CN112855460A - 风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法及系统，包括新运行风机轴系的寿命预测方法及系统、和历史风机轴系的寿命预测方法及系统，所述新运行风机轴系的寿命预测方法及系统包括：获取风机运行参数，形成风速‑湍流矩阵；将风速‑湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速‑湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。本发明的预测方法及系统均具有能对新运行风机和历史风机进行精准寿命预测等优点。
Description
技术领域
本发明主要涉及风力发电技术领域，特指一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备。
背景技术
随着风力发电机机组单机容量和风轮直径的不断增大，以及降本带来的结构低裕量设计，对风电机组的可靠性提出了更高的要求。风力发电机轴系是风力发电机传动系统的关键部分，由于承受较大的交变载荷，轴系的结构设计以满足疲劳强度为主，目前轴系的失效模型也大多数是疲劳失效，轴系的寿命预测和延寿主要是对疲劳损伤的计算处理；由于轴系设计参数的模拟仿真工况与风场实际运行的工况之间存在差异，因此如何准确评估轴系实际寿命尤为重要。针对这一问题，现发明一种基于风场实际运行工况，实时预测轴系疲劳寿命的方法和装置，同时该系统还能为已运行20年设计寿命的历史风机提供延寿依据。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种对轴承实时寿命进行精准预测的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括新运行风机轴系的寿命预测方法和历史风机轴系的寿命预测方法，所述新运行风机轴系的寿命预测方法包括以下步骤：
1.1)获取风机运行参数，形成风速-湍流矩阵；
1.2)将风速-湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；
1.3)对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。
作为上述技术方案的进一步改进：
还包括用于对新运行风机轴系的预测寿命进行修正的方法，包括以下步骤：
2.1)获取风机振动数据；
2.2)将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
2.3)通过步骤2.2)中的轴系疲劳损伤值，对步骤1.3)中的轴系疲劳寿命进行修正。
在步骤1.1)中，所述风机运行参数包括功率、转速、风速或者湍流中的一种或多种。
所述历史风机轴系的寿命预测方法包括以下步骤：
3.1)获取风机的运行参数，所述运行参数包括功率和转速；
3.2)将功率和转速输入至预先构建的功率转速与疲劳损伤模型中，得到轴系统的实时疲劳损伤值；其中功率转速与疲劳损伤模型中以功率和转速为输入，而以风速-湍流矩阵计算得到的轴系统实时疲劳损伤值为输出；
3.3)对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到轴系的疲劳寿命。
还包括用于对历史风机轴系的预测寿命进行修正的方法，包括以下步骤：
4.1)获取风机振动数据；
4.2)将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
4.3)通过步骤4.2)中的轴系疲劳损伤值，对步骤3.3)中的轴系疲劳寿命进行修正。
本发明还公开了一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，包括新运行风机轴系的寿命预测系统和历史风机轴系的寿命预测系统，所述新运行风机轴系的寿命预测系统包括：
第一数据获取模块，用于获取风机运行参数，形成风速-湍流矩阵；
第一数据诊断模块，用于将风速-湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；
第一寿命预测模块，用于对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。
作为上述技术方案的进一步改进：
所述历史风机轴系的寿命预测系统包括：
第二数据获取模块，用于获取风机的运行参数，所述运行参数包括功率和转速；
第二数据诊断模块，用于将功率和转速输入至预先构建的功率转速与疲劳损伤模型中，得到轴系统的实时疲劳损伤值；其中功率转速与疲劳损伤模型中以功率和转速为输入，而以轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型中得到的轴系统实时疲劳损伤值为输出；
第二寿命预测模块，用于对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到轴系的疲劳寿命。
所述新运行风机轴系的寿命预测系统和历史风机轴系的寿命预测系统均包括修正模块，所述修正模块包括：
数据获取模块，用于获取风机振动数据；
数据诊断模块，用于将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
寿命修正模块，用于通过轴系疲劳损伤值，对轴系疲劳寿命进行修正。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法及系统，以实时采集的风速-湍流矩阵的作为输入，根据疲劳设计软件事先计算的风速-湍流轴系疲劳损伤模型，对风场运行的风机轴系进行实时寿命预测，同时引入振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型，以实时采集CMS在线监测振动数据为输入，修正轴系疲劳损伤值，预测精度高；另外还通过大数据技术，以功率、转速等实时参数为输入，以轴系风速-湍流矩阵计算的疲劳实时损伤值为输出，训练出功率、转速与疲劳损伤的预测模型，从而对历史风机进行延寿评估。
