CN116816599A - 一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法 - Google Patents

Abstract

一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，包括如下步骤：S1，获取磁流变阻尼器力学性能的力‑位移关系曲线；S2，建立配置磁流变阻尼器的海上单桩风力结构的多自由度体系运动方程；S3中，LQR算法根据反馈的塔基位移和速度信号计算出目标控制力向量U，结合磁流变阻尼器的可调整阻尼力范围，得到期望控制力U_d；模糊控制策略将期望控制力U_d作为输入，以阻尼器相应电流为输出，实现期望控制力U_d到控制电流I的转换；将控制电流I施加在阻尼器上，实现实时追踪期望控制力U_d，降低塔架的动力反应。

Description

一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法

技术领域

本发明涉及风力发电机塔架减振技术领域，具体涉及一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法。

背景技术

随着海上风机增加，随之而来的是风机事故的逐年递增。如何解决高耸塔筒的稳定性成为了制约其发展的一个关键性因素。

由于风机属于细高的结构形式与采用更加轻质的符合材料作为塔身，此类大型柔性结构容易受到海洋外部震源影响，若采用传统的增强自身结构参数来提高其稳定性的方式既不经济也会影响其性能。

对待高耸结构的振动控制问题，国内外学者展开了丰富的研究，也取得了不错的成果。其中，大多数研究人员通过安装被动调谐质量阻尼器，抑制塔顶最大位移来达到减震目的，即通过被动控制方案来抑制风机振动。然而，由于海上环境的不确定性以及结构参数的变化，在复杂环境荷载的激励下，风机高阶模态被激发，被动控制方法不能时刻提供目标控制力，并且，被动控制只能根据系统自身的动力学行为来进行控制，在面对外界环境变化时反应有限，缺少主动性和灵活性，无法适应动态变化的需求。

而主动控制方法需要一个外力来抵消系统中的振动，尽管这种控制策略十分有效，但受其功耗成本较高等限制，在海上风机中的应用十分有限。

发明内容

有鉴于此，面对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，布设在风机塔架中，有效减小海上风机在外界环境荷载下的振动响应，保证风机的正常工作，进而提高风机的使用寿命和输电效率。

本申请旨在解决背景技术中的问题之一。

本发明所采用的技术方案为：为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法；

一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，包括如下步骤：

S1，获取磁流变阻尼器力学性能的力-位移关系曲线；

S2，建立配置磁流变阻尼器的海上单桩风力结构的多自由度体系运动方程；

S3中，LQR算法根据反馈的塔基位移和速度信号计算出目标控制力向量U，并结合磁流变阻尼器的可调整阻尼力范围，得到所需期望控制力U_d；模糊控制策略将期望控制力U_d作为输入，以阻尼器相应电流为输出，实现从期望控制力U_d到控制电流I的转换；将其施加在阻尼器上，进而达到实时追踪期望控制力U_d的目的，从而降低塔架的动力反应。

本申请提供的一种技术方案，还具有以下技术特征：

优选的，S3中，LQR控制器计算风机目标控制力向量U；建立单桩风机塔架多自由度运动方程与对应的系统状态空间方程，确立控制目标函数J并选取相应的加权系数，通过最小化目标函数J来找到满足条件的目标力向量。

优选的，S3中，构建模糊控制器，实现磁流变阻尼器阻尼期望控制力U_d的输出，使阻尼器产生与风机塔筒振动下的主动控制力或者期望控制力U_d等效的控制力。

主动控制力及期望控制力U_d都可以通过LQR控制器计算得到。

优选的，S3中，LQR控制器计算风机目标控制力向量U；首先，建立单桩风机塔架多自由度运动方程与对应的系统状态空间方程，其次需要确立控制目标函数J并选取相应的加权系数，最后通过最小化目标函数J来找到满足条件的目标力向量。

