CN113530757A - 针对风力涡轮转子叶片的改进极端负载控制的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于减小作用在风力涡轮的至少一个转子叶片上的极端负载的方法，其包括经由处理器计算(一个或多个)转子叶片的挥舞弯矩。此外，该方法包括经由处理器计算(一个或多个)转子叶片的摆振弯矩。该方法还包括经由处理器根据(一个或多个)转子叶片的挥舞弯矩和摆振弯矩的函数来计算(一个或多个)转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络。此外，该方法包括经由处理器根据(一个或多个)转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络和未来负载估计来计算(一个或多个)转子叶片的叶根弯矩的总负载包络。因而，该方法还包括当总负载包络高于某个阈值时，经由处理器实施控制动作。

Description

针对风力涡轮转子叶片的改进极端负载控制的系统及方法
技术领域
本主题总体上涉及风力涡轮，并且更具体地涉及一种用于改进针对诸如转子叶片的风力涡轮构件的极端负载控制的系统和方法。
背景技术
风力认作是目前可用的最清洁的最环境友好的能源之一，且就此而言，风力涡轮得到增加的关注。现代风力涡轮通常包括塔架、发电机、变速箱、机舱和一个或多个转子叶片。转子叶片是用于将风能转换成电能的主要元件。叶片通常具有翼型件的横截面轮廓，以致于在操作期间，空气流过叶片从而在其两侧之间产生压力差。因此，从压力侧朝向吸力侧指向的升力作用在叶片上。升力在主转子轴上产生转矩，该主转子轴连接到发电机上用于发电。
可由风力涡轮产生的功率量通常受到各个风力涡轮构件的结构限制(即设计负载)的限制。例如，风力涡轮的叶根可能经历与由于涡轮操作而引起的平均负载和由于环境条件而引起的动态波动负载相关的负载(例如，叶根合成力矩)。这种负载可能损坏涡轮构件，从而最终引起涡轮构件故障。波动的负载可能日复一日或随季节变化，并且可能基于风速、风峰、风湍流、风切变、风向变化、空气密度、偏航移位、上升流或类似情况。确切地说，例如，由风力涡轮所经历的负载可能随风速而变化。
因而，必须确保作用在风力涡轮上的负载不超过设计负载。因此，许多风力涡轮采用一个或多个传感器，所述一个或多个传感器配置为测量作用在各个风力涡轮构件上的负载。尽管传感器可提供期望的信息，但是新的传感器系统可能安装昂贵且复杂。此外，传感器可能提供不正确的信息，并且容易出故障。
另外，风力涡轮利用配置为基于风力涡轮推力来估计作用在风力涡轮上的负载的控制系统。如本文所使用的用语"推力"、"推力值"、"推力参数"或类似用语旨在涵盖由于风作用在风力涡轮上的力。推力来自随着风经过风力涡轮并减速而来的压力变化。这种控制策略通过使用多个涡轮操作条件(例如，桨距角、功率输出、发电机速度和空气密度)来确定估计的推力来估计作用在风力涡轮上的负载。操作条件是针对算法的输入，其包括一系列等式、一个或多个空气动力学性能图以及一个或多个查找表(LUT)。例如，LUT可代表风力涡轮推力。还可计算估计推力的+/-标准偏差，以及操作最大推力和推力极限。因而，可基于最大推力和推力极限之间的差来控制风力涡轮。
鉴于前述内容，本领域不断寻求用于解决上述问题的用于控制诸如转子叶片的风力涡轮构件的极端负载的新的和改进的系统。
发明内容
本发明的方面和优点将在以下描述中部分阐明，或可从描述中清楚，或可通过实施本发明理解到。
一方面，本公开涉及一种用于减小作用在风力涡轮的至少一个转子叶片上的负载(诸如极端负载)的方法。该方法包括经由处理器计算(一个或多个)转子叶片的挥舞(flapwise或叶拍方向)弯矩。此外，该方法包括经由处理器计算(一个或多个)转子叶片的摆振(edgewise或叶缘方向)弯矩。该方法还包括经由处理器根据(一个或多个)转子叶片的挥舞弯矩和摆振弯矩计算(一个或多个)转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络。此外，该方法包括经由处理器根据(一个或多个)转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络和未来负载估计计算(一个或多个)转子叶片的叶根弯矩的总负载包络。因而，该方法还包括当总负载包络高于某个阈值时，经由处理器实施控制动作。
在一个实施例中，计算挥舞弯矩可包括根据作用在风力涡轮的转子上的等效推力和(一个或多个)转子叶片的总长度来计算挥舞弯矩。此外，在一个实施例中，该方法可包括根据推力、转子半径和一个或多个处理器变量来计算作用在转子上的等效推力，所述一个或多个处理器变量包括桨毂负载传感器测量值、d-q坐标力矩或推力施加在(一个或多个)转子叶片上所在的空气动力学位置中的至少一个。
在另一个实施例中，计算摆振弯矩可包括根据以下参数中的两个或更多个来计算摆振弯矩：(一个或多个)转子叶片的质量、由于重力引起的加速度、(一个或多个)转子叶片的重心的位置、桨毂连接距离、低速轴机械转矩、转子半径、转子旋转相对于时间的偏导数，以及转子惯性。
在另外的实施例中，根据挥舞弯矩和摆振弯矩计算叶根弯矩的平均负载包络可包括将挥舞弯矩和摆振弯矩的平方求和并计算平方和的平方根。
