多任务学习提高冲刷检测:动态波浪槽研究
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了传统结构健康监测技术在海上风电场中由于几何形状、海床条件和温度差异而导致的检测困难问题。通过使用贝叶斯层次模型进行多任务学习,研究人员能够在总体和局部层面推断基础刚度分布参数,从而实现更为稳健的异常检测,尤其是在冲刷问题的检测上。
风力发电场操作者面临的挑战是降低运维成本。结构健康监测可通过减少维护和延长涡轮使用寿命来降低成本。提出了一个能捕捉涡轮之间时空相关性的模型,称为GP-SPARX模型。通过案例研究展示了该模型的能力和潜在适用性。