2026年10月30日，第三届中欧科学家论坛在德国法兰克福举行。爱尔兰都柏林圣三一学院工程学院副教授Breiffni Fitzgerald出席机器人平行论坛，并发表题为“从结构控制到数字孪生：海上风力涡轮机的动力学与学习方法”（From Structural Control to Digital Twins: Dynamics and Learning in Offshore Wind Turbines）的主题演讲，围绕新一代海上风力涡轮机面临的结构动力学、振动控制与可靠性挑战，介绍了从基于模型的控制向数据驱动智能方法发展的相关研究。

Breiffni Fitzgerald博士简介：现任爱尔兰都柏林圣三一学院工程学院副教授，主要从事结构动力学、振动控制与风能领域的交叉研究，致力于通过惯容器阻尼技术及数据驱动建模等先进方法，提升高层建筑与海上风力涡轮机的动态性能、可靠性及韧性。

他在相关领域发表了多篇学术论文，现任国际期刊《Wind Energy》编辑，并积极参与欧洲风能科学院的学术活动。2025年当选都柏林圣三一学院院士，此前曾获得英国结构工程师学会2024年度研究实践应用奖、都柏林圣三一学院2023年度卓越教学奖，以及世界高层建筑与都市人居学会2022年度结构工程奖。

他拥有特许工程师资格，并积极参与相关专业组织活动，与工业界保持广泛合作。重点关注海上风能系统及其他风敏感基础设施在设计、监测和振动控制方面面临的实际挑战。

主要内容：

本次演讲围绕海上风力涡轮机动力学研究从基于模型的控制向数据驱动智能方法的发展展开，重点介绍了振动控制、动态响应预测及数字孪生结构健康监测等相关研究方向。

随着海上风力涡轮机向更高、更柔性的结构发展，气动、水动力及结构载荷之间的动态耦合愈发显著，对振动抑制和实时监测提出了更高要求。

针对上述挑战，报告介绍了基于惯容器的调谐质量阻尼器在振动控制方面的研究进展，探讨了其在随机风浪激励下提升系统鲁棒性的潜力。同时，报告涉及利用数据驱动建模与机器学习方法开展动态响应预测、虚拟传感及疲劳估计，并介绍了将物理信息神经网络与高保真气动弹性仿真相结合的研究思路，以探索传统控制设计与基于数字孪生的结构健康监测之间的衔接路径。

主要观点：

报告指出，新一代海上风力涡轮机的发展对结构动力学、控制技术及系统可靠性提出了新的挑战。将传统结构动力学与现代机器学习方法相结合，为复杂风浪环境下的振动控制与结构状态监测提供了新的研究方向。

报告还围绕可靠性、不确定性量化及未来技术发展展开讨论，展望了智能化、高韧性海上能源系统的发展前景。

（文 竭颖异）