专利名称：用于求取风力设备的至少一个测量值的估值的方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及用于求取风力设备的至少一个测量值的估值的方法和装置。
背景技术：
在额定转速范围内的现代风力设备的调节的目标在于避免从转子向传动杆和塔架系统/吊舱系统传递的超负荷。对此迄今为止采用一种所有转子叶片的集体桨距调节(英语:Collective Pitch Control = CPC)。通过桨距角，这里也称为迎角(Anstellwinkel)的改变来减少空气动力学的入流角并且从而达到造成传动力矩的动压力的降低。所述转子叶片也可以用作空气动力学的刹车，其中在旗标位(Fahnenstellung)把转子叶片完全沿着风流设置或者把入流角强烈地提高到使之中断气流(Stall)。近来加强了例如三翼风力设备调节的新的前景方案的研究，其不仅计算所述集体桨距角而且还计算各个转子叶片的个别的桨距角。这种个别的桨距调节使得能够减少经轮毂向吊舱传递的不对称负荷。为此测量作用在各个转子根部处的弯曲力矩并且计算为减少偏摆和俯仰力矩所需要的个别的叶片调节。然后把由CPC调节和IPC调节计算出的桨距角作为设定值发送到对应的桨距执行元件的调节器。专利文献WO 2008 041066 Al说明了这样一种调节，其把测量出的力矩用作调节风力设备的风力转子的叶片的各个迎角的调节量。然而，如果用于叶片根部处的弯曲力矩的传感器之一失效，一个IPC调节器就得不到足够的确保不同的空气入流时优化每个转子叶片的迎角的数据。
发明内容
本发明的技术问在于是提供一种前景方案用于提高针对一个风力测量数据发送器失效的可靠性。该技术问题通过独立权利要求所述的方法和装置得以解决。出于故障安全防护机制的必要性，尤其是对于运行IPC调节，重要的是，即使传感器意外失效的情况下也要保证调节算法的可靠性。本发明基于这样的认识:在IPC调节的情况下如果在一个转子叶片上的传感器失效，就不再完整地提供科勒曼(Coleman)变换所需要的负荷测量值。在这方面，本发明的技术问题还在于要使得在一个转子叶片中的传感器失效的情况下也能够维持所述个别的叶片调节。为此根据本发明的前景方案，利用继续能提供使用的传感器信号，以利用一种训练模式来估算和提供所涉传感器参数，其中在实际上该传感器值失效的情况下把所估算的传感器值用作调节器的输入参数。在至少一个传感器失效的情况下激活该冗余功能，从而使所述IPC调节继续起作用。有利的是这样一种估算可以在一个简化的诺恩堡(Luenberger)观测器的框架内实现。缺失的测量值的估算使得即使有一个传感器失效也能够确保IPC调节的可靠性。本发明创立一种方法来求取风力设备的至少一个测量值的估值，其中所述测量值从一个转子层面体现尤其是所述风力设备的转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩。该方法包含以下的步骤:
-读取所述转子叶片的测量值和一个迎角；
-适配一个模型，其在所述测量值与所述迎角之间的关联(Zusammenhjinge)的模型化规则的基础上对所述测量值的一个估值进行仿真，其中在使用所读取的测量值和所读取的迎角的条件下进行对所述模型的适配；并且
-在使用所述模型和所述迎角的条件下提供至少一个测量值的估值。此外，本发明还包含一种调节一种风力设备的一个转子叶片的迎角的方法，其中所述方法包含以下步骤:根据前面所述方法的方法步骤；并且，当所述风力设备的所述测量值被识别为有错误和/或被识别为失效时使用所述估值来确定所述转子叶片的个别的迎角的步骤。本发明还创立一种装置以求取一个风力设备的至少一个测量值的估值，其中所述测量值从一个转子层面体现尤其是所述风力设备的转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩，其中所述装置包含以下特征:一个用于读取所述转子叶片的测量值和一个迎角的单元；一个用于适配一个模型的单元，所述模型基于所述测量值与所述迎角之间的关联的模型化规则来对所述测量值的一个估值进行仿真，其中在使用所读取的测量值和所读取的迎角的条件下进行对所述模型的适配；以及一种在使用所述模型的条件下提供至少一个测量值的估值的单元。