改善风力涡轮机中的转子的平衡的方法及风力涡轮机系统
阅读：679发布：2020-05-11
专利汇可以提供改善风力涡轮机中的转子的平衡的方法及风力涡轮机系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且用于改善 风 力 涡轮 机中的 转子 的平衡的方法和系统，包括；确定与 选定 的 转子 叶片 对相关联的叶片负荷数据；基于所述叶片负荷数据来确定与所述选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据，其中，与转子叶片对相关联的所述桨距失衡数据是基于至少叶片负荷、转子速度和风速的测量结果的；并且确定桨距控制输入并所述将桨距控制输入应用于所述选定的转子叶片对中的一个或两个叶片，以便降低转子失衡的严重性。，下面是改善风力涡轮机中的转子的平衡的方法及风力涡轮机系统专利的具体信息内容。
1.一种改善风力涡轮机中的转子的平衡的方法，所述方法包括；
确定与选定的转子叶片对相关联的叶片负荷数据；
基于所述叶片负荷数据来确定与所述选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据，其中，与转子叶片对相关联的所述桨距失衡数据是基于至少叶片负荷、转子速度和风速的测量结果的；并且
以桨距偏移值的形式确定桨距控制输入，并将所述桨距控制输入应用于所述选定的转子叶片对中的一个或两个叶片，以便降低转子失衡的严重性。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定叶片负荷数据包括确定与每个选定的转子叶片对相关联的叶片负荷参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定叶片负荷数据还包括确定与每个选定的转子叶片对相关联的所述叶片负荷参数的差。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述选定的转子叶片对之间的叶片负荷参数的所述差是通过下式来提供的：
E[MBA]-E[MBB]≈k2·ΔAB·E[(V·(1-a))2+(rωr·(1+a′))2]
其中，E[MBA]是叶片A上的与叶片襟翼力矩数据集相关联的叶片襟翼力矩的预期值或平均值，E[MBB]是叶片B上的与叶片襟翼力矩数据集相关联的叶片襟翼力矩的预期值或平均值，k2是常数，ΔAB表示叶片A与叶片B之间的桨距失衡，a是轴向诱导因子，a′是切向诱导因子，V是风速，r是从叶片的根部到关心的叶片区段的半径，ωr是转子的旋转速度。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，确定与所述选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据是通过下式来提供的：
其中，ΔAB，est是用于叶片A与B之间的估计的桨距失衡的值，k3是依赖于轴向诱导因子的恒定参数，k4是依赖于切向诱导因子的恒定参数。
6.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，包括确定与两个或更多个选定的转子叶片对相关联的叶片负荷数据。
7.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，确定叶片负荷数据的步骤包括：在所述转子速度基本上恒定的状况期间采集与所述选定的转子叶片对中的每个叶片相关联的叶片负荷数据集。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述转子速度被维持在目标速度的+/-10％内。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述转子速度被维持在目标速度的+/-5％内。
10.根据权利要求7所述的方法，其中，确定叶片负荷数据的步骤包括：在风速基本上恒定的状况期间采集与所述选定的转子叶片对中的每个叶片相关联的叶片负荷数据集。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述叶片负荷数据集是在风速恒定在+/-25％内的状况期间被采集的。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述叶片负荷数据集是在风速恒定在+/-10％内的状况期间被采集的。
