自适应风电叶片振动设计.doc
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1、目录1 绪论21.1 选题背景及意义21.2自适应叶片振动主动控制的主要技术及国内外研究现状31.2.1振动主动控制技术31.2.2飞机发动机的自适应叶片振动控制研究41.3智能、压电技术的研究51.3.1智能材料与结构概念和振动主动控制技术相结合51.3.2自适应智能结构振动主动控制技术51.3.3压电技术应用现状61.3.4 压电陶瓷71.4本文的研究内容72压电陶瓷的力学和电学性能分析72.1压电陶瓷的介电性质72.2压电陶瓷的弹性关系92.3压电陶瓷的压电效应表达式102.3.1正压电效应102.3.2 逆压电效应132.3.3 压电方程143压电智能悬臂梁的主动振动控制143.1 压
2、电智能悬臂梁状态空间的动力学建模143.1.1压电智能悬臂梁的振动模态分析及压电作动器分析153.1.2 压电传感器分析183.1.3 压电智能悬臂梁状态空间的动力学模型193.2 压电智能悬臂梁振动控制器的设计223.2.1线性二次型最优控制器233.2.2 加权矩阵的选择243.2.3压电智能悬臂梁主动振动控制仿真253.3压电驱动器位置的最优配置284总结与展望294.1主要工作总结294.2今后研究方向和研究内容展望30参考文献30ABSTRACT31自适应风电叶片振动控制设计摘 要:本文主要是对基于压电智能机构的自适应风电叶片振动主动控制技术进行了理论的分析和研究。首先分析了压电陶瓷
3、的力学和电学性能,阐述了正、逆压电效应,推导出了压电方程。其次,把风电叶片简化成柔性悬臂梁,建立了压电智能悬臂梁状态空间的动力学模型,针对此系统利用最优控制理论进行主动振动控制,设计了在系统低阶模态空间的振动控制器,并通过计算机仿真说明了此主动振动控制方法的有效性。关键字:自适应叶片 压电智能结构 悬臂梁 最优控制理论 主动振动控制1 绪论1.1 选题背景及意义(1)世界风力发电的现状和前景16-21风能是世界上能源利用中增长速度最快的清洁能源,是未来基于可持续发展和零污染电能的一线希望。在过去的几年中,新建风能设备己经超过了新建核能设备。日前,中、大型风力发电机组己在世界上40多个国家陆地和
4、近海井网运行,风电增长率比其它电源增长率高的趋势仍然继续。1990年到2002年7年中,风电平均增长率为31%,风电电量己经占到世界总电量的0.4%。 2002年欧洲风能协会与绿色和平组织发表了一份标题为“风力12(Wind Force 12)”的报告。风能12%是一个世界性的行动方案,即使全球电能消耗在20年内翻一番,风能仍能提供全世界电能总量的12%。现在,全世界有45个以上的国家正积极促进风能事业的发展。到2002年底,世界累计装机容量为32037MW,其中2002年新安装的容量为7231MW。2007年世界风力发电机的装机容量将达到83319MW。据新能源研究咨询机构BTM统计,全球装
5、机容量从2001年到2009年复合年增长率为26.2,截止至 2009年12月31日累计装机容量为160,084兆瓦。2009年新增装机容量38,103兆瓦,相比2008年全球范围装机容量增长31,这一增长率创下了历年之最。显示,截至2009年底全球风电累计装机容量达160,084MW。中国的累计装机容量仅次于美国排名第二,占全球总量的16%。据BTM预计,到 2014年底,中国的累计装机容量将达到104,853MW,占全球总量的23%;2011年底中国将在装机容量上超越美国。同时,BTM认为在2009 年排名前五的国家中,中国会是从2009年到2014年这个时期内CAGR(复合年增长率)最高
6、的国家。 20092014年五大风电应用国家装机容量即复合增长率国家20092010201120122013201420092014年复合增长率MW中国258533985354853703538685310485332.30%美国351594315953159681598315910015923.30%印度10827133271582719327233272732720.30%西班牙1878420784232842528427784297849.70%德国2581327813302133271335713392138.70%(2)课题的研究意义风能是一种清洁的可再生能源。据世界气象组织(WMO
