CN111523260B - 汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种汽轮机转子数字孪生体构建方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种汽轮机转子数字孪生体监控系统。本发明采用数字孪生体技术，首先建立二维转子孪生体模型，通过节点拓展技术，建立与汽轮机转子实体特征相一致的数字孪生体，全面掌握汽轮机转子的状态，从而达到提高其可靠性与安全性，确保汽轮机长周期安全运行的技术效果。本发明的优点是给出了汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统，采用人工智能与空间扩展云图构建技术，实现了汽轮机转子二维数字孪生体的构建、模型的三维扩展以及温度场、应力场和位移场的实施在线快速显示与监控，实现了对汽轮机转子状态的监控。

Description

汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统
技术领域
本发明涉及汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统，属于汽轮机技术领域。
背景技术
汽轮机高压转子、中压转子和低压转子是汽轮机的核心部件，汽轮机转子高速旋转，工作条件恶劣，一旦出现问题，停机时间长，经济损失巨大。由于汽轮机在运行过程中，转子处于高速旋转状态，无法安装在线测点，传统技术主要通过在内缸缸壁上安装测点来间接感知转子的状态，面临无法有效掌握汽轮机转子状态的技术难题。
发明内容
本发明的目的是：建立汽轮机转子数字孪生体，对汽轮机转子的状态进行全面监控。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种汽轮机转子数字孪生体构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：建立汽轮机转子的二维模型并进行网格划分，得到汽轮机转子的网格与节点模型，确定各节点的位置坐标并存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器，将位于汽轮机转子外表面的各节点坐标单独提取形成节点组存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器；
第二步：根据汽轮机转子的二维模型测量得到转子长度l和二维转子截面积S，计算得出转子的平均半径rp：
Figure GDA0003800109150000011
第三步：搜集现有测点参数的变化曲线；
第四步：利用搜集到的测点参数的变化曲线开展汽轮机转子有限元计算，得出不同起停工况下、不同时间点温度场、应力场和位移场的计算结果，并将汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、等效应力、轴向位移、径向位移和切向位移进行汇总，作为人工智能训练的样本库；
第五步：利用有限元计算得到的样本库，采用神经网络法进行人工智能训练，得到现有测点与汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、等效应力、轴向位移、径向位移和切向位移的映射关系，并存储在人工智能计算服务器；
第六步：汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站实时调取现有测点数据，并输入人工智能计算服务器，经过人工智能计算服务器得出汽轮机转子各节点的温度、等效应力、轴向位移和径向位移，并将数据输入空间扩展服务器；
第七步：空间扩展服务器根据转子外表面节点组中各节点坐标将二维节点扩展为三维节点，对于节点处半径小于等于平均直径平均半径rp的节点，圆周上扩展为12个节点，对于节点处半径大于平均直径平均半径rp的节点，圆周上扩展为24个节点；
第八步：空间扩展服务器根据人工智能计算服务器得到的二维模型各节点的计算数据以及扩展后的三维节点位置坐标，实时显示汽轮机转子的温度场云图、应力场云图和位移场云图，构建汽轮机转子的三维数字孪生体模型。
优选地，第三步中，所述现有测点参数包括冷态起动、温态起动、热态起动、极热态起动、正常停机、滑参数停机等起停过程中主蒸汽温度与压力、再热蒸汽温度与压力、排汽温度与压力、主蒸汽流量、再热蒸汽流量、机组功率、汽轮机转速、缸壁金属温度。
优选地，第五步中，所述神经网络法采用循环神经网络法。
优选地，第六步中，所述现有测点数据包括主蒸汽温度与压力、再热蒸汽温度与压力、排汽温度与压力、主蒸汽流量、再热蒸汽流量、机组功率、汽轮机转速、缸壁金属温度。
