康藝柔 陳 鵬 程正順 胡志強(qiáng)

（1. 上海交通大學(xué) 海洋工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海 200240；2. 上海交通大學(xué)三亞崖州灣深?？萍佳芯吭喝齺?572024； 3. 紐卡斯?fàn)柎髮W(xué) 工程學(xué)院 紐卡斯?fàn)?NE1 7RU）

0 引 言

綠色低碳在我國的能源發(fā)展藍(lán)圖中已被確立為主要目標(biāo)。習(xí)近平主席的倡議中強(qiáng)調(diào)，我國計(jì)劃在2030年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”，并在2060年前達(dá)到“碳中和”的目標(biāo)。在該背景下，海上風(fēng)電作為新興能源領(lǐng)域的領(lǐng)軍者正迅速崛起，成為全球綠色低碳技術(shù)的制高點(diǎn)[1]。我國幅員遼闊的海域蘊(yùn)藏著豐富海洋風(fēng)能資源，這為海上風(fēng)電的可持續(xù)發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。近年來，隨著近海風(fēng)能資源的加速開發(fā)，海上風(fēng)機(jī)不斷向離岸化、規(guī)?；痛笮突~進(jìn)，同時(shí)逐步拓展至深遠(yuǎn)海領(lǐng)域[2]。

三峽能源、中國海裝和中海油等機(jī)構(gòu)作為我國海上風(fēng)電領(lǐng)域最早開展研發(fā)的企業(yè)，取得了顯著的成就，諸如三峽引領(lǐng)號(hào)、扶搖號(hào)等漂浮式風(fēng)機(jī)的示范項(xiàng)目，具有突出的標(biāo)志性意義[3]。這些項(xiàng)目的推進(jìn)也豐富了海上風(fēng)電開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步提升了對(duì)風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)安全性能的認(rèn)識(shí)。鑒于海上風(fēng)機(jī)的工作環(huán)境異常惡劣，其結(jié)構(gòu)往往需承受來自風(fēng)、浪、流等多重荷載的持續(xù)作用。因此，在設(shè)計(jì)和優(yōu)化階段,開展高效的海上風(fēng)機(jī)動(dòng)力響應(yīng)分析至關(guān)重要，可以確保海上風(fēng)機(jī)安全運(yùn)行，降低結(jié)構(gòu)受損的風(fēng)險(xiǎn)[4]。與此同時(shí)，實(shí)現(xiàn)智能化健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和精確的故障診斷技術(shù)，對(duì)于風(fēng)機(jī)運(yùn)維階段的成本降低和效率提升同樣具有重要推動(dòng)作用。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)機(jī)的工作狀態(tài)，智能系統(tǒng)可以及時(shí)捕捉潛在問題并預(yù)測(cè)可能的故障，從而實(shí)現(xiàn)減少停機(jī)時(shí)間、提高運(yùn)維效率的目標(biāo)。智能化技術(shù)的應(yīng)用，不僅有助于延長海上風(fēng)機(jī)的使用壽命，還能夠?yàn)槲磥砗Ｉ巷L(fēng)電行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展帶來關(guān)鍵性的支撐。

人工智能（artificial intelligence, AI）技術(shù)近年來正處于快速發(fā)展階段，受益于計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的提升，AI技術(shù)已經(jīng)可以在許多任務(wù)上超越人類[5]。目前，AI技術(shù)的應(yīng)用主要分為[6]：

（1）監(jiān)督學(xué)習(xí)：依賴于標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的映射關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)對(duì)未見過的輸入進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，常見于分類和回歸任務(wù)[7]。

（2）無監(jiān)督學(xué)習(xí)：不依賴于標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是直接分析數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)其中的模式或結(jié)構(gòu)，常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)[8]。

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過智能體與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。智能體的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)策略，以最大化長期獎(jiǎng)勵(lì)，廣泛應(yīng)用于游戲、機(jī)器人控制和實(shí)時(shí)決策等領(lǐng)域[9]。

AI技術(shù)可以用于模擬物理問題，具有很好的泛化能力和統(tǒng)計(jì)推斷能力，可為物理建?；?qū)嶋H工程解決方案提供一種替代方法，涵蓋了數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)模型、自動(dòng)化控制和可再生能源等多個(gè)方面。例如：AI模型能夠通過分析海洋環(huán)境數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)精確的海洋波動(dòng)、風(fēng)速和其他環(huán)境參數(shù)，這對(duì)于海洋工程的規(guī)劃和運(yùn)營至關(guān)重要[10-11]。此外，AI技術(shù)還在開發(fā)自動(dòng)化控制系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)方面發(fā)揮著重要作用，這些系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)海洋工程設(shè)施的狀態(tài)，并在必要時(shí)提供決策支持。在海洋可再生能源領(lǐng)域，AI技術(shù)的應(yīng)用主要集中在優(yōu)化能源捕獲和轉(zhuǎn)換，通過實(shí)時(shí)分析海洋環(huán)境數(shù)據(jù)，AI模型可以優(yōu)化海洋能源轉(zhuǎn)換設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，從而提高能源轉(zhuǎn)換效率[11]。綜合來看，AI技術(shù)在海洋工程領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力和實(shí)際價(jià)值，為海洋工程的設(shè)計(jì)、優(yōu)化、運(yùn)營和教育提供了強(qiáng)大的支持和無限的可能性。

