摘要
本发明的一种海上风电机组的噪音减震控制系统,属于海上风力发电技术领域,包括数据采集模块;耦合状态评估模块,用于基于平台运动信息、振动频谱数据和声压信号,通过预设的深度神经网络模型确定耦合状态评估指标;协同控制策略生成模块,用于依据耦合状态评估指标与振动频谱数据,确定目标刚度和目标阻尼;控制模式切换模块,本发明中的耦合状态评估模块,通过一个预设的深度神经网络模型对由数据采集模块获取的平台运动信息、振动频谱数据和声压信号进行处理;该预设模型通过对海量历史工况数据的离线监督学习,被赋予了强大的非线性拟合能力;为后续的控制决策提供了先前技术无法企及的、精确且量化的风险依据。
技术关键词
减震控制系统
海上风电机组
协同控制策略
深度神经网络模型
模式切换模块
多维特征向量
数据采集模块
风电机组运行状态
海上风力发电技术
指标
阻尼
刚度
平台
强化学习算法
幅值
海量历史
频率
基准
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深度神经网络模型
数据分类
数据存储模块
支持向量机算法
数据获取模块
风电机组运行数据
时空分析技术
长短期记忆网络
海上风电机组
深度学习算法
受电弓碳滑板
深度神经网络模型
特性预测方法
物理
电弧持续时间