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基于LSTM的10 MW海上风力机故障传感器数据重构研究
浙江大学海洋学院;
浙江大学海南研究院;
浙江省能源集团有限公司;
东海实验室
|
邱子琪
王立忠
潘华林
张宝龙
王立林
洪义
开通知网号
为解决极端环境传感器故障导致监测数据不充足问题,该文采用长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法进行数据重构。鉴于海上风电监测数据稀缺,该文的研究依托数值仿真结果开展。基于作者团队开发的“气动-水动-结构-桩土-智能控制”一体化耦合分析软件Zwind,...
机 构:
浙江大学海洋学院;
浙江大学海南研究院;
浙江省能源集团有限公司;
东海实验室;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
海上风力机;
结构健康监测;
深度学习;
故障传感器;
数据重构;
倾角响应;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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2024年12期
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