風(fēng)電葉片雙點(diǎn)疲勞加載同步激振控制*

朱書臻，宋勇達(dá)，郭文哲，丁向富，蔣明真，黃雪梅

(山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，淄博 255000)

0 引言

能源是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是碳排放的最主要來源，根據(jù)國家2030年前碳達(dá)峰行動方案，要堅(jiān)持安全降碳，在保證能源結(jié)構(gòu)的前提下，大力實(shí)施可再生能源，加快構(gòu)建清潔低碳安全高效的能源體系。要堅(jiān)持海陸并重，推動能源協(xié)調(diào)快速發(fā)展，完善海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)鏈，鼓勵(lì)建設(shè)海上風(fēng)電基地。隨著海上風(fēng)力發(fā)電的進(jìn)一步發(fā)展，風(fēng)電機(jī)組的裝機(jī)容量不斷上升，風(fēng)電葉片的設(shè)計(jì)尺寸也隨之增大。風(fēng)電葉片的使用壽命直接關(guān)系到風(fēng)力發(fā)電的經(jīng)濟(jì)成本，疲勞破壞又是風(fēng)電葉片的主要失效形式[1-2]，因而風(fēng)電葉片進(jìn)行疲勞測試是對其壽命檢測的一種有效方法。由于風(fēng)電葉片規(guī)模越來越大，為達(dá)到葉片共振振幅所需的驅(qū)動力也越來越大。使用單點(diǎn)疲勞激振加載方式，受電機(jī)功率等的影響，加載力難以滿足共振條件，很難達(dá)到試驗(yàn)要求。液壓強(qiáng)制位移型疲勞加載，雖然能滿足加載力的要求，但存在加載效率低、試驗(yàn)成本高等缺點(diǎn)。因此采用多套激振器在多點(diǎn)進(jìn)行同步加載，可以加大激振力使風(fēng)電葉片更易產(chǎn)生疲勞共振，縮短試驗(yàn)時(shí)間、節(jié)省能量。

雙點(diǎn)慣性疲勞加載是針對現(xiàn)有單點(diǎn)疲勞加載驅(qū)動力不足的而提出的一種新型疲勞加載方式，通過控制在風(fēng)電葉片不同位置固定的兩個(gè)偏心質(zhì)量塊的同步轉(zhuǎn)動而產(chǎn)生的激振力實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電葉片的疲勞加載。兩激振器同時(shí)激振相當(dāng)于加載電機(jī)的功率提高了一倍，大大提高了加載力，可滿足對大型風(fēng)電葉片的疲勞檢測要求。由于兩個(gè)激振器的參數(shù)不可能完全相同以及試驗(yàn)過程中外界環(huán)境和載荷擾動的影響，導(dǎo)致兩激振器不可能完全同步，因此研究風(fēng)電葉片雙點(diǎn)疲勞加載的同步控制策略具有重要意義。目前，國內(nèi)外學(xué)者提出了若干應(yīng)用于同步控制方面的策略，張磊安等[3]建立滑膜變結(jié)構(gòu)算法，研究風(fēng)電葉片疲勞激振耦合特性，提高同步性能；廖高華等[4]利用小參數(shù)周期平均法研究葉片的振動同步條件；ELKENAWY等[5]利用全狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，研究對角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制效果；唐翠微[6]提出一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，抑制機(jī)械手坐標(biāo)數(shù)據(jù)梯度膨脹問題，從而提高軌跡控制的連續(xù)性、穩(wěn)定性。以上提出的各種控制算法無法消除機(jī)電耦合，同時(shí)疲勞測試振幅存在波動，同步誤差和跟隨誤差難以達(dá)到控制要求。

因此，本文針對風(fēng)電葉片雙點(diǎn)疲勞加載同步控制問題。將對角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，引入到交叉耦合控制策略中，克服了外界載荷擾動、工況惡劣等的影響。并通過仿真驗(yàn)證其有效性。試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法控制效果好，顯著提高了系統(tǒng)的同步性能、魯棒性和穩(wěn)定性。

1 雙點(diǎn)疲勞試驗(yàn)加載方案

風(fēng)電葉片雙點(diǎn)激振疲勞加載系統(tǒng)主要由動力激振系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)組成。風(fēng)電葉片通過葉片上預(yù)埋的螺栓固定在試驗(yàn)臺的法蘭盤上，兩個(gè)相同的激振器安裝在葉片不同位置上的夾具上。激振系統(tǒng)主要包括：減速電機(jī)、偏心質(zhì)量塊、配重塊、變頻器等組成。葉片疲勞試驗(yàn)時(shí)，兩個(gè)減速電機(jī)通過帶動偏心質(zhì)量塊在葉片的展向或者弦向以葉片的固有頻率做同步正弦運(yùn)動，施加正弦激振力?？刂葡到y(tǒng)主要由上位機(jī)、控制器和控制算法組成，上位機(jī)采用Labview語言編寫主要完成人機(jī)交互、數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)存儲等工作。檢測系統(tǒng)是通過在葉片上粘貼應(yīng)變片測量葉片不同位置的變形。加載方案如圖1所示。

