CN112283051A - 一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法，获取风机叶片各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，获取来流风速和转速；选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个控制点的攻角，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，以及计算得到每一个控制点速度；计算每一个风机叶片单元的任意时刻受到的升力和阻力，得到风机叶片所受到的合力，根据合力获取得到风机整体的运行数据，处理后为背景振动信号；基于背景振动信号对当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。本发明通过升力线模型获取风机的背景振动信号，并对振动信号特征进行优化，从而提高了风机设备监测的精度和准确度。

Description

一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统
技术领域
本发明涉及振动信号计算机辅助优化技术领域，尤其涉及一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统。
背景技术
随着风力发电技术的发展以及市场的需求，风力发电机组容量越来越大，叶片越来越长，而风机常常运行在相对较为恶劣的外部环境中，这就造成机组载荷越来越大，对机组的运行构成很大的安全隐患，给用户的经济效益带来负面影响。因此对风机的振动信号诊断成为风电机组的必备技术。
风机的振动监测需要在风机的叶片及塔筒上安装运动传感器，捕捉叶片和塔筒的运动，然而，由于气流通过叶片和塔筒产生的周期性扰动，如卡门涡街和叶片的气弹效应等，风机在运行时会产生一个和来流风速有关联的背景振动信号，该振动信号也会被运动传感器一并采集，从而引起振动信号的误判。由于该背景振动信号随着风速和风机运行动态变化，难以通过制定频域的方式进行过滤，故需要通过计算机辅助技术对风机的实时运行状态进行建模，进而获取该背景振动信号。
对风机实时运行状态进行计算机辅助建模的方法有三大类，包括叶素动量方法、升力线、面方法以及CFD（Computational Fluid Dynamics，计算机流体动力学）方法。叶素动量方法由于自身理论的缺陷，需要大量经验修正，存在较大误差；利用CFD 方法虽然能够准确求解各种工况下的风力发电机组气动性能，但其计算量较大，不利于工程快速分析和求解。普朗特的升力线理论对于现代空气动力学和流体力学的发展有着深远的影响，直到现在还被广泛采用飞机机翼的设计中，该方法随后扩展到了水翼、螺旋桨和风机叶片的设计，通过将数值方法与升力线理论相结合起来，可以避免对升力与攻角之间的线性做出要求，能够考虑失速的影响，可信度较高。
申请号为2016103727356的专利基于叶素动量法则，该方案只能考虑风机的稳态运行情况，无法考虑风机的实时运行状态，故无法对风机的背景振动信号作出指导。专利公开号为CN109598030A的专利在叶素动量法建模的基础上，引入了叶尖损失修正模型，但依然无法获得动态的风机运行数据。专利公开号为CN109635342A的专利基于商业软件Fluent，核心算法由商业软件完成，使用的方法为CFD模拟，对于计算资源的消耗极大，虽然理论上可以对风机的动态运行进行分析，但是对计算资源的高消耗使其无法做到实时计算和实时响应；专利公开号为CN107169163A专利在升力线模型的基础上，通过引入压缩因子，对近声速工况下的可压缩工质特性进行了修正，同时显著增加了计算量，风机的工作范围不需要考虑空气的可压缩性，故不需要引入这个对计算资源消耗较高的修正。专利申请号为2016110327057的专利假定风机叶片都是对称翼型，从而将升力线位置统一选择为1/4弦长处，使得数学模型和代码架构得以简化，这些简化降低了精度。该专利在计算涡环量的时候，没有考虑到攻角受到风速和叶片运动相对速度的影响，也不包含风机受力等用于振动监测辅助的数据计算。
发明内容
鉴于此，本发明提供一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统，基于计算机辅助技术通过升力线模型获取风机的背景振动信号，基于该背景振动信号对振动信号特征进行优化，从而提高了风机设备监测的精度和准确度。
为实现上述目的，本发明提供一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法，所述方法包括：
S1、获取风机叶片的各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数；
S2、获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速；
S3、选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和所述转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度；
