，通过从CAE软件中进行数据导出的方式，获取到在CAE软件中设计完成的柔性塔筒的动力学模型。该动力学模型至少包括：塔筒及基础的质量矩阵及刚度矩阵。

通过对上述质量矩阵及刚度矩阵的计算模态分析，能够获取到柔性塔筒的动力学模型对应的仿真振动模态。该仿真振动模态至少包括：该模态对应的特定的固有频率、阻尼比，以及模态振型。

S12，通过对所述仿真振动模态及实测振动模态的相关性分析，获取所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数。

所述实测振动模态是对一个测试塔筒进行实际测量而得到的振动模态。在本实施例中，实际测量测试塔筒而得到的实测振动模态被作为塔筒动力学模型参数更新的目标值。

具体的，上述相关系数的计算过程至少包括如下子步骤：

首先，根据公式(1)计算所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的频率误差：

其中，f_i ^a为塔筒第i阶仿真振动模态的固有频率，f_i ^x为塔筒第i阶实测振动模态的固有频率。

其次，根据公式(2)计算所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值，也就是MAC值。

其中，{Ψ_i}_a为第i阶仿真振动模态的振型，{Ψ_i}_x为第i阶实测振动模态的振型，{Ψ_j}_a为第j阶仿真振动模态的振型，{Ψ_j}_x为第j阶实测振动模态的振型。

最后，根据公式(3)确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数。

其中，e_f,i为所述频率误差，为所述模态置信值。

S13，如果所述相关系数为最高值，以所述动力学模型作为所述柔性塔筒最终的动力学模型。

本实施例提供的智能优化方法是一个反复迭代的过程。在执行完成模态分析及相关性分析的操作，也就是执行完成S11及S12之后，如果计算得到相关系数是本设计模型得到的相关系数的最高值，则将当前的动力学模型作为对柔性塔筒进行智能设计的最终动力学模型。换言之，如果相关系数出现了最高值，则可以完成对柔性塔筒的动力学模型进行智能设计的设计过程。

S14，如果所述相关系数不为最高值，调整所述动力学模型的设计参数。

在上述反复迭代的过程中，如果相关系数并没有出现最高值，则说明当前的动力学模型与目标值之间还没有达到应有的相关程度，应该对当前的动力学模型的设计参数进行调整，也就是对动力学模型中塔筒及基础的质量矩阵及刚度矩阵中的相关参数进行调整。

完成上述调整之后，再次运行本实施例所提供的方法，直至计算得到的相关系数出现最高值，可以完成本次智能设计的设计过程。

需要强调的是，本实施例提供的柔性塔筒的低风速智能优化方法的执行过程是迭代的执行过程。也就是说，智能优化方法的运行过程是分析——调整——再分析这样周而复始的过程。这样的迭代过程一直持续到计算得到的相关系数出现最大，可以完成对动力学模型的进一步调整。

图2是本发明柔性塔筒的低风速智能优化方法的流程图。所述柔性塔筒的低风速智能优化方法包括如下步骤：

S21，通过试验获取测试塔筒的振动模态参数，也就是实测振动模态。

在本实施例中，获取到的测试塔筒的振动模态参数，也就是实测振动模态是测试塔筒的前四阶振动模态。其中包括两个前后振动的振动模态及两个左右振动的振动模态。

S22，通过仿真获取到塔筒和基础的动力学模型参数。

S23，对获取到的动力学模型参数进行约束判定，如果满足预设约束，则执行操作S24，如果不满足预设约束，则执行操作S27。

上述的约束判定具体是看质量矩阵从塔底到塔顶是否逐渐降低。如果动力学模型中塔筒的质量矩阵由塔底到塔顶呈现逐渐降低的趋势，则认为获取到的动力学模型参数满足约束条件；如果动力学模型中塔筒的质量矩阵没有完全由塔底到塔顶呈现逐渐降低的趋势，则认为获取到的动力学参数不满足约束条件。