隨著AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，海上風(fēng)電技術(shù)正逐步融入智能化的浪潮。海上風(fēng)機(jī)作為當(dāng)今新能源領(lǐng)域的重要代表，構(gòu)成了1個(gè)高度復(fù)雜的工程系統(tǒng)，其由上部風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)、塔架、支撐平臺(tái)和系泊等多個(gè)精密組件組成。這些組件不僅需要在多變的海洋環(huán)境中實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)配合，還必須承受來自風(fēng)、浪、流等復(fù)雜荷載的持續(xù)挑戰(zhàn)。AI技術(shù)的迅速崛起為海上風(fēng)電領(lǐng)域帶來了前所未有的創(chuàng)新契機(jī)，其豐富的多樣性為海上風(fēng)電的多個(gè)方面提供了更多解決方案，如：監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)能夠通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)性能、動(dòng)態(tài)響應(yīng)等關(guān)鍵參數(shù)；非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則可以從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的模式和規(guī)律，為風(fēng)機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)和運(yùn)維策略提供數(shù)據(jù)支持；聚類技術(shù)則有助于將海上風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)機(jī)進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)定制化管理和運(yùn)維；強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)則能夠通過不斷學(xué)習(xí)與優(yōu)化，為海上風(fēng)機(jī)提供更智能化的控制策略。一些學(xué)者回顧了機(jī)器學(xué)習(xí)在風(fēng)電行業(yè)關(guān)于狀態(tài)監(jiān)測(cè)[12]和功率預(yù)測(cè)[13]方面的應(yīng)用。總而言之，這些技術(shù)的有機(jī)融合，將為海上風(fēng)電的整體性能、穩(wěn)定性和智能化提供更加全面的提升。

由于復(fù)雜的氣象和海洋波浪的隨機(jī)性、流動(dòng)的黏性效應(yīng)、非線性共振等因素的影響，在海上風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)、運(yùn)維和優(yōu)化過程中，傳統(tǒng)的物理建模方法可能受限。物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（physics-informed neural network，PINN）作為AI技術(shù)與工程實(shí)踐相結(jié)合的應(yīng)用，在未來海上風(fēng)機(jī)領(lǐng)域的智慧化發(fā)展過程中將具有重要意義。值得注意的是，盡管PINN等方法在風(fēng)機(jī)建模與控制領(lǐng)域展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用潛力，但其在某些情況下需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，特別是在涉及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的情況下，獲取數(shù)據(jù)的功能可能受限。

基于以上背景，本文旨在以海上風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，方向性地探討AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)動(dòng)力響應(yīng)預(yù)報(bào)、運(yùn)維監(jiān)測(cè)、設(shè)計(jì)運(yùn)維優(yōu)化這3個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的主要應(yīng)用（如圖1所示）。此外，PINN作為AI技術(shù)與物理模型相融合的新興方法，會(huì)在第3章詳細(xì)介紹。通過將物理方程嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，PINN可以在有限的數(shù)據(jù)情況下更精確地建模和預(yù)測(cè)海上風(fēng)機(jī)的復(fù)雜行為[14]。這種融合方法為風(fēng)機(jī)性能的精確預(yù)測(cè)、智能化運(yùn)維和優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了新的途徑，為海上風(fēng)電領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新和進(jìn)步提供了有益的參考。

圖1 海上風(fēng)機(jī)與AI應(yīng)用導(dǎo)圖

1 AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)動(dòng)力響應(yīng)預(yù)報(bào)的應(yīng)用

動(dòng)力響應(yīng)預(yù)報(bào)在海上風(fēng)電領(lǐng)域中具有至關(guān)重要的作用，它通過對(duì)風(fēng)速、波浪等海洋環(huán)境變量的精確預(yù)測(cè)，使海上風(fēng)機(jī)能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)其響應(yīng)情況，從而在提高安全性、降低損耗和維護(hù)成本、增加發(fā)電效率、確保電網(wǎng)穩(wěn)定性、優(yōu)化運(yùn)維計(jì)劃等方面發(fā)揮著積極作用。AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在這過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它們能夠從大量的環(huán)境數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)在不同海洋環(huán)境下的響應(yīng)預(yù)測(cè)。這些技術(shù)的應(yīng)用主要集中在風(fēng)速和功率預(yù)測(cè)[15]、風(fēng)機(jī)性能優(yōu)化、機(jī)械組件監(jiān)測(cè)[16]、故障預(yù)測(cè)以及運(yùn)維計(jì)劃[17]的優(yōu)化等方面。這種結(jié)合使風(fēng)機(jī)的運(yùn)行和維護(hù)更加智能化，有助于提高風(fēng)機(jī)的性能、降低事故風(fēng)險(xiǎn)并提高運(yùn)營效率。鑒于此，本章旨在深入探討AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)動(dòng)力響應(yīng)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，其中涵蓋了推力、系泊張力和平臺(tái)運(yùn)動(dòng)等關(guān)鍵領(lǐng)域。本文1.3節(jié)中討論的系泊張力與平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)僅針對(duì)漂浮式風(fēng)機(jī)。

