Vibrations of a wind turbine blade have a negative impact on its performance and result in failure of the blade, therefore an approach to effectively control vibration in turbine blades are sought by wind industry. The small domestic horizontal axis wind turbine blades induce flap wise (out-of-plane) vibration, due to varying wind speeds. These flap wise vibrations are transferred to the structure, which even causes catastrophic failure of the system. Shape memory alloys which possess physical property of variable stiffness across different phases are embedded into the composite blades for active vibration control. Previously Shape memory alloys have been used as actuators to change their angles and orientations in fighter jet blades but not used for active vibration control for wind turbine blades. In this work a GFRP blade embedded with Shape Memory Alloy (SMA) and tested for its vibrational and material damping characteristics, under martensitic and austenite conditions. The embedment portrays 47% reduction in displacement of blade, with respect to the conventional blade. An analytical model for the actuated smart blade is also proposed, which validates the harmonic response of the smart blade.
Vibrational problems in the domestic Small Horizontal Axis Wind Turbines (SHAWT) are due to flap wise vibrations caused by varying wind velocities acting perpendicular to its blade surface. It has been reported that monitoring the structural health of the turbine blades requires special attention as they are key elements of a wind power generation, and account for 15-20% of the total turbine cost. If this vibration problem is taken care, the SHAWT can be made as commercial success. In this work, Shape Memory Alloy (SMA) wires made of Nitinol (Ni-Ti) alloys are embedded into the Glass Fibre Reinforced Polymer (GFRP) wind turbine blade in order to reduce the flapwise vibrations. Experimental study of Nitinol (Ni-Ti) wire characteristics has been done and relationship between different parameters like current, displacement, time and temperature has been established. When the wind turbine blades are subjected to varying wind velocity, flapwise vibration occurs which has to be controlled continuously, otherwise the blade will be damaged due to the resonance. Therefore, in order to control these flapwise vibrations actively, a non-linear current controller unit was developed and fabricated, which provides actuation force required for active vibration control in smart blade. Experimental analysis was performed on conventional GFRP and smart blade, depicted a 20% increase in natural frequency and 20% reduction in amplitude of vibration. With addition of active vibration control unit, the smart blade showed 61% reduction in amplitude of vibration.
A smart blade conception has been proposed by the authors. With stretching-twisting coupling effect, the blade is twisted by centrifugal load or ambient temperature change. In this paper, the blades, made by three kinds of anti-symmetric laminates, are investigated by rotational tests. The results show the angle of smart blade tips increases in proportion to the 2nd power of a rotating speed and is well in agreement with the numerical results by FEM.
스마트무인기 로터 블레이드의 국산화 개발이 수행되었다. 국산화 개발은 원소재와 물성치가 가장 유사한 국내 생산 복합소재의 선정, 새로운 소재의 물성치 데이터 구축을 위한 쿠폰시험, 블레이드 단면 물성치의 재계산, 공진, 정적/피로 강도, 공탄성 안정성의 구조동역학 설계요구조건에 대한 검증 등을 포함하며, 그 결과에 대하여 기술하였다. 또한 본 논문에서는 스마트무인기 국산화 블레이드 개발과정에서 개선된 공정에 대하여 간략히 기술하였다.
Sajeer, M. Mohamed;Chakraborty, Arunasis;Das, Sourav
Smart Structures and Systems
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제26권6호
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pp.703-720
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2020
This paper investigates the safety of the wind turbine blade against excessive deformation. For this purpose, the performance of the blade in the along-wind direction is improved by longitudinal stiffener made of shape memory alloy. The rationale behind the selection of this smart material is due to its ability to offer excellent thermo-mechanical behaviour at low strain. Here, Liang-Roger model is adopted for vibration control, and the super-elastic effects are utilised for blade stiffening. Turbulent wind fields are generated at the hub height using TurbSim and the corresponding loads are evaluated using blade element momentum theory. An efficient switching algorithm is developed along with performance curves that enable the designer to select an optimal mode of heating depending upon the operational scenario. Numerical results presented in this paper clearly demonstrate the performance envelope of the proposed stiffener and its influence on the reliability of the blade.