所述测量值和所述估值可以读取为所述测量值的数字值、二进位数值或者其直接的模拟对应值，譬如一个对应的电压或者一个对应的电流。所述测量值可以体现一个风力设备的一个转子叶片的叶片根部处的一个弯曲力矩。所述转子叶片的迎角可以实际上在所述转子叶片上测量或者其也可以读取转子叶片调节执行元件的设定值。所述模型可以包含一个模型化规则。所述模型可以是一个风力设备的一个状态空间模型。所述模型可以基于所述风力设备的线性化运动方程或者基于类似方式。然而在另一种观测器模型中还可以映射非线性关联。所述模型还可以用所述转子的迎角信息作为输入值。所述模型可以输出一个模拟的或者计算得到的所述转子叶片的叶片根部处的力矩负荷。在所述测量值的传感器失效的情况下所述模拟的力矩负荷可以替代所述测量值。通过对后续的步骤使用所述估值能够补偿一个或者多个测量值的失效并且维持依赖于所述测量值的过程。所述测量值的估算是对完全冗余设计的风力设备传感装置的一种低成本替代。此外还可以提高所述风力设备的利用率，因为可以例如在微风阶段进行传感器替换。例如所希望的在所述风力设备的塔架或者吊舱上的负荷降低可以继续有效，从而有利的是可以继续使用所述IPC调节。在特别由CPC调节器预先给定一个对所有转子叶片的共同的迎角(为调节所述桨距执行元件，例如为所涉转子叶片调节活塞位置用的一个液压执行元件，特定地读取)。在采用足够的执行元件动态的情况下在此可以忽视实际-设定桨距角(Ist-Sollpitchwinkel)偏差。这指得是读取力矩,从中由IPC调节器和CPC调节器计算所述风力设备的转子叶片的实际迎角。另一个关联可以基于所涉转子叶片的一个弯曲力矩与一个叶片偏转之间的关系。所述迎角可以从所述叶片绕垂直轴线(Hochachse)的扭转得出。
在IPC调节器中实现所述桨距角与所述测量值或者弯曲力矩之间的直接关联。所述IPC调节器读取所述弯曲力矩，其中然后在所述IPC调节器中从中确定个别的迎角校正因数，所述个别的迎角校正因数与CPC发出的共同的迎角结合成所述转子叶片实际使用的迎角。所述模型化规则还可以表明一种围绕一个工作点线性化的风能设备的状态空间模型。所述状态另外还可以表示叶片本征模的激励。从所述本征模的组合得出叶片挠曲。从所述叶片挠曲得出所述叶片弯曲力矩。从而所述调节器一方面“输进”真实设备，而另一方面“输进”所述风能设备的状态空间模型。所述简化的观测器模型的适配可以依据已知和未知的测量值起作用。例如只要其为已知的就把所有测量值都用作模型输入。假定这时一个传感器失效，就把所述模型适配为取这时一个测量值是未知的(为此例如成立Dim(V) = 1，其中，其中V表示未知测量值的矢量)。在两个失效传感器的情况下激活Dim(V) =2的模型。所述已知测量值例如用于在所述模型中估算所述未知测量值，譬如在简化的诺恩堡的情况下那样。然后可以从所述调节器向所述模型(和所述真实设备)发送所述迎角。要点:所述弯曲力矩不直接是一个状态变量,相反它(简化地)从M_b = c_Flap*x_Flap得出，或以x_Flap为状态变量，c_Flap为冲击方向(从转子层面)上的弯曲刚度。x_Flap描述所述转子叶片的挠曲。例如要利用一个弯曲力矩的信息，就计算x_Flap = M_b/c_Flap,并且该值是已知状态变量的矢量的部分。对应于另一个实施方式在所述适配的步骤中所述估值与所述测量值之差的减少通过改变所述模型参数或者一个函数的模型关联进行。该模拟的力矩负荷可以与实际读取的负荷比较。从这两个值的差可以导出所述模型或者所述模型化规则的校正值，借助于所述校正值，可以直接改变所述线性的或者非线性的关联或者改变所述模型中的参数，以把所述模型适配于所述风力设备的实际情况。在此两个方法之间可以明显地不同。在第一方法中进行一个:模型调整或者一个通过参数鉴别或者参数适配实现的优化。在第二方法中进行所述模型的未知状态的一种观测(估算)。