在另外的实施例中，该方法可包括经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。更确切地说，在一个实施例中，经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波可包括经由两个陷波滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。例如，在一个实施例中，两个陷波滤波器可由传递函数来表征，该传递函数包括陷波滤波器的增益衰减、阻尼因数和目标频率。
在又一个实施例中，该方法可包括通过根据推力相对于风速和转子速度的一个或多个偏导数、(一个或多个)转子叶片的有效长度以及行进时间来计算叶根弯矩的未来负载包络来预测叶根弯矩的未来负载估计，行进时间等于针对在风力涡轮的任何(一个或多个)转子叶片上的极端叶根弯矩事件为了向叶片的平面下游行进以确保其后的(一个或多个)转子叶片不受影响所需的最短时间，有效叶片长度对应于空气动力推力的施加产生给定叶根弯矩所在的位置。
在若干实施例中，该方法还可包括根据在任何转子叶片经历极端叶根弯矩事件之后由风向风力涡轮的转子的下游行进的距离和估计的风速来计算行进时间。
在另外的实施例中，根据平均负载包络和未来负载估计来计算叶根弯矩的总负载包络可包括将平均负载包络和未来负载估计相加。
在特定实施例中，该方法还可包括计算在有效叶片长度下产生给定叶根弯矩的空气动力推力，以及确定空气动力推力与对应阈值之间的距离。因此，在这样的实施例中，该方法可包括基于空气动力推力与对应阈值之间的距离和滞环来确定控制动作。
在某些实施例中，作为实例，控制动作可包括使风力涡轮的一个或多个转子叶片变桨。更具体地说，在一个实施例中，使一个或多个转子叶片变桨可包括使风力涡轮的多个转子叶片共同变桨、使多个转子叶片中的每个独立变桨、使多个转子叶片中的每个周期变桨、使多个转子叶片中的每个微小变桨，或其组合中的至少一者。
另一方面，本公开内容涉及一种用于减小作用在风力涡轮的转子叶片上的负载(诸如极端负载)的系统。该系统包括具有至少一个处理器的控制器，所述至少一个处理器配置为执行多个操作。多个操作可包括但不限于计算转子叶片的挥舞弯矩、计算转子叶片的摆振弯矩、根据转子叶片的挥舞弯矩和摆振弯矩计算转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络、经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波、根据转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络和未来负载估计来计算转子叶片的转子叶根弯矩的总负载包络，以及在总负载包络高于某个阈值时执行控制动作。应当进一步理解，该系统可包括如本文所述的附加特征中的任何特征。
本发明的这些及其它特征、方面和优点将参照以下描述和所附权利要求变得更好理解。并入且构成本说明书的一部分的附图示出本发明的实施例且连同描述一起用于阐释本发明的原理。
附图说明
针对本领域的技术人员的本发明的完整且开放的公开内容(包括其最佳模式)在参照附图的说明书中提出，在附图中：
图1示出根据本公开的风力涡轮的一个实施例的透视图；
图2示出根据本公开的风力涡轮的机舱的一个实施例的简化内部视图；
图3示出根据本公开的控制器的一个实施例的示意图；
图4示出根据本公开的风力涡轮的一个实施例的透视图，特别地示出各种旋转轴线以及作用在风力涡轮上的对应的力和力矩；
图5示出根据本公开的用于减小作用在风力涡轮的转子叶片上的极端负载的方法的一个实施例的流程图；
图6示出根据本公开的估计的M z B1,M z B2和M z B3及其相应的包络M z B env 以及估计的M y B1,M y B2和M y B3及其相应的包络M y B env 的一个实施例的图表；
图7示出根据本公开的MrB1,MrB2和MrB3以及相应的原始包络
Figure 583954DEST_PATH_IMAGE001
的等效图的一个实施例；
图8示出根据本公开的MrB包络功率谱密度的一个实施例的图表；
图9示出根据本公开经由两个陷波滤波器进行滤波的MrB包络的一个实施例的示意图；
图10示出根据本公开的估计的MrB包络的一个实施例的图表，特别地示出与经滤波的MrB包络相比的原始MrB包络；
图11示出根据本公开的风力涡轮的转子的一个实施例的示意图，特别示出行进距离Dtvl；
图12示出转子叶片的一个实施例的示意图，该转子叶片表示为由推力FzAero在尖端处激励的悬臂梁，并且具体地示出有效叶片长度
Figure 90022DEST_PATH_IMAGE002
；
图13示出根据本公开的行进时间(y轴)对时间(x轴)的一个实施例的图表，特别地示出受约束的行进时间；以及
图14示出根据本公开的基于包络的MrB控制的功能行为的一个实施例的图表。
具体实施方式
现在将详细参考本发明的实施例，其一个或多个实例在附图中示出。每个实例通过阐释本发明的方式提供，而不限制本发明。实际上对于本领域的技术人员将清楚的是，可在本发明中制作出各种改型和变型，而不脱离本发明的范围或精神。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可结合另一个实施例使用以产生又一个实施例。因此，期望本发明覆盖归入所附权利要求和其等同物的范围内的此类改型和变型。
总体上，本公开涉及用于针对风力涡轮构件(如转子叶片)的改进的极端负载控制的改进的系统和方法。更确切地说，该方法旨在使用基于包络的叶根弯矩控制算法。这样的控制策略包括多个子元素，包括但不限于叶根弯矩负载包络的提取、状态机和控制动作。因此，本文描述的叶根弯矩包络提取提供框架，该框架检测针对每个转子叶片的叶根弯矩的瞬时包络，以确定可被使用在风力涡轮的基于包络的控制中的叶根弯矩负载包络。包络检测算法至少包括原始叶根弯矩包络的提取，用于从原始叶根弯矩包络中去除不想要的频率分量的滤波过程，以及预测或超前包络分量以为算法提供预览能力的计算。
