基于模型降阶的大型风电装备结构时空相关可靠性分析方法

本发明涉及大型风电装备结构可靠性预测技术领域，公开基于模型降阶的大型风电装备结构时空相关可靠性分析方法、装置及存储介质。该方法获取风载时序数据和高保真结构响应数据；基于Ornstein‑Uhlenbeck随机过程、无记忆变换及改进EOLE离散方法构建动态风载不确定性样本；通过拉丁超立方采样和高保真仿真生成快照矩阵，提取降阶空间基并训练残差神经网络预测降阶展开系数；根据空间基和展开系数重构任意空间位置、任意时刻的极限状态函数，并计算时空相关失效概率和薄弱区域。本发明可在较少高保真仿真次数下获得全局时空可靠性预测结果，提高大型风电装备结构可靠性评估效率和精度。