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J-GLOBAL ID：201802248876969773   整理番号：18A1830182

海上風電気構造のモードパラメータ同定におけるランダム部分空間法の適用【JST・京大機械翻訳】

Application of Stochastic Subspace Identification for modal parameter identification of offshore wind turbines

著者 (4件)： Yu Xuming (中国广核新能源控股有限公司東南分公司,杭州,310015) ,  Luo Jinping (中国電建集団華東勘測設計研究院有限公司,杭州,311122) ,  Qi Congshan (中国海洋大学工程学院,青島,266100) ,  Liu Fushun (中国海洋大学工程学院,青島,266100)
資料名： Qingdao Ligong Daxue Xuebao  (Qingdao Ligong Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 3  ページ： 30-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3277A  ISSN： 1673-4602  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 周波数および減衰比は,海上風の構造の動的解析のための重要な設計パラメータである。しかし、環境励起下の海上風電気構造の実測振動応答のノイズレベルが高く、SNRが低いため、従来のランダム部分空間法(SSI)を用いて、海上風電気構造のモードパラメータの識別は非常に困難である。海上風電高杭台の基礎に対して現場テストを行い、環境励起下の海上実測データに対してモードパラメータ識別を行い、構造周波数と減衰情報を獲得した。モードパラメータ同定の精度を改善するために,モデル次数を特異値分解技術で実現し,モデル次数を妥当に決定して,安定画像分析技術を適用して,雑音モードを効果的に識別した。結果により、モデルの定階と安定図の分析技術を結合して、ランダム部分空間法は環境励起下の海上風電基礎構造の周波数及び減衰情報を比較的正確に獲得できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数 ,  *部分空間法 ,  画像 ,  モデル ,  振動応答 ,  雑音 ,  特異値分解 ,  動的解析 ,  *海上風 ,  励起 ,  *パラメータ ,  現場試験
準シソーラス用語： 次数 ,  減衰比 ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 構造動力学  (HD02000E) ,  振動一般  (BB02010D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 海上風 ,  パラメータ同定 ,  部分空間法