现在参看图1，示出可实施根据本公开的控制技术的风力涡轮10的一个实施例的透视图。如图所示，风力涡轮10大体上包括从支承表面14延伸的塔架12、安装在塔架12上的机舱16，以及联接到机舱16的转子18。转子18包括可旋转的桨毂20和联接到桨毂20且从桨毂20向外延伸的至少一个转子叶片22。例如，在所示的实施例中，转子18包括三个转子叶片22。然而，在备选实施例中，转子18可包括多于或少于三个转子叶片22。每个转子叶片22可围绕桨毂20间隔开以促进使转子18旋转，以使得来自风的动能能够转化成可用的机械能，并且随后转化成电能。例如，桨毂20可以可旋转地联接到定位于机舱16内的发电机24(图2)，以允许产生电能。
风力涡轮10还可包括集中在机舱16内的风力涡轮控制器26。然而，在其它实施例中，控制器26可位于风力涡轮10的任何其它构件内或风力涡轮外的位置处。此外，控制器26可通信地联接至风力涡轮10的任何数量的构件，以便控制此类构件的操作和/或实施校正动作。因而，控制器26可包括计算机或其它适合的处理单元。因此，在若干实施例中，控制器26可包括适合的计算机可读指令，其在实施时，将控制器26配置成执行各种不同的功能，诸如接收、传输和/或实行风力涡轮控制信号。因此，控制器26可大体上配置成控制各种操作模式(例如，启动或关闭次序)、使风力涡轮降额，和/或控制风力涡轮10的各种构件，如下文将更详细所述。
现在参看图2，示出图1中所示的风力涡轮10的机舱16的一个实施例的简化内部视图。如图所示，发电机24可联接到转子18，以用于从由转子18生成的旋转能来产生电力。例如，如所示实施例中所示，转子18可包括转子轴34，其联接到桨毂20来与其一起旋转。转子轴34继而可以通过变速箱38可旋转地联接到发电机24的发电机轴36。如大体上理解到那样，转子轴34可响应于转子叶片22和桨毂20的旋转来提供低速高转矩输入给变速箱38。变速箱38然后可构造成将低速高转矩输入转换成高速低转矩输出，以驱动发电机轴36和因此发电机24。
每个转子叶片22还可包括桨距调整机构32，桨距调整机构配置成使每个转子叶片22围绕其变桨轴线28旋转。此外，每个桨距调整机构32可包括变桨驱动电动机40(例如，任何合适的电动、液压或气动电动机)、变桨驱动变速箱42和变桨驱动小齿轮44。在这样的实施例中，变桨驱动电动机40可联接到变桨驱动变速箱42，以便变桨驱动电动机40赋予机械力给变桨驱动变速箱42。类似地，变桨驱动变速箱42可联接到变桨驱动小齿轮44以随其旋转。变桨驱动小齿轮44继而可以与联接在桨毂20与对应的转子叶片22之间的变桨轴承46旋转接合，使得变桨驱动小齿轮44的旋转引起变桨轴承46的旋转。因此，在这样的实施例中，变桨驱动电动机40的旋转驱动变桨驱动变速箱42和变桨驱动小齿轮44，从而使变桨轴承46和转子叶片22围绕变桨轴线28旋转。类似地，风力涡轮10可包括通信地联接到控制器26的一个或多个偏航驱动机构66，其中每个(一个或多个)偏航驱动机构66构造成改变机舱16相对于风的角(例如，通过接合风力涡轮10的偏航轴承68)。
仍然参考图2，风力涡轮10还可包括一个或多个传感器48,50，以用于测量对于各种叶片力矩可能需要的各种操作参数，如下面更详细地描述。例如，在各种实施例中，传感器可包括用于测量转子叶片22之一的桨距角或用于测量作用在转子叶片22之一上的负载的叶片传感器48；用于监控发电机24(例如，转矩、转速、加速度和/或功率输出)的发电机传感器(未示出)；用于测量转子中的不平衡负载的传感器(例如，主轴弯曲传感器)；和/或用于测量各种风参数(例如风速、风峰、风湍流、风切变、风向变化、空气密度或类似情况)的各种风传感器50。此外，传感器可位于风力涡轮的地面附近、机舱上或风力涡轮的气象桅杆上。还应理解，任何其它数目或类型的传感器都可采用且在任何位置。例如，传感器可为微惯性测量单元(MIMU)、应变仪、加速度计、压力传感器、迎角传感器、振动传感器、接近传感器、光检测和测距(LIDAR)传感器、相机系统、光纤光学系统、风速计、风向标、声波检测和测距(SODAR)传感器、红外激光器、辐射计、皮托管、测风仪、其它光学传感器和/或任何其它合适的传感器。应认识到，如本文使用的用语"监测"和其变型指出各种传感器可配置成提供正被监测的参数的直接测量或这种参数的间接测量。因此，例如，传感器可用于生成关于正被监测的参数的信号，其然后可由控制器26利用来确定实际参数。
现在参看图3，示出根据本公开的控制器26的各种构件的一个实施例的框图。如图所示，控制器26可包括一个或多个处理器58和相关联的存储器装置60，其配置成执行多种计算机可执行功能(例如，执行方法、步骤、计算等，以及储存相关数据，如本文所公开的那样)。另外，控制器26还可包括通信模块62，以促进控制器26与风力涡轮10的各个构件之间的通信。此外，通信模块62可包括传感器接口64(例如，一个或多个模数转换器)，以允许从传感器48,50传输的信号转换成可由处理器58理解和处理的信号。应当认识到，传感器48,50可使用任何适合的手段通信地联接到通信模块62。例如，如图3中所示，传感器48,50经由有线连接联接到传感器接口64。然而，在其它实施例中，传感器48,50可经由无线连接来联接到传感器接口64，诸如通过使用本领域中已知的任何适合的无线通信协议。