1.1 風(fēng)機(jī)氣動(dòng)載荷預(yù)報(bào)

風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)推力的詳細(xì)分析與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，日益成為保障海上風(fēng)電系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多重目標(biāo)時(shí)不可或缺的要素。在風(fēng)能轉(zhuǎn)化的過程中，風(fēng)機(jī)的推力效應(yīng)直接影響著發(fā)電效率，因此準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)推力對(duì)于實(shí)現(xiàn)能量最大化具有重要意義。此外，通過深入了解和預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)的推力響應(yīng)，還可以更好地應(yīng)對(duì)不同風(fēng)速和海況條件下的發(fā)電變化，從而在維持電網(wǎng)穩(wěn)定性的同時(shí)，優(yōu)化風(fēng)機(jī)的運(yùn)行控制策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力輸出的精準(zhǔn)掌控。

對(duì)于海上漂浮式風(fēng)機(jī)而言，針對(duì)推力的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)能夠在一定程度上彌補(bǔ)短期運(yùn)動(dòng)響應(yīng)預(yù)報(bào)的局限性,并為日常運(yùn)維提供更為詳細(xì)的參考依據(jù)。JIANG等[18]在OC3-Hywind漂浮式風(fēng)機(jī)方面開展了深入的研究, 通過數(shù)值仿真獲取了實(shí)時(shí)推力性能數(shù)據(jù)，以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行AI模型的訓(xùn)練。為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的推力預(yù)測(cè)，研究考慮了涵蓋4種不同耦合環(huán)境條件的數(shù)據(jù),并詳細(xì)研究了湍流和波譜對(duì)推力、漂浮式基礎(chǔ)平臺(tái)縱搖和縱蕩響應(yīng)幅值算子（response amplitude operator,RAO），以及風(fēng)速等的影響機(jī)制。研究認(rèn)為，推力的高頻響應(yīng)主要受波浪變化影響，而低頻響應(yīng)主要受風(fēng)速變化所驅(qū)動(dòng)。實(shí)時(shí)推力預(yù)測(cè)的重要性在于能夠有效地預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)在多樣環(huán)境下的性能表現(xiàn)，為避免突發(fā)情況提供預(yù)警。通過準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)的推力響應(yīng)，不僅有助于提高風(fēng)機(jī)的可靠性和穩(wěn)定性，還能夠根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整風(fēng)機(jī)的控制策略，以實(shí)現(xiàn)最大化的能源捕獲。這種精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)推力預(yù)測(cè)在風(fēng)機(jī)的長期運(yùn)行中具有重要作用，為海上漂浮式風(fēng)機(jī)在多變環(huán)境中的安全運(yùn)行和高效發(fā)電提供了關(guān)鍵支持。

1.2 海上風(fēng)機(jī)上部結(jié)構(gòu)動(dòng)力響應(yīng)分析

風(fēng)機(jī)的控制系統(tǒng)在其整體動(dòng)力響應(yīng)中承擔(dān)重要角色。然而，傳統(tǒng)的控制方法可能受到多重限制（包括模型不準(zhǔn)確性及外部環(huán)境變化），尤其在復(fù)雜海洋環(huán)境下，一些傳統(tǒng)控制策略可能難以滿足動(dòng)態(tài)需求。例如，傳統(tǒng)的重復(fù)型模糊比例積分微分（proportional integral derivative, PID）控制策略雖著眼于特定周期性控制問題，卻在面對(duì)非周期性和高動(dòng)態(tài)海上風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)顯現(xiàn)出局限性[19]。為適應(yīng)實(shí)際海上運(yùn)行，需采用更加靈活且適應(yīng)性強(qiáng)的控制策略。SIERRA-GARCIA等[20]提出了一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)與模糊邏輯的新型風(fēng)機(jī)葉片控制方法，旨在提高風(fēng)能轉(zhuǎn)化效率與系統(tǒng)性能，即運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artifical neurul network, ANN）來預(yù)測(cè)風(fēng)速和風(fēng)向，以優(yōu)化風(fēng)機(jī)葉片角度控制。該系統(tǒng)通過捕捉復(fù)雜動(dòng)力響應(yīng)特征，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)在不同風(fēng)速和風(fēng)向條件下的響應(yīng)，并及時(shí)調(diào)整葉片角度，使風(fēng)機(jī)更加靈活地應(yīng)對(duì)動(dòng)力響應(yīng)。在該領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)的參數(shù)配置對(duì)混合控制系統(tǒng)的訓(xùn)練有顯著影響，增加隱藏單元的數(shù)量能夠改善訓(xùn)練效果。

