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申请/专利权人：广东电网有限责任公司江门供电局
摘要：本发明提供了一种基于有限元和深度学习的螺栓松动在线监测方法和相关装置，包括：建立待监测输电杆塔的三维有限元模型；设定杆塔不同螺栓松动的场景，并在杆塔激励敏感位置施加与实际风速对应的动态风荷载作为主动激励；获取杆塔的振动响应数据，并提取振动响应数据中的振动响应特征；将实际风速与对应的振动响应特征作为输入，对应场景下的螺栓松动情况为标签训练得到螺栓松动识别模型；在杆塔激励敏感位置实时收集风速信息及振动信号，输入模型进行在线预测，实现在线监测。本发明通过建立输电杆塔的三维有限元模型并模拟不同螺栓松动场景下的动态响应，结合深度学习的强大学习能力，实现了对螺栓松动的高精度在线监测。
主权项：1.一种基于有限元和深度学习的螺栓松动在线监测方法，其特征在于，包括如下步骤：建立待监测输电杆塔的三维有限元模型；设定所述待监测输电杆塔不同螺栓松动的场景，并在杆塔激励敏感位置施加与实际风速对应的动态风荷载作为主动激励，所述杆塔激励敏感位置为所述待监测输电杆塔的固有频率和风速频率相匹配的杆塔位置；获取主动激励下杆塔的振动响应数据，并提取所述振动响应数据中的振动响应特征；将实际风速与对应的所述振动响应特征作为输入，对应场景下的螺栓松动情况为标签训练神经网络模型，得到螺栓松动识别模型；将所述螺栓松动识别模型应用于实际输电杆塔监测，在所述杆塔激励敏感位置实时收集风速信息及振动信号，输入模型进行在线预测，实现螺栓松动的在线监测；所述杆塔激励敏感位置按照如下步骤确定：获取所述待监测输电杆塔各模态的固有频率和各个位置的模态振型；获取风速功率谱密度中的峰值频率，并将所述峰值频率转换为角频率；计算各模态的所述固有频率与所述角频率之间的相似度；筛选出所述相似度大于第一设定值的模态；针对筛选出的每个模态，判断各个位置的模态振型值是否大于第二设定值，若是，则将对应位置作为所述杆塔激励敏感位置。
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权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司江门供电局 一种基于有限元和深度学习的螺栓松动在线监测方法和相关装置
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