【摘 要】
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近年来,为了提高风力机的发电功率,风力机叶片长度已经发展到百米量级。与此同时,叶片在风载荷作用下大幅度的动态弹性变形对于风力机发电功率、变桨控制以及叶片寿命的影响也更加显著,有必要对风力机叶片变形进行实时动态监测。本文提出一种基于神经网络和压电材料传感器对叶片结构动态变形进行实时监测的方法,借助有限元仿真软件对该方法的可行性与效率进行了验证。分析结果表明该方法相比其他监测手段,传感器安装简单、分析
【出 处】
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第十四届全国振动理论及应用学术会议(NVTA2021)摘要集
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近年来,为了提高风力机的发电功率,风力机叶片长度已经发展到百米量级。与此同时,叶片在风载荷作用下大幅度的动态弹性变形对于风力机发电功率、变桨控制以及叶片寿命的影响也更加显著,有必要对风力机叶片变形进行实时动态监测。本文提出一种基于神经网络和压电材料传感器对叶片结构动态变形进行实时监测的方法,借助有限元仿真软件对该方法的可行性与效率进行了验证。分析结果表明该方法相比其他监测手段,传感器安装简单、分析效率高,并且能对叶片的扭转变形进行实时监测。该方法可以实现风力机叶片变形状态的在线监测,对于减少风力机运维人工成本,提高发电效率有重要的应用价值。
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