CN108549951A - 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置 - Google Patents

一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108549951A
CN108549951A CN201810196168.2A CN201810196168A CN108549951A CN 108549951 A CN108549951 A CN 108549951A CN 201810196168 A CN201810196168 A CN 201810196168A CN 108549951 A CN108549951 A CN 108549951A
Authority
CN
China
Prior art keywords
life
equipment
service life
primary component
parameter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810196168.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108549951B (zh
Inventor
杨璇
尹江飞
余恒恒
刘瑞
周伟
陈俊宇
许强
董曼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xuan Fei (wuhan) Technology Co Ltd
Original Assignee
Xuan Fei (wuhan) Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xuan Fei (wuhan) Technology Co Ltd filed Critical Xuan Fei (wuhan) Technology Co Ltd
Priority to CN201810196168.2A priority Critical patent/CN108549951B/zh
Publication of CN108549951A publication Critical patent/CN108549951A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108549951B publication Critical patent/CN108549951B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01DMEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00Testing of machine parts
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/20Administration of product repair or maintenance

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置,该方法包括设备信息预录入;对设备进行关键器件分解;根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。本发明首先通过对电气设备关键器件进行分类,通过对各器件的寿命预测,来预测设备的寿命,并根据寿命状况,估算设备及其器件级别的可靠度,依据设备及关键器件的寿命状况进行优先级划分,并制定维修计划及备品备件计划,提高设备利用率并降低库存成本。

Description

一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置
技术领域
本发明涉及电气设备故障诊断预测技术领域,具体涉及一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置。
背景技术
船舶电气设备作为船舶运行中的重要组成部分,对船舶的运行情况具有重要影响,如何有针对性的对船舶电气设备进行故障诊断或健康预测提出科学合理的诊断方法,是船舶制造业面临的一个难题。随着物联网、大数据的飞速发展,为船舶电气设备故障诊断或健康预测提供了新的发展方向。
中国专利:一种船舶电力推进系统故障诊断专家系统和建立方法(专利号:CN104331543),该专利提供了一种船舶电力推进系统故障诊断专家系统和建立方法,解决了目前船舶电力推进系统故障诊断中传统专家系统知识获取难,模糊知识处理困难及推理速度慢等问题。
中国专利:基于知识petr i网的船用电站故障诊断方法(专利号:CN104268375),该发明通过建立故障传输网,能避免故障原因漏判,同时生产故障传播路径,提高船用电站故障诊断的准确性和高效性。
中国专利:基于原始故障数据的设备寿命与健康度监控方法及系统(申请号:201710456855.9),通过对原始故障进行预处理,并建立模型,依据得到的设备可靠度对设备健康度区间进行划分,从而给出设备维护起止时间。
上述举例方法均需要获取大量数据且对数据要求较高,算法复杂,且无法预测设备的使用状况及寿命情况,无法直观的获知设备尤其是其关键器件的使用情况。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题,提供一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置,该方法首先通过对电气设备关键器件进行分类,通过对各器件的寿命预测,来预测设备的寿命,并根据寿命状况,估算设备及其器件级别的可靠度,依据设备及关键器件的寿命状况进行优先级划分,并制定维修计划及备品备件计划,提高设备利用率并降低库存成本。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:
