基于卡尔曼滤波子空间辨识的运行中海上风力机阻尼辨识
信号处理
2022-09-08 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
运行模态分析（OMA）为海上风力机（OWT）的结构动力学提供了重要见解。在这些动力学中，阻尼被视为尤其重要的参数，因为它决定了自然频率处响应的幅值。经典 OMA 算法的平稳白噪声激励要求因转子旋转引起的谐波激励而受到破坏，这困扰了运行中海上风力机的辨识。近来，一种新算法被提出，该算法通过使用卡尔曼滤波器估计谐波子信号并从响应信号中正交去除该信号来抑制谐波，之后使用随机子空间辨识算法辨识系统。本文中，该算法在来自一台多兆瓦运行中海上风力机的现场数据上进行了测试，采用了具有两个加速度计层级的经济传感器布置。前三个塔架弯曲模态得以区分，并且通过该算法中使用的 LQ 分解，通过拼接多个数据集可进一步改善辨识结果。与已建立的抑谐波算法 Modified Least-squared Complex Exponential 和 PolyMAX 进行了比较以验证结果。
引用
@article{arxiv.2201.07531,
title = {Damping Identification of an Operational Offshore Wind Turbine using Kalman filter-based Subspace Identification},
author = {Aemilius A W van Vondelen and Alexandros Iliopoulos and Sachin T Navalkar and Daan C van der Hoek and Jan-Willem van Wingerden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.07531},
year = {2022}
}
备注
17 pages