13.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，确定叶片负荷数据的步骤包括：
当相应的叶片接近0°和180°的叶片方位角位置时采集叶片负荷数据集。
14.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，确定叶片负荷数据的步骤包括：
当相应的叶片具有基本上为0°的桨距角时采集叶片负荷数据集。
15.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括，在确定桨距控制输入并应用所述桨距控制输入的步骤之前，核查与所述选定的转子叶片对相关联的所述桨距失衡数据是否超过预定的阈值。
16.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，还包括：
在确定桨距控制输入并将所述桨距控制输入应用于所述选定的转子叶片对中的一个或两个叶片后，为了核查所述转子失衡的所述严重性是否已经被降低，重复以下步骤：
i)确定与选定的转子叶片对相关联的叶片负荷数据；并且
ii)基于所述叶片负荷数据来确定与所述选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据。
17.一种风力涡轮机系统，包括具有多个转子叶片的转子，所述转子叶片中的每个都装备有叶片负荷感测器件和叶片桨距控制器件，所述系统还包括控制器，所述控制器被配置为：
使用所述叶片负荷感测器件来确定与所述多个转子叶片中的选定对相关联的叶片负荷数据；
基于所述叶片负荷数据来确定与选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据，其中，与转子叶片对相关联的所述桨距失衡数据是基于至少叶片负荷、转子速度和风速的测量结果的；并且
以桨距偏移值的形式确定桨距控制输入，并将所述桨距控制输入应用于所述选定的转子叶片对中的一个或两个叶片的所述桨距控制器件，以便降低转子失衡的严重性。
改善风力涡轮机中的转子的平衡的方法及风力涡轮机系统
技术领域
[0001] 本发明涉及用于确定风力涡轮机的转子中的失衡的技术、策略或过程。
背景技术
[0002] 由于经济和政策刺激，风力涡轮机被设计得越来越大，以增加从可再生资源的能量产生。
[0003] 由于风力涡轮机的整体尺寸增加，因此风力涡轮机在操作中所经历的力也增加。塔架负荷中的一个显著因素是由于被安装到风力涡轮机的机舱的转子的运动而生成的力。
在理想的情况下，转子将会是平衡的，以便使由该激励源施加到塔架的力最小化。然而，在实践中，由于两个原理上的原因：空气动力学失衡和质量失衡，转子在塔架上生成周期性力。当叶片的空气动力学性质被影响时，例如当叶片中的一个或多个被不正确地安装时，当一个叶片比另一个更脏时，或者当在叶片中的一个上累积冰更严重时，空气动力学失衡能够发生。当穿过转子平面的气流的湍流区域不等地影响叶片时，空气动力学失衡也能够发生。当叶片的质量被影响时，例如如果叶片的质量在安装时不同，或者由于叶片的内部中的水积聚，质量失衡能够发生。
在理想的情况下，转子将会是平衡的，以便使由该激励源施加到塔架的力最小化。然而，在实践中，由于两个原理上的原因：空气动力学失衡和质量失衡，转子在塔架上生成周期性力。当叶片的空气动力学性质被影响时，例如当叶片中的一个或多个被不正确地安装时，当一个叶片比另一个更脏时，或者当在叶片中的一个上累积冰更严重时，空气动力学失衡能够发生。当穿过转子平面的气流的湍流区域不等地影响叶片时，空气动力学失衡也能够发生。当叶片的质量被影响时，例如如果叶片的质量在安装时不同，或者由于叶片的内部中的水积聚，质量失衡能够发生。
[0004] 塔架将会根据在很大程度上由风力涡轮机的结构特征(例如其高度、直径、制造的材料、机舱质量)确定以命名一些因素的塔架的自然频率或“本征频率”进行振荡。通常，风力涡轮机将会被设计为使得塔架的本征频率在频域中与转子和相关联的发电设备的操作速度范围间隔开。然而，这种设计原理意味着难以检测并量化转子失衡对塔架的影响，结果是系统的重要部件(例如转子轴承、发电设备等)经受能够对其使用寿命有有害影响的不平衡力。