为此使用简化的诺恩堡观测器，它却是从一个固定的模型结构着手的。在这种情况下难于考虑新的函数关联。简化观测器对纯观测器的区别在于使用已知状态值的信息。这两个方法都可以使用或者说应当使用。然而用所述已知值的优化/适配却只进行到一个测量值失效为此(此后所述模型可能会重新劣化)。然后可以在一个传感器失效的情况下进行所述观测器激活和所述模型参数的失活。根据本发明的一个特别的实施方式，在使用一个诺恩堡观测器模型，尤其是使用一个简化的诺恩堡观测器模型，的条件下进行所述方法步骤。一个诺恩堡观测器或者一个对应的模型使其输出信号与一个它通过其模型仿真的输入信号发生关联。从这两个信号的差能够确定一个校正因数或者一个校正函数关联，从而可以在使用输入信号与借助于所述模型仿真的信号之间的误差的信息的条件下校正所述模型。通过追溯关于所述误差的信息，例如通过追溯所述输入信号与所述模型中仿真的信号之间的差可以优化以所述观测器为基础的模型并且最小化所述误差。在本发明的另一个实施方式中，在所述读取的步骤中读取所述风力设备的至少另一个测量值和另一个转子叶片的迎角，其中所述另一个测量值从一个转子层面体现尤其是所述风力设备的转子叶片的叶片根部处的一个弯曲力矩，其中在所述适配步骤中在所述另一个转子叶片的所述另一个测量值的基础上适配所述模型，其中构成所述模型，用以在所述另一个测量值与所述另一个转子叶片的迎角或者说偏转之间的关联的基础上对所述另一个测量值进行仿真，并且其中在所述提供步骤中提供所述另一个转子叶片的所述另一个测量值。通过优化基于多个转子叶片的模型可以找出共同通用的模型方案。本发明的这样一种实施方式给出的优点是，在一个测量值失效的情况下能够保证所述IPC可以有效地工作。此外还可以确保估算其它的测量值例如一个或者另外两个转子桨翼的弯曲力矩测量值。所述估算还可以在多个各为各自一个转子叶片模型化所述测量值的估算的单独模型的基础上进行。在该情况下所述模型含有多个子模型，例如为一个转子叶片的每个要仿真的测量值各有一个子模型。以此方式确保即使在多于一个传感器失效的情况下所述IPC调节也能够可靠地工作。还有，如果所述风力设备的测量值被识别为无错误和/或被识别为存在，那么在所述使用的步骤中在所述测量值的基础上进行个别的迎角的确定是有利的。该测量值对应于所述转子叶片的真实状态。如此能够避免由于近似或者估算的测量值产生的不准确性。此外还进行一个用于求取所述风力设备的迎角的共同的迎角的求取，其中在所述共同的迎角和所述个别的迎角的基础上进行每个单个转子叶片的所述迎角的确定。还有利的是一种带有程序代码的计算机程序产品，所述计算机程序产品存储在一个可机读的载体，例如一个半导体存储器、一个硬盘存储器或者一个光学存储器上，并且如果在一个调节器或者一个装置上执行所述程序，则所述计算机程序产品用于实施上述实施方式之一所述的方法。
下面参照附图举例说明本发明。在附图中:
图1示出用于根据本发明前景方案在一个学习阶段求取一个估值的装置的一个实施例的方框 图2示出在所述风力设备的一个测量值发生错误或者缺失信号阶段用于根据本发明前景方案求取一个估值的装置的一个实施例的方框图；而
图3示出用于根据本发明前景方案求取一个估值的方法的一个实施例的流程图。
具体实施例方式在下面的附图中相同的或者相似作用的要素用相同或者类似的标号指代。此外这些附图还包含其描述或者权利要求结合无数特征的图示。在此所属值域内的普通技术人员在此会清楚还可以单独地考虑这些特征，或者其它的在此没有详尽地阐述的组合。此外在下面的说明中本发明可以在使用不同的规模和尺度的条件下说明，其中要理解本发明不限于所述的规模和尺度。此外根据本发明的方法步骤可以重复地实施或者按照不同于所述顺序实施。如果一个实施例包含一个第一特征/步骤与一个第二特征/步骤之间的一种“和/或”关联，就可以解读为，根据一个实施方式所述实施例既具有所述第一特征/步骤也具有所述第二特征/步骤，根据另一个实施方式要么只具有所述第一特征/步骤要么只具有所述第二特征/步骤。图1和图2分别示出了一个用于根据本发明前景方案得到一个估值的装置的一个实施例的方框图，以实现用于一个风力设备WKA的个别叶片调节的一种测量值估算方法。