用于浮式海上风电异常检测的诊断数字孪生

基于状态和预测性维护的需求在各行各业日益增长，尤其是对于偏远、高价值和高风险的资产。本文介绍、讨论并实现了一种用于浮式海上风机的诊断数字孪生概念。诊断数字孪生是资产的虚拟表示，它结合实时数据和模型来监测损伤、检测异常并诊断故障，从而实现基于状态和预测性维护。通过将诊断数字孪生应用于海上资产，可以减轻意外故障，但实施可能具有挑战性。本文为一个运行中的浮式海上风力发电机实现了诊断数字孪生。该资产通过测量进行监测。采用无监督学习方法构建正常运行模型、检测异常并提供故障诊断。警告和诊断通过短信发送，更详细的诊断可在虚拟现实界面中查看。诊断数字孪生在故障发生前数小时成功高置信度地检测到异常。本文最后在更广泛的海上工程背景下讨论了诊断数字孪生。所提出的方法可推广到其他海上资产，以改善维护并提高海上资产的使用寿命、效率和可持续性。