海上風(fēng)機(jī)塔結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性是另一個(gè)關(guān)鍵考量因素，其中塔頂加速度和塔底載荷是重要的安全指標(biāo)。WANG等[21]運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)塔結(jié)構(gòu)響應(yīng)，提出一種識(shí)別塔頂加速度與塔底載荷耦合特性的方法。該方案通過在塔頂安裝加速度計(jì)傳感器、在塔底安裝應(yīng)變傳感器，以深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)塔頂加速度和塔底載荷。研究表明，多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可準(zhǔn)確識(shí)別塔響應(yīng)指標(biāo)，揭示力與運(yùn)動(dòng)響應(yīng)間的耦合機(jī)制。這種方法結(jié)合不同傳感器數(shù)據(jù)和風(fēng)機(jī)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)，創(chuàng)新性地提高了海上漂浮式風(fēng)機(jī)塔結(jié)構(gòu)的安全性。此外，SIMPSON等[22]針對(duì)漂浮式風(fēng)機(jī)單樁結(jié)構(gòu)的動(dòng)力響應(yīng)建模問題，提出基于自編碼器（autoencoder）和長短期記憶（long short-term memory, LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降階建模方法。通過實(shí)際單樁動(dòng)力響應(yīng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，準(zhǔn)確捕捉單樁動(dòng)態(tài)特性，相對(duì)于傳統(tǒng)方法可更好地保留系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為。該方法為風(fēng)能領(lǐng)域漂浮式風(fēng)機(jī)單樁動(dòng)力響應(yīng)預(yù)測(cè)與分析提供了新思路和工具。通過這些前沿方法，海上風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的海洋環(huán)境與動(dòng)力變化，從而為可持續(xù)發(fā)展提供關(guān)鍵支持。

1.3 系泊張力與平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)

海上漂浮式風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定性是保障風(fēng)機(jī)運(yùn)行安全的關(guān)鍵因素，系泊張力與平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)的預(yù)測(cè)在海上漂浮式風(fēng)機(jī)中對(duì)于確保安全運(yùn)行、材料保護(hù)、降低維護(hù)成本、維持電網(wǎng)穩(wěn)定性以及降低能耗具有關(guān)鍵性意義，為漂浮式風(fēng)機(jī)的可持續(xù)發(fā)展提供了重要支持。

系泊張力的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)在保障海上風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行方面具有至關(guān)重要的作用。通過對(duì)系泊系統(tǒng)的張力變化進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，可以提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，從而及時(shí)采取必要措施以確保風(fēng)機(jī)的平穩(wěn)運(yùn)行。此外，該預(yù)測(cè)還有助于指導(dǎo)風(fēng)機(jī)的運(yùn)維計(jì)劃，降低維護(hù)成本，提高維護(hù)效率。早在海上漂浮式風(fēng)機(jī)概念提出之前，學(xué)者們就已在傳統(tǒng)海洋漂浮式基礎(chǔ)平臺(tái)的研究中考慮了系泊張力的預(yù)測(cè)。為了實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，傳統(tǒng)的基于誤差方向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation, BP）方法被應(yīng)用于海洋漂浮式系統(tǒng)動(dòng)力響應(yīng)的預(yù)測(cè)。張德慶等[23]以某深海半潛式生產(chǎn)平臺(tái)/系泊系統(tǒng)為研究對(duì)象，采用基于附加動(dòng)量法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了漂浮式平臺(tái)運(yùn)動(dòng)和系纜張力等動(dòng)力響應(yīng)統(tǒng)計(jì)值的預(yù)測(cè)模型（如圖2所示）。

圖2 深海漂浮式系統(tǒng)動(dòng)力響應(yīng)預(yù)報(bào)方法基本流程圖

圖3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)概覽

圖4 SADA中KDPs的流程圖

研究結(jié)果表明，在常規(guī)作業(yè)海況和極端生存海況下，這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)模型能夠穩(wěn)定、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)深海漂浮式系統(tǒng)的動(dòng)力響應(yīng)。此外，WANG等[24]和QIAO等[25]采用基于LSTM模型的方法，實(shí)現(xiàn)了漂浮式平臺(tái)系泊張力的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。其中，漂浮式基礎(chǔ)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)數(shù)據(jù)被視為輸入，系泊張力響應(yīng)被視為輸出結(jié)果。與此同時(shí)，MAO等[26]對(duì)系泊線故障條件下的動(dòng)態(tài)張力預(yù)測(cè)進(jìn)行了深入研究。

這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)模型對(duì)于平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，同樣具有重要意義。平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)變化不僅直接影響風(fēng)機(jī)的性能，還對(duì)風(fēng)機(jī)所處的環(huán)境條件產(chǎn)生影響。因此，通過精準(zhǔn)預(yù)測(cè)平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)響應(yīng)，能夠優(yōu)化風(fēng)機(jī)的控制策略，確保其在各種不同的運(yùn)動(dòng)環(huán)境中都能保持良好的運(yùn)行狀態(tài)。在該背景下，SHI等[27]采用了多輸入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，直接應(yīng)用于漂浮式風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)平臺(tái)的短期運(yùn)動(dòng)響應(yīng)預(yù)測(cè)，該模型將平臺(tái)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)、波浪高程和系泊張力等數(shù)值結(jié)果作為輸入變量。研究結(jié)果表明，該模型在預(yù)測(cè)海上風(fēng)機(jī)組的運(yùn)動(dòng)時(shí)展現(xiàn)出良好的性能，具備高度的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和泛化能力。該方法通過將多個(gè)輸入數(shù)據(jù)源和深度學(xué)習(xí)技術(shù)有效融合，從而為海上風(fēng)機(jī)的安全性和穩(wěn)定性提供了更強(qiáng)的短期預(yù)測(cè)能力。需要指出的是，盡管這種方法在預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出潛力，但其仍需經(jīng)過海上風(fēng)機(jī)試驗(yàn)或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，以確保在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性和準(zhǔn)確性。通過不斷地將理論與實(shí)踐相結(jié)合，海上風(fēng)機(jī)領(lǐng)域的研究和發(fā)展將不斷取得新突破，為海上風(fēng)電技術(shù)的進(jìn)一步完善和創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2 AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)運(yùn)維監(jiān)測(cè)的應(yīng)用