优选的，S3中，LQR控制效益由以下目标函数来衡量：

式中{S}为状态变量加权矩阵，{R}为控制变量加权矩阵；对于结构振动控制问题，{S}和{R}矩阵取如下形式：

式中，[K]，[M]为塔筒的刚度和质量矩阵，[I]为单位矩阵，β是用来权衡结构安全性与控制经济性的一个参数，这里取β＝6×10^-8；

最终求得主动目标控制力向量U为：

U(t)＝-GQ(t)

其中G矩阵由下式得出：

G＝[R]^-1[B]^TP

P矩阵可由Riccati矩阵代数方程求解，Riccati方程如下形式：

优选的，确定目标力向量的施加逻辑，通过力限制器算法来确定期望力向量U_d，如下式：

其中，f_idmax与f_idmin代表阻尼器的期望控制力U_d的极限值，x_is为阻尼器相对于塔筒结构的速度，sgn(x_is)是相对于控制装置速度的符号函数，u_i为第i个目标控制力向量。

优选的，S3中，控制系统的反馈信号为塔顶位移和速度，将信号通过卡尔曼滤波器后，得到结构的状态估计参数，输入到LQR控制器再通过力限算法得到期望控制力U_d，再将其输入到模糊控制器，模糊控制器会根据相应的模糊规则计算出相应的控制电流I，进而使得磁流变阻尼器能够实时跟踪期望控制力U_d，作为输入量的期望控制力U_d的范围限定在[-10，10]之间，输出量的控制电流I的范围限定在[0，4]之间，考虑到计算的精度和简便性，将模糊控制器的输入分为五个等级，分别为NB、NS、ZE、PS、PB，对应负大、负小、零、正小、正大；同理将输出分为四个等级，分别为ZE、S、B，对应零、小、大。此外，根据以网隶属度函数选取经验，输入隶属度函数采用高斯函数，输出隶属度函数采用三角函数，隶属函数曲线分别见图5，图6。

优选的，S3中，磁流变阻尼器，输入电流越大，阻尼器的出力越大，对应的模糊规则表中，模糊推理为mamdani推理方法，去模糊化采用重心法。

优选的，S3中，最后得到的模糊规则曲线为V型。

优选的，风机的运动方程为：

式中，M，C，K分别为风机结构的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，f为作用在塔架上的载荷向量，F赋值为风机目标控制力向量U；

将以上运动方程转化为状态方程如下：

式中，是状态变量，/>是系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为传输矩阵。

优选的，S1中，简化模型关系式如下：

式中，F为阻尼力，c₀为阻尼系数，为活塞相对缸体的位移，f_c为库仑力，f₀为由补偿器产生的摩擦力；

其中，

式中L为活塞长度，A_p为活塞的有效面积，D为缸体内径，h为缝隙间距，η为流体的动力粘滞系数。

优选的，控制电流I和磁流变液的屈服剪切应力τ_y之间的关系式为：

τ_y＝A₁e^-I+A₂ln(I+e)+A₃I

式中，A₁，A₂，A₃式磁流变液的性能相关系数，e为自然数。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明采用了磁流变阻尼器作为风机振动控制的阻尼器，通过模糊控制算法实现了期望控制力U_d的输出，并且效果不错；

2、半主动控制利用智能材料，相较于主动控制只需较少的能量就可以实现控制目标，且具有较简单的控制算法，降低了控制系统的复杂性，节约了开发、集成与维护的成本。因此其在实际应用中逐渐开始被关注。其中磁流变阻尼器作为一种智能作动器，有着功耗低、反应速度较快、阻尼力可以连续调节等优点。

附图说明

图1为本发明采用的模糊逻辑控制原理图；

图2为本发明使用的磁流变阻尼器力学模型Bingham模型的结构示意图；

图3为风机塔筒受力等效示意图；

图4为本发明的半主动方法控制流程图；

图5为模糊控制中输入量隶属函数曲线图；

图6为模糊控制中输出量隶属函数曲线图；

图7为本发明对应的模糊规则曲线图；

图8为本发明所引案例塔顶位移控制效果对比图；

图9为本发明所引案例塔顶速度控制效果对比图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。这些实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

