海上风电结构模态参数识别及动态荷载反分析研究

海上风电结构模态参数识别及动态荷载反分析研究

论文摘要

随着世界能源危机的日益加剧,世界各国纷纷加大对海上风能,这一蕴藏量大、可再生、无污染的新型能源的开发力度。然而,由于处于环境复杂,海上风力发电结构往往要受到多种外部环境荷载联合作用、机组转子运行作用及叶轮旋转效应作用并引起结构的振动。这些外部激励很可能会造成结构不健康振动及自身损伤,进而造成相应工程隐患。本文以如东海上风电结构样机为研究对象,以不同测点实测振动信号为研究依据,引入了EEMD方法并结合基于环境激励下的模态识别方法,旨在探究海上风电结构的振动特性,实现对风机结构正常工作状态下模态参数的准确识别。同时采用模态分析理论,根据滤波消噪后的实测数据,对风机结构所受到的多种等效环境荷载及结构振源进行了初步的分析与探讨,主要研究内容如下:1)海上风电结构振动信号特性分析。根据如东海上风电结构现场实测数据,采用反映结构振动特性的方法对信号数据的各种统计特征值、相关性及功率谱密度等进行分析。首次引入自适应滤波理论并提出将自适应陷波器与自适应噪声抵消器应用于信号的滤波处理中,对两种滤波器的功能进行实例分析并通过在实测信号滤波消噪过程中进行验证。2)海上风电结构模态参数识别。将EEMD引入到实测信号的分解分析与信号消噪中。根据风机结构振动特性,提出EEMD分解与自适应滤波器相结合使用的消噪方法并在实测信号中进行应用。根据滤波消噪后的实测振动信号,采用“NExT+ERA”联合方法及HHT变换方法对海上风电结构模态参数进行初步识别。3)海上风电结构动态荷载识别及振源分析。建立合理完整的海上风机结构模型,对其自振特性进行数值模型计算,对叶轮与支撑结构的共振特性进行说明。并以此为基础,结合滤波消噪后的实测数据采用模态分析法对风机结构所受动态荷载、结构振源进行初步识别分析并反馈结构的整个动响应场。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究课题的选题背景及研究意义
  • 1.1.1 海上风电的发展
  • 1.1.2 问题的提出及研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 工程结构模态参数识别研究现状
  • 1.2.2 风电结构数值模型方法研究现状
  • 1.2.3 结构环境荷载动态识别研究现状
  • 1.3 本文研究的主要内容
  • 第二章 海上风电结构振动信号特性分析
  • 2.1 江苏如东海上风电结构概况
  • 2.2 现场测试方案及测试系统
  • 2.2.1 测试目的
  • 2.2.2 测试方案及测点布置
  • 2.2.3 测试系统
  • 2.3 海上风机结构振动信号特性分析
  • 2.3.1 幅值域分析
  • 2.3.2 时域分析
  • 2.3.3 频域分析
  • 2.4 基于自适应线性滤波器的信号滤波
  • 2.4.1 自适应线性滤波器的原理、算法及应用
  • 2.4.2 自适应滤波器在信号处理中的应用
  • 2.4.3 风机振动信号的自适应滤波
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于EEMD的海上风电结构模态参数识别
  • 3.1 基于EMD的实测振动信号分解
  • 3.1.1 EMD方法与HHT变换
  • 3.1.2 实测信号分解中的模态混叠现象
  • 3.2 EEMD的原理
  • 3.2.1 EEMD的提出和原理
  • 3.2.2 EEMD参数分析
  • 3.2.3 EEMD的后处理
  • 3.3 EEMD在模态混叠中的应用
  • 3.3.1 含有噪声信号中的应用
  • 3.3.2 实测振动信号中的应用
  • 3.4 基于“EEMD+SALF”的实测振动信号消噪
  • 3.4.1 基于EEMD的实测振动信号分解
  • 3.4.2 基于SALF的实测振动信号消噪
  • 3.5 海上风电结构模态参数识别
  • 3.5.1 基于“ERA+NExT”的结构模态识别
  • 3.5.2 基于HHT方法的结构模态识别
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 海上风电结构振动特性数值模拟及动态荷载识别
  • 4.1 海上风电结构自振特性数值模拟
  • 4.1.1 下部支撑结构自振特性数值模拟
  • 4.1.2 考虑叶轮影响的结构自振特性数值模拟
  • 4.2 海上风电结构动态荷载识别及振源分析
  • 4.2.1 动态荷载识别原理
  • 4.2.2 动态荷载识别流程
  • 4.2.3 动态荷载识别方法实例分析
  • 4.2.4 结构动态荷载识别及振源分析
  • 4.3 基于反分析动态荷载的结构模态参数识别
  • 4.3.1 模态参数识别的SSI法
  • 4.3.2 基于SSI法的结构模态参数识别
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 结论与展望
  • 5.1 主要结论
  • 5.2 存在问题与展望
  • 参考文献
  • 发表论文和参加科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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