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    基于續(xù)尺度卷積網(wǎng)絡(luò)的10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)筋腱損傷識(shí)別

    2022-02-22 03:06:46許子非繆維跑張萬(wàn)福金江濤王鑫雨
    振動(dòng)與沖擊 2022年3期
    關(guān)鍵詞:筋腱粗粒度風(fēng)力機(jī)

    許子非, 楊 陽(yáng), 李 春, 繆維跑, 張萬(wàn)福, 金江濤, 王鑫雨

    (1.上海理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,上海 200093;2.利物浦約翰摩爾斯大學(xué) 海洋與機(jī)械學(xué)院,利物浦 L3 3AF;3.寧波大學(xué) 海運(yùn)學(xué)院,浙江 寧波 315211;4.上海市動(dòng)力工程多項(xiàng)流動(dòng)與傳熱重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200093)

    由于陸上風(fēng)資源開發(fā)近趨飽和,海上風(fēng)能因其低湍流、大儲(chǔ)量、高風(fēng)速、對(duì)環(huán)境影響小及不占土地資源等優(yōu)勢(shì)備受世界各國(guó)重視。海上風(fēng)電已成為主要的發(fā)展方向?yàn)閷W(xué)術(shù)和企業(yè)界的共識(shí)[1]。

    漂浮式風(fēng)力機(jī)為海上獲捕風(fēng)能的主要設(shè)備,為更高效的捕獲風(fēng)能,提高風(fēng)能轉(zhuǎn)化率以降低度電成本,風(fēng)力機(jī)大型化是漂浮式風(fēng)力機(jī)主要發(fā)展趨勢(shì)[2]。但大型化使風(fēng)力機(jī)質(zhì)量增加、柔性增強(qiáng),在風(fēng)、浪、流等隨機(jī)激勵(lì)作用下引發(fā)非平穩(wěn)響應(yīng)易導(dǎo)致屬細(xì)長(zhǎng)彈性柔性結(jié)構(gòu)的漂浮式風(fēng)力機(jī)具有復(fù)雜的動(dòng)態(tài)響應(yīng);環(huán)境、載荷、材料老化以及施工缺陷將使結(jié)構(gòu)出現(xiàn)損傷[3-4]。其中,筋腱為海上漂浮式風(fēng)力機(jī)連接浮體間重要支撐部件,其結(jié)構(gòu)健康狀況決定浮臺(tái)穩(wěn)定性,浮臺(tái)系統(tǒng)的健康狀況對(duì)漂浮式風(fēng)力機(jī)安全、穩(wěn)定與高效的運(yùn)行密切相關(guān)。若無(wú)法對(duì)結(jié)構(gòu)健康狀況有效監(jiān)測(cè)、對(duì)結(jié)構(gòu)損傷位置與程度實(shí)施準(zhǔn)確識(shí)別,輕則加劇維修成本,重則導(dǎo)致風(fēng)力機(jī)傾覆,使整機(jī)系統(tǒng)損壞[5-6]。因此,研究和建立一種有效、精準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)與損傷檢測(cè)方法和模型,用來(lái)識(shí)別筋腱結(jié)構(gòu)損傷位置及程度,從而保證發(fā)電效率、降低維修成本、延長(zhǎng)風(fēng)力機(jī)壽命。