如图1，一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，属于磁流变阻尼器的半主动控制减振方法，实现了低能耗下阻尼力的实时调整，可以将主被动控制的优点融合，并将其布设在风机塔架中，有效减小海上风机在外界环境荷载下的振动响应，保证风机的正常工作，进而提高风机的使用寿命和输电效率；

海上风机磁流变阻尼器半主动控制方法，主要包括以下步骤：

第一步，建立配置磁流变阻尼器的海上单桩风机的多自由度结构体系运动方程，通过振动控制的主动控制算法(LQR算法)对风机振动响应特性进行计算，得到风机塔筒的目标控制力向量U；

第二步，设计一种模糊控制器来实现磁流变阻尼器阻尼期望控制力U_d的输出，使得阻尼器尽可能产生与风机塔筒振动下的期望控制力U_d等效的控制力；

磁流变阻尼器的阻尼力变化是通过改变电流的大小来实现的，通过建立磁流变阻尼器的力学模型来实现力与电流的对应关系；

目标控制力向量U通过LQR算法计算得出，然后利用模糊控制器控制磁流变阻尼器的电流用以跟踪期望控制力U_d，通过实时改变电流进而输出所需的阻尼力，将其作用在风机塔筒进而实现对风机的振动控制。

涉及到的模型与部分算法原理如下：

风机的运动方程如下：

式中，M，C，K分别为风机结构的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，f为作用在塔架上的载荷向量，F赋值为风机目标控制力向量U；。

将以上运动方程转化为状态方程如下：

式中，是状态变量，/>是系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为传输矩阵。

LQR控制效益由以下目标函数来衡量：

式中{S}为状态变量加权矩阵，{R}为控制变量加权矩阵。对于结构振动控制问题，{S}和{R}矩阵取如下形式：

式中，[K]，[M]为塔筒的刚度和质量矩阵，[I]为单位矩阵，β是用来权衡结构安全性与控制经济性的一个参数，取β＝6×10^-8；

模糊控制器可以通过matlab里的模糊工具箱实现的，安装matlab即可；模糊控制器是一种控制方法，见图1原理介绍；可以理解成一种函数关系，输入根据对应的逻辑规则处理后得到对应的输出，图5-6是展示本发明的模糊控制器用到的规则，图7是按设计的规则解模糊后的一个输入输出对应关系。

具体的，本发明的一个具体实施方式，主要包含以下步骤：

第一步，对磁流变阻尼器力学性能进行分析，得到其力-位移关系曲线，本例采用的力学模型为Bingham模型，其模型简图见图2，关系式如下：

式中，F为阻尼力，c₀为阻尼系数，为活塞相对缸体的位移，f_c为库仑力，f₀为由补偿器产生的摩擦力。

其中，

式中L为活塞长度，A_p为活塞的有效面积，D为缸体内径，h为缝隙间距，η为流体的动力粘滞系数；

控制电流I和磁流变液的屈服剪切应力τ_y之间的关系式为：

τ_y＝A₁e^-I+A₂ln(I+e)+A₃I

式中，A₁，A₂，A₃式磁流变液的性能相关系数，e为自然数。

第二步，建立配置磁流变阻尼器的海上单桩风力结构的多自由度体系运动方程，本例采用的风机等效模型见图3；

式中，[M]，[C]，[K]分别为风机结构的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，分别为风机层位移，速度，加速度，{f(t)}为作用在塔架上的环境荷载向量，{U(t)}为MR阻尼器目标控制力向量，[H]为MR阻尼器位置矩阵。

将以上运动方程转化为状态方程如下：

式中，是状态变量，/>是系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为传输矩阵。

第三步，通过运用LQR线性最优控制技术和模糊控制器，实现对期望控制力U_d的实时追踪；在这个过程中，LQR算法根据反馈的塔基位移和速度信号计算出目标控制力向量U，并结合磁流变阻尼器的可调整阻尼力范围，得到所需期望控制力U_d；模糊控制策略将期望控制力U_d作为输入，以阻尼器相应电流为输出，实现从期望控制力U_d到控制电流I的转换；通过将其施加在阻尼器上，进而达到实时追踪期望控制力U_d的目的，从而降低塔架的动力反应；