[0005] 已经做出一些努力来诊断针对风力涡轮机的转子失衡。在一个研究中，如在Caselitz,P.、Giebhardt,J.的“Rotor Condition Monitoring for Improved Operational Safety of Offshore Wind Energy Converters”(ASME Journal of Solar Energy Engineering 2005，第127卷，第253-261页)中记录的，采取统计学方法来诊断风力涡轮机的叶片之间的质量失衡。具体地，该方法在系统监测功率输出和风速状况的显著时间段(表现为三个月)内应用“学习阶段”，以便为‘无故障’转子定义功率特性。然后采取进一步的测量以识别从“无故障”特性的任何偏离，以便识别转子存在问题。机舱安装的加速度计形式的仪器然后提供被分析以确定在转子的叶片之间是否存在质量失衡的数据。尽管这样的方案似乎提供了给予诊断叶片失衡状况的可能性的方法，但是在实践中由于对表征“无故障”转子的学习阶段的需要并且由于其对所安装的转子确实将会是无故障的假设的依赖，这是不切实际的。另外的挑战在于如何分开质量失衡与桨距失衡对统计学数据的影响。
[0006] 在此背景下已经设计了本发明。
发明内容
[0007] 在第一方面中，本发明提供了一种改善风力涡轮机中的转子的平衡的方法，所述方法包括；
[0009] 基于所述叶片负荷数据来确定与所述选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据，其中，与转子叶片对相关联的所述桨距失衡数据是基于至少叶片负荷、转子速度和风速的测量结果的；并且
[0010] 确定桨距控制输入并将所述桨距控制输入应用于所述选定的转子叶片对中的一个或两个叶片，以便降低转子失衡的严重性。
[0011] 本发明扩展到并且因此包含一种风力涡轮机系统，所述风力涡轮机系统包括具有多个转子叶片的转子，所述转子叶片中的每个都装备有叶片负荷感测器件和叶片桨距控制器件，所述系统还包括控制器，所述控制器被配置为：
[0012] 使用所述叶片负荷感测器件来确定与所述多个转子叶片中的选定对相关联的叶片负荷数据；
[0013] 基于所述叶片负荷数据来确定与选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据，其中，与转子叶片对相关联的所述桨距失衡数据是基于至少叶片负荷、转子速度和风速的测量结果的；并且
[0014] 确定桨距控制输入并将所述桨距控制输入应用于所述选定的转子叶片对中的一个或两个叶片的所述桨距控制器件，以便降低转子失衡的严重性。
[0015] 有益地，本发明提供了用于基于叶片负荷数据来诊断并校正转子叶片的空气动力学失衡的“基于模型”的方法。风力涡轮机通常装备有合适的感测系统来测量叶片所经历的负荷(即，弯矩)，因此本发明能够被改造为安装到风力涡轮机系统上而没有任何仪器或者至少少量的另外的仪器。此外，通过识别一对叶片之间的桨距的失衡，能够进行独立于转子的方位角的对叶片桨距的合适调节。
[0016] 本发明涉及估计叶片对之间的桨距失衡。因此，本发明可以包括确定与选定的转子叶片对中的每个相关联的叶片负荷参数，并且此外，确定与每个选定的转子叶片对相关联的所述叶片负荷参数的差。
[0017] 为了基于模型的方法的准确性，优选的是确定叶片负荷数据的步骤包括：在所述转子速度基本上恒定的状况期间采集与所述选定的转子叶片对中的每个叶片相关联的叶片负荷数据集。在实践中，精确恒定的转子速度是不可实现的，因此优选的是所述转子速度被维持在目标速度的+/-10％内，并且更优选地被维持在目标速度的+/-5％内。
[0018] 类似地，为了基于模型的方法的准确性，优选的是数据采集发生在风速基本上恒定(例如，恒定在+/-10％内，或更优选地恒定在+/-5％内)的状况期间。
[0019] 在一个实施例中，叶片负荷数据的采集可以发生在转子叶片具有基本上被设定为0°的桨距角的情况期间。这样的措施使叶片上的推力最小化，使得叶片之间的推力的差能够被假设为可归因于桨距失衡。
[0020] 在数据采集的备选方法中，叶片负荷数据可以在相应的叶片接近0°和180°位置的情况下被采集。在这些情况下，重力对叶片襟翼负荷的贡献能够被假设为可忽略的，使得叶片负荷的差能够仅归因于桨距失衡。
