基于数字孪生的风机叶片结冰状态预测方法、系统及设备

专利主权项内容

1.一种基于数字孪生的风机叶片结冰状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集风机叶片历史运行的状态数据建立样本训练集，并对样本训练集进行预处理，得到结冰状态数据集和非结冰状态数据集；使用结冰状态数据集和非结冰状态数据集对机器学习模型进行分类训练，得到训练好的机器学习模型；根据风机叶片的参数特性建立风机叶片的数字模型；通过传感器采集风机叶片运行的状态数据，获取预处理后的结构数据集、导热性数据集以及气动数据集；将结构数据集、导热性数据集以及气动数据集与所述风机叶片数字模型进行关联映射，构建风机叶片数字孪生模型；根据未来天气的气象条件建立气象数据集，通过风机叶片数字孪生模型对气象数据集进行模拟运行，获取风机叶片运行状态的新的数据样本；基于训练好的机器学习模型，对新的数据样本进行风机叶片结冰状态的分类预测。