摘要
本申请公开了一种风电机组噪声预测方法、装置、设备及存储介质,涉及声学与振动技术领域,包括:获取风电机组的机组参数,以及对风电机组进行噪声测试的测试点与风电机组相关的测试参数;根据机组参数和测试参数构建用于反映风电机组在测试点的噪声的叶片噪声模型;基于粒子群优化算法,并根据预设噪声实测数据对叶片噪声模型的模型参数进行修正,以得到针对风电机组的噪声预测模型;利用噪声预测模型对风电机组在测试点的噪声进行预测,得到相应的噪声预测结果。本申请通过模型修正可以预测得到风电机组更为准确的噪声,更接近实际测试结果,避免了直接对风电机组的噪声进行实际测试,便于风电机组的噪声相关工作的开展。
技术关键词
风电机组
噪声模型
噪声预测方法
噪声预测模型
粒子群优化算法
测试点
湍流噪声
叶片
参数
数据
可读存储介质
模块
处理器
电子设备
压力
流速
系统为您推荐了相关专利信息
静电分离器
缺陷智能
标志
识别系统
全自动分割方法
异常事件
异常识别方法
粒子群优化算法
计算方法
风险
巡检功能
巡检设备
功能模块
自主巡检系统
自主巡检方法
风电机组齿轮箱
综合诊断方法
输出端轴承
动态温差
多模型协同