本发明的另一个技术方案是提供了一种汽轮机转子数字孪生体监控系统，其特征在于，运行有上述的汽轮机转子数字孪生体构建方法，包括汽轮机转子数据库服务器、人工智能计算服务器、空间扩展计算服务器、网页服务器和用户端浏览器，汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站调取现有测点数据并与人工智能计算服务器连接，人工智能计算服务器与空间扩展计算服务器连接，空间扩展计算服务器连接网页服务器，网页服务器连接用户端浏览器。
本发明采用数字孪生体技术，首先建立二维转子孪生体模型，通过节点拓展技术，建立与汽轮机转子实体特征相一致的数字孪生体，全面掌握汽轮机转子的状态，从而达到提高其可靠性与安全性，确保汽轮机长周期安全运行的技术效果。
本发明的优点是给出了汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统，采用人工智能与空间扩展云图构建技术，实现了汽轮机转子二维数字孪生体的构建、模型的三维扩展以及温度场、应力场和位移场的实施在线快速显示与监控，实现了对汽轮机转子状态的监控。
附图说明
图1为本发明汽轮机转子数字孪生体监控系统的方框图；
图2为本发明汽轮机转子数字孪生体构建方法的流程图；
图3为本发明计算服务器上采用的计算机软件框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
如图1所示，本发明汽轮机转子数字孪生体监控系统方框图，本发明的汽轮机转子数字孪生体监控系统由汽轮机转子数据库服务器2、人工智能计算服务器3、空间扩展计算服务器4、网页服务器5和用户端浏览器6组成，汽轮机转子数据库服务器2从电厂DCS工作站1调取现有测点数据并与人工智能计算服务器连接3，人工智能计算服务器3与空间扩展计算服务器4连接，空间扩展计算服务器4连接网页服务器5，网页服务器5连接用户端浏览器6。
如图2所示，汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统的流程图，如图3所示，本发明计算服务器采用的计算机软件框图，该软件安装在人工智能计算服务器和空间扩展计算服务器上，应用于汽轮机转子数字孪生体构建与监控。
对于某型号亚临界300MW汽轮机高中压转子，进汽温度为537℃，进汽压力16.7MPa。该台300MW汽轮机高中压转子采用图1所示的装置、图2所示的流程图和图3所示的计算机软件。使用本发明提供的汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统，得出该型号亚临界300MW汽轮机高中压转子的数字孪生体，具体步骤如下：
第一步：根据汽轮机高压缸的设计图纸，采用三维设计软件建立汽轮机高中压转子的有限元模型,并对该有限元模型进行网格划分，得到汽轮机高压缸的网格与节点模型，网格划分后，该汽轮机高压缸有限元模型共有29263个节点，将各节点的坐标存储在人工智能计算服务器，单独提取位于转子外表面的各节点共形成节点组共计3514个节点，存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器；
第二步：测量得到高中压转子长度l为8470.5mm、二维转子截面积S为2594000mm2，计算得出转子的平均半径rp：
Figure GDA0003800109150000041
第三步：在电厂DCS工程师站搜集到冷态起动、温态起动、热态起动、极热态起动、正常停机、滑参数停机等起停曲线各1条，得到每1条起停曲线的主蒸汽温度与压力、主蒸汽流量、机组功率、汽轮机转速、高压缸和中压缸缸壁金属温度等现有测点参数的变化曲线；
第四步：利用搜集到的测点参数曲线开展汽轮机高中压转子有限元计算，得出冷态起动、温态起动、热态起动、极热态起动、正常停机、滑参数停机等起停工况下各20个时间点的温度场、应力场和位移场的计算结果，并将汽轮机高中压转子有限元模型中各节点的温度、等效应力、轴向位移、径向位移和切向位移进行汇总，作为人工智能训练的样本库；
第五步：采用循环神经网络法进行人工智能训练，得到现有测点与汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、等效应力、轴向位移和径向位移的映射关系，并存储在人工智能计算服务器；
第六步：汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站实时调取现有测点数据，包括主蒸汽温度与压力、再热蒸汽温度与压力、排汽温度与压力、主蒸汽流量、再热蒸汽流量、机组功率、汽轮机转速、缸壁金属温度等，并输入人工智能计算服务器，经过人工智能计算服务器得出汽轮机转子各节点的温度、等效应力、轴向位移和径向位移，并将数据输入空间扩展服务器；