[0021] 在一个实施例中，核查步骤可以在确定并应用桨距控制输入的步骤之前被实施，以确保与选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据超过预定的阈值。因此，这样的措施确保叶片桨距仅在叶片之间的失衡被判断为不可接受时被调节。
[0022] 进一步的核查步骤可以在确定并应用桨距控制输入的步骤之后被实施，其中，步骤i)确定与选定的转子叶片对相关联的叶片负荷数据；以及ii)基于所述叶片负荷数据来确定与所述选定的转子叶片对相关联的桨距失衡数据；以便核查转子失衡的严重性是否已经被降低。因此，该措施提供了对控制输入已经具有降低空气动力学失衡对转子严重性的期望效果的确认。附图说明
[0023] 图1是风力涡轮机系统的示意图；
[0024] 图2是图示用于确保和校正转子失衡的策略的过程示意图；
[0025] 图3是装有三个叶片的转子并且指示0°方位角位置的视图；
具体实施方式
[0028] 本发明的目的是提供一种设施来确定转子失衡状况是否存在并应用校正性输入来降低转子失衡的严重性。
[0029] 图1图示了用于本发明的技术架构的范例。示意地表示为系统示意图，风力涡轮机或“风力涡轮机系统”2包括对于该讨论而言显著的特征，但是应当认识到，为了简洁起见，这里未示出对于风力涡轮机而言普通的许多其他常规特征，例如机舱、塔架、控制网络、功率分配网络等。然而，本领域技术人员应当理解，这些特征是隐含的。而且应当注意，风力涡轮机系统的特定架构仅作为范例以便图示本发明的技术功能，并且因此本发明可以通过具有不同的特定架构的系统来实施。
[0030] 在本发明的该实施例中，风力涡轮机系统2包括具有一组叶片5的转子4，所述转子4借助于输入轴8来驱动变速箱6。在该实施例中，转子4是装有三个叶片的转子，所述转子4是普通的转子构造，但是其他叶片数量当然是可能的。尽管这里示出变速箱6，但是也已知风力涡轮机具有不包括变速箱的直接驱动架构。变速箱6具有输出轴10，所述输出轴10驱动用于生成电功率的发电机12。三相电功率生成在公用事业规模的风力涡轮机系统中是常见的，但是这对于该讨论内容的目的而言不是必要的。
[0031] 发电机12通过合适的三相电连接器(例如，电缆或总线16)被连接到频率转换器14。频率转换器14具有常规的架构，并且众所周知，将发电机12的输出频率转换为适合于向电网18供应的电压电平和频率。各种频率转换器架构在本领域中时已知的，并且所选择的具体类型对于本发明而言不是核心，并且因此将不会在这里详细地进行描述。
[0032] 尽管定速风力涡轮机适合于具有比较低的功率(例如1MW以下)的风力涡轮机，但是在该实施例中，风力涡轮机系统2能够以可变速度操作，以便在宽范围的风速下从风捕获能量时更高效。然而，本发明也适合于在定速风力涡轮机中使用。
[0033] 众所周知，变速风力涡轮机通常在两种主要控制策略下操作：在额定功率以下和在额定功率以上。术语“额定功率”在这里在其接受的意义中用来意指风力涡轮机系统被额定或被认证以在连续操作下产生的功率输出。类似地，术语“额定风速”的使用应当被理解为意指产生风力涡轮机的额定功率的最低风速。
[0034] 额定功率以下发生在切入速度与额定风速之间(通常在10至17m/s之间)的风速时。在该操作区域中，风力涡轮机系统2能用于控制转子速度以便使从风捕获的能量最大化。这通过控制转子速度使得叶尖速比处于最佳值(即，6至7之间)。为了控制转子速度，为风力涡轮机系统2提供用于控制发电机扭矩以便跟踪功率参考的设施，所述设施将会进行描述。
[0035] 额定功率以上发生在风速已经增加至或已经超过额定风速时。在该操作状况下，风力涡轮机系统2的目的是维持恒定的输出功率。这通过控制发电机扭矩基本上恒定以便跟踪恒定的功率参考但是改变叶片的桨距角来实现，所述叶片的桨距角调节结果产生的叶片在转子平面中的提升力和拖拽力。这将会使涡轮机的旋转速度或被传递给转子轴的扭矩慢下来，使得旋转速度以及系统的生成功率被保持为基本上恒定。
[0036] 再次参考图1，为了实现额定功率以下和额定功率以上的控制目的，风力涡轮机系统2装备有控制系统20。控制系统20包括速度控制器22，所述速度控制器22能用于控制频率转换器14以影响由发电机12施加在转子4上的扭矩，并且还能用于通过叶片桨距调节系统来控制叶片5的桨距，所述叶片桨距调节系统包括桨距控制模块24和桨距致动模块26。
