综述：风力涡轮机部件中的数字孪生技术：一项综述

这篇综述系统梳理了数字孪生（DT）技术在风力涡轮机（WT）关键部件（如轴承、叶片、齿轮箱等）中的应用进展，涵盖多物理场建模、实时监测、剩余使用寿命（RUL）预测及云平台集成，为风电行业智能化运维提供了技术路线图。

　　

数字孪生技术概述

数字孪生（DT）作为物理实体的虚拟镜像，通过传感器数据与仿真模型的动态交互，实现了风力涡轮机（WT）全生命周期的精准监控。其核心要素包括物理实体、虚拟模型、双向数据流及预测决策功能。根据集成程度可分为数字模型（手动数据交互）、数字影子（单向自动化）和完整DT（双向实时交互）。在风电领域，DT通过融合历史数据、SCADA系统和机器学习算法，显著提升了轴承磨损预测精度，例如采用卷积长短期记忆网络（CLSTM）的RUL预测模型误差低于7%。

风力涡轮机DT通用框架

设计考量

DT设计需平衡数据选择与社会因素，如海上风电因高回报率常优先部署DT。成熟度模型评估显示，整合ANSYS Twin Builder等工具可加速高保真模型开发，而团队多元性（含环境专家）能优化决策维度。

维护应用

基于Unity3D的DT平台通过OPC-UA协议实现振动温度分析，提前预警齿轮箱故障；无人机巡检结合LiDAR的3D重构技术，可识别叶片表面损伤并自动更新维护计划。

云计算集成

微软Azure的5G-NG-RAN框架支持时空卷积网络（TCN）预测风速，误差仅4.7%；边缘-云三层架构（数据源/边缘节点/云平台）显著降低数据传输延迟，使实时故障诊断成为可能。

可靠性分析

高斯过程（GP）替代模型将有限元分析（FEA）速度提升650倍，误差<0.2%。某10MW漂浮式WT的DT通过实时数字仿真器（RTDS）校准，输出功率预测准确率达92.3%。

物理信息神经网络

逆物理信息神经网络（PINN）通过边界损失函数约束轴承刚度参数，在数据稀缺时仍能生成高精度故障数据；联邦学习（FL）与物理引导神经网络（PGNN）结合，保护数据隐私的同时实现推力预测误差降低40%。

关键部件DT应用进展

轴承监测

基于润滑脂退化模型的混合DT，整合SCADA数据与CLSTM网络，使主轴承RUL预测误差较传统方法降低30%。

结构健康管理

Block Island风电场通过光纤传感实时监测塔架模态，第一阶固有频率识别误差<1%；伺服器Kalman滤波算法将塔底弯矩估算精度提高到90%。

叶片与齿轮箱

生成对抗网络（GAN）合成叶片裂纹数据，解决样本不平衡问题；而齿轮箱DT通过声发射信号识别早期点蚀，预警时间提前200小时。

挑战与展望

当前瓶颈包括土壤刚度动态变化对基础结构的影响（如循环载荷使刚度增加15%），以及多尺度模型耦合的计算复杂度。未来方向涉及量子计算加速仿真、全农场DT互联及数字孪生元宇宙（DT-Metaverse）的探索。