海上風(fēng)機(jī)由于其結(jié)構(gòu)易受氣候、風(fēng)浪和海水腐蝕等多方面的影響，運(yùn)維監(jiān)測(cè)成為確保其高效安全運(yùn)行的核心環(huán)節(jié)。AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)的運(yùn)維監(jiān)測(cè)中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，它能夠通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析[28]、快速故障診斷[29]和智能化維護(hù)策略[30-31]，顯著提高風(fēng)機(jī)的可靠性、效率和安全性。學(xué)術(shù)界已有眾多研究涉及到AI技術(shù)在此領(lǐng)域的應(yīng)用[32-34]，包括但不限于ANN、支持向量機(jī)（support vector machine, SVM）和決策樹等多種AI方法，這些方法在基于結(jié)構(gòu)振動(dòng)數(shù)據(jù)的故障診斷等方面表現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確性，能夠精準(zhǔn)確定故障類型和原因。因此，本章將從葉片、伺服系統(tǒng)、塔架以及系泊系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面深入探討基于AI的運(yùn)維監(jiān)測(cè)技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2.1 海上風(fēng)機(jī)上部結(jié)構(gòu)故障監(jiān)測(cè)

在海上風(fēng)機(jī)的上部結(jié)構(gòu)故障監(jiān)測(cè)中，涉及葉片、傳動(dòng)系統(tǒng)以及塔架等多個(gè)關(guān)鍵部件的健康與故障監(jiān)測(cè)。針對(duì)葉片方面，BURTON等[35]探索了基于憶阻器的LSTM神經(jīng)元仿生電路，用于更高效的海上風(fēng)機(jī)葉片故障檢測(cè)，同時(shí)還能克服馮·諾依曼瓶頸（由于存儲(chǔ)器和處理器之間的數(shù)據(jù)傳輸速度不匹配，導(dǎo)致處理器的運(yùn)算能力無法得到充分利用[36]）。CHOE等[37]利用LSTM和門控循環(huán)單元（gated recunrrent unit, GRU）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)葉片損傷這2種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效處理時(shí)序性和依賴關(guān)系，相對(duì)于傳統(tǒng)方法在準(zhǔn)確性和魯棒性方面有明顯優(yōu)勢(shì)，凸顯了深度學(xué)習(xí)在漂浮式海上風(fēng)機(jī)葉片結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)中的潛力。

在傳動(dòng)系統(tǒng)方面，ATTALLAH等[38]提出了基于深度學(xué)習(xí)的集成診斷方法，依賴紅外熱成像技術(shù)（infrared thermongraphy, IRT）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)機(jī)及其組件的溫度分布，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)故障早期診斷。類似的，DIBAJ等[39]利用主成分分析（principal component analysis, PCA）和多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network, CNN）相結(jié)合的方法，針對(duì)漂浮式風(fēng)機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)開展故障監(jiān)測(cè)。由于風(fēng)機(jī)齒輪箱的復(fù)雜故障模式，YIN等[40]通過優(yōu)化的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和余弦損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)了齒輪箱故障的準(zhǔn)確診斷。然而，復(fù)雜的故障模式可能需要更復(fù)雜的方法來進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。ZHU等[41]將LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊綜合技術(shù)結(jié)合，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合來評(píng)估風(fēng)機(jī)齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)，提升了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。

在結(jié)構(gòu)模態(tài)方面，王春等[42]結(jié)合靜力分析和風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)模態(tài)分析建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如表1[43]所示），實(shí)現(xiàn)海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)。然而，該方法在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方面需要更多的樣本數(shù)據(jù)和應(yīng)用研究。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量

另外，QIU等[43]通過改進(jìn)的ANN模型對(duì)不同環(huán)境條件下的海上風(fēng)機(jī)塔結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行預(yù)測(cè)。GUO等[44]使用ANN來識(shí)別海上支架平臺(tái)的結(jié)構(gòu)損傷。這些方法為離岸結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測(cè)和維護(hù)提供有效手段，有助于及早發(fā)現(xiàn)和處理潛在的結(jié)構(gòu)損傷，提高結(jié)構(gòu)的可靠性和安全性。此外，對(duì)于海上固定式風(fēng)機(jī)而言，其推力的變化會(huì)與結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)特性發(fā)生耦合作用，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)的自然頻率發(fā)生變化。特別是推力頻率接近或與結(jié)構(gòu)自然頻率發(fā)生共振時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致疲勞破壞的風(fēng)險(xiǎn)增加，而且海上固定式風(fēng)機(jī)安裝在松軟的海床上，地基與海床的相互作用會(huì)引起結(jié)構(gòu)的固有頻率變化。為應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜的動(dòng)態(tài)變化，PARK等[45]提出一種基于ANN的海上風(fēng)機(jī)預(yù)測(cè)模型。該模型的核心思想是利用三維海上風(fēng)機(jī)和海底有限元模型生成虛擬動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)，將這些動(dòng)態(tài)響應(yīng)作為模型的輸入，然后使用LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)固有頻率的變化。其結(jié)合了過去和現(xiàn)在的加速度和應(yīng)變數(shù)據(jù)，能夠精確預(yù)測(cè)未來幾年內(nèi)的固有頻率變化趨勢(shì)；同時(shí)，模型通過實(shí)際傳感器（如加速度計(jì)和應(yīng)變儀）進(jìn)行動(dòng)態(tài)響應(yīng)測(cè)量，從而保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.2 浮式平臺(tái)與系泊故障監(jiān)測(cè)

