論文の概要: Analysis, forecasting and system identification of a floating offshore wind turbine using dynamic mode decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07263v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 23:33:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:12.890747
• Title: Analysis, forecasting and system identification of a floating offshore wind turbine using dynamic mode decomposition
• Title（参考訳）: 動的モード分解を用いた水上風力タービンの解析・予測・システム同定
• Authors: Giorgio Palma, Andrea Bardazzi, Alessia Lucarelli, Chiara Pilloton, Andrea Serani, Claudio Lugni, Matteo Diez,
• Abstract要約: 本稿では, 動的モード分解(DMD)を応用したヘキサフロート浮揚風力タービンの動特性の, データ駆動式フリーモデリングについて述べる。 そこで,DMD は,システム同定と秩序の低減のために,システム状態の即時的知識から短期的な予測を行うために,i) 動的システムから知識を抽出するために,i) モーダル解析(ii) を用いている。 結果は、短期予測とシステム同定のためのアプローチの能力を示し、リアルタイム連続学習デジタルツインニングの可能性を示し、データ駆動型縮小順序モデリングを代理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This article presents the data-driven equation-free modeling of the dynamics of a hexafloat floating offshore wind turbine based on the application of dynamic mode decomposition (DMD). All the analyses are performed on experimental data collected from an operating prototype. The DMD has here used i) to extract knowledge from the dynamic system through its modal analysis, ii) for short-term forecasting from the knowledge of the immediate past of the system state, and iii) for the system identification and reduced order modeling. The forecasting method for the motions, accelerations, and forces acting on the floating system is developed using Hankel-DMD, a methodological extension that includes time-delayed copies of the states in an augmented state vector. The system identification task is performed by applying Hankel-DMD with control (Hankel-DMDc), which models the system including the effect of forcing terms. The influence of the main hyperparameters of the methods, namely the number of delayed copies in the state and input vector and the length of the observation time, is investigated with a full factorial analysis using three error metrics analyzing complementary aspects of the prediction: the normalized root mean square error, the normalized average minimum-maximum absolute error, and the Jensen-Shannon divergence. A Bayesian extension of the Hankel-DMD and Hankel-DMDc is introduced by considering the hyperparameters as stochastic variables varying in suitable ranges defined after the full factorial analysis, enriching the predictions with uncertainty quantification. Results show the capability of the approaches for short-term forecasting and system identification, suggesting their potential for real-time continuously-learning digital twinning and surrogate data-driven reduced order modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 動的モード分解(DMD)の適用に基づき, ヘキサフロート浮揚風力タービンの動力学をデータ駆動式でモデル化する。 全ての分析は、実験プロトタイプから収集した実験データに基づいて行われる。 DMDはここで使用しました 一 力学系からその様相解析を通じて知識を抽出すること。 二 システム状態の即時過去の知識から短期的な予測をすること。 三 システム識別及び注文モデリングの縮小 拡張状態ベクトルにおける状態の時間遅延コピーを含む方法論拡張であるHankel-DMDを用いて, 浮遊系に作用する動き, 加速度, 力の予測方法を開発した。 システム識別タスクは、強制項の効果を含むシステムをモデル化した制御付きハンケルDMD(Hankel-DMDc)を適用する。 提案手法の主パラメータ,すなわち状態と入力ベクトルにおける遅延コピー数および観測時間の長さの影響を,正規化根平均二乗誤差,正規化平均最小絶対誤差,ジェンセン・シャノン偏差の3つの相補的側面を解析し,完全な因子分析により検討した。 Hankel-DMDとHankel-DMDcのベイズ拡張は、ハイパーパラメータを完全な因子分析後に定義された適切な範囲で変化する確率変数として考慮し、不確実な定量化を伴う予測を豊かにする。 結果は,短期予測とシステム同定のためのアプローチの可能性を示し,リアルタイム連続学習型ディジタルツインニングの可能性を示し,データ駆動型リダクションモデルを提案する。

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