CN104865061A - 一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测方法，该方法基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测系统实现，该系统包括传感器模块、信号采集系统、滤波模块以及改进的雨流计数模块；信号采集系统与被测对象传感器模块连接，采集载荷变化量；滤波模块与信号采集系统连接，对采集信号中无效波进行有效滤除；雨流计数模块与滤波模块连接，对采集的有效信号进行循环提取与计数，输出当前应力幅值以及对应的循环次数，并计算出当前寿命损耗。该计数方法适用于曲轴、汽轮机转子、地铁车辆转向架、风力机叶片等旋转构件疲劳寿命预测，还可预测风光储能发电系统、离网型复合能源系统中储能系统的使用寿命，应用范围广。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测方法，预测材料或构件疲劳失效，实现损伤计算和寿命预测，属于工程结构安全监测技术领域。
背景技术
在机械结构疲劳寿命估算和疲劳试验研究中，疲劳破坏占主要形式。曲轴在启停、变负荷运行；汽轮机汽缸受到交变温度场、应力场作用；风机随风速变化、叶片受到不断变化的循环载荷作用；汽包内汽水混合物工质位置与温度的变化；混凝土泵车臂架承受不断循环载荷的作用以及复合能源储能系统经受不断的充放电循环，这些载荷是复杂的、随机动态变化的，将造成疲劳寿命损耗。
在实际的工作中，由于承受不断循环载荷的交替影响，使用期内过早出现应力裂缝等疲劳损坏的情况时有发生，甚至可能导致断裂等重大安全事故，造成人员伤亡和巨大的经济损失，因此，对材料或结构件进行疲劳寿命分析，对载荷时间历程或局部应力、应变历程进行统计处理，具有重要的实际意义。
目前，进行损伤计算，完成寿命估算的方法有多种，包括峰值计数、量程计数和雨流计数等计数方法。雨流计数法以其双参数计数原则，计数过程简化，更好地运用于机械零部件的疲劳寿命估计中。目前的雨流计数方法要求得到完整的载荷—时间历程，在循环提取前需要进行预处理。但在实际运行过程中，使用这种方法是不方便的，因为在同一时间内，该方法必须处理所有存储的数据，计算量较大，运算效率低，计算时占用资源大，更新数据只能在此次计数结束后进行。传统的雨流计数法，应用在实时的场合，面临很大的挑战。
发明内容
本发明考虑到实时性要求，克服原有计数方法的局限性，不用提前获得整个载荷历程的数据。本发明旨在改进雨流计数方法，实现实时地更新数据，达到直接对载荷—时间历程进行计数，从而对构件的疲劳寿命进行估算。适用于预测桥梁、大型汽轮机转子、锅炉汽包、曲轴旋转机件、以及航天飞行器等各种机械断裂事故；同时可预测地铁车辆转向架寿命、混凝土泵车臂架载荷寿命和风力机叶片疲劳寿命等，还可预测风光储能发电系统、离网型复合能源系统中储能系统的使用寿命，应用范围广。
为达到上述目的，本发明提供一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测方法，该方法基于疲劳寿命预测系统实现，该系统包括传感器模块、信号采集系统、滤波模块以及改进的雨流计数模块；信号采集系统与被测对象传感器模块连接，用以采集构件载荷的变化量；滤波模块与信号采集系统连接，用以对采集信号中无效波进行有效滤除；雨流计数模块与滤波模块连接，用以对采集的有效信号进行循环提取与计数，输出当前应力幅值以及对应的循环次数，并计算出当前寿命损耗。
一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测方法，包括以下步骤，
首先定义三个缓存区，分别为中间区、波峰区和波谷区。所述的中间区包括组成相同斜率的最高点和组成相反斜率的最低点；所述的斜率的最高点或最低点判断原则为，读取3个连续构件的疲劳损伤数据点s1、s2和s3，选取最低点s2(s2＜s1且s2＜s3)或最高点s2(s2＞s1且s2＞s3)。
所述的中间区存入2个数据点时，将该两个元素进行比较，较大的元素存入波峰区，较小的元素存入波谷区，完成波峰区或波谷区的初始化。实时更新中间区，使该区域在每一采样时刻保持2个数据点，并将新进入的数据与前一个数据进行比较，若大于前一个数据，则存入波峰区；否则存入波谷区。