如本文使用的用语"处理器"不但是指本领域中称为包括在计算机中的集成电路，而且是指控制器、微控制器、微型计算机、可编程逻辑控制器(PLC)、专用集成电路，以及其它可编程电路。此外，(一个或多个)存储器装置60可大体上包括(一个或多个)存储器元件，其包括但不限于计算机可读介质(例如，随机存取存储器(RAM)、计算机可读非易失性介质(例如，闪速存储器)、软盘、光盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(MOD)、数字多功能盘(DVD)和/或其它适合的存储器元件)。这样的(一个或多个)存储器装置60大体上可配置为存储合适的计算机可读指令，其当由处理器58实施时将控制器26配置为执行各种功能，包括但不限于基于多个操作数据确定风力涡轮10的一个或多个当前风力涡轮参数、确定最大风力涡轮参数、传输适合的控制信号以实施控制动作以减小作用在风力涡轮上的负载，以及各种其它适合的计算机实施的功能。
如图4中所示，示出风力涡轮10的一个实施例的分解视图，特别地示出各种旋转轴线以及作用在风力涡轮10上的对应的力和力矩。风力涡轮10的峰值负载可在涡轮之间变化，但是总的来说，通常对应于以下至少一项：叶根合成力矩(例如，MrB，其包括桨距和桨毂负载MxB,Myb和Mzb)、主轴负载(例如Myr,Mzr)、主轴承负载(例如Mxr,Myr)、偏航驱动负载(例如Mxk)、偏航螺栓/轴承/法兰负载(例如Myk,Mzk)或塔架弯曲负载(例如Mxt,Myt和Mzt)。应该理解，如本文所述的峰值负载还可包括由风力涡轮10经历的任何附加负载，并且图4所示的负载仅出于举例目的而提供。这种力和力矩的计算在本文中进一步描述。
现在参看图5，示出根据本公开的一个实施例的用于减小作用在风力涡轮的构件上的极端负载的方法100的流程图。在一个实施例中，例如，该构件可包括例如风力涡轮10的转子叶片22、变桨轴承46或桨毂20中的一个或多个。方法100在本文中描述为例如使用上述风力涡轮10来实施。然而，应当认识到，公开的方法100可使用本领域中现在已知或以后开发的任何其它合适的风力涡轮来实施。此外，尽管图5出于图示和论述的目的绘出以特定顺序指定的步骤，但本文所述的方法不限于任何特定的顺序或布置。使用本文提供的公开内容的本领域技术人员将认识到，可以各种方式省略、重新布置、组合和/或调整方法的各个步骤。
如在(102)处所示，方法100包括经由(一个或多个)处理器58计算一个或多个转子叶片22的挥舞弯矩(例如MyBenv)。例如，在一个实施例中，(一个或多个)处理器58可例如使用下面的等式(1)，根据作用在转子18上的等效推力(例如，F r )和(一个或多个)转子叶片22的总长度(例如，Rr-P HubCO )来计算(一个或多个)转子叶片22的挥舞弯矩：
Figure 306240DEST_PATH_IMAGE003
等式(1)
其中P OPAeroLoc 是力Fr施加在(一个或多个)转子叶片22上所在的空气动力学位置，
Rr是转子半径，并且
P HubCo 是桨毂连接的长度。
此外，在一个实施例中，方法100可包括根据推力、转子半径和一个或多个处理器变量来计算作用在转子18上的等效推力F r 。更确切地说，在一个实施例中，(一个或多个)处理器变量可包括桨毂负载传感器测量值、d-q坐标力矩或推力施加在(一个或多个)转子叶片22上所在的空气动力学位置。因此，在这样的实施例中，(一个或多个)处理器58配置为使用下面的等式(2)来计算等效推力F r ：
Figure 719903DEST_PATH_IMAGE004
等式(2)
其中FzAero是推力，以及
D LessGravity 和
Figure 72387DEST_PATH_IMAGE005
是通常经由一个或多个传感器确定来自处理器58的D,Q力矩。
仍参看图5，如(104)处所示，方法100进一步包括经由(一个或多个)处理器58计算(一个或多个)转子叶片22的摆振弯矩(MzBenv)。更确切地说，在一个实施例中，(一个或多个)处理器58配置为根据以下参数中的两个或更多个来计算(一个或多个)转子叶片22的摆振弯矩：(一个或多个)转子叶片22的质量、由于重力引起的加速度、(一个或多个)转子叶片22的重心的位置、桨毂连接距离、低速轴机械转矩、转子半径、转子旋转相对于时间的偏导数，以及转子惯性。因此，在特定实施例中，(一个或多个)处理器58配置为使用以下等式(3)来计算(一个或多个)转子叶片22的摆振弯矩：
Figure 14936DEST_PATH_IMAGE006
等式(3)
其中P BladeMass 是叶片质量，
SG是由于重力引起的加速度，
P CMloc 是(一个或多个)转子叶片22的重心的位置，
LSSMechTrq是低速轴机械转矩，
dWr是转子旋转相对于时间的偏导数，并且
PJr是转子惯性。
如在(106)处所示，方法100进一步包括经由(一个或多个)处理器58，根据(一个或多个)转子叶片22的挥舞弯矩和摆振弯矩来计算(一个或多个)转子叶片22的叶根弯矩的平均负载包络。更确切地说，在一个实施例中，(一个或多个)处理器58配置为通过将挥舞弯矩和摆振弯矩的平方相加并计算平方和的平方根来计算平均负载包络，如下面的等式(4)中所示。
Figure 967717DEST_PATH_IMAGE007
等式(4)
