%0 Journal Article
%A 宋姿颖1
%A 孙述鹏1
%A 李国英1
%A 付德义2
%T 机理与数据融合的风电机组传动链动力学建模与动态响应预测
%D 2025
%R 
%J 振动与冲击
%P 316-326
%V 44
%N 23
%X 针对大型风电机组预测性维护对传动链动态响应快速预报的需求，开展了机理与数据融合的风电机组传动链动力学建模与动态响应预测研究。考虑传动链各部件的拓扑关系，建立传动链多刚体纯扭转动力学机理模型，基于非迭代子空间方法（NIS）与量子粒子群优化（QPSO）算法，实现历史数据驱动的模型参数离线辨识，结合堆叠自编码器（SAE）与长短期记忆（LSTM）网络进行实时运行数据驱动的在线动态补偿。进一步，基于分段自回归外生（PWARX）气动模型与K-means聚类算法，获取全工况运行数据集，实现了风电机组传动链全工况动态响应预测。结果表明，机理与数据融合建模，有效平衡了机理模型复杂度高与数据驱动模型物理可解释性差的矛盾，动态响应预测结果与实测结果一致性好。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_14665.shtml