[0037] 此时应当注意，通过功率电子设备(例如频率转换器)用来控制发电机功率并且由此经由变速箱6控制转子上的反作用扭矩以及通过桨距控制系统用来控制叶片的桨距角的风力涡轮机速度控制系统的架构在本领域中一般是已知的，因此电子设备架构的详细描述将不会在这里给出。
[0038] 速度控制器22接收多个控制输入，但是在这里具体示出了两个输入参数：由合适的转子速度感测器件提供的转子速度输入参数30和由风力涡轮机系统2的更高电平的控制器(未示出)直接地或通过基于合适协议的数据分配网络(例如以太网)提供给速度控制器22的要求的功率输入参数32或“功率参考”。
[0039] 速度控制器22能用于在额定功率以下的操作状况期间通过将要求的扭矩信号TDEM输出到频率转换器14来控制与功率参考相关联并且从功率参考计算出的发电机扭矩，以便使转子速度输入参数30与速度参考32之间的误差最小化并且因此跟踪功率参考。类似地，在额定功率以上的操作状况下，速度控制器22能用于保持发电机扭矩恒定(并且因此跟踪恒定的功率参考)，但是能用于为桨距控制模块24提供控制输入以共同调整转子4的所有三个叶片5的桨距角。桨距控制模块24从速度控制器接收在这里被示为PCOLL_DEM的控制输入，并且将该控制输入转换为用于叶片5中的每个的桨距角调节值。桨距角调节信号在这里被示为表示针对装有三个叶片的转子的值的PADJ_1、PADJ_3和PADJ_3。这些控制输入被馈送给桨距致动模块26，所述桨距致动模块26控制用于相应的叶片5的桨距致动电动机。
[0040] 如将会从以上讨论内容认识到的，风力涡轮机系统2被提供有在宽范围的风速期间控制转子速度的设施，以便优化系统的功率生成。转子速度能够通过速度的范围来进行控制，或者被控制为保持在定速下。当转子旋转时，叶片间桨距的差能够导致将周期性力施加到风力涡轮机的各种部件(例如施加在机舱和塔架上，以及在机舱内的运行的齿轮和发电设备上)的转子失衡。为了解决该问题，风力涡轮机系统2包括桨距失衡模块40，所述桨距失衡模块40能用于从风力涡轮机系统收集数据并且评价叶片5之间的桨距失衡。在评价桨距失衡中，桨距失衡模块40也能用于将叶片桨距偏移值应用于桨距控制模块24，以便独立地调节叶片的桨距，从而降低转子失衡的严重性。在降低转子失衡的严重性中，该系统对作用于叶片的空气动力学影响进行补偿，并且因此改善转子的平衡。由此，被转子施加到风力涡轮机的支撑部件(例如主转子轴承、变速箱、发电机、机舱结构和塔架)上的周期性力被减少。
[0041] 显著地，桨距失衡模块40能用于基于桨距失衡模块40在转子旋转时收集的关于叶片上的负荷的数据来确定叶片之间的桨距失衡。为此目的，桨距失衡模块40被配置为从各种传感器接收输入数据，使得桨距失衡模块40能够执行叶片桨距失衡确定。具体地，模块40从叶片负荷监测模块42、转子速度信号44和风速信号46接收三种叶片负荷数据。这样，桨距失衡模块40因此基于叶片负荷、转子速度和风速的测量结果来确定与转子叶片对相关联的桨距失衡数据，如稍后将会更详细地描述的。任选地，并且如根据以下讨论内容将会变得明显的，模块40也可以接收转子位置信号48。这可以来自特定转子位置传感器，或者可以从转子速度信号获得，或者反之亦然。
[0042] 通过分析桨距失衡模块40收集的叶片负荷数据，桨距失衡模块40能用于确定选定的转子叶片对之间的桨距失衡数据，如将会进行描述的。一旦桨距失衡数据已经被确定，桨距失衡模块40就能用于确定可以被应用于选定的叶片对以便减少转子失衡的桨距控制输入，并且能用于经由桨距控制模块24应用那些桨距控制输入。为此目的，桨距失衡模块40输出在这里被指示为POFFSET_1、POFFSET_2和POFFSET_3的三个叶片桨距偏移值。
[0043] 有益地，由于为风力涡轮机叶片配备仪器以提供叶片负荷数据是例行的，因此桨距失衡模块40能够被改造为安装的风力涡轮机，以便使用现有的数据源来确定桨距失衡的估计结果并且采取校正性动作，从而在风力涡轮机正在操作时调叶片桨距。因此，这避免了在脱机设定中执行专用诊断流程的昂贵且耗时的实践，所述脱机设定要求适合于被适配到风力涡轮机的额外的传感器。本发明的另外的益处在于，通过校正叶片之间的有效的桨距角的差，可归因于桨距角的差的任何转子失衡都将会在源处得以解决，而非通过应用周期性桨距调节来生成旋转推力以对抗转子失衡。随后，后一方法可以导致增加的桨距致动器活动，并且也可以损害最优的能量产生，这是因为它将影响桨距控制系统将叶片设定在用于最大推力并且因此最大转子扭矩的最佳桨距位置中的能力。
