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Robust Model Calibration with Load Uncertainties

机译：具有负载不确定性的强大模型校准

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The goal of this work is to propose a model calibration strategy for an industrial problem consisting in a MW class geared wind turbine power train subjected to uncertain loads. Lack of knowledge is commonplace in this kind of engineering system and a realistic model calibration cannot be performed without taking into account this type of uncertainty. The question at stake in this study is how to perform a robust predictive model of a dynamic system given that the excitations are poorly known. The uncertainty in the latter will be represented with an info-gap model. The tradeoff between fidelity to data and robustness to uncertainty is then investigated in order to maximize the robustness of the prediction error at a given horizon of uncertainty. This methodology is illustrated on a simple academic model and on a more complex engineering system representing a wind turbine geared power train.
机译：这项工作的目标是提出一种用于在经过不确定载荷的MW级齿轮风力涡轮机动力传动系统中组成的工业问题的模型校准策略。在这种工程系统中缺乏知识是司空见惯的，并且在不考虑这种不确定性的情况下无法进行现实的模型校准。本研究中的股份的问题是如何执行动态系统的强大预测模型，因为兴奋知之甚少。后者的不确定性将用信息间隙模型表示。然后研究了保真度与数据的鲁棒性之间的权衡，以最大化预测误差在给定的不确定性的鲁棒性。该方法在简单的学术模式和一个代表风力涡轮机齿轮动力列车的更复杂的工程系统中说明。

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