【技术实现步骤摘要】
本申请涉及新能源，且更为具体地，涉及一种单桩式海上浮式风机减振控制方法及其系统。
技术介绍
1、风能作为一种可再生的清洁能源是绿色能源的代表。海上风力发电是一种对风能进行有效开发利用的新技术，已成为风力发电的主流发展趋势，在全球范围受到越来越多的关注。海上风力机采用新型复合材料后比以前更大更轻，这些大型柔性结构容易受到海洋环境外部振动源影响。为了，需要对风电机组的动力响应进行振动控制。目前，国内外学者对海上风机塔架/叶片的振动控制主要采用在海上风机塔架顶部(即机舱内)安装被动调谐质量阻尼器(tmd)，通过抑制塔顶位移最大的塔架基本振型，达到对风机塔架的减振效果，该方法适用于海上风机在风、波浪低频载荷下的振动控制，此时风机塔架的主要激发模态为塔顶位移的第一阶主振型。
2、世界上很多已建或在建海上风电机组位于地震多发地带，在风、波浪、地震多种载荷作用下，海上风机的高阶模态振型被激发，系统呈现多个不同阶次固有频率的振动特征，若仍采用针对常规工况(风/浪载荷)设计的被动tmd对风机减振，效果会大大降低甚至造成抑振失效。
3、因而，如何对单桩式海上浮式风机的振动进行有效地控制，保证海上风电机组的安全运行是目前我们需要解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种单桩式海上浮式风机减振控制方法及系统。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种单桩式海上浮式风机减振控制方法，其包括：
3、获取预定时间段内多
4、将所述振动信号输入训练完成的网络模型的图像编码器以得到波形振动特征向量；
5、将所述力矩值输入所述网络模型的序列编码器以得到力矩特征向量；
6、基于所述网络模型的联合编码器，对所述力矩特征向量和所述波形振动特征向量进行编码以得到优化振动特征矩阵；
7、将多个所述磁场强度值按照时间维度排列为输入向量后输入训练完成的多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度磁场强度特征向量；
8、计算所述多尺度磁场强度特征向量相对于所述优化振动特征矩阵的转移向量作为分类特征向量；
9、将所述分类特征向量输入训练完成的分类器以得到分类结果，并基于所述分类结果调整所述mre-tmd装置的磁场强度值，其中，所述分类结果用于表示所述mre-tmd装置在当前时间点的磁场强度值应增大或应减小。
10、根据本申请的另一方面，提供了一种单桩式海上浮式风机减振控制系统，其包括：
11、信号监控与采集模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的风机主体的力矩值、所述多个预定时间点的mre-tmd装置的磁场强度值，以及，所述预定时间段的风机主体的振动信号；
12、波形编码模块，用于将所述振动信号输入训练完成的网络模型的图像编码器以得到波形振动特征向量；
13、力矩序列编码模块，用于将所述力矩值输入所述网络模型的序列编码器以得到力矩特征向量；
14、联合编码模块，用于基于所述网络模型的联合编码器，对所述力矩特征向量和所述波形振动特征向量进行编码以得到优化振动特征矩阵；
15、控制磁场编码模块，用于将多个所述磁场强度值按照时间维度排列为输入向量后输入训练完成的多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度磁场强度特征向量；
16、度量模块，用于计算所述多尺度磁场强度特征向量相对于所述优化振动特征矩阵的转移向量作为分类特征向量；
17、减振控制模块，用于将所述分类特征向量输入训练完成的分类器以得到分类结果，并基于所述分类结果调整所述mre-tmd装置的磁场强度值，其中，所述分类结果用于表示所述mre-tmd装置在当前时间点的磁场强度值应增大或应减小。
18、本公开第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的单桩式海上浮式风机减振控制方法。
19、本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的单桩式海上浮式风机减振控制方法。
20、本公开实施例中，该装置首先获取预定时间段内多个预定时间点的风机主体的力矩值、所述多个预定时间点的mre-tmd装置的磁场强度值，以及，所述预定时间段的风机主体的振动信号，然后将所述振动信号输入训练完成的网络模型的图像编码器以得到波形振动特征向量，之后将所述力矩值输入所述网络模型的序列编码器以得到力矩特征向量，之后基于所述网络模型的联合编码器，对所述力矩特征向量和所述波形振动特征向量进行编码以得到优化振动特征矩阵，之后将多个所述磁场强度值按照时间维度排列为输入向量后输入训练完成的多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度磁场强度特征向量，之后计算所述多尺度磁场强度特征向量相对于所述优化振动特征矩阵的转移向量作为分类特征向量，之后将所述分类特征向量输入训练完成的分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述mre-tmd装置在当前时间点的磁场强度值应增大或应减小。由此，通过使用风机主体的力矩的时序特征信息来优化振动信号的隐含特征提取，提高了对于振动信号的隐含特征深层挖掘，进而以此来进行分类，对于mre-tmd装置的磁场强度进行控制，从而对于所述海上风机的振动进行控制，以保证海上风电机组的安全运行，通过利用深度神经网络来提取所述风机主体的振动信号的隐含特征以及mre-tmd装置的磁场强度值在时序维度上的多尺度邻域控制关联特征，进一步以所述磁场控制特征相对于所述振动特征的转移向量来评估所述mre-tmd装置的磁场控制对于所述风机振动的影响作用关联特征，并且在此过程中，使用所述风机主体的力矩的时序特征信息来优化所述振动信号的隐含特征提取，以提高对于所述振动信号的隐含特征深层挖掘，进而以此来进行分类，就能够对于所述mre-tmd装置的磁场强度进行控制，从而对于所述海上风机的振动进行控制，以保证海上风电机组的安全运行。
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1.一种单桩式海上浮式风机减振控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述振动信号输入训练完成的网络模型的图像编码器以得到波形振动特征向量，具体用于：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述力矩值输入所述网络模型的序列编码器以得到力矩特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个所述磁场强度值按照时间维度排列为输入向量后输入训练完成的多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度磁场强度特征向量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述振动信号输入训练完成的网络模型的图像编码器以得到波形振动特征向量之前，还包括：
6.一种单桩式海上浮式风机减振控制系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述波形编码模块，包括：
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述力矩序列编码模块，包括：
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述控制磁场编码模块，包括：
10.根
...【技术特征摘要】
1.一种单桩式海上浮式风机减振控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述振动信号输入训练完成的网络模型的图像编码器以得到波形振动特征向量，具体用于：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述力矩值输入所述网络模型的序列编码器以得到力矩特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个所述磁场强度值按照时间维度排列为输入向量后输入训练完成的多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度磁场强度特征向量，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王建国，叶林，韩健，周峰，崔杰，岳红轩，张琪，田长凤，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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