    目前,有兩類方法實(shí)現(xiàn)筋腱的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè):基于物理模型與基于數(shù)據(jù)模型[7]。由于基于物理模型的損傷識(shí)別方法求解并重建系泊系統(tǒng)質(zhì)量、剛度與阻尼矩陣,對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)模型精度要求嚴(yán)苛[8],且Jahangiri等[9]研究發(fā)現(xiàn):基于數(shù)據(jù)模型建立損傷監(jiān)測(cè)的方法比傳統(tǒng)基于物理模型時(shí)間損傷診斷的方法更具魯棒性?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)主要涉及特征提取及狀態(tài)分類。Chandrasekaran等[10]采用無(wú)線傳感器獲取漂浮式平臺(tái)動(dòng)力學(xué)響應(yīng),通過傅里葉變換獲取頻域信息并完成特征提取,以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè),結(jié)果顯示基于時(shí)頻分解算法可實(shí)現(xiàn)損傷特征有效提取。Mohammad等[11]提出一種基于小波變換的大型海工結(jié)構(gòu)損傷檢測(cè)與定位方法,結(jié)果表明采用小波子信號(hào)進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷定位更為準(zhǔn)確。Jiang等[12]采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法解決了模態(tài)混疊引發(fā)的搜尋相似結(jié)構(gòu)響應(yīng)模式困難的問題,結(jié)果顯示提取有效IMF(intrinsic mode function)模態(tài)可提升損傷識(shí)別的準(zhǔn)確度。Hakim等[13]采用模態(tài)特征作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立智能診斷模型,結(jié)果表明此方法可有效識(shí)別在橋梁、建筑及海洋平臺(tái)的結(jié)構(gòu)損傷。陳保家等[14]的研究表明:將支持向量機(jī)與小波變換、主成分分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等算法相結(jié)合可實(shí)現(xiàn)故障診斷與狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

    以上由特征提取與狀態(tài)分類所組成的“混合式”健康監(jiān)測(cè)方法存在以下問題:① 傳統(tǒng)特征提取方法過多依賴人為經(jīng)驗(yàn),其可靠性決定狀態(tài)分類準(zhǔn)確度上限;② 狀態(tài)分類算法的有效性將影響損傷診斷方法的魯棒性。因此,同時(shí)考慮長(zhǎng)時(shí)間序列因超出環(huán)境載荷變化周期引起特征識(shí)別失?。欢绦蛄杏捎跀?shù)據(jù)量過少造成頻率分辨率低致使損傷診斷困難。提出基于連續(xù)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(continues-multi-scale convolutional neural network,CMS-CNN)框架,建立“端到端”的健康監(jiān)測(cè)與損傷識(shí)別方法。此方法直接作用于動(dòng)力學(xué)響應(yīng)信號(hào),無(wú)需額外的信號(hào)處理方法。以10 MW漂浮式海上風(fēng)力機(jī)為對(duì)象,對(duì)浮臺(tái)筋腱結(jié)構(gòu)隱性損傷進(jìn)行識(shí)別,同時(shí)實(shí)現(xiàn)故障定位與損傷程度識(shí)別。為大型漂浮式風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支持與解決方案。

    2 研究對(duì)象

    1.1 漂浮式風(fēng)力機(jī)模型

    DTU 10 MW風(fēng)力機(jī)具備詳細(xì)的氣動(dòng)、結(jié)構(gòu)參數(shù),已廣泛用于開發(fā)各種海洋平臺(tái)支持結(jié)構(gòu)的海上風(fēng)力機(jī)模型,其設(shè)計(jì)參數(shù)如表1所示。

    表1 DTU 10 MW風(fēng)力機(jī)模型

    基于DTU 10 MW風(fēng)力機(jī),采用TELWIND模型進(jìn)行海上漂浮式風(fēng)力機(jī)響應(yīng)研究。其中,浮體平臺(tái)由上、下浮體及6根筋腱組成,該結(jié)構(gòu)保證了漂浮式風(fēng)力機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    圖1為10 MW TELWIND漂浮式風(fēng)力機(jī)示意圖,適用于水深超過110 m的海域。吃水深度:上浮體為16.75 m,下浮體為22.50 m;總體結(jié)構(gòu)為92.25 m;上下浮體的直徑分別為44.5 m和23.0 m,筋腱長(zhǎng)度為48.81 m,等效直徑為0.271 m。

    圖1 10 MW TELWIND 風(fēng)力機(jī)

