基于模型虚拟传感技术的海上风机支撑结构疲劳监测长期验证：设计模型与先进基础模型的对比研究

本研究针对海上风机支撑结构疲劳监测难题，通过对比API/DNV与PISA土壤-结构相互作用(SSI)模型在虚拟传感技术中的表现，验证了双波段模态分解扩展(MDE)方法的长期可靠性。结果表明，采用PISA模型可显著提升泥线以下应变估计精度，为难以布设传感器的关键部位疲劳评估提供新范式。

　　

海上风电作为清洁能源的重要支柱，其支撑结构的长期可靠性直接关系到全生命周期成本。然而，位于泥线附近的支撑结构关键部位因环境恶劣难以布设传感器，导致疲劳损伤评估成为"盲区"。传统基于美国石油学会(API)规范的土壤-结构相互作用(SSI)模型存在刚度低估问题，而新型PISA模型虽在设计中逐步应用，但其对虚拟传感技术的影响尚未系统验证。

比利时研究团队在《Marine Structures》发表的研究中，选取比利时北海海域3台不同水深(21-38米)的海上风机为对象，采用双波段模态分解扩展(MDE)方法，对比了四种SSI模型（含API基础模型、PISA改进模型及带冲刷防护的增强模型）对泥线上下应变估计的影响。通过两年期实测数据验证发现，PISA模型使损伤等效应力(DES)误差从传统模型的30%降至10%以内，且冲刷防护模型的附加效益有限。该成果为海上风电结构数字孪生系统提供了关键建模准则。

关键技术包括：1)基于OpenSees平台建立参数化有限元模型；2)双波段MDE方法处理多模态响应；3)从比利时北海风场获取的两年期应变监测数据；4)DES累积算法量化长期疲劳差异。

【虚拟传感】章节阐明，MDE方法通过有限元模型获取模态坐标，将易测区振动数据扩展至泥线等隐蔽部位。与传统卡尔曼滤波法相比，该方法在保证精度的同时显著降低计算复杂度。

【数值建模】部分显示，研究团队开发的Python工具链实现了SSI模型的参数化对比，其中PISA模型通过引入扭转弹簧和桩端力矩，更准确刻画了砂质土壤的刚度特性。频率分析表明，PISA使首阶固有频率预测误差从15%降至3%。

【结果】章节揭示：在泥线以下位置，PISA模型估计的DES与实测值相关系数达0.92，显著优于API模型的0.75。累积DES(ADES)分析显示，传统模型会导致20-25%的疲劳寿命评估偏差，而更新模型将此差异控制在8%以内。跨机组验证证实，该方法在不同水深条件下均保持稳定性能。

结论指出，该研究首次系统量化了SSI模型精度对虚拟传感技术的影响，证实PISA模型可提升隐蔽部位疲劳监测可靠性。未来工作将探索机器学习辅助的模型更新策略，并扩展至漂浮式风机场景。研究获得比利时能源转型基金支持，其成果已被Parkwind公司应用于实际风场健康管理。