海上風(fēng)機(jī)的可靠穩(wěn)定運(yùn)行與安全性緊密依賴于其各組件的健康狀況。其中導(dǎo)管架結(jié)構(gòu)是一種用于支撐海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，其能夠在海洋環(huán)境中提供穩(wěn)定的支撐，抵抗海浪、洋流和風(fēng)力的作用。VIDAL等[46]提出一種以實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)為規(guī)模的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)管架結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測(cè)與定位方法。通過傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取海上風(fēng)機(jī)導(dǎo)管架結(jié)構(gòu)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，隨后采用CNN結(jié)合注意力機(jī)制對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理。具體而言，是從函數(shù)發(fā)生器給出的白噪聲信號(hào)開始，信號(hào)被放大后傳給慣性振動(dòng)器；振動(dòng)器負(fù)責(zé)對(duì)實(shí)驗(yàn)室塔架結(jié)構(gòu)產(chǎn)生振動(dòng)，并模擬機(jī)艙質(zhì)量；最后，由8個(gè)三軸加速度計(jì)對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)相連（如圖 3所示）。該方法在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)了出色的效能，能有效應(yīng)對(duì)導(dǎo)管架結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測(cè)問題。

此外，海上風(fēng)機(jī)纜索結(jié)構(gòu)在海上風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中起著重要作用，用于傳輸電力、通信信號(hào)和控制信息，確保風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行和維護(hù)。漂浮式海上風(fēng)機(jī)的纜索結(jié)構(gòu)作為上下壓載艙間的連接纜，由于通常位于深水區(qū)域，纜索結(jié)構(gòu)需要考慮更復(fù)雜的水下環(huán)境和挑戰(zhàn)。在該領(lǐng)域，XU等[47]運(yùn)用了CNN模型，構(gòu)建了名為“MS-ACNN”的智能損傷診斷框架,用于10 MW漂浮式海上風(fēng)機(jī)的纜索結(jié)構(gòu)。該研究借助注意力機(jī)制強(qiáng)化CNN模型對(duì)不同尺度特征圖的關(guān)注，從而提升了損傷診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，該方法的復(fù)雜性可能導(dǎo)致在訓(xùn)練和調(diào)整模型參數(shù)時(shí)耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和時(shí)間，限制了其實(shí)際應(yīng)用的可行性和效率。需注意的是，以上研究的數(shù)據(jù)收集依賴于傳感器網(wǎng)絡(luò)，而不同的傳感器布局可能導(dǎo)致不同的信號(hào)采集結(jié)果，從而影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。

值得關(guān)注的是，近期研究方向亦著眼于海上半潛式平臺(tái)的系泊失效監(jiān)測(cè)。MAO等[48]在2023年提出了一種基于混合LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的模型，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法來監(jiān)測(cè)半潛式平臺(tái)的系泊失效。該方法綜合了LSTM的時(shí)間序列預(yù)測(cè)和特征提取能力，再與SVM進(jìn)行失效分類，有力地捕捉了半潛式平臺(tái)系泊失效的動(dòng)態(tài)變化。該方法為半潛式平臺(tái)的穩(wěn)定性維護(hù)提供了一種創(chuàng)新的手段，同時(shí)也凸顯了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在監(jiān)測(cè)系統(tǒng)失效方面的潛在應(yīng)用價(jià)值。

2.3 疲勞損傷和故障診斷優(yōu)化

在風(fēng)機(jī)故障診斷領(lǐng)域，精準(zhǔn)判定風(fēng)機(jī)是否發(fā)生故障對(duì)于維護(hù)和性能提升具有關(guān)鍵意義。SVM作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)判斷故障狀態(tài)，然而其性能往往受到參數(shù)選擇和優(yōu)化的影響。為解決SVM參數(shù)優(yōu)化的難題，TUERXUN等[49]通過引入麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）來優(yōu)化SVM參數(shù)，創(chuàng)造了SSA-SVM風(fēng)機(jī)故障診斷模型。SSA由XUE等[50]提出，作為新型群體智能優(yōu)化方法，主要用于解決優(yōu)化問題。相較于傳統(tǒng)算法，SSA在全局搜索方面表現(xiàn)出色，能夠更好地跳出局部最優(yōu)解，從而提供更為可靠的優(yōu)化結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，SSA-SVM模型適用于風(fēng)機(jī)的故障診斷，不僅提升了診斷準(zhǔn)確性和性能，還能更準(zhǔn)確地判定風(fēng)機(jī)的狀態(tài)。

