风电机组的疲劳寿命预测方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及风电技术领域，尤其涉及一种风电机组的疲劳寿命预测方法和装置。
【背景技术】
[0002] 风力发电机组(简称"风电机组"）整机的疲劳寿命由其各关键部件疲劳寿命中最 短者决定。而通常，各关键部件在出厂时就通过在不同工况下进行疲劳模拟仿真，得到不同 工况下的疲劳寿命。当各关键部件在风电机组上正常运行时，通过记录这些关键部件的运 行数据，或是可影响其寿命的相关数据，并将这些数据与之前的模拟仿真的工况进行比对， 从而得到当前各关键部件的疲劳寿命，进而得到风电机组的疲劳寿命。
[0003] 但是，上述现有技术由于参照的是模拟仿真工况，与实际的工况之间存在差距，因 此不能准确的评估风电机组的疲劳寿命。
【发明内容】
[0004] 本发明实施例提供的一种风电机组的疲劳寿命预测方法和装置，以实时快速、精 确的预测风电机组的疲劳寿命。
[0005] 为达到上述目的，本发明实施例提供了一种风电机组的疲劳寿命预测方法，所述 方法包括:周期性获取风电机组中各关键部件处的原始载荷数据，并形成原始载荷时间序 列；对所述原始载荷时间序列进行雨流计数，并按线性损伤累积理论计算各周期内所述原 始载荷数据对应的等效载荷;对各周期对应的所述等效载荷以迭代方式进行短时等效，生 成相应周期内的短时等效载荷;根据各周期对应的所述短时等效载荷以及各所述关键部件 的设计寿命、评估标准中推荐的等效周期数，计算得到各周期对应的各所述关键部件的生 命周期等效载荷;根据所述生命周期等效载荷，预测各周期对应的风电机组的疲劳寿命。
[0006] 本发明实施例还提供了一种风电机组的疲劳寿命预测装置，所述装置包括:原始 载荷获取模块，用于周期性获取风电机组中各关键部件处的原始载荷数据，并形成原始载 荷时间序列；等效载荷模块，用于对所述原始载荷时间序列进行雨流计数，并按线性损伤累 积理论计算各周期内所述原始载荷数据对应的等效载荷;短时等效模块，用于对各周期对 应的所述等效载荷以迭代方式进行短时等效，生成相应周期内的短时等效载荷;生命周期 等效模块，用于根据各周期对应的所述短时等效载荷以及各所述关键部件的设计寿命、评 估标准中推荐的等效周期数，计算得到各周期对应的各所述关键部件的生命周期等效载 荷;疲劳寿命预测模块，用于根据所述生命周期等效载荷，预测各周期对应的风电机组的疲 劳寿命。
[0007] 本发明实施例提供的一种风电机组的疲劳寿命预测方法和装置，从风电机组中多 个关键部件处采集原始载荷数据形成原始载荷时间序列，通过对该时间序列进行雨流计 数，按线性损伤累积理论计算各周期内所述原始载荷数据对应的等效载荷;然后对各周期 的等效载荷以周期迭代方式计算短时等效载荷，再由短时等效载荷推演到生命周期等效载 荷;最后由生命周期等效载荷预测各周期对应的关键部件的疲劳生命，进而预测风电机组 整机的疲劳寿命。本方案执行过程严谨清晰，可快速准确的评估出各周期下对应的风电机 组的疲劳寿命。
【附图说明】
[0008] 图1为本发明提供的风电机组的疲劳寿命预测方法一个实施例的流程图；
[0009] 图2为本发明提供的短时等效载荷求解方法一个实施例的流程图；
[0010]图3为本发明提供的风电机组的疲劳寿命预测装置一个实施例的结构框图；
[0011] 图4为本发明提供的等效载荷模块一个实施例的结构框图；
[0012] 图5为本发明提供的短时等效模块一个实施例的结构框图。
[0013] 附图标记说明：310-原始载荷获取模块、320-等效载荷模块、330-短时等效模块、 340-生命周期等效模块、350-疲劳寿命预测模块、321-雨流计数单元、322-等效载荷单元、 331-等效均值单元、332-等效方差单元、333-概率函数构建单元、334-等效载荷概率值单 元、335-各风速段等效载荷单元、336-短时等效单元。
【具体实施方式】
[0014] 本方案的发明构思，是先对原始载荷数据按线性损伤累积理论计算各周期对应的 等效载荷，然后进行短时等效得到短时等效载荷，再由短时等效载荷得到生命周期等效载 荷，最后根据生命周期等效载荷推演得到风电机组的疲劳寿命。
[0015] 下面结合附图对本发明实施例的风电机组的疲劳寿命预测方法和装置进行详细 描述。
[0016] 实施例一
