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大型风机结构振动的结构—机电智能控制研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
主要符号表第23-24页
1 绪论第24-52页
    1.1 研究背景与意义第24-35页
        1.1.1 研究背景第24-33页
        1.1.2 研究目的和意义第33-35页
    1.2 国内外相关研究进展第35-49页
        1.2.1 大型风机结构动力反应分析研究现状第35-38页
        1.2.2 大型风机振动控制研究现状第38-43页
        1.2.3 大型风机在风与地震联合作用下的易损性研究现状第43-46页
        1.2.4 采用机电控制方法降低大型风机结构反应的研究现状第46-49页
    1.3 本文主要研究思路与内容第49-52页
2 机电控制对风机结构的动力反应和疲劳荷载影响研究第52-89页
    2.1 引言第52-53页
    2.2 NREL 5 MW风机模型第53-59页
        2.2.1 风机模型参数第53-56页
        2.2.2 风力发电系统模态分析第56-59页
    2.3 机电控制系统特性第59-66页
        2.3.1 转矩控制第59-60页
        2.3.2 桨距角控制第60-62页
        2.3.3 桨距角敏感特性分析第62-64页
        2.3.4 控制测量滤波器第64-66页
        2.3.5 坎贝尔图第66页
    2.4 联合仿真控制第66-71页
        2.4.1 联合仿真SIMULINK模型第67-69页
        2.4.2 风荷载时程模拟第69页
        2.4.3 仿真结果验证第69-71页
    2.5 机电控制对风机结构动力反应影响分析第71-80页
        2.5.1 对比分析流程图第72-73页
        2.5.2 风轮转速和叶片桨距角时程分析结果第73-75页
        2.5.3 对结构反应均值的影响第75-77页
        2.5.4 对结构反应最大值的影响第77-80页
    2.6 机电控制对风机结构疲劳影响分析第80-88页
        2.6.1 疲劳荷载分析理论第80-81页
        2.6.2 对损伤等效荷载影响第81-88页
    2.7 本章小结第88-89页
3 大型风电机组变桨距ABC-PID控制方法研究第89-104页
    3.1 引言第89-90页
    3.2 人工蜂群算法原理第90-94页
        3.2.1 蜜蜂采蜜机理第91-92页
        3.2.2 人工蜂群算法描述第92-93页
        3.2.3 ABC算法流程第93-94页
    3.3 ABC-PID控制器设计第94-97页
        3.3.1 建立风力发电机组模型第94-95页
        3.3.2 ABC-PID控制器第95-96页
        3.3.3 ABC-PID计算流程第96-97页
    3.4 MATLAB/SIMULINK联合仿真第97-98页
    3.5 仿真结果分析第98-102页
    3.6 疲劳荷载分析第102-103页
    3.7 本章小节第103-104页
4 风与地震联合作用下风机结构地震易损性分析第104-143页
    4.1 引言第104-105页
    4.2 计算模型描述第105-111页
        4.2.1 FAST地震动模型第106-107页
        4.2.2 算例模型第107-110页
        4.2.3 FAST风荷载模型第110-111页
    4.3 地震易损性方法第111-112页
        4.3.1 地震易损性方程第111页
        4.3.2 MSA易损性方程参数估计第111-112页
    4.4 风荷载与地震荷载第112-115页
        4.4.1 风荷载模拟第112-113页
        4.4.2 地震波选取与处理第113-115页
    4.5 极限状态指标第115-117页
    4.6 风与地震联合作用下的易损性分析第117-141页
        4.6.1 地震波数量敏感性分析第117-125页
        4.6.2 正常运行与停机状态下易损性对比分析第125-135页
        4.6.3 机电控制对风与地震联合作用下的易损性影响分析第135-141页
    4.7 本章小结第141-143页
5 风与地震联合作用下的自适应模糊变桨距控制方法研究第143-160页
    5.1 引言第143-144页
    5.2 模糊控制与变桨距控制结合第144-148页
        5.2.1 S函数编译第144-145页
        5.2.2 设计模糊控制系统第145-147页
        5.2.3 设计控制系统第147-148页
    5.3 比例因子确定第148-152页
        5.3.1 比例因子对控制效果的影响第148-150页
        5.3.2 自适应比例因子第150-151页
        5.3.3 参数因子E0的确定第151-152页
    5.4 自适应模糊控制系统第152-153页
        5.4.1 SFP控制系统模型第152页
        5.4.2 参数因子E0与地震动反应的关系第152-153页
    5.5 控制结果分析第153-157页
    5.6 易损性分析第157-159页
    5.7 本章小结第159-160页
6 极端荷载下风机叶片振动的智能控制器及方法研究第160-189页
    6.1 引言第160-161页
    6.2 风机叶片振动控制的磁流变阻尼器设计第161-168页
        6.2.1 风力发电机模型第161-164页
        6.2.2 定位钢架设计第164-166页
        6.2.3 MR阻尼器的动力学模型第166-168页
    6.3 半主动模糊智能控制算法第168-170页
        6.3.1 模糊控制规则选取第169-170页
        6.3.2 隶属函数第170页
        6.3.3 模糊控制规则曲面第170页
    6.4 极端风速时程数值模拟第170-172页
    6.5 空气动力荷载分析第172-175页
        6.5.1 叶片的空气动力荷载第172-174页
        6.5.2 塔架的空气动力荷载第174-175页
    6.6 振动控制模型第175-177页
        6.6.1 风机有限元模型第175-176页
        6.6.2 控制系统模型第176-177页
    6.7 极端荷载下风机叶片振动控制效果第177-188页
        6.7.1 控制效果研究第177-179页
        6.7.2 控制器数量影响研究第179-182页
        6.7.3 控制器位置影响研究第182-184页
        6.7.4 控制器数量和位置联合影响研究第184-185页
        6.7.5 风向偏转90°控制效果研究第185-187页
        6.7.6 仿真结果分析第187-188页
    6.8 本章小结第188-189页
7 结论与展望第189-193页
    7.1 结论第189-190页
    7.2 创新点第190-191页
    7.3 展望第191-193页
参考文献第193-204页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第204-206页
致谢第206-207页
作者简介第207页

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