以上步骤中，前两步是实现第三步所需的基础，在第三步中，首先需要利用LQR算法先算出目标控制力向量U，其次需要结合阻尼器调节范围来确定期望控制力U_d，最后利用模糊控制系统来达到相应控制电流I的输出，其控制流程图见图4；以下将详细阐述具体实现方式：

第一，LQR控制器计算风机目标控制力向量U；首先，建立单桩风机塔架多自由度运动方程与对应的系统状态空间方程，其次需要确立控制目标函数J并选取相应的加权系数，最后通过最小化目标函数J来找到满足条件的目标控制力向量U。

LQR控制效益由以下目标函数来衡量：

式中{S}为状态变量加权矩阵，{R}为控制变量加权矩阵。对于结构振动控制问题，{S}和{R}矩阵取如下形式：

式中，[K]，[M]为塔筒的刚度和质量矩阵，[I]为单位矩阵，β是用来权衡结构安全性与控制经济性的一个参数，取β＝6×10^-8；

最终求得主动目标控制力向量U为：

U(t)＝-GQ(t)

其中G矩阵由下式得出：

G＝[R]^-1[B]^TP

P矩阵可由Riccati矩阵代数方程求解，Riccati方程如下形式：

第二，由于磁流变阻尼器本身具有一定的阻尼力调节范围，因此，需要确定目标控制力向量U的施加逻辑，本例通过力限制器算法来确定期望控制力U_d，如下式：

其中，f_idmax与f_idmin代表阻尼器的期望控制力U_d两个极限值，x_is为阻尼器相对于塔筒结构的速度，是相对于控制装置速度的符号函数，u_i为第i个目标控制力向量；

第三，控制系统的反馈信号为塔顶位移和速度，将信号通过卡尔曼滤波器后，得到结构的状态估计参数，输入到LQR控制器再通过力限算法得到期望控制力U_d，再将其输入到模糊控制器，模糊控制器会根据相应的模糊规则计算出相应的控制电流I，进而使得磁流变阻尼器能够实时跟踪期望控制力U_d，作为输入量的期望控制力U_d的范围限定在[-10，10]之间，输出量控制电流I的范围限定在[0，4]之间，考虑到计算的精度和简便性，将模糊控制器的输入分为五个等级，分别为NB、NS、ZE、PS、PB，对应负大、负小、零、正小、正大；同理将输出分为四个等级，分别为ZE、S、B，对应零、小、大。此外，根据以网隶属度函数选取经验，输入隶属度函数采用高斯函数，输出隶属度函数采用三角函数，隶属函数曲线分别见图5，图6；

对于磁流变阻尼器，输入电流越大，阻尼器的出力越大，因此可以得到对应的模糊规则表。模糊推理采用mamdani推理方法，去模糊化采用重心法；得到的模糊规则曲线图见图7。

控制力	NB	NS	ZE	PS	PB
						控制电流I	B	S	ZE	S	B

通过结合本具体案例对以上流程进行有限元仿真模拟，可以看到所提出的控制方法有较好的控制效果，见图8、图9；

海上风机在实际运行过程中会遇到多种多样的外界荷载激励，而传统的被动式TMD会受到调频带宽的限值，导致阻尼器失去控制效果，甚至起到相反的作用。本发明所采用的半主动控制方法通过调节磁流变阻尼器阻尼系数的方法来实现期望控制力U_d，摒弃了主动和被动控制的缺点，控制不受调频范围限值，所需外加能量较少，高效又节能，提高了风机塔筒在环境荷载激励下的稳定性，进而提高了风机的输电效率和使用寿命。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取磁流变阻尼器力学性能的力-位移关系曲线；

S2，建立配置磁流变阻尼器的海上单桩风力结构的多自由度体系运动方程；

S3中，LQR算法根据反馈的塔基位移和速度信号计算出目标控制力向量U，结合磁流变阻尼器的可调整阻尼力范围，得到期望控制力U_d；模糊控制策略将期望控制力U_d作为输入，以阻尼器相应电流为输出，实现期望控制力U_d到控制电流I的转换；将控制电流I施加在阻尼器上，实现实时追踪期望控制力U_d，降低塔架的动力反应。

