基于改进GRU的海上风电机组齿轮箱故障诊断

为提高风电机组中齿轮箱故障诊断的准确性,提出一种在门控循环单元（GRU）神经网络中引入注意力机制进行风电机组齿轮箱油温预测的方法,充分挖掘数据参量中的关联关系,以提高模型预测的准确性。针对模型预测的残差,采用一种基于粒子群算法的自适应阈值方案进一步实现对风电机组齿轮箱油温异常的诊断,引入自适应阈值能提高模型诊断的灵敏度。针对江苏某海上风电场实际运行的SCADA数据进行仿真分析和验证,结果证明采用该方法能较早地判断出风电机组齿轮箱的异常状态。     

海上漂浮风电吸力桶型基础的抗拔承载特性

文章开展数值模拟,研究漂浮式海上风机吸力式桶形基础在上层黏性土、下层砂土的分层土地基中的抗拔承载特性,探讨该基础的极限承载力、基础周围土体变形、基础转动点和前后侧土压力随加载位置和加载角度的变化规律。研究表明：随着加载位置沿主桶埋深方向下移,基础的抗拔承载力先增大后减小;当基础在分层土中承受倾斜荷载作用时,最佳加载位置位于3L/4桶高处（L为基础高度）;基础的极限承载力和前侧土体变形范围均与加载角度成反比;对于桶顶中心受载的工况,加载角度对转动点的影响较小,在不同的加载角度下,基础的转动点均位于基础顶面以下0.84L处。此外,探究加载位置和角度对基础侧壁土压力的影响,结果表明：基础埋深3L/4以下的前侧地基土压力随荷载作用点的下移而增大,与荷载作用角度成反比;基础埋深3L/4下的前侧地基对基础承载性能的发挥有重要影响。