本发明涉及风电设备，具体涉及一种风电机组超柔性叶片的降噪方法、设备和介质。
背景技术：
1、风力发电是一种利用自然风的动能来驱动发电机组发电的可再生能源技术。这种技术通过风力发电机将风能转换为电能，具有清洁、环保、可再生等优点。随着技术的进步，风力发电设备的设计也在不断优化，其中超长柔性叶片是近年来的一个亮点。这种叶片能够捕捉更多的风能，使得风力发电设备在各种风速条件下都能高效运行。
2、因此采用了超长柔性叶片的风电机组在实际工作环境中，由于超长柔性叶片会受到更大来自空气的阻力，导致超长柔性叶片在工作时会产生较大的振动进而产生噪音，不仅会影响到附近居民的正常生活，而且产生的噪声会导致风电机组的能量转换效率下降。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本发明提出一种风电机组的超柔性叶片的降噪方法，以解决现有技术中存在的由于超长柔性叶片会受到更大来自空气的阻力，导致超长柔性叶片在工作时会产生较大的振动和噪音，使得风电机组的能量转换效率下降的技术问题。
2、本发明采用的技术方案是，第一方面，提出一种风电机组的超柔性叶片的降噪方法，包括：
3、s1、采集超长柔性叶片工作噪音并进行分类，得到叶片工作噪音数据集，提取叶片工作噪音数据特征；
4、s2、建立非线性热-声半耦合模型，并对非线性热-声半耦合模型进行解耦计算，得到非线性热-声半耦合模型的解集；
5、s3、基于非线性热-声半耦合模型的解集，调整热源装置和超长柔性叶片热-声换能装置的参数，模拟相对应的声波边界特征，并与叶片工作噪音数据特征对比，以对热-声换能装置内部参数进行适配；
6、s4、对适配后的热-声换能装置内部参数更新，以对叶片工作噪音进行抑制。
7、进一步的，所述建立非线性热-声半耦合模型，并对非线性热-声半耦合模型进行解耦计算，得到非线性热-声半耦合模型的解集中，具体包括以下步骤：
8、s21、建立超长柔性叶片的热-声控制方程；
9、s22、基于叶片工作噪音数据集，修正超长柔性叶片的热-声控制方程的非线性项；
10、s23、采用摄动法对热-声控制方程中的声学耦合相关项的化简方式进行修正，得到修正后的热-声一阶近似关系；
11、s24、基于修正后的热-声一阶近似关系，建立非线性热-声半耦合模型；
12、s25、对非线性热-声半耦合模型进行解耦计算，得到非线性热-声半耦合模型的解集。
13、进一步的，所述基于叶片工作噪音数据集，修正超长柔性叶片的热-声控制方程的非线性项，包括以下步骤：
14、s221、采用采用等熵展开法表示热-声控制方程中的压力和密度的关系；
15、s222、将热-声控制方程中的非线性声学参数使用非线性等熵二阶展开，得到其非线性密度波动；
16、s223、基于压力和密度的关系及非线性密度波动，得到修正后的超长柔性叶片的热-声控制方程的非线性项。
17、进一步的所述热-声控制方程中的压力和密度的关系，具体公式如下：
18、
19、其中，为平衡状态压力参量，为声压，为密度，为平衡状态密度参量，为等熵展开。
20、进一步的，所述非线性密度波动的具体公式表示如下：
21、
22、其中，为热膨胀系数；为定压定容热容比；为声速；为温度波动；为密度波动；为声压；为平衡状态密度参量；是考虑到压力和温度变化的非线性声学系数比；a为声学非线性第一系数；b为声学非线性第二系数，n为等温等压修正系数。
23、进一步的，所述修正后的超长柔性叶片的热-声控制方程的非线性项，具体的公式如下：
24、
25、其中，为无量纲系数；为容积粘性系数；为剪切粘性系数；为声速；为平衡状态密度参量；为声压；总粘性系数；为无量纲系数；a为声学非线性压力系数；b为声学非线性温度系数；n为等温等压修正系数；使用声学非线性压力系数和声学非线性温度系数来表示热-声控制方程的非线性项；使用对等式左边的非线性项进行简化。
26、进一步的，所述对非线性热-声半耦合模型进行解耦计算，得到非线性热-声半耦合模型的解集中，采用仅构建声波的声学传播模式控制方程的方法进行解耦计算。
27、进一步的，所述热-声半耦合模型的解集为：
28、
29、其中，；为声学变换坐标，为声学变换时间，为声学变换粘度，为声学变换声压，为声学变换热源，为变换过的轴坐标，为声速；坐标变换时间；为零阶傅里叶展开系数；为阶傅里叶展开系数；为无量纲参数；为热源项；为热导率；为平衡状态密度参量；为热膨胀系数；为声压；为热扩散系数；为等效粘度系数。
30、第二方面，提供一种电子设备，包括处理器以及与处理器通信连接，且用于存储所述处理器可执行指令的存储器，所述处理器用于执行第一方面提出的风电机组的超柔性叶片的降噪方法。
31、第三方面，提供一种计算机可读取存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中所述的超柔性叶片的降噪方法。
32、由上述技术方案可知，本发明的有益技术效果如下：
33、本发明提供了一种风电机组的超柔性叶片的降噪方法，通过采集叶片工作噪音数据，建立非线性热-声半耦合模型进行精确解耦计算，以此调整热源装置和热-声换能装置的参数，模拟叶片工作噪音相抵消的声波边界特征，以此实现对热-声换能装置内部参数的精细适配，进而降低了叶片工作时的噪音水平，同时提升了风电机组的能量转换效率，减少了噪音对环境的负面影响，并增强了叶片的稳定性和耐用性，以此解决现有技术中存在的由于超长柔性叶片会受到更大来自空气的阻力，导致超长柔性叶片在工作时会产生较大的振动和噪音，使得风电机组的能量转换效率下降的技术问题。
1.一种风电机组的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，所述建立非线性热-声半耦合模型，并对非线性热-声半耦合模型进行解耦计算，得到非线性热-声半耦合模型的解集中，包括：
3.根据权利要求2所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，所述基于叶片工作噪音数据集，修正超长柔性叶片的热-声控制方程的非线性项包括：
4.根据权利要求3所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，s221、采用等熵展开法表示热-声控制方程中的压力和密度的关系中，所述热-声控制方程中的压力和密度的关系，具体公式如下：
5.根据权利要求3所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，所述非线性密度波动的具体公式表示如下：
6.根据权利要求3所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，所述修正后的超长柔性叶片的热-声控制方程的非线性项，具体的公式如下：
7.根据权利要求2所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，所述对非线性热-声半耦合模型进行解耦计算，得到非线性热-声半耦合模型的解集，采用仅构建声波的声学传播模式控制方程的方法进行解耦计算。
8.根据权利要求7所述的超柔性叶片的降噪方法，其特征在于，所述热-声半耦合模型的解集为：
9.一种电子设备，包括处理器以及与处理器通信连接，且用于存储所述处理器可执行指令的存储器，其特征在于，所述处理器用于执行上述权利要求1-8任一所述的超柔性叶片的降噪方法。
10.一种计算机可读取存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的超柔性叶片的降噪方法。