    2.2 損傷場(chǎng)景

    為獲取平臺(tái)筋腱健康狀態(tài)與隱性損傷狀態(tài)下的振動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù),考慮不規(guī)則波,基于FAST-AQWA軟件建立氣動(dòng)-水動(dòng)-伺服的10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)全耦合模型,其筋腱、系泊系統(tǒng)示意圖如圖2所示。

    由圖2可知,上下浮體由6根筋腱連接,通過改變筋腱剛度,實(shí)現(xiàn)具有不同損傷程度的隱性損傷振動(dòng)數(shù)據(jù),試驗(yàn)分別模擬了1~6號(hào)筋腱不同損傷程度時(shí)的10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)響應(yīng)情況,且損傷不包括錨鏈結(jié)構(gòu)。

    (a)

    1.3 仿真環(huán)境與數(shù)據(jù)采樣

    考慮不規(guī)則波,基于FAST-AQWA軟件建立氣動(dòng)-水動(dòng)-伺服全耦合10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)模型獲取筋腱健康與隱性損傷下振動(dòng)響應(yīng)[15]。

    采用六自由度傳感器采集上浮體縱蕩、垂蕩、橫蕩、艏搖、橫搖以及縱搖加速度信號(hào),采樣頻率為10 Hz,每次采樣時(shí)間為2 000 s(即20 000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn))。

    本文以加速度信號(hào)作為對(duì)象進(jìn)行筋腱故障診斷研究,筋腱結(jié)構(gòu)損傷時(shí)其剛度下降步長(zhǎng)為10%,筋腱損傷及樣本劃分詳情如表2所示。

    表2 筋腱損傷與振動(dòng)信號(hào)樣本的詳情

    由表2可知,通過改變筋腱剛度以實(shí)現(xiàn)每根筋腱具有不同程度的隱性結(jié)構(gòu)損傷,通過監(jiān)測(cè)10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)加速度信號(hào)進(jìn)行故障診斷研究。

    2 筋腱損傷診斷方法

    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),例如包含具時(shí)間采樣規(guī)律的一維網(wǎng)格或具二維像素網(wǎng)格的圖像。CNN對(duì)輸入樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層卷積與池化,提取數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征,具有旋轉(zhuǎn)、平移不變形的特點(diǎn),并廣泛應(yīng)用于工程及數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

    CNN因具備稀疏連接、參數(shù)共享及等變表示的能力,可降低模型訓(xùn)練參數(shù)個(gè)數(shù)、避免算法過擬合及減少數(shù)據(jù)維度等優(yōu)點(diǎn)。傳統(tǒng)CNN具備輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。

    2.1.1 卷積層

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前期通過交替進(jìn)行的卷積與池化對(duì)輸入特征張量進(jìn)行提取,而靠近輸出層部分則采用傳統(tǒng)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其過程如下所示。

    采用卷積核與輸入目標(biāo)進(jìn)行卷積運(yùn)算,基于偏置,通過激活函數(shù)獲取特征張量[16]。卷積過程數(shù)學(xué)表達(dá)式為

    (1)

    式中:i為第i個(gè)卷積核;g(i)為第i個(gè)經(jīng)卷積所習(xí)得的特征張量;u為輸入數(shù)組;v為卷積核偏置;x、y、z為輸入目標(biāo)維度,若為二維像素,則去x、y即可。

    完成卷積運(yùn)算后,采用激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)非線性變換,而ReLU[17]為CNN中應(yīng)用最廣泛的激活函數(shù)之一

    y(i)=f(g(i))=max{0,g(i)},i=1,2,…,q

    (2)

    2.1.2 池化層

    池化層為對(duì)上層數(shù)據(jù)縮放與映射,池化過程包括最大值及均值池化

    (3)

    (4)

    式中:ul(i,t)為第l層中第i個(gè)特征張量的第t個(gè)神經(jīng)元;ω為卷積核寬度;j為第j個(gè)池化層。

    2.1.3 全連接層與激活單元

    全連接層包含對(duì)應(yīng)多層感知機(jī)的隱含層,該層中所有神經(jīng)元與前一層中神經(jīng)元全連接,進(jìn)而整合處理卷積、池化處理后的數(shù)據(jù)信息,其激活函數(shù)一般為sigmoid。

    s(x)=1/(1+e-x)