特别地参看图6和7，图6示出针对三个转子叶片的估计MzB1,MzB2和MzB3 202,204,206及其包络MyB env 208的示例图表200。此外，如图所示，该图表示出估计的MyB1,MyB2和MyB3 210,212,214及其相应的包络MxB env 216。图7示出MrB1,MrB2和MrB3 302,304,306以及相应的原始包络
Figure 388334DEST_PATH_IMAGE008
308的等效图300。
为了更好地理解原始MrB包络所携带的频率内容(例如，如图7中所示)，可执行频谱密度分析。例如，如图8中所示，在一个实施例中，原始的MrB估计的包络402由3P分量控制，在6P和9P处具有较小的峰值。在存在(或不存在)风失准的情况下，这些较高的谐波可能变得更不显著(或更显著)。然而相反，单个叶片MrB估计404大体上由1P和叶片摆振频率分量支配。大体上发生这种频移，因为包络携带三个转子叶片的平均频率内容。在此情况下，1P频率以叶片数偏移，即偏移到3P。这称为"聚集现象"，且可能是包络提取的典型现象。
鉴于这些结果，本公开的基于包络的MrB控制应该对(至少)3P和(附加地)6P谐波的变化较不敏感，以便对转子旋转驱动的MrB激励的控制器响应。而且，鉴于变桨系统典型的有限频率带宽，将这种频率排斥扩展到高于6P的谐波没有明显的好处。因此，通过经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波来实现3P和6P谐波的减轻。更确切地说，在一个实施例中，如图9中所示，(一个或多个)处理器58可经由一个或多个陷波滤波器(诸如两个陷波滤波器500,502)对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。例如，在一个实施例中，(一个或多个)陷波滤波器500,502可通过下面的等式(5)的传递函数来表征：
Figure 860904DEST_PATH_IMAGE009
等式(5)
其中g是增益衰减，
d是阻尼因子，并且
Figure 239932DEST_PATH_IMAGE010
是(一个或多个)滤波器500,502的目标频率。
在某些实施例中，对于3P和6P陷波滤波器两者，衰减水平g可设置为等于0.25(即，将仅保留
Figure 165163DEST_PATH_IMAGE010
下原始频率内容的25％)，并且d可设置为0.707。两个参数都可被选择来提供最佳的衰减和最小的延迟。此外，这样的参数可为涡轮专用的，或者可以不是涡轮专用的。在图10中示出经滤波的包络的一个实施例的图表500的实例，其中原始MrB包络标记为502，并且在3P和6P处应用两个陷波滤波器之后的包络标记为504。各个转子叶片的MrB1,MrB2和MrB3分别标记为506,508和510。
再次参看图5，如(108)处所示，方法100还包括经由(一个或多个)处理器58预测(一个或多个)转子叶片22的叶根弯矩的未来负载估计。例如，在一个实施例中，(一个或多个)处理器58可通过根据推力相对于风速和转子速度的一个或多个偏导数、转子叶片的有效长度以及行进时间来计算叶根弯矩的未来负载包络，行进时间等于针对在风力涡轮的任何转子叶片上的极端叶根弯矩事件为了向叶片平面的下游行进以确保其后的转子叶片不受影响所需的最短时间，有效叶片长度对应于空气动力推力的施加产生给定叶根弯矩所在的位置。
因此，在前往本文所述的控制算法之前，可将预测或超前能力添加到包络中。例如，在这样的实施例中，通过使用从推力相对于风速和转子速度的偏导数可获得的知识，(一个或多个)处理器58可使用下面的等式(6)来计算行进距离Ttvl：
Figure 717367DEST_PATH_IMAGE011
等式(6)
其中D tvl 是在转子叶片22中的任一个经历极端MrB事件之后，由风向转子18的下游行进的距离，以及
Figure 60755DEST_PATH_IMAGE012
是估计的风速。
更确切地说，如图11中所示，行进距离D tvl 大体上是指在有效叶片长度
Figure 345106DEST_PATH_IMAGE013
下两个相邻叶片22之间的距离，并且可使用下面的等式(7)计算：
Figure 288791DEST_PATH_IMAGE014
等式(7)
此外，假设(一个或多个)转子叶片22是由推力FzAero在尖端处激励的悬臂梁，则静态梁理论表明有效叶片长度是整个叶片长度的四分之一，如通过等式(8)表示：
Figure 51211DEST_PATH_IMAGE015
等式(8)
其中
Figure 560689DEST_PATH_IMAGE016
是总叶片长度，以及
L bld 是转子叶片22之一的长度。
因此，在这样的实施例中，有效叶片长度是空气动力推力的施加产生给定的MrB叶根力矩所在的位置。图12示出该概念的一个实施例的示意图。
因此，如本文所述的行进时间T tvl 大体上是指针对任何(一个或多个)转子叶片22上的极端MrB事件为了向转子平面的下游行进以确保随后的(一个或多个)叶片22不受到影响所需的最短时间。这样的行进时间也可等于由在此描述的控制算法命令的桨距开始衰减到微小桨距之前的最小时间。该行进时间确保极端MrB事件在下游足够远，以避免影响后面的叶片，由于位于远离于引起已极端事件的叶片距离D tvl 。
鉴于所估计的风速和行进时间之间存在的反比关系，并且(一个或多个)处理器58直到风力涡轮10切入才进行操作的事实，T tvl 在切入风速下达到其最大值。然而，基于包络的MrB控制算法最有可能在标称风速附近起作用。因此，在一个实施例中，如图13的图表600中所示，该行进时间的上限可设置为风力涡轮10的额定风速602。
