[发明专利]一种基于升力线模型的振动信号特征优化方法及系统

说明书

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。

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；