一种基于网络测度概率模型的海上风电结构动态性能追踪方法、介质以及设备技术

本发明专利技术提供一种基于网络测度概率模型的海上风电结构动态性能追踪方法、介质以及设备，所述方法包括如下步骤：S1、基于海上环境条件分类的单指标评价；S2、基于风电结构动力响应信息熵的网络测度概率模型；S3、海上风电结构动态性能追踪。本发明专利技术根据环境条件聚类后的动态变化的动力响应信号，建立了评估结构的概率分布与各个健康水平区间的关系，可以区分单一指标下评判下结构动态性能的变化趋势，有助于识别异常数据的位置和方向；首次提出基于信息熵的网络测度概率模型，引入了各单项指标间的相互影响，动态获取各指标参与权重；可以在不提前获得结构所有损伤状态的情况下，得到待评价结构的动态性能状态，并评判整体结构动态性能的发展趋势。性能的发展趋势。性能的发展趋势。

【技术实现步骤摘要】
一种基于网络测度概率模型的海上风电结构动态性能追踪方法、介质以及设备


[0001]本专利技术属于结构状态监测
，尤其是涉及一种基于网络测度概率模型的海上风电结构动态性能追踪方法、介质以及设备。

技术介绍

[0002]在复杂的海洋环境中，由高频振动、冲刷和腐蚀引起的海上风力涡轮机结构损坏可能导致整体结构退化，合理利用海上风电塔筒和基础结构的振动响应指标实时评价结构健康状态可为风机的运维提供准确指导，有效降低海上风电场维护费用。
[0003]传统的风电结构健康状态监测方法通常为：通过应力监测来评价结构是否进入损伤状态，但有限的应力测点难以代表风机整体动力特性；通过单一传感器测量或相邻传感器的差值的时间序列模型和专家评分形式确定响应阈值和参与权重，但存在评价指标孤立和主观性过强的缺点，忽略了各传感器的相互联系，且评价流程是一种准静态的，无法适应结构的时变特性。因此，实现对结构动态性能的实时追踪，在海工结构领域具有重大意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术的第一个目的在于，针对现有技术中存在的不足，提供一种基于网络测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于网络测度概率模型的海上风电结构动态性能追踪方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：S1、基于海上环境条件分类的单指标评价：在不同平均风速下对环境条件进行聚类分析，并形成多个子库：来自未受损结构的响应被定义为参考子数据库，来自待评价结构的响应被定义为待评价子数据库，待评价的子数据库与参考子数据库中相同平均风速段对应的响应相匹配；由大数定理可知，引用的子数据库中样本均值服从高斯分布，通过区间关联度理论，可以计算出评价的区间与各个健康水平区间的关联度；S2、基于风电结构动力响应信息熵的网络测度概率模型：为得到各单项指标的权重，基于海上风电结构动态变化的响应信号，建立基于不同指标的熵权值的网络测度概率模型，并计算各个指标的相关性；S3、海上风电结构动态性能追踪：基于各单项指标的评价结果和各指标的参与权重，得到最终的健康水平关联度，根据关联度的数值大小判断结构动态性能状况。2.根据权利要求1所述的基于网络测度概率模型的海上风电结构动态性能追踪方法，其特征在于：所述步骤S1具体地包括：将各段风速对应的振动响应聚类到同一子数据库将各段风速对应的振动响应聚类到同一子数据库式中，C为等区间分类方法，x
ij
为风速段y
j
对应的第i个指标的结构响应，k为风速分类个数；Δv为风速划分区间间隔；为了监测响应的变化，将未受损和待评价结构的数据形成合理的子组x
ij,l
，其中，(l＝1,2,
…
,n)，n为组数，这样做是为了避免单一抽样点的异常导致评价结果出现更大的波动，子群的集合可表示为：x
ij
＝[x
ij,1
,x
ij,2
,...,x
ij,n
]
T
对每个子组x
ij
内的样本均值进行计算，形成均值数据序列：进一步计算未损伤结构对应的平均数据序列，得到其平均值和方差σ；通过应用中心极限定理，样本均值的分布可以近似为高斯分布；然后，计算出待评价结构的与所对应的求出的子数据库的偏差标准化的子组分布可表示为：然后，对取均值和极值，得到待评价结构的概率区间[ψ
l,mean
,ψ
l,max
]，其中，ψ
l,mean
为的取均值，ψ
l,max
为的极值；将X
i
＝<x1,x2>定义为待评价区间，A＝<a1,a2>定义为各健康区间，B＝<0,3σ&gt...

【专利技术属性】
技术研发人员：周胡，张磊，陆艳艳，刘福顺，何正旭，曾茹，郭建勋，宋虹，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：