[0044] 现在将更详细地解释桨距失衡模块40根据叶片负荷数据确定桨距失衡的流程。
[0045] 桨距失衡模块实施基于由选定的叶片对经历的负荷(更具体地为叶片襟翼负荷)之间的差来计算选定的叶片对之间的桨距失衡的估计结果的算法。该公式提供如下：
[0046] [1]
[0047] 在以上公式中：
[0048] ΔAB，est是用于叶片A与B之间的估计的桨距失衡的值。
[0049] E[MBA]是叶片A上的与叶片襟翼力矩数据集相关联的叶片襟翼力矩的预期值或平均值。
[0050] E[MBB]是叶片B上的与叶片襟翼力矩数据集相关联的叶片襟翼力矩的预期值或平均值。
[0051] K2、K3和K4是恒定值，稍后对K2、K3和K4进行解释
[0052] Wr是转子的旋转速度
[0053] V是风速
[0054] 公式[1]的导出现在将会进行描述。
[0055] 根据将会由本领域技术人员所理解的叶片元件动量方法，叶片的给定区段上的轴向推力能够被表示为如下：
[0056] [2]
[0057] 其中：
[0058] φ＝α+θ
[0059]
[0060] 并且其中
[0061] α：迎角
[0062] θ：桨距角
[0063] a：轴向诱导因子
[0064] a′：切向诱导因子
[0065] r：从叶片的根部到关心的叶片区段的半径
[0066] ωr：旋转速度
[0067] CL：提升系数
[0068] CD：拖拽系数
[0069] 相对风速
[0070] V：上游风速
[0071] ρ：空气密度
[0072] c：关心的叶片区段的叶片弦长
[0073] 注意，根据关于风力涡轮机叶片理论的主题的标准测试，以上变量对于本领域技术人员来说将是已知的，并且也在图5中概略地进行图示。
[0074] 公式[2]能够通过做出某些假设来进行简化。例如，如果风力涡轮机在将由本领域技术人员所理解的“非失速”状况下被操作，那么空气动力学拖拽对叶片的贡献能够被假设为是不显著的，并且提升函数能够被假设为是线性的。因此，公式[2]能够被更改为如下：
[0075] [3]
[0076] 由于提升系数函数近似为线性函数，因此其能够被进一步被更改为：
[0077] [4]
[0078] 在公式[4]中， 能够被假设为是恒定的，这是因为空气密度和弦长能够被假设为是恒定的，被假设为φ，其为叶片桨距角与迎角之和。
[0079] 因此，为了概括，公式[4]为叶片上的推力提供了表达式。推力能够被建模为在距转子的中心一半径“r”处的叶片上的点力“F”。据此，能够假设叶片负荷或“叶片襟翼负荷”在某些状况下与轴向推力成比例。
[0080] 叶片襟翼负荷一般具有两个贡献因素：首先是轴向推力，并且其次是由于作用在叶片上的重力而由此生成在如在图4中所指示的叶片襟翼方向上的弯矩的力。然而，对叶片的这种重力影响能够在以下情况下被有效地忽略：
[0081] 1)当叶片接近0°或180°方位角位置时——在这些位置中，重力沿着叶片轴线作用，并且因此叶片不会由于在襟翼方向上的重力而经历明显的弯矩，如在图3中所图示的。
[0082] 2)当叶片的桨距靠近0°时——在桨距角靠近0°时，叶片不会由于在襟翼方向上的重力而经历明显的弯矩，这是因为重力基本上沿着叶片的弦轴线作用，如在图4中所图示的。
[0083] 因此，当重力对叶片负荷的影响被排除时，能够提出在这些状况下叶片上的轴向推力的差是叶片之间的桨距的差或“失衡”的结果。值得注意的是，相比于由于桨距角的差的空气动力学失衡，可以影响空气动力学平衡的因素(例如灰尘/冰累积、叶片轮廓的差等)被认为是可忽略的。然而，本发明也可以用来对任何这样的空气动力学影响进行校正。
[0084] 采取三个叶片中的两个作为范例，能够用以下公式来表达叶片A与叶片B之间的桨距失衡“ΔAB”：
[0085] [5]ΔAB＝αA-αB
[0086] 其中，αA是叶片A的迎角，并且其中，αB是叶片B的迎角。
[0087] 公式[5]能够被插入到公式[4]中以提供分别针对选定的叶片对(在这种情况下为叶片A和叶片B)的推力的表达式：
[0088] [6]