[0017] 图1为本发明提供的风电机组的疲劳寿命预测方法一个实施例的流程图，该方法 的执行主体可为设置在风电场中的控制器，或者是个风电机组的控制器。如图1所示，该方 法包括如下步骤：
[0018] S110,周期性获取风电机组中各关键部件处的原始载荷数据，并形成原始载荷时 间序列。
[0019] 本实施例中，可通过在关键部件处，如叶片根部、风电机组主轴、塔筒顶部、塔筒底 部等位置设置如加速度传感器或应变片，来检测相应位置上的原始载荷数据，包括:叶片根 部挥舞及摆振方向弯矩、主轴扭矩、主轴偏航方向弯矩、主轴俯仰方向弯矩、塔筒顶部扭矩、 塔筒顶部前后方向推力和弯矩、塔筒顶部侧向推力和弯矩、塔筒底部前后和侧向弯矩。
[0020] 具体地，传感器直接检测到的数据为电信号，对检测信号进行滤波处理后，还要再 将传感器输出的电信号转换为对应被测物所承受载荷的物理量(如弯矩或力），最后，得到 指定格式的载荷数据，典型格式如:包含测量时间标记的载荷数据时间序列。将多种载荷的 时间序列合并可形成一个矩阵，该矩阵的第一列是时间序列向量，之后的每列分别代表一 种载荷的数据向量。
[0021] 这里强调，本实施例采用的计算周期远远大于传感器的采样周期，也就是说，本步 骤中，周期性获取风电机组中各关键部件处的原始载荷数据的数据是很多组而非一组原始 载荷数据。
[0022] S120,对原始载荷时间序列进行雨流计数，并按线性损伤累积理论计算各周期内 原始载荷数据对应的等效载荷。
[0023] 实际测量时得到的原始载荷，包括载荷幅值和循环次数都是无规律的，为了将其 等效为有规律的便于操作的具体数值，本实施例中，先对原始载荷时间序列进行雨流计数， 得到各周期内载荷的大小以及数量，然后，再按照按线性损伤累积理论计算各周期内原始 载荷数据对应的等效载荷。线性损伤累积理论(Palmgren-Miner)是进行载荷等效时常常采 用的等效理论方法。
[0024] 具体地，本实施例中，先对原始载荷时间序列进行雨流计数，得到各周期内同类原 始载荷数据的频次。如果按照上述周期对原始载荷时间序列进行雨流计数，那么相应的同 类原始载荷数据的频次可理解为是在一个周期内一种原始载荷数据的各数据值出现的次 数。
[0025] 而在运用线性损伤累积理论(Palmgren-Miner)进行载荷等效时，本实施例是依据 同类别的原始载荷数据的频次按线性损伤累积理论计算各周期内原始载荷数据对应的变 化周期为1Hz的等效载荷ΔΜ(1Ηζ)。其含义为特指与变化周期为1Hz有相同损伤效果的等效载 荷，等效载荷AM (1Hz)的具体值即为一个周期为1Hz的完整载荷周期正弦波的峰谷值。
[0026]在实际场景中，风电机组存在多种运行工况，例如正常发电状态、待机状态、限功 率状态等，不同工况下，等效载荷的计算方式也有所不同，但总体说来主要分为两种工况： 正常运行和非正常运行。例如，在正常运行的工况下以统计各载荷循环幅值及对应周期数 为主，即主要计算时间历程(Load Duration Data)，而在非正常工况下主要统计各载荷的 出现次数。因此，在对原始载荷时间序列进行雨流计数前，先对原始载荷时间序列按工况进 行分类，对原始载荷时间序列进行划分并依不同工况采用不同方法统计对应生命周期的疲 劳载荷周期数。通常，在正常工况下，载荷产生对风电机组的寿命影响的主导占到85%以 上，因此，本方案中主要提取风电机组正常运行工况下的原始载荷时间序列进行上述载荷 等效。同时，为使载荷评估结果的精度尽可能高，会兼顾其他运行工况一并进行全面的评估 和计算。
[0027] S130,对各周期对应的等效载荷以迭代方式进行短时等效，生成相应周期内的短 时等效载荷。
[0028] 所谓短时等效载荷即为将上述得到的等效载荷综合考虑不同条件如风速、时间段 等因素后综合得到的上述等效载荷在一段时间长度内的等效值。
[0029] 本实施例中，采用的短时等效的方法的思路，是先求解上述各周期对应的等效载 荷随不同风速的概率密度分布，以及不同风速随时间的概率密度分布，将二者的概率密度 分布联合考虑后，最终求解等效载荷随时间的概率密度分布，进而依据各周期内等效载荷 在相应时间段内的概率值求解得到短时等效载荷。
[0030] 本实施例中，对上述各步骤中采用的各概率密度分布模型的具体形式不作限定。
[0031] 具体地，在按周期求解各周期对应的短时等效载荷时，可将各周期得到的等效载 荷、短时等