本发明一方面提供一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法,包括以下步骤:
步骤1,设备信息预录入;
步骤2,对设备进行关键器件分解;
步骤3,根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数等因素的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;
步骤4,根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;
步骤5,根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。
进一步,所述设备信息包括设备参数、环境参数、工况参数、故障参数;
其中,所述设备参数包括设备的品牌、型号、生产日期;
所述环境参数包括设备自投入运行以来记录的运行温度、运行湿度、空气导电性以及振动情况;
所述工况参数包括设备自投入运行以来的记录的运行工况参数;
所述故障参数包括历史故障记录和设备维修记录。
进一步,所述的不同类型的器件对应的模型不同,包括:
电力电子器件寿命模型:采用功率周次Pc及功率温度循环次数Tc的计算来搭建电力电子器件寿命模型:
Tdevice为电力电子器件寿命,其单位为月,freq为电力电子器件的开关频率;
电容寿命模型:电容的当前剩余寿命计算公式为:
其中,Trest表示当前剩余寿命;Lnow为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式;L1为工况1下电容的全寿命计算公式,t1为工况1的持续时间,全寿命计算公式为:
其中,L示温度T时的考虑纹波电流的电容寿命;LD最高工作温度T0时额定纹波内的电容寿命;T为实际工作温度;T0为最高工作温度;ΔT为电容中心温升;I为电路实际施加纹波电流;I0为最高温度下允许施加的最大纹波电流;K为施加纹波电流寿命常数;
轴承寿命模型:轴承的寿命与总转数、轴承材料性能、运转条件和运行温度有关,轴承的预期寿命计算公式为:
其中,Lh为轴承预期寿命;ε为寿命指数;n为转速(r/mi n);C为基本额定动载荷,P为当量动载荷;ft为温度系数;
轴承剩余寿命计算公式为:
其中,Trestb表示当前剩余寿命,Lnowb为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式,L1b为工况1下电容的全寿命计算公式,T1b为工况1的持续时间。
进一步,所述步骤4包括,持续采集设备运行参数,根据不同类型器件模型,实时更新器件的剩余寿命。
进一步,所述步骤5包括:
根据器件的剩余寿命,对设备进行健康等级划分,划分规则包括:
当所有关键器件的寿命均长于3年,设备处于健康状态,无需维护;
当至少有一个器件的寿命短于3年时,设备处于正常状态,可以准备备件;
当至少有一个器件的寿命短于1年时,设备处于亚健康状态,建议进行维护;
当至少有一个器件的寿命短于3个月时,设备处于危险状态,强烈建议维护;
当至少有一个器件的寿命为0时,设备处于失效状态,建议紧急维护。
本发明另一方面还提供一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,包括:
设备信息录入模块,用于设备信息预录入;
关键器件分解模块,用于对设备进行关键器件分解;
模型建立模块,用于根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数等因素的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;
寿命计算模块,用于根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;
健康度划分模块,用于根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。
进一步,所述设备信息包括设备参数、环境参数、工况参数、故障参数;
其中,所述设备参数包括设备的品牌、型号、生产日期;
所述环境参数包括设备自投入运行以来记录的运行温度、运行湿度、空气导电性以及振动情况;
所述工况参数包括设备自投入运行以来的记录的运行工况参数;
所述故障参数包括历史故障记录和设备维修记录。
进一步,所述的不同类型的器件对应的模型不同,包括:
电力电子器件寿命模型:采用功率周次Pc及功率温度循环次数Tc的计算来搭建电力电子器件寿命模型:
Tdevice为电力电子器件寿命,其单位为月,freq为电力电子器件的开关频率;
电容寿命模型:电容的当前剩余寿命计算公式为:
其中,Trest表示当前剩余寿命;Lnow为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式;L1为工况1下电容的全寿命计算公式,t1为工况1的持续时间,全寿命计算公式为:
其中,L示温度T时的考虑纹波电流的电容寿命;LD最高工作温度T0时额定纹波内的电容寿命;T为实际工作温度;T0为最高工作温度;ΔT为电容中心温升;I为电路实际施加纹波电流;I0为最高温度下允许施加的最大纹波电流;K为施加纹波电流寿命常数;
轴承寿命模型:轴承的寿命与总转数、轴承材料性能、运转条件和运行温度有关,轴承的预期寿命计算公式为:
其中,Lh为轴承预期寿命;ε为寿命指数;n为转速(r/mi n);C为基本额定动载荷,P为当量动载荷;ft为温度系数;
轴承剩余寿命计算公式为:
其中,Trestb表示当前剩余寿命,Lnowb为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式,L1b为工况1下电容的全寿命计算公式,T1b为工况1的持续时间。
进一步,所述寿命计算模块具体用于:持续采集设备运行参数,根据不同类型器件模型,实时更新器件的剩余寿命。
进一步,所述健康度划分模块具体用于:
根据器件的剩余寿命,对设备进行健康等级划分,划分规则包括:
当所有关键器件的寿命均长于3年,设备处于健康状态,无需维护;
当至少有一个器件的寿命短于3年时,设备处于正常状态,可以准备备件;
当至少有一个器件的寿命短于1年时,设备处于亚健康状态,建议进行维护;
当至少有一个器件的寿命短于3个月时,设备处于危险状态,强烈建议维护;
当至少有一个器件的寿命为0时,设备处于失效状态,建议紧急维护。
本申请所述的基于关键器件的船用电气设备健康预测算法具有以下特点:
(1)从器件级别建立模型分析设备寿命及健康度,能够更加准确的获取设备运行状态;
(2)对船用电气设备中的关键器件进行分类主要分为电力电子器件、电容及轴承三类,并依次提出了这三类器件的剩余寿命预测模型;
(3)器件级别的判定,不仅有利于评估设备的健康度,也可以更加有针对性的制定设备维护计划及规划备品备件的采购。
本发明的有益效果是:本发明解决了船用电气设备的寿命预测问题,可以准确估算各设备的寿命,通过对设备的关键部件进行建模分析,估算所得的设备寿命,不但有利于设备备品备件的选购参考,合理安排备货周期,也有利于提前预测远洋航行时设备故障发生率,并根据预测结果,提前采取预防措施,保证船舶运行安全稳定。
附图说明
图1表示本发明提供的基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法的流程图;
图2表示设备维修计划划分示意图;
图3表示实施例中变频器寿命预测方法的流程图。
图4为本发明提供的基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置结构示意图。
具体实施方式
以下结合实例对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
图1表示本发明提供的基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法的流程图,如图1所示,该方法,包括以下步骤:
步骤1,设备信息预录入;
步骤2,对设备进行关键器件分解;
步骤3,根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数等因素的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;
步骤4,根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;
步骤5,根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。
进一步,所述设备信息包括设备参数、环境参数、工况参数、故障参数;
其中,所述设备参数包括设备的品牌、型号、生产日期;
所述环境参数包括设备自投入运行以来记录的运行温度、运行湿度、空气导电性以及振动情况;
所述工况参数包括设备自投入运行以来的记录的运行工况参数;
所述故障参数包括历史故障记录和设备维修记录。
进一步,所述的不同类型的器件对应的模型不同,包括:
电力电子器件寿命模型:采用功率周次Pc及功率温度循环次数Tc的计算来搭建电力电子器件寿命模型:
Tdevice为电力电子器件寿命,其单位为月,freq为电力电子器件的开关频率;
功率周次Pc与设备运行工况及电力电子器件运行结温有关,通过电力电子器件的出厂资料或原始资料可以查得功率周次与运行结温的曲线,以及功率周次与工况运行时间的曲线,根据曲线可以查得当前情况下剩余周次,
Pcn表示某一种工况下对应的功率次数,f(Tn)表示运行结温对应的比例系数。
功率周次Tc与设备运行工况及电力电子器件运行结温有关,计算方法于功率周次Pc类似。
电容寿命模型:电容的当前剩余寿命计算公式为:
其中,Trest表示当前剩余寿命;Lnow为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式;L1为工况1下电容的全寿命计算公式,t1为工况1的持续时间,全寿命计算公式为:
其中,L示温度T时的考虑纹波电流的电容寿命;LD最高工作温度T0时额定纹波内的电容寿命;T为实际工作温度;T0为最高工作温度;ΔT为电容中心温升;I为电路实际施加纹波电流;I0为最高温度下允许施加的最大纹波电流;K为施加纹波电流寿命常数,施加纹波在额定纹波电流内K取2,超过额定纹波电流K取4;
轴承寿命模型:轴承的寿命与总转数、轴承材料性能、运转条件和运行温度有关,轴承的预期寿命计算公式为:
其中,Lh为轴承预期寿命;ε为寿命指数;n为转速(r/mi n);C为基本额定动载荷,P为当量动载荷;ft为温度系数;
轴承剩余寿命计算公式为:
其中,Trestb表示当前剩余寿命,Lnowb为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式,L1b为工况1下电容的全寿命计算公式,T1b为工况1的持续时间。
进一步,所述步骤4包括,持续采集设备运行参数,根据不同类型器件模型,实时更新器件的剩余寿命。
进一步,所述步骤5包括:
根据器件的剩余寿命,对设备进行健康等级划分,划分规则,如图2所示,包括:
当所有关键器件的寿命均长于3年,设备处于健康状态,无需维护;
当至少有一个器件的寿命短于3年时,设备处于正常状态,可以准备备件;
当至少有一个器件的寿命短于1年时,设备处于亚健康状态,建议进行维护;
当至少有一个器件的寿命短于3个月时,设备处于危险状态,强烈建议维护;
当至少有一个器件的寿命为0时,设备处于失效状态,建议紧急维护。
