[发明专利]基于时变灵敏度分析的风力发电机组多学科稳健设计优化方法

说明书

本发明公开了一种基于时变灵敏度分析的风力发电机组多学科稳健设计方法；其包括根据考虑时变因素并通过经验修正公式计算状态方程时变可靠性灵敏度，进而量化时变不确定因素对系统性能的影响，其次，考虑到不确定因素在多学科中的传播影响，通过简化的IUP(Implicit Uncertainty Propagation)方法结合SQP(Sequential Quadratic Programming)方法建立时变不确定条件下在学科间的传播量化模型，最后，将稳健设计思想融入到风力发电机组多学科设计优化中，进而达到降低时变不确定因素对系统性能函数影响的目的。本发明将时变灵敏度分析与稳健设计向结合，考虑了复杂系统的时变不确定因素影响，从而更能满足产品的实际设计需求。

技术领域

本发明属于机械产品多学科设计优化技术领域，尤其涉及一种时变灵敏度分析的风力发电机组多学科稳健设计优化方法。

背景技术

复杂机械系统工程设计优化问题通常很复杂，目标函数及约束条件通常是高度非线性的。此外，不确定性因素广泛存在于复杂耦合系统的整个生命周期中，如载荷波动、材料特性、几何尺寸、操作方式和运行环境变化，以及建立数学模型时所作假设带来的不确定性等等。这些客观存在的不确定性因素及其在学科间的传递导致最终设计方案很难达到理想状态，从而无法直接应用到工程实践中。因此，有效处理不确定因素对复杂机械系统的性能及其演变过程的影响，进而全面提高复杂机械系统的设计水平，已成为影响机械系统质量、性能、时间、成本、价格等的关键因素。许多研究机构和学者对于时不变不确定性因素条件下的MDO研究已有一些成果。

然而，大量的事实表明导致产品最终失效的主要原因之一是复杂机械系统的退化失效。这种失效主要是由于时变不确定性因素造成的，例如机械零部件磨损、强度降低、电子元器件性能衰退、环境腐蚀氧化、材料老化等。目前，对于时变不确定因素的处理上基本依然在单学科分析上。对于时变因素的单学科分析已经有了一定的研究成果。但是，在多学科设计优化中，时变不确定性因素的分析十分困难。首先，时变不确定因素表现形式多样化、相互关联；其次，在MDO中各个子系统之间存在着层次与非层次的混合耦合关系，系统各个层次模型中的时变不确定因素经过传递对系统的最终输出有着不同程度的影响，加之MDO本身就是针对大型系统的一种协调优化方法体系，这就造成了时变不确定条件下MDO的困难。

工程实际中各种不确定性因素的变化将会导致机械系统的性能发生波动，严重时可能导致失效。消除不确定因素是相当困难，减低不确定因素的影响是首选和相对容易的方法，即系统可靠性对这些不确定因素变化不敏感。已有很多学者通过稳健设计优化方法使复杂系统在多种不确定因素作用下，仍然能正常发挥其功能，并且对各种不确定因素变化不敏感。通过对时变灵敏度分析以及多学科稳健设计优化相结合，进一步提出多学科多目标时变灵敏度稳健设计优化方法。这就大大减少系统分析代价和降低计算时间。尽量降低时变不确定性因素的作用，使状态方程的可靠度随时变不确定性因素变化而变化的波动最小。

风力发电机组的设计是一个典型的时变多学科问题，需要综合考虑时变风电场特性及风电机组的结构、时变载荷、气动、控制和电磁等多个学科之间的耦合特性。

发明内容

本发明的发明目的是：为了解决现有技术因忽略多学科系统中时变不确定因素的客观存在而导致的设计结果不理想等问题，本发明提出了一种时变灵敏度分析的风力发电机组多学科稳健设计优化方法。

本发明的技术方案是：一种时变灵敏度分析的风力发电机组多学科稳健设计优化方法，包括以下步骤：

A、综合考虑风力发电机组的整体性能，建立风力发电机组的MDO模型；

B、考虑时变不确定因素的影响，并结合修正公式给出时变可靠性灵敏度具体计算方法；

C、分析时变不确定因素传播，利用简化的IUP给出了时变不确定因素在MDO中各学科传递的量化方法；