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公开(公告)号：CN114837880B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210374022.9
申请日：2022-04-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种风力机智能降载叶片，包括由叶片前缘、前缘镶板、主梁、尾缘变形区及尾缘依次连接构成的叶片骨架，第一主梁和第二主梁内沿叶片展向分别敷设有若干组主梁压电纤维促动器，主梁的尾缘侧设置有弹簧夹片，弹簧夹片的夹持部插设于第一尾缘变形区和第二尾缘变形区之间，弹簧夹片的夹持部沿叶片展向装夹有若干组尾缘压电纤维促动器，本发明通过在主梁及尾缘关键位置设置压电纤维促动器，使叶片在传统独立变桨降载方式的基础上增加了主梁弯扭耦合降载、主梁压电纤维促动器驱动主梁变形降载、尾缘压电纤维促动器驱动尾缘变形降载三种主、被动降载方式，能够弥补独立变桨降载方式的不足，大幅提高大型风力机降载的灵活性及可靠性。
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公开(公告)号：CN116696658A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310760724.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明提供了一种浮式风力机的预测控制方法、系统、设备及存储介质，其中基于大数据人工智能训练技术以及数字孪生技术，通过对历史环境数据的采集和训练预先获得环境预测模型，进而根据环境预测模型通过数字孪生获得对应的风力机状态预测模型，并通过风力机状态预测模型对风力机的性能和疲劳损伤进行针对性的预测和控制方案的制定。本申请提供的控制方案在兼顾了风力机功率输出性能的同时保障了风力机的安全运行，具有良好的经济效益和社会效益，具备可推广价值。
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公开(公告)号：CN114837880A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210374022.9
申请日：2022-04-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种风力机智能降载叶片，包括由叶片前缘、前缘镶板、主梁、尾缘变形区及尾缘依次连接构成的叶片骨架，第一主梁和第二主梁内沿叶片展向分别敷设有若干组主梁压电纤维促动器，主梁的尾缘侧设置有弹簧夹片，弹簧夹片的夹持部插设于第一尾缘变形区和第二尾缘变形区之间，弹簧夹片的夹持部沿叶片展向装夹有若干组尾缘压电纤维促动器，本发明通过在主梁及尾缘关键位置设置压电纤维促动器，使叶片在传统独立变桨降载方式的基础上增加了主梁弯扭耦合降载、主梁压电纤维促动器驱动主梁变形降载、尾缘压电纤维促动器驱动尾缘变形降载三种主、被动降载方式，能够弥补独立变桨降载方式的不足，大幅提高大型风力机降载的灵活性及可靠性。
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