数据驱动振动因素对海上风机设备腐蚀影响

基于腐蚀大数据技术,旨在探究风机震动以及海洋环境因素对风电风机腐蚀行为的影响,并提出一种可靠的腐蚀电流预测模型。将海上风电风机的震动数据,环境数据以及腐蚀电流数据作为输入特征,利用线性回归,支持向量机,随机森林和梯度回归四种机器学习方法,对腐蚀电流进行深预测。结果显示,随机森林模型因其出色的非线性拟合能力在所有模型中表现最佳。此外,还发现温度和湿度是影响腐蚀电流的关键环境因素,而振动数据的影响相对较小。揭示了各种因素对海上风电风机腐蚀的影响,建立了一种可靠的机器学习模型来预测风机腐蚀行为。为风机的材料选择以及腐蚀防护措施的优化提供了科学依据。