S24，对满足约束条件的塔筒动力学模型进行模态分析，获得塔筒的前四阶振动模态。

S25，对所述仿真模态参数和实测模态参数进行相关性分析。

具体的，上述相关性分析的过程包括：频率误差求解、模态置信值求解，以及相关系数确定。

频率误差求解根据公式(4)完成：

模态置信值根据公式(5)完成求解：

相关系数根据公式(6)完成计算：

上述三个公式中，f_i ^a为塔筒第i阶仿真振动模态的固有频率，f_i ^x为塔筒第i阶实测振动模态的固有频率；{Ψ_i}_a为第i阶仿真振动模态的振型，{Ψ_i}_x为第i阶实测振动模态的振型，{Ψ_j}_a为第j阶仿真振动模态的振型，{Ψ_j}_x为第j阶实测振动模态的振型；e_f,i为所述频率误差，为所述模态置信值。

特别的是，上述的仿真振动模态与实测振动模态均是前四阶振动模态。

S26，判断相关性分析得到的相关系数是否为最大，如果是最大，则设计过程结束，得到柔性塔筒的动力学模型，如果不是最大，执行S27。

S27，修正塔筒和基础的动力学模型的设计参数。

通过上述过程的迭代执行，能够得到塔筒和基础的动力学模型，并且得到动力学模型是经过优化的动力学模型，能够提高风电机组仿真结果的可靠性，且能够解决目前由于风电机组塔筒动力学模型参数不准确引起仿真结果不可靠，造成机组设计不精细和转速隔离区设置偏差的问题。

图3是本发明柔性塔筒的低风速智能优化装置的结构图。参见图3，柔性塔筒的低风速智能优化装置包括：中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。

特别的，根据本发明实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本发明的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本发明的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意结合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何恰当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连的表示的方框实际上可以基本并行的执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种柔性塔筒的低风速智能优化方法，其特征在于，包括：

通过对柔性塔筒的动力学模型进行模态分析，获取所述柔性塔筒的仿真振动模态；

通过对所述仿真振动模态及实测振动模态的相关性分析，获取所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数；

如果所述相关系数为最高值，以所述动力学模型作为所述柔性塔筒最终的动力学模型；

通过对所述仿真振动模态及实测振动模态的相关性分析，获取所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数，包括：

求解所述仿真振动模态的固有频率与所述实测振动模态的固有频率之间的频率误差；

求解所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值；

根据所述频率误差，及所述模态置信值，确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数；

求解所述仿真振动模态的固有频率与所述实测振动模态的固有频率之间的频率误差，包括：

根据如下公式，求解所述仿真振动模态的固有频率与所述实测振动模态的固有频率之间的频率误差：

其中，f_i ^a为塔筒第i阶仿真振动模态的固有频率，f_i ^x为塔筒第i阶实测振动模态的固有频率；

求解所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值，包括：

根据如下公式，求解所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的模态置信值：

其中，{Ψ_i}_a为第i阶仿真振动模态的振型，{Ψ_i}_x为第i阶实测振动模态的振型，{Ψ_j}_a为第j阶仿真振动模态的振型，{Ψ_j}_x为第j阶实测振动模态的振型；

根据所述频率误差，及所述模态置信值，确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数，包括：

根据如下公式，确定所述仿真振动模态与所述实测振动模态之间的相关系数：

其中，e_f，i为所述频率误差，为所述模态置信值。

2.根据权利要求1所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法，其特征在于，还包括：

如果所述相关系数不为最高值，调整所述动力学模型的设计参数。

3.根据权利要求2所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法，其特征在于，所述动力学模型的参数包括：塔筒和基础的质量矩阵和刚度矩阵。

4.根据权利要求1所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法，其特征在于，在通过对柔性塔筒的动力学模型进行模态分析，获取所述柔性塔筒的仿真振动模态之前，还包括：

对所述动力学模型进行约束判定；

如果所述动力学模型不满足所述约束，调整所述动力学模型的设计参数。

5.一种柔性塔筒的低风速智能优化装置，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至4任意一项所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被执行时实现根据权利要求1至4任意一项所述的柔性塔筒的低风速智能优化方法。