给定行进时间T tvl 、有效叶片长度
Figure 790508DEST_PATH_IMAGE013
和估计推力在风速和旋转速度两者的方面的偏导数，MrB包络预测项可使用下面的等式(9)计算：
Figure 470757DEST_PATH_IMAGE017
等式(9)
因此，
Figure 302447DEST_PATH_IMAGE018
预测项配置为以等于将来的预测推力T tvl 的量对MrB包络进行调整，从而允许(一个或多个)处理器58在将来的短时间内到达并减轻负载。
返回参考图5，如(110)处所示，方法100进一步包括经由(一个或多个)处理器58根据平均负载包络和未来负载估计计算(一个或多个)转子叶片22的叶根弯矩的总负载包络(例如，
Figure 338536DEST_PATH_IMAGE019
)。例如，在一个实施例中，(一个或多个)处理器58可配置为通过将平均负载包络和未来负载估计相加来计算叶根弯矩的总负载包络。因此，处理器58可使用以下等式(10)来计算包括预测项在内的完整的MrB包络：
Figure 495848DEST_PATH_IMAGE020
等式(10)
因此，仍参看图5，如(112)处所示，方法100包括当总负载包络(
Figure 882967DEST_PATH_IMAGE019
)高于某个阈值时，经由(一个或多个)处理器58实施控制动作。例如，在特定实施例中，控制动作可包括使(一个或多个)转子叶片22变桨。更确切地说，在这样的实施例中，使(一个或多个)转子叶片22变桨可包括使风力涡轮10的多个转子叶片22共同变桨，使多个转子叶片22中的每个独立变桨，使多个转子叶片22中的每个周期变桨，使多个转子叶片22中的每个微小变桨，或其组合。
在特定实施例中，该方法100还可包括计算在有效叶片长度下产生给定叶根弯矩的空气动力推力，以及确定空气动力推力与对应阈值之间的距离。因此，在这样的实施例中，该方法可包括基于空气动力推力与对应阈值之间的距离和滞环来确定控制动作。
例如，在特定实施例中，给定
Figure 65818DEST_PATH_IMAGE019
负载包络、本文所述的有效叶片长度
Figure 753151DEST_PATH_IMAGE013
、用于叶尖到塔架间隙控制的估计叶根弯矩(例如，
Figure 550206DEST_PATH_IMAGE021
)、激活阈值(例如，
Figure 532943DEST_PATH_IMAGE022
)和滞环(例如，
Figure 972014DEST_PATH_IMAGE023
)，(一个或多个)处理器58可使用等式(11)-(14)来计算以下等效推力参数：
Figure 264587DEST_PATH_IMAGE024
等式(11)
Figure 560439DEST_PATH_IMAGE025
等式(12)
这些是所谓的等效推力，并且被(一个或多个)处理器58使用于计算为了减轻MrB负载超过数所需的桨距。更确切地说，在一个实施例中，本文所述的(一个或多个)推力在
Figure 656571DEST_PATH_IMAGE013
下被赋予时产生叶根力矩，且因此必须进行计算。类似地，阈值也用等效推力表示，以评估超过数和滞后条件。
然后，可使用以下等式(13)-(14)来计算这样的等效推力和对应的阈值之间的距离以及磁滞带的大小：
Figure 633754DEST_PATH_IMAGE026
等式(13)
Figure 279368DEST_PATH_IMAGE027
等式(14)
因此，(一个或多个)处理器的控制算法可基于实际力矩和阈值之间的这些距离的大小来采取不同的动作。在某些实施例中，状态机的实现可被使用于确定合适的控制动作，其中基于MrB包络相对于阈值的瞬时值和滞环来限定状态。例如，在一个实施例中，如图14中所示，根据本公开示出基于包络的MrB控制的图表。更确切地说，图14示出基于包络的MrB控制如何操作并显示
Figure 824750DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 736074DEST_PATH_IMAGE029
相对于MrB包络与阈值相比的值的表现。
如图所示，当MrB包络超过阈值时，当算法进入状态3时变得起作用(
Figure 772075DEST_PATH_IMAGE030
)。在此，
Figure 757349DEST_PATH_IMAGE028
限定为与负载超过数相等的附加共同变桨信号，其使用推力相对于桨距的导数计算出。此外，当算法处于状态3时，可暂时禁用该功能，以防止其降低基于包络的MrB控制策略在减轻极端叶根负载方面的有效性。
MrB包络一进入滞环(或降到阈值以下，假使滞环为0)，算法就可切换到状态2，并且计时器可开始递增(此计时器在所有其它状态中都重置)。如果包络在滞环内并且计时器保持在下面的行程时间T tvl 中，则(一个或多个)处理器58可保持在该状态。然后，只有在该状态之前算法处于状态3或恰好处于状态2时，附加条件才允许进入状态2。此外，如所示实施例中所示，在状态2时，
Figure 332687DEST_PATH_IMAGE028
保持恒定。
一旦MrB包络在滞环以下，就已经经过行进时间，并且先前的状态是2或1，则算法可退出状态2并进入状态1。
Figure 403411DEST_PATH_IMAGE028
开始朝着微小桨距衰减，并且算法保持状态1，直到