S4、根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号；
S5、获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。
优选的，所述每一个风机叶片截面的几何信息包括控制点到风机轮毂中心的距离和截面的翼型几何参数。
优选的，所述控制点为风机叶片截面的质心。
优选的，所述步骤S3包括：
S301、分别计算涡量起点和终点与风机叶片单元的控制点之间的第一位移矢量和第二位移矢量，并根据由涡量强度引起的引导公式以及涡量强度初始预估值，计算风机叶片单元的初始涡量引导速度，其中，涡量引导速度是由绕该风机叶片单元的涡量强度所产生；
S302、基于相对速度的原理，根据来流风速、风机叶片单元的位移速度以及风机叶片单元的初始涡量引导速度，计算风机叶片单元的控制点初始速度；
S303、根据所述风机叶片截面的几何信息和该风机叶片当前所处转动点的角位置，计算风机叶片单元的弦长方向和弦长法向，结合所述风机叶片单元的控制点初始速度，计算得到风机叶片单元的攻角；
S304、根据所述风机叶片单元的攻角，查询所述攻角所对应的风机叶片单元的升力系数，计算所述风机叶片单元对应的涡量强度修正值。
优选的，所述步骤S301包括:
基于湍流强度，计算涡核半径；
通过所述涡核半径对由涡量强度引起的引导公式进行修正，并根据修正后的引导公式、预设的涡量强度初始预估值以及所述第一位移矢量和第二位移矢量，计算风机叶片单元的初始涡量引导速度。
优选的，所述步骤S302包括：
所述风机叶片单元的位移速度通过该风机叶片单元的转速和该风机叶片单元的控制点到风机轮毂中心的距离计算得到。
优选的，所述步骤S3还包括：
将所述计算得到的涡量强度修正值与涡量强度初始预估值进行差值计算，得到涡量强度差值；
若所述涡量强度差值小于一阈值，则满足收敛条件并终止迭代运算，否则进行收敛迭代运算，根据所述涡量强度修正值重复执行所述步骤S301-S04，得到新的涡量强度修正值；
若所述新的涡量强度修正值小于所述阈值，则满足收敛条件并终止迭代运算，否则重复执行上述步骤，直至获取的最终的涡量强度修正值与上一次计算的涡量强度修正值之间的差值小于所述阈值，满足收敛条件停止迭代；
根据最终的涡量强度修正值计算得到收敛的控制点速度和对应的风机叶片单元的攻角。
优选的，所述步骤S4包括：
根据所述步骤S3计算得到每一个风机叶片单元的收敛的控制点速度以及对应的风机叶片单元的攻角，根据所述攻角查询对应的风机叶片单元的升力系数和阻力系数，计算每一个风机叶片单元在任意时刻受到的升力和阻力；
分别将每一个风机叶片单元的升力求和，以及每一个风机叶片单元的阻力求和，将分别得到的求和进行相加得到风机叶片所受到的合力；
根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号。
为实现上述目的，本发明提供一种基于升力线模型的振动信号特征优化系统，所述系统包括：
参数获取模块，用于获取风机叶片的各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数；
风速模块，用于获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速；
升力线模型模块，用于选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和所述转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度；
背景振动信号获取模块，用于根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号；
信号优化模块，用于获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。
与现有技术相比，本发明提供的一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统，所带来的有益效果为：使用升力线理论进行数值求解，相较于主流的风机设计方法叶素动量法，可以对风机的动态运行进行分析，获得风机各方向受力随时间变化的信息，使得对振动信号的背景振动信号修正成为可能；使用升力线理论进行数值求解，相较于CFD方法，仅需要极低的计算资源，可以实现对风机运行状态的实时分析；相较于单纯基于硬件检测的风机振动监测技术，本发明通过计算机辅助技术提供了背景振动信号的输入，可以极大地优化风机振动信号，提升风机设备在线监测和故障诊断的精度。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例的基于升力线模型的振动信号特征优化方法的流程示意图。
图2是根据本发明的一具体实施例的风机叶片界面示意图。
图3是根据本发明的一具体实施例的风机叶片单元控制点示意图。
图4是根据本发明的一具体实施例的优化后的振动信号示意图。
图5是根据本发明的一个实施例的基于升力线模型的振动信号特征优化系统的系统示意图。
附图标记：
L1-当前振动信号，L2-背景振动信号，L3-正常特征信号，L4-故障信号。
具体实施方式
以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述，但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