圖1 兩點(diǎn)疲勞加載試驗(yàn)方案

2 交叉耦合控制器設(shè)計(jì)

風(fēng)電葉片的雙點(diǎn)疲勞測試為雙激振器同步加載。由于兩激振器的參數(shù)不可能完全相同，且設(shè)備在外界環(huán)境的影響下很難實(shí)現(xiàn)兩激振器的位置和速度上完全達(dá)到同步，因此，本文設(shè)計(jì)交叉耦合控制器使兩個(gè)激振器聯(lián)合成一個(gè)完整的閉環(huán)控制系統(tǒng)，從而提高兩個(gè)激振器的同步性。其主要是對兩個(gè)激振器的偏差耦合引入控制器，對每個(gè)控制器進(jìn)行速度補(bǔ)償來消除兩個(gè)控制器之間的同步誤差，控制策略如圖2所示。

圖2 基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交叉耦合控制策略

其中，ω是系統(tǒng)的設(shè)定轉(zhuǎn)速；ω1、ω2分別是電機(jī)1、電機(jī)2的跟蹤轉(zhuǎn)速；T1、T2分別為激振器1、激振器2的外界負(fù)載擾動；e1、e2分別為兩個(gè)激振器的跟隨誤差；ε12、ε21分別為兩激振器的同步誤差。

由圖2可知，要保證兩激振器的同步性能完好，要使同步誤差均趨于0，此時(shí)：

(1)

3 DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)

與靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，對角回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的處理動態(tài)問題的能力。其輸入層和輸出層之間沒有回歸元，隱含層為具有內(nèi)反饋的神經(jīng)單元，網(wǎng)絡(luò)模型可以更為簡單，其基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 對角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

(2)

式中，f(·)為Sigmod函數(shù)。

對于風(fēng)電葉片雙點(diǎn)疲勞測試的同步轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)而言，激振器的轉(zhuǎn)速是控制電壓所控制減速電機(jī)的輸出力矩與外部干擾力矩綜合作用的結(jié)果。為此設(shè)計(jì)的基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步控制算法能及時(shí)獲取系統(tǒng)輸出和指令信息以及外部干擾力矩相關(guān)信息，因而做到同時(shí)提高系統(tǒng)的同步控制精度、快速性、和魯棒性。其控制方案方框圖如圖4所示。

圖4 基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步控制算法

由于系統(tǒng)的外部干擾引起的負(fù)載力矩為T1；系統(tǒng)的給定轉(zhuǎn)速為ω；輸出轉(zhuǎn)速為ω1；經(jīng)過歸一化處理后得到DRNN控制器的輸入向量為：

I=[I1I2I3]T
I=[ω(t-1)ω1(t-1)T1(t-1)]

(3)

DRNN控制器的輸出為：

O(t)=un(t)
un(t)=f[ω(t-1),ω1(t-1),T1(t-1)]T

(4)

此控制算法中，DRNN的誤差信號為PID控制器的輸出uc，通進(jìn)一步訓(xùn)練，使誤差信號趨于0，進(jìn)而DRNN控制算法逐步代替PID算法。選取DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的權(quán)值更新策略為：

(5)

依據(jù)鏈?zhǔn)椒▌t以及梯度下降法得，任意權(quán)向量的迭代算法：

(6)

式中，η為權(quán)向量W的學(xué)習(xí)速率。

假定DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出對任意權(quán)向量的變化率為：

(7)

將上式代入式(2)得：

(8)

式中，

(9)

將式(7)、式(8)代入式(5)可得輸入權(quán)、輸出權(quán)、回歸權(quán)的迭代算法。為使DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制控制算法進(jìn)一步適應(yīng)風(fēng)電葉片雙點(diǎn)激振疲勞測試系統(tǒng)，加快收斂速度，選取輸出層具有較高的學(xué)習(xí)速率，輸入層和回歸層的參數(shù)保證控制算法不振蕩，依據(jù)動態(tài)誤差反饋算法和鏈?zhǔn)椒▌t，運(yùn)用梯度下降法則得到各權(quán)值層的迭代算法：