所述的波峰区，当新的数据(或新数值)进入时，与波峰区已存在的数据(旧数据)进行比较，判断是否满足循环提取。在该区域，若新数值大于旧数值，则将新数值存入波峰区，并判断波谷区数据点的个数。如果波谷区仅一个元素存在，则满足半循环计数条件，循环幅值为波谷区元素和波峰区旧数值差的绝对值；旧数值从波峰区移除，新数值替换旧数值位置。如果波谷区至少一个元素存在时，则满足全循环计数条件，循环幅值为波谷区新数值和波峰区旧数值差的绝对值；波峰区旧数值从波峰区移除，波谷区新数值从波谷区移除。若新数值不大于旧数值，不满足计数条件，将新数值存入波峰区，不删除旧数值。
所述的波谷区，若新数值进入波谷区，与波谷区旧数据进行比较。若新数值小于旧数值，则将新数值存入波谷区，并判断波峰区数据点的个数。如果波峰区仅一个元素存在，则满足半循环计数条件，循环幅值为波谷区元素和波峰区旧数值差的绝对值；旧数值从波谷区移除，新数值替换旧数值位置。如果波峰区至少一个元素存在时，则满足全循环计数条件，循环幅值为波峰区新数值和波谷区旧数值差的绝对值；波峰区新数值从波峰区移除，波谷区旧数值从波谷区移除。若新数值不大于旧数值，不满足计数条件，将新数值存入波谷区，不删除旧数值。
所述的中间区、波峰区和波谷区，在每一采样时刻进行实时更新，并判断当前的新数据进入的区域，在波峰区或波谷区，进行判断计数和循环提取；所述的循环幅值，在每一采样时刻更新出现次数。
所述的全循环计数条件，包括组成相同斜率的最高点和组成相反斜率的最低点，即在雨滴流动过程中，凡是遇到从上流下来的雨滴就停止，满足雨流计数条件。
所述的半循环计数条件，包括组成相同斜率的最高点或组成相反斜率的最低点。所述的波峰区中新数值大于旧数值，即起始于波峰的雨滴遇到比该峰更高的峰便停止；所述的波谷区中新数值小于旧数值，即起始于波谷的雨滴遇到比它更低的谷值时便停止，符合雨流计数条件。
所述的机械结构疲劳寿命估算采用Minner线性累积损伤定律计算，整个应力谱的疲劳寿命损耗式中，Nfi为疲劳曲线上该循环应力幅对应的全循环失效次数；Nhk为疲劳曲线上该循环应力幅对应的半循环失效次数；n、k分别为全循环和半循环的个数。所述的疲劳寿命损耗L在每一采样时刻进行更新，输出当前损耗的数值。
本发明具有如下突出的优势：
1.改进的雨流算法，在计数之前，不需要对载荷时间历程进行调整；考虑了实时性的要求，在每一采样时刻进行数据更新，减少计算量，改善数据处理的效率。
2.改进的雨流计数方法可以用matlab、C、C++等多种语言实现，还可编写成不同形式的模块，匹配不同场合的信号采集系统，从而更好地实现疲劳寿命预测的实时性。
3.改进的雨流计数方法，可作为单独的模块，用于离线寿命损耗的计算，可移植性强。
附图说明
图1(a)为半循环示意图。
图1(b)为全循环示意图。
图2(a)为整个采集数据过程中循环提取示意图。
图2(b)为雨流计数模块的实时更新示意图。
图3为波峰区循环提取与计数判断示意图。
图4为波谷区循环提取与计数判断示意图。
图5(a)为改进雨流算法的应用举例图。
图5(b)为改进雨流算法的统计次数与循环幅值图。
图6为本方法的实施流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明预测疲劳寿命作详细说明。
图1为雨流计数过程中全循环与半循环的一个实施例。
本实施例将一个简单的载荷—时间历程的坐标图1(a)旋转，使旋转后的坐标图上时间轴垂直向下，在新的坐标图1(b)上进行雨流计数，计数过程如雨滴下落一样，位于两个极值之间的载荷曲线如塔的层顶部分。
在新的坐标图1(b)上进行雨流计数与循环提取。起始于0点的雨滴，在流动过程中，遇到比其更低的雨滴4时，计数过程终止，提取半循环0-3；起始于1点的雨滴，在流动过程中，遇到比其更高的雨滴3时，计数过程终止，提取全循环1-2-1＇。因此，对图1(b)所示的历程进行循环计数，可得到全循环1-2-1＇，7-8-7＇和9-10-9＇和半循环0-3，3-4，4-5，5-6，6-11。
图2(a)-2(b)为本发明实时更新数据的一个实施例。
本实施例简述该计数方法更新流程。图2(a)为整个采集数据过程中循环提取示意图。首先进行初始化模块，定义中间区、波峰区和波谷区三个区域；计算下一步采样步长，当前数据进入后，进行雨流循环提取及计数判断过程。所述的雨流循环提取及计数判断过程，在每一采样时刻，更新三个区域；所述的中间区在每一采样时刻保持2个元素，当前进入中间区的数据与前一时刻进入中间区的数据进行比较，判断进入波峰区还是波谷区，实现三个区域更新。整个循环提取过程的计数判断，按照上述流程重复进行。