一个风力设备WKA的常规调节由所有转子叶片的一个共同迎角的一个迎角调节CPC组成，在所述风力设备WKA的一个转子的转速ω和所述风力设备WKA的其它功率参数的基础上输出所述风力设备的所有转子叶片的一个迎角9crc。此外从所述CPC调节器向所述风力设备转交发电机力矩，以达到所述风力设备的对应调节。为了完全准确，图中所示的方框CPC中常规设备的运行包含一个节距调节器和一个发电机调节器。本发明中在此所述CPC调节器还理解为一种体现所述风力设备运行的调节器。为了最少化沿偏摆方向和俯仰方向的力矩，附加地在所述调节中介入一个个别的迎角调节IPC。所述个别的迎角调节为所述风力设备WKA的每个单独的转子叶片提供一个迎角校正角eirc。将所述集体的迎角和所述个别的迎角校正角Θ Irc进行相互关联，例如相长地关联。由此为所述风力设备WKA的每个转子叶片构成一个叶片调节用的迎角U作为设定值并且向所述风力设备WKA输送。图1示出在一个学习阶段中所示部件的电路连接。在所述学习阶段中所述个别的迎角调节IPC得到涉及信号M1、M2、M3的作用在所述风力设备的三个转子叶片的每一个上的力矩。一个观测器100与此并列地工作。到读取100时，所述观测器100通过一个界面或者一个单元得到所述风力设备WKA的一个转子叶片的迎角u和所述发电机力矩G作为调节值。在该情况下它本应输出所述转子叶片的迎角，其传感器本应输出所述测量值，例如输出弯曲力矩，Ml。附加地所述观测器100例如还得到其它测量值，譬如转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩M2和M3，以及一个辅助变量z。该辅助变量使之可能在适配一个观测器模型时有一定的灵活性，为了简便，在下文中所述观测器模型也称为模型。基于所述风力设备WKA的一个模型所述观测器100输出一个信号SI，所述信号对应于关于作用在所述风力设备的转子叶片上的力矩的信号SI。因为在所述学习阶段中没有使用所述观测器100的信号SI，一个开关102阻止在所述个别的迎角调节IPC中的输入端馈入所述信号SI。为了连续改善所述观测器100的模型，如果测量值Ml表示作用在所述转子叶片上的一个力矩，所述观测器100得到作用在所述转子叶片上的该力矩的实际信号Ml。连续地相互比较所述观测器100的输出信号SI和所述转子叶片的实际信号Ml，并且从该差构成一个校正参数或者一个校正函数关联，以连续地改善观测器100中的模型。图2示出根据图1的方框图中所示部件的一个电路连接，所示为一个其中关于所述风力设备的一个测量值的信号出现发生错误或者缺失的阶段。关于作用在所述风力设备的转子叶片上的力矩或弯曲力矩的信号Ml受到干扰，这由箭头200表示。该干扰可以由于测量值Ml的传感器的一种失效、通往测量值Ml的电路或者从之发出的电路的断路或者另一种故障造成。于是所述个别的迎角调节IPC缺少可以如所希望地准备所述迎角校正角Qirc用的所述输入信号Ml、M2、M3之一。如果识别出所述测量值Ml的传感器的信号受干扰(也就是说发生错误)或者完全缺失的这样一种情况，就操作一个开关102，并且观测器100的输出信号SI替代受干扰的关于作用在所述转子叶片上的力矩的信号Ml。如果识别出所述测量值Ml的传感器的信号发生错误或者缺失，还可以自动的操作该开关102。由此所述个别的迎角调节可以重新如所希望地准备所述迎角校正角ΘΙΡ。。所述观测器100还得到所述风力设备WKA的一个转子叶片的迎角u和所述辅助变量ζ作为调节值。因为关于作用在所述转子叶片上的力矩的信号Ml受到干扰，所述观测器100就不能够进行所述模型的优化。在所述观测器100中一直优化到干扰发生的时间点的模型于是这时替代在所述转子叶片上的实际测量。换言之，通过经过训练的模型在使用所述迎角的条件下对Ml的所期待的测量值进行仿真，如果假设所述传感器发出无错误的测量值，那么该测量值由传感器按照所有几率提供。所述共同迎角Got的迎角调节CPC基于所述风力设备WAK的转子转速ω和所述风力设备的其它功率参数继续输出所述风力设备KWA的所有转子叶片的集体迎