[0089] [7]
[0090] 因此，借助于这些表达式，针对叶片A与B之间的叶片推力差的表达式能够被导出为：
[0091] [8]
[0092] 使用在上面提及的叶片上的力能够被近似为作用在位于距叶片根部一半径“r”处的点上的力的叶片推力模型，能够更改公式[8]以导出叶片襟翼力矩参数的差的表达式。
[0093] [9]
[0094] 在公式[9]中，参数k2是常数，其中，k2＝k1·r·aL
[0095] 使用公式[9]并且将该公式与如在上面讨论的表达式进行组合，并且使用对于本领域技术人员来说已知的“预期的操作者”采取叶片襟翼力矩和V2rel的平均值，公式[9]能够被写为：
[0096] [10]E[MBA]-E[MBB]≈k2·ΔAB·E[(V·(1-a))2+(rωr·(1+a′))2]
[0097] 能够采取措施来简化公式[10]。这里，能够假设轴向诱导因子和切向诱导因子(分别为α和α’)为常数，并且因此公式[10]能够被更改为：
[0098] [11]E[MBA]-E[MBB]≈k2·ΔAB·(k3·E[V2]+k4·E[ωr2])
[0099] 在公式[11]中：
[0100] k3＝(1-a)2；并且
[0101] k4＝(1+a′)2·r2
[0102] 因此，公式[11]提供了计算两个叶片(在该范例中具体为叶片A与B)之间的叶片襟翼力矩的差。应当注意，同一公式可以被用于确定转子的任何选定的叶片对之间的叶片襟翼力矩的差。
[0103] 假设风速和转子速度保持相对恒定，公式[11]能够被用于估计选定的叶片对之间的桨距失衡。因此，重新布置公式[11]提供了：
[0104] [12]
[0105] K3是依赖于轴向诱导因子并且因此依赖于平均风速的恒定参数。由于平均风速能够被假设为在数据将被采样的时间段期间基本上恒定，因此轴向诱导因子也是如此。
[0106] K4是依赖于切向诱导因子并且因此依赖于平均转子速度的恒定参数，所述平均转子速度也能够被假设为在数据将被采样的时间段内基本上恒定。
[0107] k3和k4的值在脱机过程期间或根据转子模拟来进行计算，其中，针对切向诱导因子和轴向诱导因子的值能够被确定。
[0108] 然而，由于k4中的r2项，公式[12]被设想为对转子速度的变化更敏感而对风速的变化较不敏感。因此，设想公式[12]提供了在其在转子的角速度被维持在基本上恒定的速度的状况下被执行的用于确定选定的叶片对之间的叶片桨距失衡的鲁棒算法。设想可接受地准确的结果将会在转子速度被维持在目标速度的+/-10％内的情况下被实现。然而，理想地，转子速度应当被维持在更严格的界限(例如+/-5％)内，尽管这些值以范例的方式被提供并且不应被认为是限制。关于风速，当前设想到可接受结果将会通过当风速基本上恒定在+/-25％内时执行该过程来实现，尽管优选地，更小的风速的变化将会是理想的(例如在+/-10％或+/-5％内)。
[0109] 已经描述了对如何能够基于叶片襟翼负荷来估计选定的叶片对之间的桨距失衡进行巩固的理论，讨论内容现在将会移动到在实践中这如何实现。
[0110] 现在参考图2，示出了桨距失衡确定过程100，在该实施例中所述桨距失衡确定过程100由桨距失衡模块40来执行。注意，尽管桨距失衡模块40的功能被示为与风力涡轮机系统的其他功能部件/模块分开，但是应当理解，这仅用于描述性目的。
[0111] 该过程在步骤102处开始，步骤102可以表示从风力涡轮机系统的更广泛的控制过程调用的过程/功能。过程100可以被配置为以预设的时间安排(例如每100操作小时)被执行，或者该过程可以在要求时(例如当在启动期间由操作人员触发时)或响应于某些事件(例如雷击或强降雪)而执行。
[0112] 一旦过程100已经被开始，步骤104就用来控制风力涡轮机的速度，使得风力涡轮机的速度被维持在基本上恒定的值。一旦转子速度已经被控制为期望的速度，步骤106和108就充当初始监测循环以在数据收集阶段开始之前核查转子速度以及风速是否稳定。稳定性核查步骤106继续围绕循环，直到如确定转子速度和风速充分稳定的这样的时间。备选地，稳定性核查步骤106能够被配置为在预定的时间段之后暂停。作为这种情况的范例，初始稳定性核查可以被配置为确保转子速度和风速在30秒的时间段上稳定。例如，核查转子速度是否在该时间段上改变不多于+/-10％，并且核查风速是否在该时间段上改变不多于+/-25％。