第七步：空间扩展服务器根据转子外表面节点组中各节点坐标将二维节点扩展为三维节点，对于节点处半径小于等于306.2mm的节点，圆周上扩展为12个节点，对于节点处半径大于306.2mm的节点，圆周上扩展为24个节点；
第八步：空间扩展服务器根据人工智能计算服务器得到的二维模型各节点的计算数据以及扩展后的三维节点位置坐标，实时显示汽轮机转子的温度场云图、应力场云图和位移场云图，构建汽轮机转子的三维数字孪生体模型。
采用本发明提供的汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统，实现了汽轮机高中压转子数字孪生体构建，根据汽轮机高中压转子的现有状态来优化运行与检修，提高了该300MW汽轮机的可靠性。

Claims (4)

1.一种汽轮机转子数字孪生体构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：建立汽轮机转子的二维模型并进行网格划分，得到汽轮机转子的网格与节点模型，确定各节点的位置坐标并存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器，将位于汽轮机转子外表面的各节点坐标单独提取形成节点组存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器；
第二步：根据汽轮机转子的二维模型测量得到转子长度l和二维转子截面积S，计算得出转子的平均半径rp：
Figure FDA0003800109140000011
第三步：搜集现有测点参数的变化曲线，其中，所述现有测点参数包括冷态起动、温态起动、热态起动、极热态起动、正常停机、滑参数停机过程中主蒸汽温度与压力、再热蒸汽温度与压力、排汽温度与压力、主蒸汽流量、再热蒸汽流量、机组功率、汽轮机转速、缸壁金属温度；
第四步：利用搜集到的测点参数的变化曲线开展汽轮机转子有限元计算，得出不同起停工况下、不同时间点温度场、应力场和位移场的计算结果，并将汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、等效应力、轴向位移、径向位移和切向位移进行汇总，作为人工智能训练的样本库；
第五步：利用有限元计算得到的样本库，采用神经网络法进行人工智能训练，得到现有测点与汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、等效应力、轴向位移、径向位移和切向位移的映射关系，并存储在人工智能计算服务器；
第六步：汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站实时调取现有测点数据，并输入人工智能计算服务器，经过人工智能计算服务器得出汽轮机转子各节点的温度、等效应力、轴向位移和径向位移，并将数据输入空间扩展服务器；
第七步：空间扩展服务器根据转子外表面节点组中各节点坐标将二维节点扩展为三维节点，对于节点处半径小于等于平均直径平均半径rp的节点，圆周上扩展为12个节点，对于节点处半径大于平均直径平均半径rp的节点，圆周上扩展为24个节点；
第八步：空间扩展服务器根据人工智能计算服务器得到的二维模型各节点的计算数据以及扩展后的三维节点位置坐标，实时显示汽轮机转子的温度场云图、应力场云图和位移场云图，构建汽轮机转子的三维数字孪生体模型。
2.如权利要求1所述的一种汽轮机转子数字孪生体构建方法，其特征在于，第五步中，所述神经网络法采用循环神经网络法。
3.如权利要求1所述的一种汽轮机转子数字孪生体构建方法，其特征在于，第六步中，所述现有测点数据包括主蒸汽温度与压力、再热蒸汽温度与压力、排汽温度与压力、主蒸汽流量、再热蒸汽流量、机组功率、汽轮机转速、缸壁金属温度。
4.一种汽轮机转子数字孪生体监控系统，其特征在于，运行有权利要求1所述的汽轮机转子数字孪生体构建方法，包括汽轮机转子数据库服务器、人工智能计算服务器、空间扩展计算服务器、网页服务器和用户端浏览器，汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站调取现有测点数据并与人工智能计算服务器连接，人工智能计算服务器与空间扩展计算服务器连接，空间扩展计算服务器连接网页服务器，网页服务器连接用户端浏览器。
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