角 9 CPC。图1和图2中所示的方框图示出所述测量值并非无错误地存在的情况下用于估算测量值Ml和为所述IPC调节使用所述估算的测量值Ml用的部件的安排。然而还显而易见的是，在一个在此出于简便的原因没有示出的实施例中还可以使用一个通过采用一个与对应地受训练的模型估算所述测量值Ml类似的对所述测量值M2和/或测量值M3的估算。以此方式确保在所述IPC调节中不仅对失效保护一个测量值或者传感器值，而是在最坏的情况下所述IPC调节可以使用估算的Ml、M2和M3的测量值，如果所述测量值Ml、M2和M3的所有传感器都失效或者发出受干扰的测量信号。总体上可以把所述观测器实施为纯观测器。为此可以着手于在以前鉴别的模型的基础上估算所有三个弯曲力矩或者使用一个简化的观测器。使用简化的观测器的优点是，还可以使用已知的状态变量的信息。这两者都可以以此前优化的学习模型为基础。对于进行所述测量值的估算在此有利的是，例如在所述风力设备的线性运动方程的基础上在所述观测器中建立一个状态空间模型。这可以为不同的工作点或者说不同的负荷强度各建立一个线性化模型并且然后通过所述运行激活各自相关的模型。这些单个的模型可以在所述适配的步骤中相互交换。所述弯曲力矩负荷优选的是各自沿着冲击方向和摆动方向在一个转子叶片的一种传感器失效的情况下划分成已知的和未知的状态变量。所述状态空间表达对应于所述已知的和未知的值根据以下公式表示。
D=K;;娜鲁
在该上述公式中，变量I对应于已知的测量值，而变量V对应于未知的测量值。整理后得出要估算的值的下列公式。
z = (A22 — KAlz)z + (B2 — KBt)y + [(A22 ~+《為2! ~
f = E + Ky
在上述公式中，值z表示一个辅助变量，变量P表示缺失的(或者发生错误的)传感器值的估值，并且通过系数K确定所述观测器的本征值或者其观测器矩阵。图3示出用于根据本文介绍的前景方案求取一个估值的方法的一个实施例的流程图。所述方法包含一个读取300的步骤、一个适配302的步骤和一个提供304的步骤。在读取的步骤300中读取一个测量值，所述测量值尤其体现在一个风力设备的一个转子叶片的一个叶片根部处的一个弯曲力矩。附加地读取一个体现所述转子叶片的迎角的信号。在所述适配302步骤中适配一个模型。所述模型在一个模型化规则的基础上输出所述测量值的一个估值。所述模型化规则映射所述测量值与所述迎角之间的一种关联。为了适配把所述模型发出的估值与所述测量的测量值比较，并且例如所述测量值的估值与所读取的测量值之间的差构成适配所述模型的基础。然后应当有利地最小化该差。所述模型的适配可以通过改变所述模型的一个或者多个变量进行，然而还可以通过改变所述模型化规则进行。在提供304的步骤中把所述模型的估值提供给后续的方法。所示的实施例只是示例地选取的，并且可以相互组合。附图标记列表:
10用于获取风力设备的至少一个测量值的估值的装置
100观测器
101用于读入的界面、单元
102用于提供的开关、单元 200 故障
300读入的步骤
302适配的步骤
304提供的步骤
WKA风力设备
CPC共同的迎角调节
IPC个别的迎角调节
U设定迎角信号
G发电机力矩
ω转速
MU M2, M3转子叶片弯曲力矩1、2、3 Z辅助变量
0CPC共同的迎角
θ IPC个别的迎角
权利要求
1.一种用于求取风力设备(WKA)的至少一个测量值(M1、M2、M3)的估值(SI)的方法，其中所述测量值从转子层面体现尤其是所述风力设备的转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩， 其中该方法包含以下的步骤: -读取(300)所述转子叶片的测量值和迎角(U )； -适配(302)模型，该模型在所述测量值与所述迎角之间关联的模型化规则的基础上对所述测量值的估值进行仿真，其中在使用所读取的测量值和所读取的迎角的条件下进行对所述模型的适配；并且 -在使用所述模型的条件下提供(304)至少一个测量值的估值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述适配(302)的步骤中通过改变所述模型参数或者函数上的模型关联来减少所述估值(SI)与所述测量值(M1、M2、M3)之间的差。