    (5)

    輸出層采用SoftMax分類器對(duì)全連接層給予的結(jié)果進(jìn)行分類輸出,實(shí)現(xiàn)狀態(tài)分類。

    2.1.4 Dropout

    Dropout正則化技術(shù)被用于防止模型過擬合,以一定比例隨機(jī)關(guān)閉神經(jīng)單元使得神經(jīng)元之間敏感性降低,其標(biāo)準(zhǔn)過程由式(6)給出。

    y=f(Wx)·m,mi~Bernoulli(p)

    (6)

    式中:f為激活函數(shù);x為輸入量;W為權(quán)值矩陣;y為輸出。

    2.2 多尺度粗粒度過程

    為捕捉更豐富的漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)筋腱結(jié)構(gòu)隱性損傷特征。引入多尺度粗粒度過程獲取多尺度子信號(hào),傳統(tǒng)多尺度粗粒度過程由式(7)給出,示意圖如圖3所示。

    圖3 傳統(tǒng)多尺度粗粒度過程示意圖

    由圖3可知,傳統(tǒng)多尺度粗粒度過程由于使用間斷滑窗采樣使得捕獲信息缺失,且使得數(shù)據(jù)長(zhǎng)度呈指數(shù)下降,導(dǎo)致短序列隨神經(jīng)層遞進(jìn)而無(wú)法進(jìn)行卷積運(yùn)算。為此,提出連續(xù)多尺度粗粒度過程,捕捉更豐富的多尺度信息,充足的特征信息保證了深度學(xué)習(xí)的診斷性能。

    (7)

    式中:τ為粗粒度尺度;N為原始信號(hào)長(zhǎng)度;xn為信號(hào)第n個(gè)值;yτ,j為子信號(hào)。

    2.3 連續(xù)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    基于傳統(tǒng)多尺度粗粒度過程,提出連續(xù)多尺度粗粒度,其過程由式(8)給出,示意圖如圖4所示。

    圖4 連續(xù)多尺度粗粒度過程

    由圖4可知,連續(xù)多尺度保證了子信號(hào)的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度,連續(xù)采樣包含更多的序列信息,且可改善傳統(tǒng)多尺度因數(shù)據(jù)量過少導(dǎo)致深層網(wǎng)絡(luò)無(wú)法進(jìn)行卷積運(yùn)算的問題。

    (8)

    式中:τ為粗粒度尺度;N為原始信號(hào)長(zhǎng)度;xn為信號(hào)第n個(gè)值,zτ,j為子信號(hào)。

    基于連續(xù)多尺度粗粒度過程與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出連續(xù)多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如圖5所示。

    圖5 CMS-CNN模型

    Fig.5 The CMS-CNN model

    2.4 損傷診斷框架

    為解決基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)隱性損傷識(shí)別需先提取損傷特征再進(jìn)行狀態(tài)分類的分步式診斷方法的不足,其故障診斷準(zhǔn)確率受限于特征提取的有效性與狀態(tài)分類的可靠性,基于所提出CMS-CNN模型,建立“端到端”10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)筋腱結(jié)構(gòu)隱性損傷診斷方法,CMS-CNN模型及診斷流程如圖6所示。

    由圖6可知,通過信號(hào)采集系統(tǒng)獲取10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)響應(yīng)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)源自于Yang等的研究,將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練及測(cè)試樣本。通過訓(xùn)練集訓(xùn)練CMS-CNN模型,以獲含參模型;采用訓(xùn)練完備的CMS-CNN診斷模型測(cè)試并識(shí)別獨(dú)立與訓(xùn)練樣本的測(cè)試數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)損傷診斷與故障分類。因方法包含多尺度特征融合,提升模型面對(duì)數(shù)據(jù)分布變動(dòng)時(shí)的魯棒性,因此泛化性能更佳。