Figure 456817DEST_PATH_IMAGE028
处于微小桨距的某个度数(诸如0.05度)以内。此时，算法变得不起作用(
Figure 827756DEST_PATH_IMAGE031
)，并进入状态0，保持在该状态下直到对于进入状态3的条件被满足为止。
MrB包络控制算法还允许经由通过(一个或多个)处理器58所限定的一个或多个参数来限定
Figure 308416DEST_PATH_IMAGE028
上的饱和水平。这代表算法可请求的最大桨距角，以防止极端MrB在极端负载情况下超过设计限制。
本发明的各个方面和实施例由以下编号的条款限定：
条款1. 一种用于减小作用在风力涡轮的至少一个转子叶片上的负载的方法，该方法包括：
经由处理器计算至少一个转子叶片的挥舞弯矩；
经由处理器计算至少一个转子叶片的摆振弯矩；
经由处理器根据至少一个转子叶片的挥舞弯矩和摆振弯矩计算至少一个转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络；
经由处理器根据至少一个转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络以及未来负载估计计算至少一个转子叶片的叶根弯矩的总负载包络；以及
当总负载包络高于某个阈值时，经由处理器实施控制动作。
条款2. 根据权利要求1所述的方法，其中计算挥舞弯矩进一步包括：根据作用在风力涡轮的转子上的等效推力和至少一个转子叶片的总长度来计算挥舞弯矩。
条款3. 根据权利要求2所述的方法，进一步包括：根据推力、转子半径和一个或多个处理器变量来计算作用在转子上的等效推力，所述一个或多个处理器变量包括桨毂负载传感器测量值、d-q坐标力矩或推力施加在至少一个转子叶片上所在的空气动力学位置中的至少一个。
条款4. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中计算摆振弯矩进一步包括根据以下参数中的两个或更多个来计算摆振弯矩：至少一个转子叶片的质量、由于重力引起的加速度、至少一个转子叶片的重心的位置、桨毂连接距离、低速轴机械转矩、转子半径、转子旋转相对于时间的偏导数，以及转子惯性。
条款5. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中根据挥舞弯矩和摆振弯矩来计算叶根弯矩的平均负载包络进一步包括将挥舞弯矩和摆振弯矩的平方求和，并且计算平方和的平方根。
条款6. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。
条款7. 根据权利要求6所述的方法，其中经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波进一步包括：经由两个陷波滤波器来对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。
条款8. 根据权利要求7所述的方法，其中两个陷波滤波器由传递函数表征，传递函数包括陷波滤波器的增益衰减、阻尼因子和目标频率。
条款9. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括通过根据推力相对于风速和转子速度的一个或多个偏导数、至少一个转子叶片的有效长度以及行进时间来计算叶根弯矩的未来负载包络以预测叶根弯矩的未来负载估计，行进时间等于针对在风力涡轮的任何转子叶片上的极端叶根弯矩事件为了向叶片平面的下游行进以确保其后的转子叶片不受影响所需的最短时间，有效叶片长度对应于空气动力推力的施加产生给定叶根弯矩所在的位置。
条款10. 根据权利要求9所述的方法，进一步包括根据在至少一个转子叶片中的任何转子叶片已经历极端叶根弯矩事件之后由风向风力涡轮的转子的下游行进的距离和估计的风速来计算行进时间。
条款11. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中根据平均负载包络和未来负载估计来计算叶根弯矩的总负载包络进一步包括将平均负载包络和未来负载估计相加。
条款12. 根据权利要求9所述的方法，进一步包括：
计算在有效叶片长度下产生给定叶根弯矩的空气动力推力；以及
确定空气动力推力和对应阈值之间的距离。
条款13. 根据权利要求12所述的方法，进一步包括基于空气动力推力与对应阈值之间的距离和滞环来确定控制动作。
条款14. 根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中控制动作包括使风力涡轮的一个或多个转子叶片变桨。
条款15. 根据权利要求14所述的方法，其中使一个或多个转子叶片变桨进一步包括使风力涡轮的多个转子叶片共同变桨、使多个转子叶片中的每个独立变桨、使多个转子叶片中的每个周期变桨、使多个转子叶片中的每个微小变桨，或其组合中的至少一者。
条款16. 一种用于减小作用在风力涡轮的至少一个转子叶片上的负载的系统，该系统包括：
包括至少一个处理器的控制器，处理器配置为执行多个操作，多个操作包括：
计算至少一个转子叶片的挥舞弯矩；
计算至少一个转子叶片的摆振弯矩；
根据至少一个转子叶片的挥舞弯矩和摆振弯矩，计算至少一个转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络；
经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波；