为了更加明确实施方式,图3给出了船用电气设备中变频器的寿命预测方法的一个实施例。
步骤(1)输入变频器厂家、型号、生产日期、历史工作数据等;
步骤(2)将变频器的关键器件分为I GBT、储能电容和风机;
步骤(3)分别对I GBT、储能电容和风机进行寿命预测模型建设;
步骤(4)根据各关键器件的寿命综合诊断设备健康度;
步骤(5)建立设备维修计划及估算各备品备件数量。
本发明另一方面还提供一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,如图4所示,包括:
设备信息录入模块,用于设备信息预录入;
关键器件分解模块,用于对设备进行关键器件分解;
模型建立模块,用于根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数等因素的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;
寿命计算模块,用于根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;
健康度划分模块,用于根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。
进一步,所述设备信息包括设备参数、环境参数、工况参数、故障参数;
其中,所述设备参数包括设备的品牌、型号、生产日期;
所述环境参数包括设备自投入运行以来记录的运行温度、运行湿度、空气导电性以及振动情况;
所述工况参数包括设备自投入运行以来的记录的运行工况参数;
所述故障参数包括历史故障记录和设备维修记录。
进一步,所述的不同类型的器件对应的模型不同,包括:
电力电子器件寿命模型:采用功率周次Pc及功率温度循环次数Tc的计算来搭建电力电子器件寿命模型:
Tdevice为电力电子器件寿命,其单位为月,freq为电力电子器件的开关频率;
电容寿命模型:电容的当前剩余寿命计算公式为:
其中,Trest表示当前剩余寿命;Lnow为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式;L1为工况1下电容的全寿命计算公式,t1为工况1的持续时间,全寿命计算公式为:
其中,L示温度T时的考虑纹波电流的电容寿命;LD最高工作温度T0时额定纹波内的电容寿命;T为实际工作温度;T0为最高工作温度;ΔT为电容中心温升;I为电路实际施加纹波电流;I0为最高温度下允许施加的最大纹波电流;K为施加纹波电流寿命常数;
轴承寿命模型:轴承的寿命与总转数、轴承材料性能、运转条件和运行温度有关,轴承的预期寿命计算公式为:
其中,Lh为轴承预期寿命;ε为寿命指数;n为转速(r/mi n);C为基本额定动载荷,P为当量动载荷;ft为温度系数;
轴承剩余寿命计算公式为:
其中,Trestb表示当前剩余寿命,Lnowb为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式,L1b为工况1下电容的全寿命计算公式,T1b为工况1的持续时间。
进一步,所述寿命计算模块具体用于:持续采集设备运行参数,根据不同类型器件模型,实时更新器件的剩余寿命。
进一步,所述健康度划分模块具体用于:
根据器件的剩余寿命,对设备进行健康等级划分,划分规则包括:
当所有关键器件的寿命均长于3年,设备处于健康状态,无需维护;
当至少有一个器件的寿命短于3年时,设备处于正常状态,可以准备备件;
当至少有一个器件的寿命短于1年时,设备处于亚健康状态,建议进行维护;
当至少有一个器件的寿命短于3个月时,设备处于危险状态,强烈建议维护;
当至少有一个器件的寿命为0时,设备处于失效状态,建议紧急维护。
本申请所述的基于关键器件的船用电气设备健康预测算法具有以下特点:
(1)从器件级别建立模型分析设备寿命及健康度,能够更加准确的获取设备运行状态;
(2)对船用电气设备中的关键器件进行分类主要分为电力电子器件、电容及轴承三类,并依次提出了这三类器件的剩余寿命预测模型;
(3)器件级别的判定,不仅有利于评估设备的健康度,也可以更加有针对性的制定设备维护计划及规划备品备件的采购。
本发明的有益效果是:本发明解决了船用电气设备的寿命预测问题,可以准确估算各设备的寿命,通过对设备的关键部件进行建模分析,估算所得的设备寿命,不但有利于设备备品备件的选购参考,合理安排备货周期,也有利于提前预测远洋航行时设备故障发生率,并根据预测结果,提前采取预防措施,保证船舶运行安全稳定。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,设备信息预录入;
步骤2,对设备进行关键器件分解;
步骤3,根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;
步骤4,根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;
步骤5,根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。
2.根据权利要求1所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法,其特征在于,所述设备信息包括设备参数、环境参数、工况参数、故障参数;
其中,所述设备参数包括设备的品牌、型号、生产日期;
所述环境参数包括设备自投入运行以来记录的运行温度、运行湿度、空气导电性以及振动情况;
所述工况参数包括设备自投入运行以来的记录的运行工况参数;
所述故障参数包括历史故障记录和设备维修记录。
3.根据权利要求1所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法,其特征在于,所述的不同类型的器件对应的模型不同,包括:
电力电子器件寿命模型:采用功率周次Pc及功率温度循环次数Tc的计算来搭建电力电子器件寿命模型:
Tdevice为电力电子器件寿命,其单位为月,freq为电力电子器件的开关频率;
电容寿命模型:电容的当前剩余寿命计算公式为:
其中,Trest表示当前剩余寿命;Lnow为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式;L1为工况1下电容的全寿命计算公式,t1为工况1的持续时间,全寿命计算公式为:
其中,L示温度T时的考虑纹波电流的电容寿命;LD最高工作温度T0时额定纹波内的电容寿命;T为实际工作温度;T0为最高工作温度;ΔT为电容中心温升;I为电路实际施加纹波电流;I0为最高温度下允许施加的最大纹波电流;K为施加纹波电流寿命常数;
轴承寿命模型:轴承的寿命与总转数、轴承材料性能、运转条件和运行温度有关,轴承的预期寿命计算公式为:
其中,Lh为轴承预期寿命;ε为寿命指数;n为转速(r/min);C为基本额定动载荷,P为当量动载荷;ft为温度系数;
轴承剩余寿命计算公式为:
其中,Trestb表示当前剩余寿命,Lnowb为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式,L1b为工况1下电容的全寿命计算公式,T1b为工况1的持续时间。
4.根据权利要求3所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法,其特征在于,所述步骤4包括,持续采集设备运行参数,根据不同类型器件模型,实时更新器件的剩余寿命。
5.根据权利要求1或4所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法,其特征在于,所述步骤5包括:
根据器件的剩余寿命,对设备进行健康等级划分,划分规则包括:
当所有关键器件的寿命均长于3年,设备处于健康状态,无需维护;
当至少有一个器件的寿命短于3年时,设备处于正常状态,可以准备备件;
当至少有一个器件的寿命短于1年时,设备处于亚健康状态,建议进行维护;
当至少有一个器件的寿命短于3个月时,设备处于危险状态,强烈建议维护;
当至少有一个器件的寿命为0时,设备处于失效状态,建议紧急维护。
6.一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,其特征在于,包括:
设备信息录入模块,用于设备信息预录入;
关键器件分解模块,用于对设备进行关键器件分解;
模型建立模块,用于根据器件寿命的影响因素,分别为各关键器件建立基于环境温度、湿度、振动、导电系数、工况参数的寿命计算模型,不同类型的器件对应的模型不同;
寿命计算模块,用于根据实际环境参数及运行工况,计算器件剩余寿命;
健康度划分模块,用于根据器件剩余寿命对设备健康度进行划分,并制定设备维护计划及备品备件计划建议。
7.根据权利要求6所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,其特征在于,所述设备信息包括设备参数、环境参数、工况参数、故障参数;
其中,所述设备参数包括设备的品牌、型号、生产日期;
所述环境参数包括设备自投入运行以来记录的运行温度、运行湿度、空气导电性以及振动情况;
所述工况参数包括设备自投入运行以来的记录的运行工况参数;
所述故障参数包括历史故障记录和设备维修记录。
8.根据权利要求6所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,其特征在于,所述的不同类型的器件对应的模型不同,包括:
电力电子器件寿命模型:采用功率周次Pc及功率温度循环次数Tc的计算来搭建电力电子器件寿命模型:
Tdevice为电力电子器件寿命,其单位为月,freq为电力电子器件的开关频率;
电容寿命模型:电容的当前剩余寿命计算公式为:
其中,Trest表示当前剩余寿命;Lnow为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式;L1为工况1下电容的全寿命计算公式,t1为工况1的持续时间,全寿命计算公式为:
其中,L示温度T时的考虑纹波电流的电容寿命;LD最高工作温度T0时额定纹波内的电容寿命;T为实际工作温度;T0为最高工作温度;ΔT为电容中心温升;I为电路实际施加纹波电流;I0为最高温度下允许施加的最大纹波电流;K为施加纹波电流寿命常数;
轴承寿命模型:轴承的寿命与总转数、轴承材料性能、运转条件和运行温度有关,轴承的预期寿命计算公式为:
其中,Lh为轴承预期寿命;ε为寿命指数;n为转速(r/min);C为基本额定动载荷,P为当量动载荷;ft为温度系数;
轴承剩余寿命计算公式为:
其中,Trestb表示当前剩余寿命,Lnowb为考虑电流纹波时,当前工况下电容的全寿命计算公式,L1b为工况1下电容的全寿命计算公式,T1b为工况1的持续时间。
9.根据权利要求8所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,其特征在于,所述寿命计算模块具体用于:持续采集设备运行参数,根据不同类型器件模型,实时更新器件的剩余寿命。
10.根据权利要求6或9所述一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测装置,其特征在于,所述健康度划分模块具体用于:
根据器件的剩余寿命,对设备进行健康等级划分,划分规则包括:
当所有关键器件的寿命均长于3年,设备处于健康状态,无需维护;
当至少有一个器件的寿命短于3年时,设备处于正常状态,可以准备备件;
当至少有一个器件的寿命短于1年时,设备处于亚健康状态,建议进行维护;
当至少有一个器件的寿命短于3个月时,设备处于危险状态,强烈建议维护;
当至少有一个器件的寿命为0时,设备处于失效状态,建议紧急维护。
