摘要
本发明提供一种风力机叶片疲劳寿命预测平台及预测方法,涉及疲劳寿命预测技术领域,本发明首先,依据设计参数构建几何模型和实验试件,通过疲劳性能实验获取不同应力下的极限疲劳循环次数,并绘制S‑N曲线,用于校准几何模型。其次,采集风力机叶片历史运行中的应力值,分析当前的损伤情况,以初步评估是否还有剩余疲劳寿命。通过利用历史运行数据构建故障预测模型,实现故障概率的预测。通过故障预测模型对当前时刻的运行数据进行故障预测,并分析环境数据对疲劳寿命的影响。最后,通过综合分析损伤情况、故障概率和环境影响,计算出剩余疲劳寿命,并进行状态判断,发出安全或危险预警。
技术关键词
剩余疲劳寿命
故障预测模型
历史运行数据
应力
疲劳寿命预测方法
风电机叶片
疲劳寿命预测技术
风力机叶片根部
试件
机器学习算法模型
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机器学习模型
疲劳损伤分析
故障概率模型
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