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基于续尺度卷积网络的10 MW漂浮式风力机筋腱损伤识别
1
作者
许子非
杨阳
+4 位作者
李春
缪维跑
张万福
金江涛
王鑫雨
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期183-189,286,共8页
为提升复杂环境中漂浮式风力机平台筋腱结构隐性损伤识别率,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出连续多尺度卷积神经网络(continues-multi-scale convolutional neural network,CMS-CNN),建立“端到端”的损伤识...
为提升复杂环境中漂浮式风力机平台筋腱结构隐性损伤识别率,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出连续多尺度卷积神经网络(continues-multi-scale convolutional neural network,CMS-CNN),建立“端到端”的损伤识别模型。为验证CMS-CNN方法的有效性,以10 MW漂浮式风力机为研究对象,对损伤位置、程度进行故障诊断,结果表明:连续多尺度模型比传统多尺度的诊断结果更佳;横荡加速度受环境载荷影响较小,基于此响应信号所训练的CMS-CNN诊断模型更可靠;CMS-CNN模型可在筋腱结构微弱损伤时实现精准定位,亦能完成结构隐性损伤程度识别。
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关键词
卷积神经网络(CNN)
漂浮式风力机
故障诊断
结构损伤
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题名
基于续尺度卷积网络的10 MW漂浮式风力机筋腱损伤识别
1
作者
许子非
杨阳
李春
缪维跑
张万福
金江涛
王鑫雨
机构
上海理工
大学
能源与动力工程
学院
利物浦约翰摩尔斯大学海洋与机械学院
宁波
大学
海运
学院
上海市动力工程多项流动与传热重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期183-189,286,共8页
基金
国家自然科学基金(51976131,51676131,51875361)
上海市“科技创新心动计划”地方院校能力建设项目(19060502200)。
文摘
为提升复杂环境中漂浮式风力机平台筋腱结构隐性损伤识别率,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出连续多尺度卷积神经网络(continues-multi-scale convolutional neural network,CMS-CNN),建立“端到端”的损伤识别模型。为验证CMS-CNN方法的有效性,以10 MW漂浮式风力机为研究对象,对损伤位置、程度进行故障诊断,结果表明:连续多尺度模型比传统多尺度的诊断结果更佳;横荡加速度受环境载荷影响较小,基于此响应信号所训练的CMS-CNN诊断模型更可靠;CMS-CNN模型可在筋腱结构微弱损伤时实现精准定位,亦能完成结构隐性损伤程度识别。
关键词
卷积神经网络(CNN)
漂浮式风力机
故障诊断
结构损伤
Keywords
convolutional neural network(CNN)
floating wind turbine
fault diagnosis
structural damage
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于续尺度卷积网络的10 MW漂浮式风力机筋腱损伤识别
许子非
杨阳
李春
缪维跑
张万福
金江涛
王鑫雨
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
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