CN201810196168.2A 2018-03-09 2018-03-09 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置 Active CN108549951B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810196168.2A CN108549951B (zh) 2018-03-09 2018-03-09 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810196168.2A CN108549951B (zh) 2018-03-09 2018-03-09 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108549951A true CN108549951A (zh) 2018-09-18
CN108549951B CN108549951B (zh) 2021-10-22

Family

ID=63515969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810196168.2A Active CN108549951B (zh) 2018-03-09 2018-03-09 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108549951B (zh)

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109242356A (zh) * 2018-10-25 2019-01-18 黎泽芝 基于移动互联网的公路施工安全生产管理系统
CN109600037A (zh) * 2018-12-14 2019-04-09 陕西航空电气有限责任公司 基于航空用的双有源桥电路的大功率dc-dc变换器及其健康管理方法
CN109709507A (zh) * 2018-12-24 2019-05-03 博众精工科技股份有限公司 基于失效率等级的智能电能表可靠性预计方法
CN110044586A (zh) * 2019-03-13 2019-07-23 中交广州航道局有限公司 船机设备故障判定方法、装置、系统和存储介质
CN110793773A (zh) * 2019-11-11 2020-02-14 清华大学 低温大温变关节轴承测试平台
CN110927474A (zh) * 2018-09-19 2020-03-27 西安高压电器研究院有限责任公司 一种海洋电器产品在振动环境下的电气性能试验系统
CN110992515A (zh) * 2018-10-02 2020-04-10 霍尼韦尔国际公司 使用加速失效时间模型来预测部件的剩余使用寿命的方法和系统
CN111080039A (zh) * 2020-03-17 2020-04-28 浙江上风高科专风实业有限公司 一种风机集群故障预测方法及系统
CN111124079A (zh) * 2018-10-30 2020-05-08 深圳中瀚云科技股份有限公司 设备的冷却控制方法及装置、存储介质
CN111769556A (zh) * 2020-07-09 2020-10-13 石家庄科林云能信息科技有限公司 一种低压配电系统的健康评估方法
CN111950904A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 日照古工船舶服务有限公司 一种船舶检修作业调配系统
WO2020248844A1 (zh) * 2019-06-14 2020-12-17 平安科技(深圳)有限公司 测试对象的寿命预估方法、装置、设备及介质
CN112214866A (zh) * 2020-08-25 2021-01-12 武汉船用机械有限责任公司 船用设备健康状况判定方法、装置和计算机设备
CN112650654A (zh) * 2020-12-11 2021-04-13 西安诺瓦星云科技股份有限公司 显控可视化系统的预警方法及装置、存储介质、处理器
CN112711854A (zh) * 2020-12-30 2021-04-27 科华恒盛股份有限公司 风机剩余寿命确定方法、装置及终端
CN114322271A (zh) * 2021-12-06 2022-04-12 青岛海尔空调器有限总公司 用于空调的控制方法及装置、空调、存储介质
CN116773168A (zh) * 2023-06-20 2023-09-19 南通思诺船舶科技有限公司 一种推进轴故障诊断方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101870075A (zh) * 2010-07-02 2010-10-27 西南交通大学 一种基于性能退化模型的数控机床丝杠副寿命预测方法
WO2012157040A1 (ja) * 2011-05-13 2012-11-22 株式会社日立製作所 保守部品寿命予測システムおよび保守部品寿命予測方法
CN103019135A (zh) * 2012-11-28 2013-04-03 北京金风科创风电设备有限公司 风机部件的寿命预测方法及系统
CN103675533A (zh) * 2013-11-28 2014-03-26 华为技术有限公司 直流母线电解电容寿命检测方法和装置
CN106126876A (zh) * 2016-06-13 2016-11-16 武汉大学 一种基于纹波分析的电解电容寿命计算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101870075A (zh) * 2010-07-02 2010-10-27 西南交通大学 一种基于性能退化模型的数控机床丝杠副寿命预测方法
