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新能源风力发电技术与自动化技术研究
Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Automation Technology
疲劳分析，并识别机组叶片故障。PERRY M 等则尝试利用提前安装在叶片上的
光纤布拉格光栅传感器（fibre Bragg grating sensor，FBGS）来监测风机叶片上的
应力模式，进一步分析叶片的运行状况。在实际运行中，叶轮由于振动或者载荷
过大，容易出现叶片不平衡。因此，张米露等通过研究不同水流流速下叶轮不平
衡对海流机的影响程度，提出了一种机电耦合的数学模型，有利于分析海流机的
故障诊断和状态预测。此外，风机变桨系统可以根据风速调整叶片角度，将叶片
旋转产生的机械能传递给传动系统，通过对变桨系统进行实时故障监测，有利于
风电机组对风能利用率的提高。例如，杨锡运等考虑到变桨系统故障产生和传播
过程中所具有的不确定性和模糊性，依据风电机组海量运行数据挖掘变桨系统故
障关联规则，并转化为模糊 Petri 网模型，采用矩阵运算的形式化并行推理，得
到变桨系统故障诊断结果。
2. 疲劳寿命分析
通过及时评估叶片的疲劳损伤情况，并对其剩余使用寿命进行预测，对提高
风机叶轮的可用性、可维护性具有积极意义。例如，考虑到风力涡轮机叶片载荷
作用以及空气动力学特性，WANG X 等基于线性疲劳损伤累积理论和基本应力
疲劳性能曲线对风机叶片进行了寿命预测。不过，这种基于线性累积损伤理论的
方法并不完全适用于复合材料。对此，有学者提出了非线性损伤理论，避免了等
效损伤的假设，可以考虑构件损伤的非均匀发展情况。由于风机大部分暴露在复
杂甚至恶劣的环境中，且受到动态变化的内 / 外部载荷的作用，因此，要保证叶
轮使用寿命预测的准确性，就要考虑到载荷动态变化的影响。例如，KONG C 等
采用有限元分析法，基于材料的 S-N 曲线和 Spera 经验公式，对处于变载荷下的
风机叶片进行寿命评估，但这需要花费大量时间来建立 S-N 曲线。针对此问题，
LIU Han 等提出一种基于 ANN 模型的复合材料剩余使用寿命预测方法，与使用
S-N 曲线相比，在保证达到相同预测精度的前提下需要的数据量减少了 50%，从
而显著减少了计算时间。目前基于数据驱动的方法是设备剩余使用寿命预测的主
流方法，通过提取反映设备健康状态的特征信息，建立状态监测数据间的非线
性关系，进而实现剩余寿命的准确预测。然而，现有的大部分针对风机叶片的
疲劳寿命评估方法，尚未完全计及不确定性因素。因此，SHOKRIEH M M 等在
利用有限元分析法获得叶片关键区域后，再用威布尔分布法统计分析每种风速
模式出现的比例并据此对其随机分配权重，然后基于经典层合板理论（classical
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