图5(a)-5(b)为一个简单的循环提取及计数的实例。
表1为实施例中的计数
本实施例结合图3和图4简述波峰区和波谷区中循环提取及更新过程。设中间区的数据按照图5给出的数据进入。当中间区存入数据40和82时，两个数据进行比较，40进入波谷区，82进入波峰区。25进入中间区时，此时中间区数据为25和82，经判断25(Dminnew)进入波谷区，在波谷区中25<40(Dminnew<Dminold)，波峰区仅一个数据82(Length(Dmax)＝1)，满足半循环计数条件，循环幅值为波峰区元素82和波谷区旧数值40之差42，从波谷区移除40。68进入中间区时，此时中间区数据为68和25，经判断68(Dmaxnew)进入波峰区，在波峰区中68<82(Dmaxnew<Dmaxold)，不满足计数条件，68保存在波峰区。15进入中间区时，此时中间区数据为15和68，经判断15(Dminnew)进入波谷区，在波谷区中15<25(Dminnew<Dminold)，波峰区有2个数据68和82(Length(Dmax)＝2)，满足全循环计数条件，循环幅值为波峰区新数值68和波谷区旧数值25之差43；波峰区新数值68从波峰区移除，波谷区旧数值25从波谷区移除。96进入中间区时，此时中间区数据为96和15，经判断96(Dmaxnew)进入波峰区，在波峰区中82<96(Dmaxnew>Dmaxold)，波谷区仅一个数据15(Length(Dmin)＝1)，满足半循环计数条件，循环幅值为82-15＝67，从波峰区移除82。68进入中间区时，此时中间区数据为68和96，经判断68(Dminnew)进入波谷区，在波谷区中15<68(Dminnew>Dminold)，不满足计数条件，68保存在波谷区。100进入中间区时，此时中间区数据为100和68，经判断100进入波峰区(Dmaxnew)，在波峰区96<100(Dmaxnew>Dmaxold)，同时波谷区有2个元素(Length(Dmin)＝2)，满足全循环计数条件，循环幅值为96-68＝28，计数结束后，从波谷区移除68，从波峰区移除96。
雨流计数过程继续进行，40和60分别进入时，分析过程如上所述。每次中间区新数值的出现，峰谷区分别调用各自程序，判断是否满足半循环或全循环的计数条件，提取满足条件的计数循环；不满足计数条件的数值保存在对应的区域，等待新数值的出现，进行新一轮的比较判断。实例中的最后几个数据清晰地阐述了上述判断规则。数据25进入波谷区，在波谷区25<40，同时波峰区有2个元素60和100，满足全循环计数条件，循环幅值为60-40＝20，从波峰区移除60，从波谷区移除40；此时在波谷区25>15，不满足半循环计数条件，25被保留下来，计数过程继续。下一个数据68进入波峰区，波谷区有2个元素25和15，但是在波峰区中68<100，不满足计数条件，68被保存下来。最后一个数据2进入时，2进入波谷区，在波谷区2<25，波峰区有2个元素68和100，满足全循环计数条件，循环幅值为68-25＝43，从波峰区移除68，从波谷区移除25；继续判断是否满足计数条件，在波谷区2<15，波峰区仅1个元素100，满足半循环计数条件，循环幅值为100-15＝85，从波谷区移除15，循环提取完毕，计数过程结束。
本方法的实施流程如图6所示。
Claims (2)
1.一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测系统，其特征在于：该系统包括传感器模块、信号采集系统、滤波模块以及改进的雨流计数模块；信号采集系统与被测对象传感器模块连接，用以采集构件载荷的变化量；滤波模块与信号采集系统连接，用以对采集信号中无效波进行有效滤除；雨流计数模块与滤波模块连接，用以对采集的有效信号进行循环提取与计数，输出当前应力幅值以及对应的循环次数，并计算出当前寿命损耗。
2.一种基于概率累积损伤的疲劳寿命实时预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，
首先定义三个缓存区，分别为中间区、波峰区和波谷区；所述的中间区包括组成相同斜率的最高点和组成相反斜率的最低点；所述的斜率的最高点或最低点判断原则为，读取3个连续构件的疲劳损伤数据点s1、s2和s3，选取最低点s2，定义s2＜s1且s2＜s3或最高点s2，s2＞s1且s2＞s3；