如图1所示的本发明的一个实施例，本发明提供一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法，所述方法包括：
S1、获取风机叶片的各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数；
S2、获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速；
S3、选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度；
S4、根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号；
S5、获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。
获取风机叶片的各截面的几何信息。该几何信息可从风力发电机的制造厂家获取或者根据实际的风机叶片直接测量获取。本发明的一具体实施例，选定风机叶片的截面数量为20个。每一个风机叶片截面的几何信息包括控制点到风机轮毂中心的距离和截面的翼型几何参数。如图2所示的风机叶片截面示意图。截面翼型通常来自于专门的翼型资料库，如NACA系列或者DU系列，有详细的翼型几何参数可查，也可以自行测量。对于每种具体的截面翼型，其气动参数也有具体的数据库可查，也可通过风洞实验进行测量。所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数。
获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下对应的转速。来流风速中风速与时间关系可以根据各种天气参数信息对来流风速进行预设，也可以通过测风雷达测量获取实时数据或者从风机SCADA系统（Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制系统)中获取风速数据。获取风机在不同来流风速下对应的转速，来流风速与转速的对应关系可以从风机SCADA控制系统中获取。
选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和所述转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度。所述风机叶片单元为每个风机叶片截面向两侧延伸一段距离，至另一风机叶片截面的一半距离处，这一区域认为是由该风机叶片截面所代表的风机叶片单元。所述控制点为风机叶片单元中心的一个具有代表性的点，通常为风机叶片截面的质心，以该点的运动状态代表整个风机叶片单元的运动状态。
具体地，所述步骤S3具体包括：
S301、分别计算涡量起点和终点与风机叶片单元的控制点之间的第一位移矢量和第二位移矢量，并根据由涡量强度引起的引导公式以及涡量强度初始预估值，计算风机叶片单元的初始涡量引导速度，其中，涡量引导速度是由绕该风机叶片单元的涡量强度所产生；
具体地，基于湍流强度，计算涡核半径，
Figure 743966DEST_PATH_IMAGE001
为涡核半径，其定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003AA
（1）；
其中，
Figure 128680DEST_PATH_IMAGE004
为湍流强度，默认为空气粘度的1000倍，可根据风机的具体尺寸改动，根据风机入口风速的设置计算得到；
Figure 4232DEST_PATH_IMAGE005
为时间，
Figure 502209DEST_PATH_IMAGE006
为一个固定的常数调整值，防止在初始时刻涡核半径为0导致计算发散。
通过所述涡核半径对由涡量强度引起的引导公式进行修正，并根据修正后的引导公式、预设的涡量强度初始预估值以及所述第一位移矢量和第二位移矢量，计算风机叶片单元的初始涡量引导速度。具体地，修正后的引导公式为式（2），风机叶片单元的初始涡量引导速度通过式（2）计算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AA
（2）；
其中，
Figure 103217DEST_PATH_IMAGE009
为涡量的起点指向控制点
Figure 850593DEST_PATH_IMAGE010
的第一位移矢量，
Figure 733099DEST_PATH_IMAGE011
为涡量的终点指向控制点
Figure 492107DEST_PATH_IMAGE010
的第二位移矢量；
Figure 434655DEST_PATH_IMAGE012
为涡量强度初始预估值，默认设置为1，
Figure 793961DEST_PATH_IMAGE001
为涡核半径。
S302、基于相对速度的原理，根据来流风速、风机叶片单元的位移速度以及风机叶片单元的初始涡量引导速度，计算风机叶片单元的控制点初始速度；
具体地，风机叶片单元的控制点初始速度通过公式（3）计算得到：
Figure DEST_PATH_IMAGE014AA
（3）；
其中，
Figure 417841DEST_PATH_IMAGE015
为第
