Software-in-the-loop testing of a wave filter - with application to cyber-physical testing of a floating wind turbine

Abstract

Denne masteroppgaven utforsker anvendelsen og ytelsen til en tilstandsestimator i en “programvare-i-sløyfe” (SIL) konfigurasjon. “Programvare-i-sløyfe” er en metode som brukes i utvikling av modeller der kontrollsystemer kan testes i et simulert miljø. Kontrollsystemalgoritmen er en ikke-lineær passiv tilstandsestimator (NPO), utledet av Thor I. Fossen. SIMA brukes til å simulere det virtuelle miljøet, med fokus på å gjenskape et fysisk eksperiment for bevegelser av flyterstrukturen til modellen av en flytende offshore vindturbin kalt INO WINDMOOR 12 MW.

Fysiske eksperimenter gjennomføres som regel i et havbasseng med en modellskala versjon av turbinen. Slike eksperimenter er kjent for å være utfordrende på grunn av skalaeffektene forårsaket av krefter fra både vind og bølger. Ved å tilpasse oppsettet etter en hybrid løsning, kan eksperimenter gjøres mer realistiske ved å simulere dynamikken som er vanskelig å fange opp i det fysiske testmiljøet. I dette tilfellet simuleres forankringssystemet til turbinen, og dets krefter påføres ved bruk av spenningslinjer kontrollert av kabeldrevne parallelle roboter.

Forskningen har som mål å verifisere tilpasningen og effektiviteten til NPO-algoritmen anvendt som et bølgefilter for strukturen. Ved hjelp av HLCC, en programvare utviklet av SINTEF, er det mulig å simulere tilstandsestimatoren som en funksjonell mock-up-enhet (FMU) og koble den til SIMA. Bølgefiltrering omfatter prosessen med å fjerne den høyfrekvente komponenten i den målte posisjonen til et flytende legeme som er eksponert for bølger. NPO-algoritmen gjør det også mulig å rekonstruere lavfrekvente bevegelser basert på målte signaler. Ved å gi nøyaktige estimater av den lavfrekvente responsen til flyteren, er man i stand til å bedre estimere ikke-lineære bølgelaster på strukturen og dermed optimalisere design av vindturbin og forankringssystem.

Resultatene indikerer at NPO-algoritmen kan brukes innenfor dette SIL-oppsettet, hvor både SIMA og HLCC viser seg å være nyttige verktøy. Det er avgjørende å ha en grundig forståelse av modellen som skal brukes, da utilstrekkelig kunnskap fører til usikkerheter som kan hindre optimal ytelse og justering av algoritmen. Denne forskningen bidrar til målet med å utvikle mer effektive og lønnsomme løsninger for forankringssystemet til offshore vindturbiner. Dette vil igjen bidra til å gjøre offshore flytende vind til et konkurransedyktig og gunstig alternativ for produksjon av ren energi, i tråd med den grønne skiftet.

This master thesis explores the application and performance of a state observer algorithm within a software-in-the-loop (SIL) setup. Software-in-the-loop testing is a method used in model testing where control systems are tested in a simulated environment. The control system algorithm is a Nonlinear Passive Observer, proposed by Thor I. Fossen. SIMA is used for simulating the virtual environment, explicitly focusing on replicating a physical experiment for motions of the substructure on the model of a floating offshore wind turbine design known as INO WINDMOOR 12MW.

Physical experiments are usually conducted in an ocean basin with a model-scale version of the turbine. Wind turbine testing is known for being difficult due to the scaling effects of forces from both wind and waves. Adaptation of a cyber-physical experimental setup aims to make these experiments more realistic by simulating the dynamics that are difficult to encapsulate in a physical testing environment. In this case, the mooring system is simulated and correct forces are applied by the use of tension lines controlled using Cable Driven Parallel Robots (CDPR).

The research aims to verify the feasibility and effectiveness of the NPO algorithm as a wave filter for the structure. Using HLCC, a software developed by SINTEF, it is possible to simulate the observer as a functional mock-up unit (FMU) and connect it to SIMA. Wave filtering is the process of removing the high-frequent component in the measured position of a floating body exposed to waves. The observer algorithm enables the reconstruction of low-frequent motions based on measured signals. By providing accurate estimates of the low-frequency response for the floater one is able to better estimate nonlinear wave loads and hence optimize turbine and mooring system design.

The findings indicate that the NPO algorithm can be used within this SIL setup, where both SIMA and HLCC prove to be valuable tools. It is crucial to possess a thorough understanding of the model to be used in the model-based estimator, as insufficient knowledge introduces uncertainty, hindering optimal performance and algorithm tuning. This research contributes to the broader objective of developing more efficient and streamlined solutions for the mooring system of offshore wind turbines, making it a competitive and favorable option for clean energy generation, aligned with the green shift initiative.