所述的中间区存入2个数据点时，将该两个元素进行比较，较大的元素存入波峰区，较小的元素存入波谷区，完成波峰区或波谷区的初始化；实时更新中间区，使该区域在每一采样时刻保持2个数据点，并将新进入的数据与前一个数据进行比较，若大于前一个数据，则存入波峰区；否则存入波谷区；
所述的波峰区，当新的数据进入时，与波峰区已存在的数据进行比较，判断是否满足循环提取；在该区域，若新数值大于旧数值，则将新数值存入波峰区，并判断波谷区数据点的个数；如果波谷区仅一个元素存在，则满足半循环计数条件，循环幅值为波谷区元素和波峰区旧数值差的绝对值；旧数值从波峰区移除，新数值替换旧数值位置；如果波谷区至少一个元素存在时，则满足全循环计数条件，循环幅值为波谷区新数值和波峰区旧数值差的绝对值；波峰区旧数值从波峰区移除，波谷区新数值从波谷区移除；若新数值不大于旧数值，不满足计数条件，将新数值存入波峰区，不删除旧数值；
所述的波谷区，若新数值进入波谷区，与波谷区旧数据进行比较；若新数值小于旧数值，则将新数值存入波谷区，并判断波峰区数据点的个数；如果波峰区仅一个元素存在，则满足半循环计数条件，循环幅值为波谷区元素和波峰区旧数值差的绝对值；旧数值从波谷区移除，新数值替换旧数值位置；如果波峰区至少一个元素存在时，则满足全循环计数条件，循环幅值为波峰区新数值和波谷区旧数值差的绝对值；波峰区新数值从波峰区移除，波谷区旧数值从波谷区移除；若新数值不大于旧数值，不满足计数条件，将新数值存入波谷区，不删除旧数值；
所述的中间区、波峰区和波谷区，在每一采样时刻进行实时更新，并判断当前的新数据进入的区域，在波峰区或波谷区，进行判断计数和循环提取；所述的循环幅值，在每一采样时刻进行更新；
所述的全循环计数条件，包括组成相同斜率的最高点和组成相反斜率的最低点，即在雨滴流动过程中，凡是遇到从上流下来的雨滴就停止，满足雨流计数条件；
所述的半循环计数条件，包括组成相同斜率的最高点或组成相反斜率的最低点；所述的波峰区中新数值大于旧数值，即起始于波峰的雨滴遇到比该峰更高的峰便停止；所述的波谷区中新数值小于旧数值，即起始于波谷的雨滴遇到比它更低的谷值时便停止，符合雨流计数条件；
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104865061B (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107092728A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-08-25 | 成都航空职业技术学院 | 一种涡扇发动机拉紧轴疲劳试验方法 |
| CN108108577A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-06-01 | 扬州大学 | 一种水泵叶片疲劳寿命预测及其与导叶最优间距确定方法 |
| CN108918106A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-11-30 | 中国科学院工程热物理研究所 | 一种分阶段加载的风力机叶片的疲劳测试方法 |
| CN109357957A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 苏州热工研究院有限公司 | 一种基于极值窗口的疲劳监测计数方法 |
| CN110763444A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-02-07 | 天津大学 | 基于高速旋转试验台的叶片疲劳曲线测定方法 |
| CN111291514A (zh) * | 2020-02-03 | 2020-06-16 | 华北电力大学 | 一种风电机组疲劳寿命的快速预测的方法 |
| CN111782706A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-10-16 | 清华大学 | 一种用于结构疲劳寿命分析的无抖动实时雨流计数方法 |