Figure 890410DEST_PATH_IMAGE016
个风机叶片单元的控制点速度，
Figure 535018DEST_PATH_IMAGE017
为来流风速场，
Figure 460249DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 104464DEST_PATH_IMAGE016
个风机叶片单元由于叶片转动产生的位移速度，
Figure 165960DEST_PATH_IMAGE019
为第
Figure 450311DEST_PATH_IMAGE016
个风机叶片单元由其涡量强度
Figure 534942DEST_PATH_IMAGE020
产生的涡量引导速度；
所述风机叶片单元的位移速度通过该风机叶片单元的转速和该风机叶片单元的控制点到风机轮毂中心的距离计算得到，即位移速度
Figure 562941DEST_PATH_IMAGE018
定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE022AA
（4）；
其中，
Figure 197053DEST_PATH_IMAGE023
为控制点
Figure 793251DEST_PATH_IMAGE016
到风机轮毂中心的距离，
Figure 693074DEST_PATH_IMAGE024
为风机叶片在不同来流风速下对应的转速。
S303、根据所述风机叶片截面的几何信息和该风机叶片当前所处转动点的角位置，计算风机叶片单元的弦长方向和弦长法向，结合所述风机叶片单元的控制点初始速度，计算得到风机叶片单元的攻角；
具体的，风机叶片单元的攻角
Figure 55922DEST_PATH_IMAGE025
通过式（5）计算得到；
Figure DEST_PATH_IMAGE027AA
（5）；
其中，
Figure 514847DEST_PATH_IMAGE015
为第
Figure 547526DEST_PATH_IMAGE016
个风机叶片单元的控制点速度，
Figure 731382DEST_PATH_IMAGE028
为第
Figure 101184DEST_PATH_IMAGE016
个风机叶片单元的弦长方向，
Figure 991779DEST_PATH_IMAGE029
为第
Figure 444626DEST_PATH_IMAGE016
个风机叶片单元的弦长法向，二者由风机叶片截面的几何信息和风机叶片当前所处转动点的角位置所决定，如图3所示的风机叶片单元的控制点示意图。
S304、根据所述风机叶片单元的攻角，查询所述当前攻角所对应的叶片单元的升力系数，计算所述叶片单元对应的涡量强度修正值。
根据所述风机叶片单元的控制点的攻角
Figure 725566DEST_PATH_IMAGE025
，查询所述攻角
Figure 430217DEST_PATH_IMAGE025
所对应的该风机叶片单元的升力系数
Figure 440898DEST_PATH_IMAGE030
，计算所述风机叶片单元对应的涡量强度修正值
Figure 828761DEST_PATH_IMAGE031
。根据步骤S1中所述可知，在系统中设定风机叶片工作时截面所处的每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数，根据计算得到的攻角，就可以查询得到对应的升力系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE033AA
（6）；
其中，
Figure 534680DEST_PATH_IMAGE035
,为第
Figure 777442DEST_PATH_IMAGE036
个风机叶片单元的线元矢量，
Figure 314734DEST_PATH_IMAGE037
为第
Figure 453591DEST_PATH_IMAGE036
个风机叶片单元的迎风横截面积。
将所述计算得到的涡量强度修正值
Figure 568178DEST_PATH_IMAGE038
与初始预估值
Figure 237800DEST_PATH_IMAGE039
进行差值计算，得到涡量强度差值
Figure 223074DEST_PATH_IMAGE040
，若所述涡量强度差值
Figure 204936DEST_PATH_IMAGE040
小于阈值，则认为满足收敛条件终止迭代运算，否则进行收敛迭代运算，直至满足迭代收敛条件。根据所述涡量强度修正值重复执行所述步骤S301-S04，得到新的涡量强度修正值。即将涡量强度修正值
Figure 806819DEST_PATH_IMAGE038
重新带入上述公式（1）-（6）计算得到新的涡量强度修正值。若所述新的涡量强度修正值小于所述阈值，则满足收敛条件并终止迭代运算，否则重复执行上述步骤，直至获取的最终的涡量强度修正值与上一次计算的涡量强度修正值之间的差值小于所述阈值，满足收敛条件停止迭代。根据最终的涡量强度修正值计算得到收敛的控制点速度和对应的风机叶片单元的攻角。所述阈值设置为0.0001。基于该实施例，计算得到每一个风机叶片单元的收敛的控制点速度和对应的风机叶片单元的攻角。