With the recent trend of intelligence and automation of construction work, a double-blade road cutter is being developed that automatically enables cutting along the cutting line marked on the road using a vision system. The road cutter can recognize the cutting line through the camera and correct the driving route in real-time, and it detects the load of the cutting blade in real-time to control the driving speed in case of overload to protect workers and cutting blades. In this study, a vision system mounted on a double-blade road cutter was developed. A cutting route recognition technology was developed to stably recognize cutting lines displayed on non-uniform road surfaces, and performance was verified in similar environments. In addition, a vision sensor protection module was developed to prevent foreign substances (dust, water, etc.) generated during cutting from being attached to the camera.
This paper analyzes the shaft torsion of a doubly-fed induction generator (DFIG) for a wind farm collector system fault. When a fault occurs, the active power of the DFIG cannot be transmitted to the grid and thus accelerates the rotation of both the blade and the rotor. Due to the different inertia of these, the angle of deviation fluctuates and the shaft torsion is occurred. This becomes much severe when the rotational speed of the blade exceeds a threshold, which activating the pitch control to reduce the mechanical power. The torque, which can be sixty times larger than that in the steady state, may destroy the shaft. The shaft torsion phenomena are simulated using the EMTP-RV simulator. The results indicate that when a wind farm collector system fault occurs, a severe shaft torsion is occurred due to the activation of the pitch control.
In this research, we propose an energy harvesting structure with a flexible blade element vibrating at its first mode to maximize the power output of the piezoelectric material. For this purpose, a piezoelectric patch was attached on the blade element used in a small-scale wind turbine, and air load was applied with a suitable angle of attack in the stall zone. The aerodynamic load created by air excitation vibrates the blade element in its first natural frequency and maximizes the voltage output of the piezoelectric patch. The variation of power outputs with respect to electrical resistance, air speed, and extra mass is experimentally investigated for various cases. An analytical model is constituted using a single-mode blade element with piezoelectric patch dynamics, and the power outputs of the obtained model are compared with experimental results.
In recent years, with the vigorous development of visual algorithms, a large amount of research has been conducted on blade surface defect detection methods represented by deep learning. Detection methods based on deep learning models must rely on a large and rich dataset. However, the geographical location and working environment of wind turbines makes it difficult to effectively capture images of blade surface defects, which inevitably hinders visual detection. In response to the challenge of collecting a dataset for surface defects that are difficult to obtain, a multi-class blade surface defect generation method based on the StyleGAN3 (Style Generative Adversarial Networks 3) deep learning model and PBGMs (Physics-Based Graphics Models) method has been proposed. Firstly, a small number of real blade surface defect datasets are trained using the adversarial neural network of the StyleGAN3 deep learning model to generate a large number of high-resolution blade surface defect images. Secondly, the generated images are processed through Matting and Resize operations to create defect foreground images. The blade background images produced using PBGM technology are randomly fused, resulting in a diverse and high-resolution blade surface defect dataset with multiple types of backgrounds. Finally, experimental validation has proven that the adoption of this method can generate images with defect characteristics and high resolution, achieving a proportion of over 98.5%. Additionally, utilizing the EISeg annotation method significantly reduces the annotation time to just 1/7 of the time required for traditional methods. These generated images and annotated data of blade surface defects provide robust support for the detection of blade surface defects.
This paper deals with a vibration control analysis of a rotating composite blade, modeled as a tapered thinwalled beam induced by heat flux. The displayed results reveal that the thermally induced vibration yields a detrimental repercussions upon their dynamic responses. The blade consists of host graphite epoxy laminate with surface and spanwise distributed transversely isotropic (PZT-4) sensors and actuators. The controller is implemented via the negative velocity and displacement feedback control methodology, which prove to overcome the deleterious effect associated with the thermally induced vibration. The structure is modeled as a composite thin-walled beam incorporating a number of nonclassical features such as transverse shear, secondary warping, anisotropy of constituent materials, and rotary inertias.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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