周爱国， 曾智杰， 乌建中， 张金峰

(同济大学 机械与能源工程学院，上海 201804)

风电叶片全尺寸结构静力测试是通过载荷等效模拟的方法来验证叶片在极限载荷条件下的承受能力，以确保叶片实际运行的安全可靠。叶片静力加载测试方法的正确性和测试参数的准确性对于保证叶片质量具有重要意义。叶片在进行多点加载测试时，各加载节点存在相互耦合干扰的问题，造成系统载荷波动振荡，控制精度下降，这种多点加载交联耦合现象是叶片静力加载过程中普遍存在的问题[1]。

针对上述问题，目前主流的解决方案分为两种：建立叶片静力加载模型，设计对应的解耦控制器；通过自整定控制算法实时修正控制参数，以达到解耦的效果。由于实际测试时往往无法知晓叶片刚度、弹性模量等具体参数，很难对每一个叶片建立精确的耦合模型并设计相应的解耦算法。因此，可以针对不同叶片自动调节控制参数的自整定算法得到越来越多的关注与研究，如黄雪梅、张磊安等提出一种模糊控制与预测理论相结合的动态控制算法以实现风电叶片五节点静力加载解耦控制；乌建中等[2]通过BP神经网络PID自整定算法实现了三点静力加载的解耦控制。本文在其基础上针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出一种变步长BP神经网络PID自整定算法，对其反向传播的过程进行了优化，并且于神经网络的输入端通过归一化处理解决了3项输入间数量级相差较大的问题。……