WO2012157040A1 (ja) * 2011-05-13 2012-11-22 株式会社日立製作所 保守部品寿命予測システムおよび保守部品寿命予測方法
CN103019135A (zh) * 2012-11-28 2013-04-03 北京金风科创风电设备有限公司 风机部件的寿命预测方法及系统
CN103675533A (zh) * 2013-11-28 2014-03-26 华为技术有限公司 直流母线电解电容寿命检测方法和装置
CN106126876A (zh) * 2016-06-13 2016-11-16 武汉大学 一种基于纹波分析的电解电容寿命计算方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
叶英豪: "基于关键器件的开关电源寿命预测", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110927474A (zh) * 2018-09-19 2020-03-27 西安高压电器研究院有限责任公司 一种海洋电器产品在振动环境下的电气性能试验系统
US11681929B2 (en) 2018-10-02 2023-06-20 Honeywell International Inc. Methods and systems for predicting a remaining useful life of a component using an accelerated failure time model
CN110992515A (zh) * 2018-10-02 2020-04-10 霍尼韦尔国际公司 使用加速失效时间模型来预测部件的剩余使用寿命的方法和系统
CN109242356A (zh) * 2018-10-25 2019-01-18 黎泽芝 基于移动互联网的公路施工安全生产管理系统
CN111124079B (zh) * 2018-10-30 2021-05-07 深圳中瀚云科技股份有限公司 设备的冷却控制方法及装置、存储介质
CN111124079A (zh) * 2018-10-30 2020-05-08 深圳中瀚云科技股份有限公司 设备的冷却控制方法及装置、存储介质
CN109600037A (zh) * 2018-12-14 2019-04-09 陕西航空电气有限责任公司 基于航空用的双有源桥电路的大功率dc-dc变换器及其健康管理方法
CN109600037B (zh) * 2018-12-14 2020-12-04 陕西航空电气有限责任公司 基于航空用的双有源桥电路的大功率dc-dc变换器及其健康管理方法
CN109709507A (zh) * 2018-12-24 2019-05-03 博众精工科技股份有限公司 基于失效率等级的智能电能表可靠性预计方法
CN110044586A (zh) * 2019-03-13 2019-07-23 中交广州航道局有限公司 船机设备故障判定方法、装置、系统和存储介质
WO2020248844A1 (zh) * 2019-06-14 2020-12-17 平安科技(深圳)有限公司 测试对象的寿命预估方法、装置、设备及介质
CN110793773A (zh) * 2019-11-11 2020-02-14 清华大学 低温大温变关节轴承测试平台
CN111080039A (zh) * 2020-03-17 2020-04-28 浙江上风高科专风实业有限公司 一种风机集群故障预测方法及系统
CN111080039B (zh) * 2020-03-17 2023-10-20 浙江上风高科专风实业有限公司 一种风机集群故障预测方法及系统
CN111769556A (zh) * 2020-07-09 2020-10-13 石家庄科林云能信息科技有限公司 一种低压配电系统的健康评估方法
CN111950904A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 日照古工船舶服务有限公司 一种船舶检修作业调配系统
CN111950904B (zh) * 2020-08-13 2024-02-09 日照古工船舶服务有限公司 一种船舶检修作业调配系统
CN112214866A (zh) * 2020-08-25 2021-01-12 武汉船用机械有限责任公司 船用设备健康状况判定方法、装置和计算机设备
CN112214866B (zh) * 2020-08-25 2023-11-17 武汉船用机械有限责任公司 船用设备健康状况判定方法、装置和计算机设备
CN112650654A (zh) * 2020-12-11 2021-04-13 西安诺瓦星云科技股份有限公司 显控可视化系统的预警方法及装置、存储介质、处理器
CN112711854A (zh) * 2020-12-30 2021-04-27 科华恒盛股份有限公司 风机剩余寿命确定方法、装置及终端
CN114322271A (zh) * 2021-12-06 2022-04-12 青岛海尔空调器有限总公司 用于空调的控制方法及装置、空调、存储介质
CN116773168A (zh) * 2023-06-20 2023-09-19 南通思诺船舶科技有限公司 一种推进轴故障诊断方法及系统
CN116773168B (zh) * 2023-06-20 2024-03-12 南通思诺船舶科技有限公司 一种推进轴故障诊断方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108549951B (zh) 2021-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108549951A (zh) 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置