3.如以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在使用诺恩堡观测器模型，尤其是使用简化的诺恩堡观测器模型，的条件下实施所述方法步骤。
4.如以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在所述读取(300)的步骤中读取所述风力设备(WKA)的至少另一个测量值(Ml、M2、M3)和另一个转子叶片的迎角(U)，其中所述另一个测量值从转子层面体现尤其是所述风力设备的该另一个转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩，其中在所述适配(302)步骤中，在所述另一个转子叶片的所述另一个测量值的基础上适配所述模型，其中构成所述模型用以在所述另一个测量值与所述另一个转子叶片的迎角之间的关联的基础上对所述另一个测量值的估值(SI)进行仿真，并且其中在所述提供(304)步骤中提供所述另一个转子叶片的所述另一个测量值的估值。
5.一种用于 调节风力设备(WKA)转子叶片的迎角(U)的方法，其中所述方法包含以下步骤: -根据权利要求1至4中任一项所述方法步骤；和 -如果所述风力设备(WKA)的所述测量值被识别为有错误和/或被识别为失效时，那么使用所述估值来确定所述转子叶片的个别的迎角(Θ Irc)。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，如果所述风力设备(WKA)的测量值被识别为无错误和/或被识别为存在，那么在所述使用步骤中，在所述测量值(Ml、M2、M3)的基础上进行个别的迎角(ΘΙΡ。)的确定。
7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，还进行确定所述风力设备(WKA)的迎角(U)用的共同迎角(0crc)的求取，其中在所述共同的迎角和所述个别的迎角的基础上确定每个单个转子叶片的所述迎角。
8.一种用于求取风力设备(WKA)的至少一个测量值(Ml、M2、M3)的估值的装置(10)，其中所述测量值从转子层面体现尤其是风力设备的转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩，其中所述装置包含以下特征: -用于读取所述转子叶片的测量值和迎角U)的单元(101)； -用于适配模型的单元(100)，所述模型在所述测量值与所述迎角之间的关联的模型化规则的基础上对所述测量值的估值进行仿真，其中在使用所读取的测量值和所读取的迎角的条件下进行对所述模型的适配；和 -用于在使用所述模型的条件下提供至少一个测量值的估值的单元(102)。
9.一种带有程序代码的计算机程序产品，用于在调节器或者装置(10)上执行所述程序时,实施权利要求1至7中任一项所述的方法。
全文摘要
本发明阐明了一种用于求取风力设备(WKA)的至少一个测量值(M1、M2、M3)的估值(S1)的方法，其中所述测量值从转子层面体现尤其是所述风力设备的转子叶片的叶片根部处的弯曲力矩。该方法包括读取(300)所述转子叶片的测量值和迎角(u)的步骤。此外该方法还包含适配(302)模型的步骤，该模型在所述测量值与所述迎角之间的关联的模型化规则的基础上对所述测量值的估值进行仿真，其中在使用所读取的测量值和所读取的迎角的条件下对所述模型进行适配。最后该方法还包含在使用所述模型的条件下提供(304)至少一个测量值的估值的步骤。
文档编号F03D7/04GK103097725SQ201180029839
公开日2013年5月8日 申请日期2011年5月24日 优先权日2010年6月18日
发明者C·艾特纳, F·黑斯, M·福斯, B·布希塔拉 申请人:罗伯特·博世有限公司