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大型风电机组齿轮箱多尺度特性深度学习建模
1
作者
胡阳
李梓豪
+3 位作者
付德义
宋子秋
房方
刘吉臻
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第10期2454-2468,共15页
针对风电机组齿轮箱在高频振动特性表征困难、刚柔耦合多体动力学模型求解时间过长、齿轮箱模型在多场景下配置复杂等问题,提出一种基于全工况数字化测试的齿轮箱多尺度运行特性深度学习建模方法。提出了一种基于流式数据驱动的OpenFAST...
针对风电机组齿轮箱在高频振动特性表征困难、刚柔耦合多体动力学模型求解时间过长、齿轮箱模型在多场景下配置复杂等问题,提出一种基于全工况数字化测试的齿轮箱多尺度运行特性深度学习建模方法。提出了一种基于流式数据驱动的OpenFAST与Adams级联扩展式仿真方案,利用动态模态分解技术,构建了风电机组全工况下齿轮箱柔性多体动力学特性的多尺度数据集;基于该数据集,采用TimeMixer深度学习算法构建了一个多振动模态、多时间尺度的齿轮箱运行特性数字代理模型。仿真实验结果表明:所建风电机组齿轮箱深度学习代理模型能够准确反映齿轮箱在多种典型工况下的振动特性、载荷特性和动力学行为,且计算效率、仿真精度和变工况适应性得以提升。
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关键词
风电机组
深度学习代理模型
齿轮箱多体动力学
多模态振动
多时间尺度
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职称材料
题名
大型风电机组齿轮箱多尺度特性深度学习建模
1
作者
胡阳
李梓豪
付德义
宋子秋
房方
刘吉臻
机构
新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国电力科学研究院有限公司
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第10期2454-2468,共15页
基金
国家重点研发计划(2023YFB4203000)。
文摘
针对风电机组齿轮箱在高频振动特性表征困难、刚柔耦合多体动力学模型求解时间过长、齿轮箱模型在多场景下配置复杂等问题,提出一种基于全工况数字化测试的齿轮箱多尺度运行特性深度学习建模方法。提出了一种基于流式数据驱动的OpenFAST与Adams级联扩展式仿真方案,利用动态模态分解技术,构建了风电机组全工况下齿轮箱柔性多体动力学特性的多尺度数据集;基于该数据集,采用TimeMixer深度学习算法构建了一个多振动模态、多时间尺度的齿轮箱运行特性数字代理模型。仿真实验结果表明:所建风电机组齿轮箱深度学习代理模型能够准确反映齿轮箱在多种典型工况下的振动特性、载荷特性和动力学行为,且计算效率、仿真精度和变工况适应性得以提升。
关键词
风电机组
深度学习代理模型
齿轮箱多体动力学
多模态振动
多时间尺度
Keywords
wind turbine
deep learning surrogate model
gearbox multi-body dynamics
multimodal vibration
multi-time scale
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
大型风电机组齿轮箱多尺度特性深度学习建模
胡阳
李梓豪
付德义
宋子秋
房方
刘吉臻
《系统仿真学报》
北大核心
2025
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