    3 結(jié)果與分析

    為驗(yàn)證所提出CMS-CNN診斷方法的有效性,以10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)筋腱結(jié)構(gòu)損傷/結(jié)構(gòu)健康時(shí)平臺(tái)的縱蕩加速度為對(duì)象,采用CMS-CNN方法進(jìn)行故障診斷,對(duì)隱性損傷程度、損傷位置以及位置與程度混合3種故障場(chǎng)景進(jìn)行診斷。

    3.1 場(chǎng)景設(shè)置

    為驗(yàn)證所提出CMS-CNN的有效性與優(yōu)越性,構(gòu)建筋腱損傷位置識(shí)別以及損傷演化診斷場(chǎng)景,場(chǎng)景設(shè)置詳情,如表3所示。

    表3 場(chǎng)景設(shè)置

    圖6 10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)筋腱結(jié)構(gòu)隱性損傷診斷系統(tǒng)

    Fig.6 Fault diagnosis system of the damaged tendons of 10 MW floating offshore wind turbine

    由表3可知,場(chǎng)景K中不同損傷程度被賦予標(biāo)簽:0~6代表?yè)p傷30%下健康以及6種不同的筋腱損傷;7~13代表?yè)p傷60%下健康以及6種不同的筋腱損傷;14~20代表?yè)p傷90%下健康以及6種不同的筋腱損傷。

    以完全場(chǎng)景J為例,與MS-CNN(multi-scaleconvolutional neural network)方法[18]建立的診斷模型進(jìn)行對(duì)比,體現(xiàn)CMS-CNN模型的優(yōu)越性,結(jié)果如圖7所示。

    圖7 CMS-CNN與MS-CNN對(duì)比

    由圖7可知,CMS-CNN因連續(xù)多尺度采樣獲取比傳統(tǒng)多尺度方法更豐富的信息,使得模型收斂更快。

    3.2 CMS-CNN診斷結(jié)果

    分別以平臺(tái)縱蕩、垂蕩以及橫蕩加速度響應(yīng)為特征,基于CMS-CNN模型建立筋腱損傷故障診斷系統(tǒng),對(duì)10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)筋腱進(jìn)行故障診斷研究。場(chǎng)景F、J下模型訓(xùn)練結(jié)果如圖8所示。

    (a) 場(chǎng)景F,60%損傷

    由圖8(a)和圖8(b)所示,分別為筋腱完全損傷與部分損傷時(shí)訓(xùn)練準(zhǔn)確度隨迭代次數(shù)變化??v蕩加速度因?yàn)槠脚_(tái)主動(dòng)力學(xué)響應(yīng)方向,其振動(dòng)幅值與垂蕩、橫蕩相比更為顯著,并對(duì)風(fēng)、波、流耦合外載荷作用較為敏感,隨機(jī)載荷的波動(dòng)導(dǎo)致以縱蕩加速度作為特征構(gòu)建CMS-CNN診斷系統(tǒng),其訓(xùn)練時(shí)間比以橫蕩加速度為特征更久。以圖8(b)為例,基于縱蕩加速度為特征訓(xùn)練的CMS-CNN診斷模型比基于橫蕩加速度為特征所訓(xùn)練的模型慢了約1 000個(gè)迭代步。如圖8(a)所示,在識(shí)別結(jié)構(gòu)60%損傷時(shí),以橫蕩加速度為特征受訓(xùn)的CMS-CNN模型收斂最快。因此,論文后續(xù)采用橫蕩加速度為特征,基于CMS-CNN模型進(jìn)行智能損傷診斷。

    4.2.1 損傷位置識(shí)別

    以平臺(tái)橫蕩加速度響應(yīng)為特征,采用基于CMS-CNN所建立的故障診斷方法分別對(duì)筋腱損傷10%~100%時(shí)故障位置進(jìn)行診斷,其準(zhǔn)確率如圖9所示。

