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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于无迹卡尔曼滤波的风力机叶片剩余寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411886086.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于无迹卡尔曼滤波的风力机叶片剩余寿命预测方法是由刘军;曹文翱设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无迹卡尔曼滤波的风力机叶片剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于无迹卡尔曼滤波的风力机叶片剩余寿命预测方法，包括以下步骤：S1、建立叶片损伤模型，运行风力机，叶片开始出现裂纹并逐渐扩展；S2、将叶片裂纹扩展转化为离散的累积过程，得到状态转移方程与观测方程；S3、确定年平均风速、切入风速、切出风速及瑞利分布。S4、得到叶片裂纹长度的观测数据；S5、定义损伤状态进程，设置系统噪声和裂纹长度测量误差的协方差矩阵；S6、用无迹卡尔曼滤波法进行贝叶斯预测，进行贝叶斯更新；S7、设定叶片裂纹扩展损伤阈值，判断更新后的状态是否超过设定的损伤阈值，计算剩余使用寿命。本发明的预测方法，解决了现有技术中难以协调减小误差与计算复杂度的问题。

本发明授权基于无迹卡尔曼滤波的风力机叶片剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于无迹卡尔曼滤波的风力机叶片剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立叶片损伤模型，运行风力机，叶片开始出现裂纹并逐渐扩展； S2、将叶片裂纹扩展转化为离散的累积过程，并引入系统噪声和裂纹长度测量误差，得到叶片损伤的状态转移方程与观测方程； S3、确定年平均风速、风电机组的切入风速、切出风速及轮毂处风速的瑞利分布； S4、根据瑞利分布，得到叶片裂纹长度的观测数据； S5、定义损伤状态进程，并作为先前损伤状态的函数，损伤状态进程包括状态转移方程和观测方程，设置系统噪声和裂纹长度测量误差的协方差矩阵和； S6、用无迹卡尔曼滤波法进行贝叶斯预测，结合观测方程进行贝叶斯更新； S7、设定叶片裂纹扩展损伤阈值，判断更新后的状态是否超过设定的损伤阈值，超过则计算剩余使用寿命，未超过则返回S6，继续迭代运行； S2中所述叶片裂纹扩展的方程为： 1； 式中，a为当前叶片裂纹长度；R为应力比，即应力循环中最小应力与最大应力的均方根值比值；A、m均为叶片材料相关参数；为应力强度因子，的计算需要叶片循环周期应力，通过雨流计数法获得； 所述S4的具体过程为： S4.1、每10分钟更新一次符合瑞利分布的湍流风速数据，并根据最大风能跟踪和恒功率控制策略计算叶片的时序载荷，在一个完整的周期结束后，采用雨流计数法对这些时序载荷数据进行统计分析，得出循环次数及其对应的时序载荷幅值范围； S4.2、将S4.1中的数据输入到叶片裂纹扩展模型中，计算出叶片裂纹扩展的速率； S4.3、将S4.2中的速率乘以该周期的时间，得到本周期内的叶片裂纹扩展长度； S4.4、将本周期内的扩展长度与上一周期的叶片裂纹长度相加，即得当前时刻的裂纹的长度； S4.5、重复S4.1-S4.4，最终得到整个时间段内叶片裂纹长度的观测数据。

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