根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号。具体地，根据所述步骤S3计算得到每一个风机叶片单元的收敛的控制点速度以及对应的风机叶片单元的攻角，根据所述攻角查询对应的风机叶片单元的升力系数和阻力系数，计算每一个风机叶片单元在任意时刻受到的升力和阻力。根据每一个风机叶片单元的控制点速度
Figure 860225DEST_PATH_IMAGE041
和攻角
Figure 621377DEST_PATH_IMAGE042
，通过式（7）和（8）计算每一个风机叶片单元的任意时刻受到的升力
Figure DEST_PATH_IMAGE043
和阻力
Figure 102037DEST_PATH_IMAGE044
；
Figure DEST_PATH_IMAGE046A
（7）；
Figure DEST_PATH_IMAGE048A
（8）；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
为第
Figure 427101DEST_PATH_IMAGE036
个风机叶片单元的弦长方向，
Figure 284199DEST_PATH_IMAGE050
为第
Figure 775223DEST_PATH_IMAGE036
个风机叶片单元的弦长法向，二者由风机叶片截面的几何信息和风机叶片当前所处转动点的角位置所决。
分别将每一个风机叶片单元的升力求和，以及每一个风机叶片单元的阻力求和，将分别得到的求和进行相加得到风机叶片所受到的合力；根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号。所述运行数据包括力矩、载荷以及推力。
在风机叶片上安装振动传感器，通过传感器采集风机的当前振动信号。获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号，从而实现对采集的振动信号特征优化，实现风机运行状态的高精度监测。如图4所示的优化后的振动信号示意图，L1为当前振动信号，L2为背景振动信号，通过背景振动信号对当前振动信号进行过滤，就可以精确地判断正常特征信号L3以及故障信号L4。
如图5所示的本发明的一实施例，本发明提供一种基于升力线模型的振动信号特征优化系统，所述系统包括：
参数获取模块50，用于获取风机叶片的各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数；
风速模块51，用于获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速；
升力线模型模块52，用于选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和所述转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度；
背景振动信号获取模块53，用于根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号；
信号优化模块54，用于获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。
参数获取模块获取风机叶片各截面的几何信息，每一个风机叶片截面的几何信息包括控制点到风机轮毂中心的距离和截面的翼型几何参数，可从风力发电机的制造厂家获取或者根据实际的风机叶片直接测量获取。参数获取模块获取截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数。气动参数也有具体的数据库可查，也可通过风洞实验进行测量。风速模块获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速，可通过系统预先设置或者实际测量获取得到。
升力线模型模块选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个控制点的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和所述转速，计算得到每一个控制点速度。所述控制点通常为风机叶片截面的质心。具体实施方法同上述方法的论述。
背景振动信号获取模块根据所述每一个控制点速度和前攻角，计算每一个风机叶片单元的任意时刻受到的升力和阻力，分别将每一个叶片单元的升力求和，以及将每一个叶片单元的阻力求和，并将各自的求和相加得到风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行据进行归一化处理后为风机的背景振动信号。信号优化模块通过传感器采集风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号，从而实现对风机振动特征信号的优化。
尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施方式，但是本领域的普通技术人员将意识到，在不脱离由所附的权利要求书公开的本发明的范围和精神的情况下，各种改进、增加以及取代是可能的。

Claims (9)

1.一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、获取风机叶片的各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数；