2.如权利要求1所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，S3中，LQR控制器计算风机目标控制力向量U；建立单桩风机塔架多自由度运动方程与对应的系统状态空间方程，确立控制目标函数J并选取相应的加权系数，通过目标函数J来找到满足条件的目标力向量。

3.如权利要求2所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，S3中，构建模糊控制器，实现磁流变阻尼器阻尼期望控制力U_d的输出，使阻尼器产生与风机塔筒振动下的主动控制力或者期望控制力U_d等效的控制力。

4.如权利要求3所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，S3中，LQR控制器计算风机目标控制力向量U；首先，建立单桩风机塔架多自由度运动方程与对应的系统状态空间方程，其次需要确立控制目标函数J并选取相应的加权系数，通过目标函数J来找到满足条件的目标力向量。

5.如权利要求4所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，S3中，LQR控制效益由以下目标函数来衡量：

式中{S}为状态变量加权矩阵，{R}为控制变量加权矩阵；

{S}和{R}矩阵取如下形式：

式中，[K]，[M]为塔筒的刚度和质量矩阵，[I]为单位矩阵，β用于权衡结构安全性与控制经济性的一个参数，取β＝6×10^-8；

主动目标控制力向量U为：

U(t)＝-GQ(t)

其中G矩阵由下式得出：

G＝[R]^-1[B]^TP

P矩阵可由Riccati矩阵代数方程求解，Riccati方程如下形式：

6.如权利要求5所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，确定目标力向量的施加逻辑，通过力限制器算法来确定期望控制力U_d，如下式：

其中，f_idmax与f_idmin代表阻尼器的期望控制力U_d两个极限值，x_is为阻尼器相对于塔筒结构的速度，是相对于控制装置速度的符号函数，u_i为第i个目标控制力向量。

7.如权利要求6所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，S3中，控制系统的反馈信号为塔顶位移和速度，将信号通过卡尔曼滤波器后，得到结构的状态估计参数，输入到LQR控制器再通过力限算法得到期望控制力U_d，再将其输入到模糊控制器，模糊控制器计算出相应的控制电流I，使磁流变阻尼器实时跟踪期望控制力U_d，作为输入量的期望控制力U_d的范围限定在[-10,10]之间，输出量控制电流I的范围限定在[0，4]之间。

8.如权利要求6所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，将模糊控制器的输入分为五个等级，分别为NB、NS、ZE、PS、PB，对应负大、负小、零、正小、正大；同将输出分为四个等级，分别为ZE、S、B，对应零、小、大；输入隶属度函数为高斯函数，输出隶属度函数为三角函数。

9.如权利要求8所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，S3中，磁流变阻尼器，输入电流越大，阻尼器的出力越大，对应的模糊规则表中，模糊推理为mamdani推理方法，去模糊化采用重心法；S3中，模糊规则曲线为V型。

10.如权利要求9所述的一种磁流变阻尼器的风机塔筒减振方法，其特征在于，风机的运动方程为：

式中，M,C,K分别为风机结构的质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，f为作用在塔架上的载荷向量，F赋值为风机目标控制力向量U；

将以上运动方程转化为状态方程如下：

式中，是状态变量，/>是系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为传输矩阵；

S1中，简化模型关系式如下：

式中，F为阻尼力，c₀为阻尼系数，为活塞相对缸体的位移，f_c为库仑力，f₀为由补偿器产生的摩擦力；

其中，

式中L为活塞长度，A_p为活塞的有效面积，D为缸体内径，h为缝隙间距，η为流体的动力粘滞系数；

控制电流I和磁流变液的屈服剪切应力τ_y之间的关系式为：

τ_y＝A₁e^-I+A₂ln(I+e)+A₃I

式中，A₁,A₂,A₃式磁流变液的性能相关系数，e为自然数。