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Application of time-periodic stochastic subspace identification on operating wind turbine rotor data

Schwochow, Jan und Gnebner, Kevin und Govers, Yves (2022) Application of time-periodic stochastic subspace identification on operating wind turbine rotor data. In: Proceedings of ISMA 2022 - International Conference on Noise and Vibration Engineering and USD 2022 - International Conference on Uncertainty in Structural Dynamics. ISMA 2022 - International Conference on Noise and Vibration Engineering, 2022-09-12 - 2022-09-14, Leuven, Belgium. ISBN 978-908289315-1.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
837kB

Offizielle URL: https://www.isma-isaac.be/isma2022/

Kurzfassung

The stochastic subspace identification (SSI) algorithm is a robust-working method to identify mode shapes, eigenfrequencies and damping ratios from response time histories of linear time-invariant systems (LTI), which are operated under random excitation. In case of rotating substructures, e.g. wind turbine rotors, the periodic responses contain participation of several higher harmonics of the rotor speed. For such timeperiodic systems the modal analysis can be described by characteristic exponents called Floquet multipliers, which postulate periodic modal deformation except for the total amplitude (determined by damping ratio) after one period of revolution. The presented periodically expanded subspace algorithm (SSI-LTP) projects the system response from one period to the next. The algorithm is applied to the evaluation of simulated and experimental rotor blade deformation data of a wind turbine operating at different wind and rotor speeds, which were measured with a commercially available optical rotor blade deformation measurement system.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188693/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Application of time-periodic stochastic subspace identification on operating wind turbine rotor data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schwochow, Janjan.schwochow (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5430-8479NICHT SPEZIFIZIERT
Gnebner, Kevinkevin.gnebner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0008-2529-7249165074510
Govers, Yvesyves.govers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2236-596X165074511
Datum:September 2022
Erschienen in:Proceedings of ISMA 2022 - International Conference on Noise and Vibration Engineering and USD 2022 - International Conference on Uncertainty in Structural Dynamics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
ISBN:978-908289315-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:wind turbine aeroelasticity, vibration test, operational modal analysis, linear time-periodic system
Veranstaltungstitel:ISMA 2022 - International Conference on Noise and Vibration Engineering
Veranstaltungsort:Leuven, Belgium
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 September 2022
Veranstaltungsende:14 September 2022
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Photovoltaik und Windenergie
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Windenergie
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aeroelastik > Strukturdynamik und Systemidentifikation
Hinterlegt von: Schwochow, Jan
Hinterlegt am:05 Okt 2022 13:27
Letzte Änderung:07 Aug 2024 08:46

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