[0113] 一旦初始稳定状况已经满足，过程100就开始如通过步骤110指示的数据收集阶段。数据收集阶段的目的是采集针对叶片A、叶片B和叶片C中的每个的叶片负荷数据集。叶片负荷数据集将包括在采样时间段期间以某一采样速率进行采样的叶片弯矩的测量结果。叶片弯矩是从合适的叶片应变传感器导出的，所述合适的叶片应变传感器优选被定位在正在考虑的叶片的根部处，并且因此用来提供来自叶片负荷监测模块42的合适的数据输入，如在上面参考图1所描述的。
[0114] 数据将会在足够长的时间段内被收集，以确保叶片负荷的平均值足够准确。在原理上，数据收集时间越长，平均值将会越准确。然而，更长的数据收集时间段有风速和转子速度变得不稳定的风险。在实践中，设想到在10Hz的采样速率下合适的数据收集时间段将是30分钟，尽管应当理解这些图仅是以范例的方式被提供的。
[0115] 在数据收集阶段期间，过程100继续监测风速和转子速度。如果这些参数中的任一个变得不稳定，那么数据收集步骤110将会在步骤114处终止。
[0116] 一旦数据收集阶段完成，数据集就被存储在合适的存储器模块112中。这可以是控制系统的通用存储器区、或专用于例如桨距失衡模块40的存储器区。
[0117] 一旦数据收集阶段完成，步骤116就处理来自存储器112的采集到的叶片负荷数据集，并且计算针对叶片A、B和C中的每个的平均叶片襟翼负荷。此后，步骤118然后使用平均叶片襟翼负荷值，并且使用公式[12]计算针对每个叶片对(即，叶片对AB、叶片对BC和叶片对AC)的叶片桨距失衡。
[0118] 一旦已经在步骤118处计算了桨距失衡值，就在步骤120处核查桨距失衡值是否超过预定的阈值。如果桨距失衡值在预定的阈值内，转子被认为是可接受地平衡的，并且该过程将会在步骤122处终止。然而，如果桨距失衡值中的一个或多个被认为超过预定的阈值，那么该过程继续到步骤124，在步骤124处校正针对每个叶片的桨距。步骤118和124现在将会使用工作的范例来进行解释以帮助理解。
[0119] 在该范例中，假设以下叶片桨距失衡值已经被确定：
[0120] Δ桨距AB＝0.6°
[0121] Δ桨距AC＝1.0°
[0122] Δ桨距BC＝0.4°
[0123] 根据这些值，能够认识到叶片A的迎角(αA)大于叶片B的迎角(αB)，叶片A的迎角大于叶片C的迎角(αC)，并且叶片B的迎角大于叶片C的迎角。用另一种方式表达为：αA>αB>αC。更具体地，在该工作的范例中，αA＝2°，αB＝1.4°，并且αC＝1°。
[0124] 针对叶片的迎角的差引起空气动力学失衡，并且能够通过调节叶片的桨距角来校正。根据针对三个叶片对中的每对的这些桨距失衡值，能够假设叶片B的桨距是“正确的”，这是因为这给出了三个叶片的中间迎角。因此，由此断定叶片A和叶片B的桨距角应当分别被补偿或“偏移”桨距失衡值Δ桨距AB＝0.6°和Δ桨距BC＝-0.4°。
[0125] 因此，在该实施例中，步骤124引起桨距失衡模块40输出针对叶片A的0.6°的桨距偏移值和针对叶片C的-0.4°的桨距偏移值。响应于此，桨距控制模块24矫正针对叶片的桨距调节信号以考虑它从桨距失衡模块40接收的叶片桨距偏移值。在该范例中，桨距控制模块24矫正桨距调节值如下：
[0126] PADJ_1＝PCOLL_DEM+Δ桨距AB
[0127] PADJ_3＝PCOLL_DEM
[0128] PADJ_3＝PCOLL_DEM-Δ桨距BC
[0129] 一旦偏移信号被输出到桨距控制模块24，过程100就在步骤126处终止。
[0130] 这里针对过程的选项是几乎立即再次调用该过程，以便确保已经对叶片桨距角做出的调节已经具有降低叶片之间的叶片桨距失衡的严重性的期望效果。
[0132] 例如，在以上实施例中，当转子旋转超过360度循环时采集叶片襟翼负荷数据。如在上面已经讨论的，在数据收集阶段期间，叶片的桨距被基本上降至0度，这具有去除重力对叶片襟翼负荷的影响的效果。作为对此的备选方案，可接受的是允许桨距角采用任何命令的位置，但是然后仅当叶片接近0度或180度的位置(例如这些位置附近的大约+/-10度)时收集数据。这也将会具有从叶片襟翼负荷数据去除重力的影响的效果。
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