海上風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定性與維護(hù)診斷之間存在密切聯(lián)系。故障診斷有助于及早察覺海上風(fēng)機(jī)部件的異常狀態(tài)，包括可能引發(fā)的疲勞損傷問題，這些因素共同影響著風(fēng)機(jī)的健康運(yùn)行。疲勞損傷是海上風(fēng)機(jī)在長時(shí)間運(yùn)行中所面臨的主要挑戰(zhàn)之一，可導(dǎo)致結(jié)構(gòu)的退化和失效。在此背景下，漂浮式海上風(fēng)機(jī)的系泊線在海洋環(huán)境中承受巨大的動(dòng)態(tài)負(fù)荷，容易發(fā)生疲勞損傷。LI等[51]運(yùn)用ANN預(yù)測(cè)系泊線的疲勞損傷，為系泊系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化提供了指導(dǎo)。為驗(yàn)證所訓(xùn)練的ANN模型性能，研究者對(duì)一系列新定義的負(fù)載情況進(jìn)行了系泊動(dòng)態(tài)模擬，并且通過與ANN模型預(yù)測(cè)結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)新模擬結(jié)果較傳統(tǒng)方法能更快速地預(yù)測(cè)系泊線的疲勞損傷，為優(yōu)化設(shè)計(jì)和維護(hù)策略提供了有力支持。這些研究成果凸顯了AI技術(shù)在風(fēng)機(jī)維護(hù)與控制領(lǐng)域的巨大潛力。

2.4 海上風(fēng)機(jī)運(yùn)維策略優(yōu)化

融合AI技術(shù)于風(fēng)機(jī)維護(hù)策略優(yōu)化構(gòu)成一個(gè)重要研究方向。在早期的研究中，HAMEED等[52]利用ANN來預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)未來的維護(hù)需求和最佳維護(hù)時(shí)機(jī)。該方法首先通過對(duì)海上風(fēng)機(jī)陣列進(jìn)行聚類分析，然后借助自組織圖（self-organizing map, SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)聚類結(jié)果將相似的風(fēng)機(jī)分組。此外，通過標(biāo)準(zhǔn)反向傳播（standard back propagation,SBP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了天氣窗口問題，可提前借助預(yù)期功率輸出信息進(jìn)行維護(hù)決策。這種方法建立了部件狀況、風(fēng)機(jī)群、功率輸出預(yù)測(cè)以及天氣條件下的運(yùn)行狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，從而有效地優(yōu)化海上風(fēng)機(jī)的維護(hù)策略。LU等[53]進(jìn)一步發(fā)展了針對(duì)海上風(fēng)機(jī)的狀態(tài)維護(hù)（condition-based maintenance, CBM）優(yōu)化方法，同時(shí)采用ANN模型，以建模和預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)的工作狀態(tài)與維護(hù)需求。在每個(gè)監(jiān)測(cè)時(shí)間段，他們運(yùn)用ANN壽命百分比預(yù)測(cè)模型評(píng)估各組件的故障時(shí)間分布，推導(dǎo)出海上風(fēng)機(jī)組件的條件故障概率值/條件失效率值，用以揭示風(fēng)機(jī)的劣化狀況。

3 物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將物理方程和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的方法，其在海上風(fēng)機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要意義。在海上風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)、運(yùn)維和優(yōu)化過程中，復(fù)雜的氣象和水動(dòng)力環(huán)境使得傳統(tǒng)的建模方法可能受限。PINN通過將海上風(fēng)機(jī)的物理方程嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在有限的實(shí)際數(shù)據(jù)下，更精確地模擬風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)性能、結(jié)構(gòu)響應(yīng)等。在這種方法中，物理模型是基于風(fēng)機(jī)的工程原理、流體動(dòng)力學(xué)等物理基礎(chǔ)建立的數(shù)學(xué)模型。它可以描述風(fēng)機(jī)葉片、塔架、轉(zhuǎn)子等組件之間的相互作用，以及外部環(huán)境如風(fēng)速、浪高等的影響。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型則是基于實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等方法建立的模型。這種融合方法不僅克服了數(shù)據(jù)不足的問題，還能結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性，實(shí)現(xiàn)更高效的風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)和性能預(yù)測(cè)。未來，它將推動(dòng)風(fēng)機(jī)建模和控制方法的演進(jìn)，實(shí)現(xiàn)智能化的運(yùn)維策略、故障診斷和控制策略優(yōu)化。

LI等[14]采取了一種混合方法，將風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的物理信息融入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，形成高效的仿真模型。他們將風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性和線性化表示作為物理約束，應(yīng)用于深度殘差循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，從而構(gòu)建了物理信息深度學(xué)習(xí)模型。該深度學(xué)習(xí)模型整合了物理知識(shí)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉風(fēng)機(jī)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)并提供更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果，為動(dòng)力響應(yīng)預(yù)測(cè)領(lǐng)域帶來新的思路和潛力。