| CN113343382A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-09-03 | 上海时驾科技有限公司 | 一种基于疲劳失效的阀体保护方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102564875A (zh) * | 2012-01-29 | 2012-07-11 | 重庆大学 | 基于五点弯曲测试的钢丝绳疲劳评估系统 |
| CN103321854A (zh) * | 2013-05-29 | 2013-09-25 | 国家电网公司 | 一种风力发电机组塔架振动控制方法 |
| JP2014157022A (ja) * | 2013-02-14 | 2014-08-28 | Nippon Steel & Sumitomo Metal | スピンドルの疲労度評価方法 |
| CN104266921A (zh) * | 2014-10-17 | 2015-01-07 | 南京嘉视信电子有限公司 | 基于无线智能节点的钢桥疲劳寿命便携式评估系统及方法 |
-
2015
- 2015-05-21 CN CN201510263486.2A patent/CN104865061B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102564875A (zh) * | 2012-01-29 | 2012-07-11 | 重庆大学 | 基于五点弯曲测试的钢丝绳疲劳评估系统 |
| JP2014157022A (ja) * | 2013-02-14 | 2014-08-28 | Nippon Steel & Sumitomo Metal | スピンドルの疲労度評価方法 |
| CN103321854A (zh) * | 2013-05-29 | 2013-09-25 | 国家电网公司 | 一种风力发电机组塔架振动控制方法 |
| CN104266921A (zh) * | 2014-10-17 | 2015-01-07 | 南京嘉视信电子有限公司 | 基于无线智能节点的钢桥疲劳寿命便携式评估系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 娄晓静等: "凸轮轴载荷谱研究", 《农业装备与车辆工程》 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107092728B (zh) * | 2017-03-30 | 2020-05-26 | 成都航空职业技术学院 | 一种涡扇发动机拉紧轴疲劳试验方法 |
| CN107092728A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-08-25 | 成都航空职业技术学院 | 一种涡扇发动机拉紧轴疲劳试验方法 |
| CN108108577B (zh) * | 2018-01-29 | 2021-05-18 | 扬州大学 | 一种水泵叶片疲劳寿命预测及其与导叶最优间距确定方法 |
| CN108108577A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-06-01 | 扬州大学 | 一种水泵叶片疲劳寿命预测及其与导叶最优间距确定方法 |
| CN108918106A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-11-30 | 中国科学院工程热物理研究所 | 一种分阶段加载的风力机叶片的疲劳测试方法 |
| CN109357957A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 苏州热工研究院有限公司 | 一种基于极值窗口的疲劳监测计数方法 |
| CN110763444A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-02-07 | 天津大学 | 基于高速旋转试验台的叶片疲劳曲线测定方法 |
| CN111291514A (zh) * | 2020-02-03 | 2020-06-16 | 华北电力大学 | 一种风电机组疲劳寿命的快速预测的方法 |
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