基于LabVIEW的风力机叶片除冰系统研究

【摘要】：对于地处高寒山区与湿冷地区的风电场,叶片覆冰是导致风电机组非计划停机的主要原因之一,而目前仍没有成熟可靠的自动除冰系统。为实现对风力机叶片的自动除冰,本文从覆冰检测指标提取研究和除冰控制逻辑研究切入,并基于LabVIEW软件,设计并开发了一套具有覆冰检测与除冰功能的在线系统。首先,本文选取长度为1000mm的玻璃钢材料叶片为实验对象,以人工方式模拟风力机叶片覆冰,通过对其做模态分析,获取到覆冰叶片前三阶的模态振型数据。基于覆冰对叶片模态振型曲率的改变与多阶模态信息融合的思想,提取出了一套适用于风力叶片覆冰位置与厚度诊断的定量指标,研究表明该诊断指标具有较高的准确性。基于LabVIEW,并通过Math Scrip节点调用Matlab程序,开发了覆冰状态检测的相关功能模块。其次,本文根据超声波除冰的理论,通过对工程实际中风力机叶片所受外力以及振动形式的分析,确定了沿叶片翼展反向的除冰动作次序。并结合覆冰状态定量检测理论,基于统计学原理与开关控制模型,提取出了除冰控制信号。基于LabVIEW和Modbus,开发了除冰控制等功能模块。从数据流的角度出发,分析了LabVIEW软件的几种主要设计模式。本文选取了基于条件结构的生产者与消费者模式和静态单循环模式对数据采集、覆冰检测、除冰控制模块进行了集成。最后,基于人工环境实验室,设计并搭建了风力机叶片除冰系统模拟实验平台。基软件系统与实验平台系上述研究成果,对软件系统与实验平台系统进行了调试,结果显示整个系统能稳定、准确的运行。采用人工覆冰的方式,对所集成的系统进行了验证,重点观察了系统的覆冰检测结果、除冰机构动作以及超声波除冰现象,结果表明本文所设计的系统是可靠的。
【关键词】：风力机 叶片 模态振型曲率 覆冰检测 除冰系统 LabVIEW
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614