国华 机组混塔结构安全监测系统研究服务公开 采购！

1.招标号：****点击查看

2.项目名称：基于多维度融合的机组混塔结构安全监测系统研究服务公开招标

3.业主单位：****点击查看

4.招标代理：****点击查看

联系人：韩静怡

电话：010-****点击查看6356

5. 基于多维度融合的机组混塔结构安全监测系统研究核心解读：该研究旨在通过整合多维度监测数据与融合分析技术，构建一套更精准、全面的机组混塔（如风电混塔、工业机组支撑塔架）结构安全监测系统，解决传统单一监测方式的局限性，实现对塔架结构损伤、风险的早期预警与状态评估。

核心研究目标：

●突破单一监测维度（如仅振动、仅应力）的片面性，整合多源数据实现“1+1>2”的监测效果。

●建立稳定、实时的数据分析模型，提升对混塔结构微小损伤、潜在风险的识别灵敏度与准确率。

●最终形成“数据采集-融合分析-风险预警-状态评估”的闭环系统，为混塔运维提供科学决策依据。

关键“多维度”监测内容：

监测维度围绕混塔结构安全核心需求设计，通常包括以下几类：

●结构力学维度：应力/应变（关键焊缝、塔筒壁）、振动（固有频率、振幅，识别结构刚度变化）、位移（顶部挠度、基础沉降）。

●环境影响维度：风速/风向（风荷载对塔架的动态作用）、温度（热胀冷缩导致的结构应力变化）、腐蚀（海洋/工业环境下塔架材料的老化损伤）。

●运行状态维度：机组运行负荷（如风电主机功率、转速）、基础振动（避免机组与塔架共振）。

核心“融合技术”路径：

多维度数据需通过技术融合实现价值提升，常见技术方向包括：

●数据层融合：对不同传感器（如应变片、加速度计、风速仪）采集的原始数据进行降噪、时空对齐，消除数据偏差（如不同设备的采样时间差）。

●特征层融合：从各维度数据中提取关键特征（如振动信号的频谱特征、应力数据的峰值特征），通过机器学习（如神经网络、支持向量机）或深度学习模型，挖掘特征间的关联（如风速与塔架振动的耦合关系）。

●决策层融合：结合结构力学理论（如有限元分析）与融合后的特征数据，对混塔结构“健康状态”进行分级判断（如正常、轻度损伤、重度风险），并生成预警信号。

研究价值与应用场景：

●安全层面：提前识别塔架裂纹、基础沉降等隐患，避免倒塌等重**全事故。

●经济层面：替代传统“定期巡检”模式，实现“按需运维”，降低人工与停机成本（如风电混塔多位于偏远地区，传统巡检难度大、成本高）。

●典型场景：陆上/海上风电混塔、工业重型机组支撑塔架（如化工、冶金领域）、输电线路铁塔等大型高耸结构。