7、)分析,全球总风能为3x1017kW其中可利用的风能为2x1010kW。因此,开发和利用风能资源,不仅可以为21世纪寻找新的替代能源,而且有利于环境保护。风力发电己进入商业化发展的前期阶段,与之相配套的叶轮技术的发展也十分迅速。风力发电机的风轮是接受风能的最主要部件,也是风力发电机中最基础和最关键的部件,其良好的设计、可靠的质量和优越的性能是保证机组正常稳定运行的决定因素。叶片是风机的核心部件。叶片的受力很复杂,在旋转过程中受气动力、弹性力、和惯性力的耦合作用。随着风电行业的飞速发展,风机叶片的柔性不断加大,使得叶片容易发生振动。剧烈的振动会加速叶片材料的疲劳,减少其有效寿命,甚至会引起叶片的
8、断裂,造成很大的经济损失。因此,对风机叶片振动的研究越来越重要。1.2自适应叶片振动主动控制的主要技术及国内外研究现状1.2.1振动主动控制技术 振动控制技术起源于对旋转机械共振响应的研究1,2,为了防止结构产生共振破坏而发展了减振、隔振技术。这种传统的被动隔振技术包括隔离振动系统和隔离基础振动两大类,对它的研究导致了金属弹簧和橡胶型减振器在工业中普遍应用。后来,邓哈陀3关于动力吸振器的研究以及本世纪五十年代开始的对于高分子聚合物的粘弹性材料研究又导致了被动式吸振、阻振技术的广泛应用。 作为振动工程领域的一个重要分支,振动控制一般分为被动、主动和半主动控制等类型。振动主动控制是指在振动控制过程
9、中,根据所检测到的振动信号,应用一定的控制策略,经过实时计算,进而驱动作动器对控制目标施加一定的影响,达到抑制或消除振动的目的。其控制效果好,适应性强,正越来越受到人们的重视。振动主动控制关键的技术是控制方法及策略。 在振动主动控制过程中,一般采取两种不同的控制方法,即前馈控制和反馈控制方法。前馈控制就是把与干扰输入有关的信号输入给控制器,而控制器产生信号驱动控制作动器来抵消干扰输入。而反馈控制则是使在初始扰动下已被放大的系统响应信号,经过补偿电路来控制作动器,从而消除初始振动引起的剩余影响。 在振动主动控制中,需根据控制对象的具体情况采取不同的控制策略。目前最常用的控制策略有模态控制法、极点
10、配置法、最优控制法、自适应控制法、鲁棒控制法、智能控制法等。文献4在常规极点配置法的基础上,提出了同时优化系统极点和传感器/作动器位置的联合优化设计方法。祁建城、李若新等5在汽车主动悬架中采用最优控制,根据座位人体振动响应特性构造了频域计权形式二次型性能指标函数。在性能指标函数中采用与频率相关的计权矩阵可以对系统特定频带的振动状态施以重权或弱权,以体现设计者对此振动频带的关心程度Venhovens PJTH6在其文章中阐述了自适应半主动悬架控制的成就和发展。丁科、侯朝桢7对车辆主动悬架的自适应控制研究中,采用具有在线辨识的最小方差自校正调节器,经实验验证具有较好减振效果。顾家柳等人用鲁棒H控制
11、理论研究了实现转子系统振动鲁棒控制的最优对策,给出了转子系统鲁棒H控制器的设计方法,并且进一步研究了控制中的时滞问题。Yoshikazu 等提出一种用于减少汽车振动主动悬置鲁棒控制综合法,仿真结果表明振动被明显改善。Vlsoy AG等研究了二次型最优控制的主动悬架系统的稳定鲁棒性。Toshio Yoshimura7将模糊控制方法应用到车辆主动悬架的控制中。孙涛、陈龙将模糊控制方法应用到半主动悬架系统的研究中,仿真结果表明对汽车平稳性有一定改善。 现有的控制理论和方法,大多都是根据系统已发生的行为特征进行控制的,属事后控制。已发生行为,一般来说由于系统的惯性,会在较短的时间内持续下去,所以这些控
12、制在多数情况下是可用的、有实际效果的,但是很难做到完全真正的实时性、准确性和适应性,因而难以使控制系统质量得到进一步地提高。80 年代由我国学者邓聚龙提出的灰色预测控制理论,则是从已发生的行为特征量中,寻找系统发展规律,按其预测系统未来的行为,并根据未来的行为趋势,确定相应的控制决策。所以,这种控制是着眼于系统未来行为的预控制、超前控制,它具有较强的自适应性、通用性、实时性和准确性,且结构简单,技术明了,是一种具有广阔前景的新型控制。灰色预测理论创建以来,人们为了将它应用于振动控制,进行了一定的研究,但多数还处于仿真阶段。胡芬,潘仲麟等人利用灰色 GM(1,1)模型预测打桩噪声和振动的传播,预
13、测值与实测值基本一致,预测精度达到一级。朱西平,刘永寿等人将灰色预测控制运用于转子振动主动控制中,Matlab 仿真计算结果表明,该控制方法是可行的、有效的。 1.2.2飞机发动机的自适应叶片振动控制研究 飞机发动机叶片的振动一直是研究者们致力解决的一个重要问题。该课题研究主要是为了减小叶片的振动,探索新的控制算法,对平板叶片的弯曲和扭转振动进行了理论和实验研究,以期待得到较好的解决方案。目前,现役发动机风扇叶片由于叶片长、高负荷,并要求抗冲击损伤能力,因此均采用钢叶片。但是,这种状况难以适应未来高性能发动机的要求。将结构形状的自适应技术用于叶片结构,形成自适应智能复合材料叶片,将使叶片具有振
14、动自适应控制,将大大改善和提高风扇或压气机的压缩效率和发动机的工作品质,增大飞机的飞行范围和机动飞行能力,对于提高战机的作战性能和任务品质、推进国防与国民经济建设将产生重大的作用。该课题研究的自适应材料风扇叶片是采用碳纤维多维编织和树脂传递制作与成型技术,并将传感元件埋入这种复合材料中制成风扇叶片,使之具有振动自适应控制,从而构成自适应风扇叶片。1.3智能、压电技术的研究1.3.1智能材料与结构概念和振动主动控制技术相结合将具有仿生命功能的材料融合于基体材料中,使制成的构件具有人们期望的智能功能,这种结构称为智能材料结构(Smart/Intelligent Materials andStruc
15、tures)8。从仿生学的角度来看,智能材料与结构相当于一个由骨骼、神经、肌肉和大脑组成的系统。这其中基体材料(Matrix)相当于人体的骨骼;融合于基体材料中的传感元件(Sensor)相当于神经系统,具有感官功能;驱动元件(Actuator)相当于人体的肌肉;处理和控制系统(Processing and Control System)可视为人的大脑,它根据从传感元件得到的信息,经分析判断后指挥驱动元件动作,实现自诊断(Self-Diagnosis) 、自修复(Self-Renovation) 、自适应(Self-Adaptation)等功能。 传统振动主动控制技术本身有其相对独立的发展过程,
16、同时随着智能材料与结构概念的提出,它又作为智能材料与结构研究领域中的一项重要研究内容。智能材料与结构概念赋予了振动主动控制技术新的构成形式。传统振动主动控制技术中的传感元件、驱动元件以及控制系统与被控对象相对独立,分布配置,从而带来较大的额外负载。而基于智能材料与机构设计思想的振动主动控制系统则将传感元件、驱动元件以及控制系统融合于基体结构之中,既作为功能元件,也承受载荷,从而构成了结构简单,负载量小的振动主动控制系统。这在航空航天以及军事领域有着及其重要的应用价值。各国学者对这一领域已经展开了广泛、深入的研究。目前国内外研究学者对基于智能材料与结构的振动主动控制研究工作主要有:梁、板、薄壁管
17、等结构的振动主动控制研究;直升机桨叶振动主动控制研究;飞机座舱振动与噪声主动控制研究等。1.3.2自适应智能结构振动主动控制技术 自适应智能结构(简称自适应结构)是智能材料与结构的一个重要部分。自适应结构指的是基体材料、传感和驱动材料以及微电子处理控制系统集成或融合在一起的一个整体。这个整体不仅具有承受载荷、传递运动的能力,而且具有检测(应力、应变、损伤、温度、压力等)、动作(改变结构内部应力应变分布、改变结构外形和位置)、改变结构的特性(阻尼、自振频率、光学特性、周围磁场分布)等功能。即结构根据不断变化着的外界环境和自身状况,在自诊断的基础上作自适应地调整,而始终处于最佳工作状态。随着复合材
18、料的出现以及微电子技术和计算机技术的飞速发展,自适应结构技术在结构噪声和振动控制的研究中已经取得了很大的进展,并在向实用化迈进。段勇等人针对空间柔性自适应桁架结构制作了实验模型,在其上布置压电传感器和作动器,借助测控系统平台,采用改进的二次积分力反馈控制方法研究了空间柔性自适应桁架结构的振动主动控制问题。实验研究表明该控制方法行之有效。唐纪晔等人针对板壳型自适应结构,研究了压电材料作为作动器的自适应结构的振动控制。利用四节点压电复合材料层合板单元进行自适应结构的有限元动力分析,采用模态控制方法,将结构的各阶模态的阻尼比作为控制目标,并以此计算出各压电片的控制电压,达到控制结构振动的目的。朱晓锦
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- 自适应 叶片 振动 设计