基于LMA的桩式可调风机基础沉降预测研究OA
Research on settlement prediction of pile-based adjustable wind turbine foundations based on LMA
为了消除风电机组因差异沉降带来的风险,设计一种新型桩式可调风机基础,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)联合主成分分析法对数据进行预处理,并利用长短时记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)、多层感知机网络(multilayer perceptron,MLP)及注意力机制(attention),构建多时间尺度的沉降预测(LSTM-MLP-attention,LMA)模型,以实现对风机基础的沉降预测.结果表明:预处理后风机基础监测数据与沉降存在相关性,有效保留了核心信息;LMA 模型在短时(6 h)和长时(12、24 h)的预测中表现同样优异,能有效预测未来 24 h 的沉降趋势变化.
To mitigate the risks posed by differential settlement in foundations,a novel pile-type adjustable wind turbine foundation was developed.A multi-timescale settlement prediction LSTM-MLP-attention(LMA)model was developed by preprocessing the data using variational mode decomposition(VMD)combined with principal component analysis(PCA),and utilizing long short-term memory networks(LSTM),multilayer perceptron(MLP),and an Attention mechanisms.The results indicate that the preprocessed monitoring data of the wind turbine foundation exhibited a significant correlation with settlement and effectively preserved the core information.The LMA model performed excellently in both short-term(6 h)and long-term(12、24 h)predictions,accurately capturing settlement trends for the next 24 h.
魏焕卫;刘中华;郑晓;徐强;张昴辉
山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101||山东建筑大学 地铁研究保护所,山东 济南 250101山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101||山东建筑大学 建筑结构加固改造与地下空间工程教育部重点实验室,山东 济南 250101山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101||山东建筑大学 地铁研究保护所,山东 济南 250101山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101||山东建筑大学 建筑结构加固改造与地下空间工程教育部重点实验室,山东 济南 250101
建筑与水利
风机基础神经网络沉降预测现场监测深度学习
wind turbine foundationneural networksettlement predictionon-site monitoringdeep learning
《山东建筑大学学报》 2026 (2)
21-32,12
国家自然科学基金项目(41272281)
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