摘要
为解决风电叶片全尺寸静力加载测试中叶片参数出现变化时系统加载拉力偏离的问题,文中参照偏差耦合控制方式,通过建立基于偏差耦合控制的反向传播神经网络自整定比例积分微分控制算法,搭建基于Labview的静力测试仿真模型来验证算法的有效性.结果表明,该算法在叶片参数波动微弱情况下加载点拉力维持在较低误差;叶片参数在波动较大情况下加载点拉力出现轻微波动,但维持在符合测试标准内.由此可见,该算法有利于提高系统的鲁棒性,解决了系统拉力在参数变化时偏离的问题,提高了加载曲线的精度,增强了系统的自适应能力.
基金项目
国家工信部产业技术基础公共服务平台项目(2022-231-222)
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