輸入層：

(10)

回歸層：

(11)

輸入層：

(12)

式中，η0為輸出層學(xué)習(xí)速率；a0為輸出層權(quán)值動量因子；ηD為回歸層的學(xué)習(xí)速率；aD為回歸權(quán)值動量因子；η1為輸入層的學(xué)習(xí)速率；a1為輸入層權(quán)值動量因子。

為進(jìn)一步保證DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法在學(xué)習(xí)階段的穩(wěn)定性和學(xué)成后的魯棒性，控制系統(tǒng)輸出為：

u=un+uc

(13)

因此，基于對角回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的控制算法，主要通過對系統(tǒng)動態(tài)問題的處理能力來估計(jì)系統(tǒng)的廣義逆模型[10]。運(yùn)用轉(zhuǎn)速指令、負(fù)載轉(zhuǎn)速、外界干擾力矩作為控制輸入，既能獲取足夠的系統(tǒng)信息，又能對系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測，達(dá)到微分補(bǔ)償效果。進(jìn)而提高系統(tǒng)的同步控制性、穩(wěn)定性、魯棒性。

4 現(xiàn)場試驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證基于對角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交叉耦合控制算法在全尺寸風(fēng)電葉片雙點(diǎn)疲勞測試中的同步控制效果，根據(jù)以上設(shè)計(jì)方案，完成了疲勞試驗(yàn)現(xiàn)場的搭建，現(xiàn)場試驗(yàn)參數(shù)如表1所示。

表1 現(xiàn)場試驗(yàn)參數(shù)

根據(jù)以上參數(shù)，采用傳統(tǒng)PID同步控制策略對85 m風(fēng)電葉片進(jìn)行雙點(diǎn)疲勞測試，試驗(yàn)過程中兩電機(jī)從靜止開始運(yùn)行到額定轉(zhuǎn)速。由此得到兩激振器電機(jī)的速度曲線和同步誤差曲線。

由圖5和圖6可知，傳統(tǒng)PID同步控制策略兩激振器存在較大的同步誤差和跟隨誤差，其最大轉(zhuǎn)速同步誤差大于30 r/min。因此，難以滿足全尺寸風(fēng)電葉片疲勞測試的控制精度和加載要求。

圖5 傳統(tǒng)PID同步控制策略轉(zhuǎn)速曲線 圖6 傳統(tǒng)PID控制同步誤差曲線

采用基于對角回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交叉耦合控制策略的現(xiàn)場試驗(yàn)結(jié)果如圖7和圖8所示，其中圖7為葉片40 m處振幅與時(shí)間的關(guān)系曲線。圖8為兩激振器在其控制策略下的相位差曲線。

圖7 葉片振幅與時(shí)間關(guān)系曲線 圖8 交叉耦合控制相位差曲線

根據(jù)圖7可知，葉片振幅隨著時(shí)間的推進(jìn)，振幅逐漸達(dá)到穩(wěn)定，風(fēng)電葉片實(shí)現(xiàn)共振。并且振幅穩(wěn)定在0.50 m。根據(jù)圖8得，相位差控制在±3°左右，其波動較小，滿足風(fēng)電葉片全尺寸疲勞測試要求。

根據(jù)圖9和圖10可知，該控制算法能使兩激振器電機(jī)轉(zhuǎn)速較好的跟隨控制信號。兩激振器同步誤差和相位差在0附近做微小波動，使最大轉(zhuǎn)速同步誤差控制在11 r/min之內(nèi)。該算法能夠自動調(diào)節(jié)同步速度偏差。相對于傳統(tǒng)PID同步控制算法，兩激振器的同步控制精度提高了36.67%，展現(xiàn)出來該控制算法良好的同步控制精度、魯棒性和穩(wěn)定性。因此，對該設(shè)計(jì)方案和本文提出的控制策略得到了有效的現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證。

圖9 交叉耦合控制策略轉(zhuǎn)速曲線 圖10 交叉耦合控制同步誤差曲線

5 結(jié)論

(1)對疲勞測試系統(tǒng)控制算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，提出了基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交叉耦合同步控制算法，將該算法與傳統(tǒng)PID同步控制算法進(jìn)行對比，結(jié)果表明，該算法具有較小的同步誤差和跟隨誤差。

(2)通過搭建試驗(yàn)平臺，進(jìn)行現(xiàn)場測試得出，該控制系統(tǒng)能夠較好地保證電機(jī)轉(zhuǎn)速同步、且受外界干擾影響小，系統(tǒng)具有良好的魯棒性、快速響應(yīng)能力和同步控制精度。