附图说明
图1为本发明在实施例的方法流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
如图1所示，本实施例的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括新运行风机轴系的寿命预测方法和历史风机轴系的寿命预测方法，新运行风机轴系的寿命预测方法包括以下步骤：
1.1)获取风机运行参数，形成风速-湍流二维矩阵，其中运行参数包括功率、转速、风速或者湍流中的一种或多种；
1.2)将风速-湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；通过建立轴系的有限元分析模型，按照不同的风速-湍流组合工况时序计算出不同组合工况的轴系各位置的疲劳损伤值，从而得到轴系各热点区域的风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型；
1.3)对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。
本实施例中，还包括用于对新运行风机轴系的预测寿命进行修正的方法，包括以下步骤：
2.1)获取风机CMS在线监测振动数据；
2.2)将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；通过建立轴系的有限元分析模型，理论计算振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型；
2.3)通过步骤2.2)中的轴系疲劳损伤值，对步骤1.2)中的实时疲劳损伤值进行修正，从而实现对步骤1.3)中的轴系疲劳寿命进行修正。
本实施例中，历史风机轴系的寿命预测方法包括以下步骤：
3.1)获取风机的运行参数，运行参数包括功率和转速；
3.2)将功率和转速输入至预先构建的功率转速与疲劳损伤模型中，得到轴系统的实时疲劳损伤值；通过功率、转速等实时运行参数为输入，以轴系风速-湍流矩阵计算的疲劳实时损伤值为输出，训练功率、转速与疲劳损伤的预测模型；
3.3)对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到轴系的疲劳寿命。
本实施例中，还包括用于对历史风机轴系的预测寿命进行修正的方法，包括以下步骤：
4.1)获取风机振动数据；
4.2)将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；通过建立轴系的有限元分析模型，理论计算振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型；
4.3)通过步骤4.2)中的轴系疲劳损伤值，对步骤3.3)中的轴系疲劳寿命进行修正。
本发明的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法及系统，以实时采集的风速-湍流矩阵的作为输入，根据疲劳设计软件事先计算的风速-湍流轴系疲劳损伤模型，对风场运行的风机轴系进行实时寿命预测，同时引入振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型，以实时采集CMS在线监测振动数据为输入，修正轴系疲劳损伤值，预测精度高；另外还通过大数据技术，以功率、转速等实时参数为输入，以轴系风速-湍流矩阵计算的疲劳实时损伤值为输出，训练出功率、转速与疲劳损伤的预测模型，从而对历史风机进行延寿评估。
本发明还相应公开了一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，包括新运行风机轴系的寿命预测系统和历史风机轴系的寿命预测系统，新运行风机轴系的寿命预测系统包括：
第一数据获取模块，用于获取风机运行参数，形成风速-湍流矩阵；
第一数据诊断模块，用于将风速-湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；
第一寿命预测模块，用于对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。
本实施例中，历史风机轴系的寿命预测系统包括：
第二数据获取模块，用于获取风机的运行参数，运行参数包括功率和转速；
第二数据诊断模块，用于将功率和转速输入至预先构建的功率转速与疲劳损伤模型中，得到轴系统的实时疲劳损伤值；其中功率转速与疲劳损伤模型中以功率和转速为输入，而以轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型中得到的轴系统实时疲劳损伤值为输出；
第二寿命预测模块，用于对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到轴系的疲劳寿命。
本实施例中，新运行风机轴系的寿命预测系统和历史风机轴系的寿命预测系统均包括修正模块，修正模块包括：
数据获取模块，用于获取风机振动数据；
数据诊断模块，用于将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
寿命修正模块，用于通过轴系疲劳损伤值，对轴系疲劳寿命进行修正。
上述预测系统用于执行如上所述的预测方法，同样具有如上方法所述的优点。