根据至少一个转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络以及未来负载估计，计算至少一个转子叶片的叶根弯矩的总负载包络；并且，当总负载包络高于某个阈值时，实施控制动作。
条款17. 根据权利要求16所述的系统，其中计算挥舞弯矩进一步包括：根据作用在风力涡轮的转子上的等效推力和至少一个转子叶片的总长度来计算挥舞弯矩。
条款18. 根据权利要求16所述的系统，其中计算摆振弯矩进一步包括根据以下参数中的两个或更多个来计算摆振弯矩：至少一个转子叶片的质量、由于重力引起的加速度、至少一个转子叶片的重心的位置、桨毂连接距离、低速轴机械转矩、转子半径、转子旋转相对于时间的偏导数，以及转子惯性。
条款19. 根据权利要求16所述的系统，其中经由至少一个滤波器对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波进一步包括：经由两个陷波滤波器来对叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。
条款20. 根据权利要求16所述的系统，其中控制动作包括使风力涡轮的一个或多个叶片变桨，其中使一个或多个转子叶片变桨进一步包括使风力涡轮的多个转子叶片共同变桨、使多个转子叶片中的每个独立变桨、使多个转子叶片中的每个周期变桨、使多个转子叶片中的每个微小变桨，或其组合中的至少一者。
本书面描述使用实例来公开本发明，包括最佳模式，且还使本领域的任何技术人员能够实施本发明，包括制作和使用任何装置或系统，以及执行任何并入的方法。本发明的专利范围由权利要求限定，且可包括本领域的技术人员想到的其它实例。如果此类其它实施例包括并非不同于权利要求的书面语言的结构元件，或如果它们包括与权利要求的书面语言无实质差别的等同结构元件，则旨在此类其它实例在权利要求的范围内。

Claims (10)

1.一种用于减小作用在风力涡轮的至少一个转子叶片上的负载的方法，所述方法包括：
经由处理器计算所述至少一个转子叶片的挥舞弯矩；
经由所述处理器计算所述至少一个转子叶片的摆振弯矩；
经由所述处理器根据所述至少一个转子叶片的挥舞弯矩和摆振弯矩计算所述至少一个转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络；
经由所述处理器根据所述至少一个转子叶片的叶根弯矩的平均负载包络以及未来负载估计来计算所述至少一个转子叶片的叶根弯矩的总负载包络；以及
当所述总负载包络高于某个阈值时，经由所述处理器实施控制动作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述挥舞弯矩进一步包括：根据作用在所述风力涡轮的转子上的等效推力和所述至少一个转子叶片的总长度来计算所述挥舞弯矩。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据推力、转子半径和一个或多个处理器变量来计算作用在所述转子上的等效推力，所述一个或多个处理器变量包括桨毂负载传感器测量值、d-q坐标力矩或所述推力施加在所述至少一个转子叶片上所在的空气动力学位置中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述摆振弯矩进一步包括根据以下参数中的两个或更多个来计算所述摆振弯矩：所述至少一个转子叶片的质量、由于重力引起的加速度、所述至少一个转子叶片的重心的位置、桨毂连接距离、低速轴机械转矩、转子半径、转子旋转相对于时间的偏导数，以及转子惯性。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述挥舞弯矩和所述摆振弯矩来计算所述叶根弯矩的平均负载包络进一步包括将所述挥舞弯矩和所述摆振弯矩的平方求和，并且计算平方和的平方根。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括经由至少一个滤波器对所述叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，经由所述至少一个滤波器对所述叶根弯矩的平均负载包络进行滤波进一步包括：经由两个陷波滤波器来对所述叶根弯矩的平均负载包络进行滤波。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述两个陷波滤波器由传递函数表征，所述传递函数包括所述陷波滤波器的增益衰减、阻尼因子和目标频率。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括通过根据推力相对于风速和转子速度的一个或多个偏导数、所述至少一个转子叶片的有效长度以及行进时间来计算所述叶根弯矩的未来负载包络以预测所述叶根弯矩的未来负载估计，所述行进时间等于针对在所述风力涡轮的任何转子叶片上的极端叶根弯矩事件为了向叶片平面的下游行进以确保随后的转子叶片不受影响所需的最短时间，有效叶片长度对应于空气动力推力的施加产生给定叶根弯矩所在的位置。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括根据在所述至少一个转子叶片中的任何转子叶片已经历所述极端叶根弯矩事件之后由风向所述风力涡轮的转子的下游行进的距离和估计的风速来计算所述行进时间。
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