Design of a Vertical Axis Rotating Machine for the Development of a Digital Twin

Cette étude aborde le besoin croissant de production d'énergie fiable et durable, en mettant l'accent sur l'énergie hydroélectrique. Alors que la population mondiale et les besoins en énergie augmentent de manière exponentielle, l'impact environnemental des combustibles fossiles traditionnels devient de plus en plus problématique et irrémédiable. L'énergie hydroélectrique, notamment dans des régions comme le Québec, au Canada, où elle représente 94$\%$ de la production d'électricité, offre une alternative plus propre. Cependant, le développement de nouveaux projets hydroélectriques est confronté à des défis liés aux préoccupations environnementales, à l'opposition du public et aux coûts initiaux élevés, tandis que la conservation des unités déjà existantes fait face à une demande croissante et à des opérations irrégulières de plus en plus importantes. Ce projet vise à contribuer au développement d'un jumeau numérique (DT) d'une turbine hydroélectrique, en commençant par la conception, la construction et l'instrumentation d'une machine rotative à axe vertical (VARM). Cette machine sert de source de données empiriques pour les chercheurs travaillant sur les premières versions de modèles de DT de turbine hydroélectrique. La VARM fournit des données d'entraînement et de validation pour le développement de tels modèles en simulant des modes de défaillance contrôlés en laboratoire. La VARM est conçue pour être modulaire et flexible, capable de fonctionner avec différents matériaux, arbres, rotors et paliers pour simuler de nombreux cas d'essais différents. Sa conception est d'abord basée sur le modèle de machine tournante de Jeffcott qui offre un équilibre entre simplicité et précision. Elle aussi est accompagnée d'un modèle par éléments finis (FEM) offrant une source de données de référence régie par des paramètres connus servant à l'entraînement précoce du DT et la comparaison avec des données empiriques enregistrées sur la VARM. La conception et la construction complétées de la VARM sont ensuite accompagnées d'une série de tests préliminaires sous différentes configurations et cas de chargements. Des paramètres clés du système tels que la fréquence naturelle et le taux d'amortissement sont estimés par le biais de diverses techniques pour plusieurs cas. Le comportement de la VARM est également comparé aux résultats de simulation du modèle d'éléments finis permettant d'identifier un certain type de défaillance grâce à sa simplicité. De nombreuses améliorations pourraient encore être apportées à la VARM afin d'améliorer ses performances et ses capacités d'acquisition et de traitement de données, tout en offrant déjà une large gamme de mesures.

Abstract

This study addresses the increasing need for reliable and sustainable energy production, with a focus on hydroelectric power. As the world's population and energy needs grow exponentially, the environmental impact of traditional fossil fuels becomes increasingly problematic and irremediable. Hydroelectric power, particularly in regions like Quebec, Canada, where it accounts for 94$\%$ of electricity generation, offers a cleaner alternative. However, the development of new hydroelectric projects is confronted with challenges due to environmental concerns, public opposition, and high upfront capital costs while the conservation of already existing units faces an evermore increasing demand and irregular operations. This project aims to contribute to the development of a digital twin (DT) of a hydroelectric turbine, starting with the design, construction, and instrumentation of a Vertical-Axis Rotating Machine (VARM). This machine serves as an empirical data source for researchers working on early versions of hydroelectric turbine DT models. The VARM provides training and validation data for the development of such models by simulating lab-induced failure modes similar to those found in actual hydroelectric turbines and rotating machinery. The VARM is designed to be modular and flexible, capable of operating under different conditions, shafts, rotors, and bearings to simulate numerous test cases. Its design is initially based on the Jeffcott rotating model, which provides a balance between simplicity and accuracy. It is then accompanied by a finite-element model (FEM) offering an accurate and versatile source of reference data governed by known parameters for early training of the DT and comparison with the empirical data recorded on the VARM. The successful design and construction of the VARM, which will contribute to future researchers in need of experimental data of a vertical-axis rotating machine, is then accompanied by a series of preliminary tests under different configurations and loading schemes. Key parameters such as natural frequency and damping ratio are estimated through a variety of techniques for multiple cases. The behavior of the VARM is also compared to the simulation results from the finite-element model, which, in its simplicity allows the identification of a certain type of failure. Many improvements could still be applied to the VARM to improve its performance and data acquisition and treatment capabilities while still already offering a wide array of measurements.