Alhmoud et al. A review of the state-of-the-art in wind-energy reliability analysis
Garcia Marquez et al. A comprehensive review of artificial intelligence and wind energy
Byon et al. Season-dependent condition-based maintenance for a wind turbine using a partially observed Markov decision process
Shu et al. A detailed reliability study of the motor system in pure electric vans by the approach of fault tree analysis
Catelani et al. Risk assessment of a wind turbine: A new FMECA-based tool with RPN threshold estimation
Afridi et al. Artificial intelligence based prognostic maintenance of renewable energy systems: A review of techniques, challenges, and future research directions
CN110135064B (zh) 一种发电机后轴承温度故障预测方法、系统及控制器
CN102521604B (zh) 一种基于巡检系统的设备性能退化评估装置及方法
de Andrade Vieira et al. Failure risk indicators for a maintenance model based on observable life of industrial components with an application to wind turbines
Teng et al. A robust model-based approach for bearing remaining useful life prognosis in wind turbines
CN115013261B (zh) 一种用于海上风电场的状态监测方法及系统
Monnin et al. Fleet-wide health management architecture
Abid et al. Fault prognostics for the predictive maintenance of wind turbines: State of the art
Verma et al. A systemic approach to integrated E-maintenance of large engineering plants
Mohammadi et al. DeepWind: an accurate wind turbine condition monitoring framework via deep learning on embedded platforms
McArthur et al. Multi-agent systems for diagnostic and condition monitoring applications
Liu et al. Optimal scheduling strategy of O&M task for OWF
Mansour et al. Applications of IoT and digital twin in electrical power systems: A comprehensive survey
Ucar et al. Artificial Intelligence for Predictive Maintenance Applications: Key Components, Trustworthiness, and Future Trends
Konstantinidis et al. Design structure matrix (DSM) method application to issue of modeling and analyzing the fault tree of a wind energy asset
Laayati et al. Toward smarter power transformers in microgrids: A multi-agent reinforcement learning for diagnostic
Wang et al. Power equipment fault information acquisition system based on Internet of things
Baboli et al. Two-stage condition-based maintenance model of wind turbine: From diagnosis to prognosis
May Operational expenditure optimisation utilising condition monitoring for offshore wind parks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant