基于载荷优化与功率控制的智能风机叶片驱动系统的设计研究

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1、申请上海交通大学硕士学位论文基于载荷优化与功率控制的智能风机叶片驱动系统的设计研究硕士研究生：蔡培学号：1120209074导师：杨斌堂教授申请学位：工学硕士学科：机械工程所在单位：机械与动力工程学院答辩日期：2015年2月授予学位单位：上海交通大学DESIGNANDRESEARCHOFDRIVINGMECHANISMOFSMARTBLADESBASEDONLOADOPTIMIZATIONANDPOWERCONTROLCandidate：PeiCaiStudentID:1120209074Supervisor：Prof.Bin

2、tangYangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：MechanicalEngineeringAffiliation：SchoolofMechanicalEngineeringDateofDefence：February,2015Degree-Conferring-Institution：ShanghaiJiaoTongUniversity论文工作得到国家自然科学基金项目(11172169)的支持上海交通大学硕士学位论文基于载荷优化与功率控制的智能风机叶

3、片驱动系统的设计研究摘要风能作为可再生清洁能源，为我们当今社会能源与环境所面临的问题提供了一个可行的解决方向。随着全球风电的迅速发展，相关技术日趋成熟，风电机组的装机容量、额定功率与结构尺寸也随之增加，这就要求研发出更新的风电技术。风力发电系统中的主要载荷冲击来源于叶片，作为直接影响风能利用率的关键部件，其性能的好坏决定了风电功率并网控制的稳定性。传统变速变桨功率调节方式，由于自身转动惯量较大，在现代大型风电机组中需要较大的驱动功率，难以实现快速响应调节，新型的自适应智能风机叶片由此应运而生。本文基于智能叶片的大背景下，提出一

4、种内置于风机叶片的快速负载管理驱动系统，该系统根据电-磁-机械耦合作用原理进行设计，用于优化风机叶片载荷，并控制风机发电功率。本文以实现该电-磁-机械耦合驱动机构为研究目标，从空气动力学与电磁学基础理论、驱动结构的设计与优化分析、动力学模型建立与仿真分析、样机测试及半物理控制仿真等几个方面进行系统性的研究。主要内容如下：（1）介绍了风力发电机叶片空气动力学模型的相关理论基础，并依此提出在叶片内部不同位置安装驱动结构改变其外部局部轮廓的设计方案，通过FLUENT对各方案进行空气流场仿真对比分析，从而依此确定智能风机叶片内置驱动结

5、构的设计参数。（2）基于设计参数，结合电-磁-机械耦合原理，初步确定电磁-永磁驱动系统的设计方案，依据电磁学相关设计原理与计算方法，建立驱动结构的数学模型，通过ANSOFTMaxwell设计分析平台进行有限元电磁仿真I摘要分析，验证系统的载荷条件与设计要求，并结合现有翼型样机，利用ANSYS针对驱动系统关键部件进行模态与结构优化分析。（3）阐述了电磁-永磁驱动结构的详细设计过程，并将系统简化为质量、刚度与阻尼结合的弹簧-振子模型，从而建立驱动系统的动力学方程。（4）介绍了驱动系统的控制仿真与驱动样机的性能测试过程，实验平台的搭

6、建情况，并运用MATLAB/SIMULINK对风机载荷优化与功率控制过程进行半物理仿真。关键词：智能叶片，电磁-永磁驱动器，载荷优化，功率控制II上海交通大学硕士学位论文DESIGNANDRESEARCHOFDRIVINGMECHANISMOFSMARTBLADESBASEDONLOADOPTIMIZATIONANDPOWERCONTROLABSTRACTWindenergyasarenewablecleanenergy,provideusafeasibledirectionofsolutionforenergyandenvi

7、ronmentalproblemsintoday'ssociety.Withtherapiddevelopmentofglobalwindpower,therelatedtechnologies,theinstalledcapacityofwindturbines,ratedpowerandstructuresizearealsoincreasing.Thisproposeshigherrequirementsforthenewtechnologyofwindpowerdevelopmentandresearch.Themai

8、nimpactloadofthewindpowergenerationsystemcomesfromtheblade,whichhasadirectimpactontheutilizationratioofwindpower,itsperformancedeterminest