S2、获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速；
S3、选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度；
S4、根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号；
S5、获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。
2.如权利要求1所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述每一个风机叶片截面的几何信息包括控制点到风机轮毂中心的距离和截面的翼型几何参数。
3.如权利要求2所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述控制点为风机叶片截面的质心。
4.如权利要求3所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S301、分别计算涡量起点和终点与风机叶片单元的控制点之间的第一位移矢量和第二位移矢量，并根据由涡量强度引起的引导公式以及涡量强度初始预估值，计算风机叶片单元的初始涡量引导速度，其中，涡量引导速度是由绕该风机叶片单元的涡量强度所产生；
S302、基于相对速度的原理，根据来流风速、风机叶片单元的位移速度以及风机叶片单元的初始涡量引导速度，计算风机叶片单元的控制点初始速度；
S303、根据所述风机叶片截面的几何信息和该风机叶片当前所处转动点的角位置，计算风机叶片单元的弦长方向和弦长法向，结合所述风机叶片单元的控制点初始速度，计算得到风机叶片单元的攻角；
S304、根据所述风机叶片单元的攻角，查询所述攻角所对应的风机叶片单元的升力系数，计算所述风机叶片单元对应的涡量强度修正值。
5.如权利要求4所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述步骤S301包括：
基于湍流强度，计算涡核半径；
通过所述涡核半径对由涡量强度引起的引导公式进行修正，并根据修正后的引导公式、预设的涡量强度初始预估值以及所述第一位移矢量和第二位移矢量，计算风机叶片单元的初始涡量引导速度。
6.如权利要求5所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述步骤S302包括：
所述风机叶片单元的位移速度通过该风机叶片单元的转速和该风机叶片单元的控制点到风机轮毂中心的距离计算得到。
7.如权利要求6所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：
将所述计算得到的涡量强度修正值与涡量强度初始预估值进行差值计算，得到涡量强度差值；
若所述涡量强度差值小于一阈值，则满足收敛条件并终止迭代运算，否则进行收敛迭代运算，根据所述涡量强度修正值重复执行所述步骤S301-S04，得到新的涡量强度修正值；
若所述新的涡量强度修正值小于所述阈值，则满足收敛条件并终止迭代运算，否则重复执行上述步骤，直至获取的最终的涡量强度修正值与上一次计算的涡量强度修正值之间的差值小于所述阈值，满足收敛条件停止迭代；
根据最终的涡量强度修正值计算得到收敛的控制点速度和对应的风机叶片单元的攻角。
8.如权利要求7所述的基于升力线模型的振动信号特征优化方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
根据所述步骤S3计算得到每一个风机叶片单元的收敛的控制点速度以及对应的风机叶片单元的攻角，根据所述攻角查询对应的风机叶片单元的升力系数和阻力系数，计算每一个风机叶片单元在任意时刻受到的升力和阻力；
分别将每一个风机叶片单元的升力求和，以及每一个风机叶片单元的阻力求和，将分别得到的求和进行相加得到风机叶片所受到的合力；
根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号。
9.一种基于升力线模型的振动信号特征优化系统，其特征在于，所述系统包括：
参数获取模块，用于获取风机叶片的各截面的几何信息和截面翼型的升阻力气动参数，所述升阻力气动参数包括风机叶片工作时截面所处的各个攻角以及每一个攻角所对应的升力系数和阻力系数；
风速模块，用于获取来流风速，以及获取风机叶片在不同来流风速下所对应的转速；
升力线模型模块，用于选取每一个风机叶片单元的控制点，计算每一个风机叶片单元的攻角，获取所述攻角所对应的升力系数，计算由涡量强度产生的涡量引导速度，并根据所述来流风速和所述转速，计算得到每一个风机叶片单元的控制点速度；
背景振动信号获取模块，用于根据所述每一个风机叶片单元的控制点速度和攻角，计算所述风机叶片所受到的合力，根据所述合力获取得到风机整体的运行数据，对所述运行数据进行归一化处理后为风机的背景振动信号；
信号优化模块，用于获取风机的当前振动信号，基于所述背景振动信号对所述当前振动信号进行信号过滤，得到了优化后的风机振动信号。
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