    由圖9可知,筋腱完全損傷時(shí)(100%),基于CMS-CNN所建立的診斷模型具有最佳的診斷準(zhǔn)確率且模型訓(xùn)練迅速收斂;當(dāng)筋腱受損程度變化時(shí),訓(xùn)練模型所需時(shí)間增加,但仍具有較高的診斷準(zhǔn)確度。當(dāng)損傷程度為50%時(shí),模型訓(xùn)練收斂速度最慢,且診斷準(zhǔn)確度最低。

    圖9 場(chǎng)景A~J下?lián)p傷識(shí)別結(jié)果

    為進(jìn)一步體現(xiàn)模型的外推性,采用與訓(xùn)練、驗(yàn)證集獨(dú)立的響應(yīng)數(shù)據(jù)以測(cè)試CMS-CNN模型泛化性能,測(cè)試結(jié)果由表4所示。

    表4 不同場(chǎng)景下?lián)p傷識(shí)別率

    由表4可知:在損傷末期(場(chǎng)景J),對(duì)筋腱損傷位置診斷準(zhǔn)確率高達(dá)98.66%;由于早期微弱損傷對(duì)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)影響較小,損傷初期(場(chǎng)景A)的診斷準(zhǔn)確率較低,為83.00%??v觀筋腱損傷演化全階段(場(chǎng)景A~場(chǎng)景J),全階段準(zhǔn)確度均值為87.87%,表明CMS-CNN損傷識(shí)別模型的可靠性及泛化性。

    4.2.2 損傷位置、程度混合識(shí)別

    為滿足工程需求,突出CMS-CNN模型的優(yōu)越性,以場(chǎng)景K的數(shù)據(jù)集模擬筋腱結(jié)構(gòu)損傷位置與損傷識(shí)別,測(cè)試診斷結(jié)果如圖10所示。

    由圖10可知,準(zhǔn)確率模糊矩陣表明:場(chǎng)景K下CMS-CNN模型接近92%的損傷識(shí)別率,說(shuō)明CMS-CNN模型在識(shí)別損傷位置、程度時(shí)具有可信的準(zhǔn)確度。由于結(jié)構(gòu)內(nèi)在損傷變化對(duì)平臺(tái)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)影響較小,導(dǎo)致正常平臺(tái)響應(yīng)情況誤報(bào)為結(jié)構(gòu)損傷,但不同損傷程度的相同位置識(shí)別時(shí)誤報(bào)率較低。此測(cè)試體現(xiàn)CMS-CNN模型在損傷位置、程度混合識(shí)別時(shí)的可靠性。

    圖10 損傷程度、位置識(shí)別結(jié)果

    4 結(jié) 論

    針對(duì)漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)筋腱結(jié)構(gòu)隱性損傷識(shí)別困難,基于CNN,提出“端到端”的CMS-CNN智能診斷模型,以10 MW漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)縱蕩加速度為輸入源,實(shí)現(xiàn)損傷位置、程度識(shí)別,結(jié)論如下:

    (1) 因CMS-CNN模型可獲取比傳統(tǒng)MS-CNN模型更廣泛的多尺度信號(hào),在識(shí)別筋腱損傷時(shí)準(zhǔn)確度高出15%。

    (2) 以橫蕩加速度為CMS-CNN輸入源比縱蕩、垂蕩加速度作為輸入源建立診斷模型更可靠。

    (3) CMS-CNN模型在識(shí)別筋腱結(jié)構(gòu)微弱損傷定位時(shí)具有83%的準(zhǔn)確度;在完全損傷時(shí)具有99%的故障診斷率。

    (4) CMS-CNN模型在識(shí)別不同程度及位置診斷的筋腱時(shí)準(zhǔn)確度高于90%,且識(shí)別損傷程度及位置時(shí)誤報(bào)率較低。

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