其他學(xué)者也在提升海上風(fēng)機(jī)響應(yīng)預(yù)測(cè)能力方面進(jìn)行了類似的研究。例如：YAN等[54]構(gòu)建了各種風(fēng)況下風(fēng)機(jī)運(yùn)行動(dòng)態(tài)特性數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用序列學(xué)習(xí)模型挖掘風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)的時(shí)間序列特征。CHEN等[55]結(jié)合了傳統(tǒng)的漂浮式海上風(fēng)機(jī)數(shù)值模擬和AI技術(shù)，提出了SADA方法，針對(duì)其動(dòng)態(tài)響應(yīng)預(yù)報(bào)進(jìn)行優(yōu)化。SADA方法包括關(guān)鍵學(xué)科參數(shù)（key decision parameters, KDPs）和DARwind的概念。KDPs是SADA方法中提出的第1個(gè)關(guān)鍵概念和工具，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架構(gòu)建基于物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的漂浮式風(fēng)機(jī)動(dòng)力響應(yīng)預(yù)報(bào)優(yōu)化方法。第2個(gè)關(guān)鍵工具是DARwind，與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法不同，基于AI的DARwind作為動(dòng)態(tài)響應(yīng)模擬的執(zhí)行者，已經(jīng)具備了一定的可信度和判斷力。SADA不僅能減少數(shù)值計(jì)算與測(cè)量數(shù)據(jù)之間的誤差，還能擬合缺失的未知原始設(shè)計(jì)參數(shù)，為風(fēng)機(jī)運(yùn)行特性的預(yù)測(cè)提供更準(zhǔn)確的方法[56]。隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的積累，針對(duì)不同的耦合環(huán)境，其預(yù)測(cè)效果將更加準(zhǔn)確和快速。

SADA方法與可再生能源領(lǐng)域的傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用不同，它不需要提供具有很強(qiáng)直接相關(guān)性的物理量。此外，值得注意的是，盡管物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法在風(fēng)機(jī)建模與控制領(lǐng)域展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用潛力，但其在某些情況下需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，特別是在涉及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的情況下，數(shù)據(jù)獲取可能受限。為了克服這問題，CHEN等[57]進(jìn)一步構(gòu)建了以漂浮式風(fēng)機(jī)動(dòng)力性能為基礎(chǔ)的KDPs變化規(guī)律與機(jī)理特性的分析方法，針對(duì)KDPs提出了相應(yīng)的指導(dǎo)方法和建議。為更好地指導(dǎo)選擇KDPs以及設(shè)置和調(diào)整其邊界條件，其還專門設(shè)計(jì)了關(guān)于KDPs在SADA中應(yīng)用的綜合指導(dǎo)方法流程圖（如圖 4所示）。

此外，ZHANG等[58]運(yùn)用深度學(xué)習(xí)和多目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)控制方法，建立了基于門控遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漂浮式風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了漂浮式風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行和高效能量轉(zhuǎn)化，以及風(fēng)機(jī)動(dòng)力響應(yīng)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。這些研究共同推動(dòng)了風(fēng)機(jī)運(yùn)行特性的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和高效優(yōu)化。

4 結(jié) 論

本文總結(jié)分析了AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用概況，這些AI技術(shù)的成功應(yīng)用拓展了海上風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)、分析及運(yùn)維的技術(shù)手段，但也帶來了新的挑戰(zhàn)，未來的研究和實(shí)踐需要在創(chuàng)新AI技術(shù)應(yīng)用的同時(shí)，注重可持續(xù)發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的需求。本文的主要結(jié)論包括：

（1）動(dòng)力響應(yīng)分析和預(yù)報(bào)：AI技術(shù)能夠在有限的數(shù)據(jù)情況下提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，解決復(fù)雜的非線性問題，并充分利用物理知識(shí)來提高模型的泛化能力。此外，通過結(jié)合物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，研究人員能夠更好地模擬風(fēng)機(jī)的動(dòng)態(tài)行為。

（2） 健康監(jiān)測(cè)：對(duì)海上風(fēng)機(jī)葉片、塔結(jié)構(gòu)損傷、護(hù)套式結(jié)構(gòu)、纜索結(jié)構(gòu)、系泊、齒輪箱等進(jìn)行了多維的AI分析和故障診斷，為海上風(fēng)機(jī)故障監(jiān)測(cè)和維護(hù)帶來了新的視角和方法。然而，實(shí)驗(yàn)規(guī)模與實(shí)際的差異會(huì)影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，依賴于傳感器收集數(shù)據(jù)可能影響數(shù)據(jù)的采集結(jié)果。

（3）設(shè)計(jì)優(yōu)化：對(duì)AI技術(shù)在海上風(fēng)機(jī)多方面的優(yōu)化應(yīng)用進(jìn)行了分析。從ANN、深度學(xué)習(xí)、模型優(yōu)化等多個(gè)角度，深入探討了AI技術(shù)在提升海上風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)性能和能源捕獲效率、預(yù)防疲勞損傷和預(yù)測(cè)故障、運(yùn)維管理與控制策略等方面的潛力，但復(fù)雜環(huán)境下的可靠性、模型可用性和魯棒性等問題有待進(jìn)一步解決。未來的研究方向可能需要包括更精細(xì)化的模型開發(fā)、更準(zhǔn)確的性能預(yù)測(cè)和更智能化的控制策略。

（4）物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在海上風(fēng)機(jī)領(lǐng)域?qū)⒁I(lǐng)著智能化風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)、運(yùn)維與控制的發(fā)展，未來的研究將進(jìn)一步探索如何更有效地融合物理方程和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，應(yīng)對(duì)不同情境下的挑戰(zhàn)。