本发明实施例还公开了一种计算机可读储存介质，其上储存有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。同时，本发明实施例还公开了一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现各种功能。存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其它易失性固态存储器件等。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围的情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。
Claims (10)
1.一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括新运行风机轴系的寿命预测方法和历史风机轴系的寿命预测方法，所述新运行风机轴系的寿命预测方法包括以下步骤:
1.1)获取风机运行参数，形成风速-湍流矩阵；
1.2)将风速-湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；
1.3)对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。
2.根据权利要求1所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，其特征在于，还包括用于对新运行风机轴系的预测寿命进行修正的方法，包括以下步骤：
2.1)获取风机振动数据；
2.2)将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
2.3)通过步骤2.2)中的轴系疲劳损伤值，对步骤1.3)中的轴系疲劳寿命进行修正。
3.根据权利要求1所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，其特征在于，在步骤1.1)中，所述风机运行参数包括功率、转速、风速或者湍流中的一种或多种。
4.根据权利要求1或2或3所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述历史风机轴系的寿命预测方法包括以下步骤:
3.1)获取风机的运行参数，所述运行参数包括功率和转速；
3.2)将功率和转速输入至预先构建的功率转速与疲劳损伤模型中，得到轴系统的实时疲劳损伤值；其中功率转速与疲劳损伤模型中以功率和转速为输入，而以风速-湍流矩阵计算得到的轴系统实时疲劳损伤值为输出；
3.3)对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到轴系的疲劳寿命。
5.根据权利要求4所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，其特征在于，还包括用于对历史风机轴系的预测寿命进行修正的方法，包括以下步骤：
4.1)获取风机振动数据；
4.2)将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
4.3)通过步骤4.2)中的轴系疲劳损伤值，对步骤3.3)中的轴系疲劳寿命进行修正。
6.一种风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，其特征在于，包括新运行风机轴系的寿命预测系统和历史风机轴系的寿命预测系统，所述新运行风机轴系的寿命预测系统包括:
第一数据获取模块，用于获取风机运行参数，形成风速-湍流矩阵；
第一数据诊断模块，用于将风速-湍流矩阵输入至预先构建的轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型，得到轴系统的实时疲劳损伤值；
第一寿命预测模块，用于对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到风电机组轴系的疲劳寿命。
7.根据权利要求6所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，其特征在于，所述历史风机轴系的寿命预测系统包括：
第二数据获取模块，用于获取风机的运行参数，所述运行参数包括功率和转速；
第二数据诊断模块，用于将功率和转速输入至预先构建的功率转速与疲劳损伤模型中，得到轴系统的实时疲劳损伤值；其中功率转速与疲劳损伤模型中以功率和转速为输入，而以轴系风速-湍流组合疲劳损伤矩阵模型中得到的轴系统实时疲劳损伤值为输出；
第二寿命预测模块，用于对运行周期内的实时疲劳损伤值进行累计分析，得到轴系的疲劳寿命。
8.根据权利要求6或7所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，所述新运行风机轴系的寿命预测系统和历史风机轴系的寿命预测系统均包括修正模块，所述修正模块包括：
数据获取模块，用于获取风机振动数据；
数据诊断模块，用于将风机振动数据输入至预先构建的振动疲劳载荷对轴系疲劳损伤影响模型中，得到轴系疲劳损伤值；
寿命修正模块，用于通过轴系疲劳损伤值，对轴系疲劳寿命进行修正。
9.一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1-5中任意一项所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1-5中任意一项所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。
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