CN113112024A - 一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统。所述方法包括：将裂纹萌生及其扩展过程视为随机过程，将不同位置及方向的裂纹分布视为随机场；建立笛卡尔坐标系下的6N维随机状态系统；利用Paris公式建立随机过程模型；利用MCMC算法确定模型未知参数并优化；结构可靠性评估，利用K‑means聚类将所有裂纹划分为安全、欠安全、危险阶段三类，并用Silhouette函数绘制轮廓图判断聚类是否合理；利用贝叶斯更新方法对欠安全裂纹进行预测；泛函分析，确定最优控制解，保证控制系统具有稳定性与鲁棒性。该方法同时考虑了裂纹分布及其扩展过程中存在的随机不确定性，更加符合工程实际；不受历史数据样本局限，能够经济高效地实现结构中裂纹的实时预测与自动控制。

Description

一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统
技术领域
本发明涉及主要应用于油气管线的一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统，属于故障预测与结构安全评估领域。
背景技术
油气管道裂纹缺陷扩展会导致其发生断裂破坏，直接影响管道的安全运营。因此对油气管线上的随机裂纹随机扩展进行预测与及时有效的控制具有重要意义。目前尚没有同时考虑不同位置以及方向的裂纹分布随机场与裂纹萌生以及其扩展过程的随机过程的研究。然而，在实际工程中，表征裂纹形态与其扩展过程的参数通常具有随机不确定性。因此，为了更贴近工程实际，应当全面考虑裂纹分布与其扩展过程中存在的随机不确定性。传统的裂纹损伤预测方法需要收集大量的历史先验数据才能保证裂纹预测的准确性，这在实际工程中相当耗时。在复杂的工程中获取理想的大样本历史数据有时甚至相当困难。对油气管线上的裂纹缺陷进行实时预测与自动控制的一体化智能管理能够有效减少人力成本，提高生产效率。然而，在不影响油气管线正常运营的情况下，对裂纹的实时预测与自动控制的研究目前较少。并且在实际工程中，一个管道上可能同时存在多个裂纹缺陷，在对这些裂纹扩展速率的预测研究中，全部裂纹的依次预测是盲目耗时的，那么，有针对性的对存在潜在危险阶段的裂纹扩展进行实时预测显得很有必要。
发明内容
本发明目的是为了克服传统裂纹扩展预测存在的不足，提供了一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统，充分考虑了实际工程中存在的随机不确定性，不受历史数据样本大小局限，能够更加高效地实现智能化裂纹管控。
本发明所采用的技术方案是：
本发明一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统，其特征在于，所述方法包括如下主要步骤：步骤1：将裂纹萌生以及其扩展过程视为随机过程，将不同位置以及方向的裂纹分布视为随机场；步骤2：建立笛卡尔坐标系下的整体结构中所有裂纹的6N维随机状态系统；步骤3：确定历史数据样本的分布类型以及分布参数，利用Paris公式建立随机过程模型；步骤4：利用MCMC算法确定模型未知参数并优化模型；步骤5：利用K-means聚类将所有裂纹划分为安全阶段、欠安全阶段、危险阶段三类，并用Silhouette函数绘制轮廓图判断K-means聚类是否合理；步骤6：利用贝叶斯更新方法对欠安全阶段裂纹进行预测；步骤7：泛函分析，确定最优控制解，保证控制系统具有稳定性与鲁棒性。
本发明的优点：同时考虑了裂纹分布及其扩展过程中存在的随机不确定性，更加符合工程实际；不受历史数据样本大小局限，能够实现以某条管线为单位结构的所有裂纹的实时预测与自动控制；结合结构可靠性评估，利用K-means聚类能够有针对性地、更加经济高效地对具有潜在危险的裂纹扩展进行预测。
附图说明
图1是本发明一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法流程图。
图2是图1对应的随机多裂纹随机扩展的预测与控制系统示意图。
图2中：(a)监测对象：含有多裂纹缺陷的运行管道；(b)无损监测模块；(c)数据分析与预测模块；(d)控制模块。(b)无损监测模块的作用在于不影响管道正常运行的前提下提供实时监测，获取历史样本数据，并将管道中的所有裂纹参数输入(c)数据分析与预测模块；(c)数据分析与预测模块的作用在于对历史样本数据进行处理，建模及其优化，聚类分析以及裂纹扩展预测，并将分析结果传输给(d)控制模块，对应图1中的步骤S1-S6；(d)控制模块作用在于针对输出结果提供决策，并实现系统自动控制，确保系统稳定性，对应图1中的步骤S7。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
如图1所示，本发明一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法，详细步骤：步骤S1：将裂纹萌生以及其扩展过程视为随机过程，将不同位置以及方向的裂纹分布视为随机场；步骤S2：建立笛卡尔坐标系，将结构中存在的所有裂纹分解到(x,y,z)方向上，同时考虑时空效应，形成6N维随机状态系统；步骤S3：确定所有接收到的历史数据样本(包括：裂纹位置上的应力分布、裂纹深度及形状系数)的分布类型以及分布参数，利用Paris公式对历史数据进行初步拟合，建立随机过程模型；步骤S4：利用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)确定模型未知参数并优化模型；步骤S5：结构可靠性评估，利用K-means聚类将所有裂纹划分为安全阶段、欠安全阶段、危险阶段三类，并用Silhouette函数绘制轮廓图判断K-means聚类是否合理；步骤S6：对不同类别的裂纹采取不同的措施：对于处在安全阶段的裂纹不用采取措施，对欠安全阶段的裂纹进行实时监测并利用贝叶斯更新方法进行实时预测，对于处在危险阶段的裂纹需要进行及时修复处理；步骤S7：泛函分析，确定最优控制解，保证控制系统具有稳定性与鲁棒性。

Claims (3)

1.一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：将裂纹萌生以及其扩展过程视为随机过程，将不同位置以及方向的裂纹分布视为随机场；步骤S2：建立笛卡尔坐标系，将结构中存在的所有裂纹分解到(x,y,z)方向上，同时考虑时空效应，形成6N维随机状态系统；步骤S3：确定所有接收到的历史数据样本(包括：裂纹位置上的应力分布、裂纹深度及形状系数)的分布类型以及分布参数，利用Paris公式对历史数据进行初步拟合，建立随机过程模型；步骤S4：利用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)确定模型未知参数并优化模型；步骤S5：结构可靠性评估，利用K-means聚类将所有裂纹划分为安全阶段、欠安全阶段、危险阶段三类，并用Silhouette函数绘制轮廓图判断K-means聚类是否合理；步骤S6：对不同类别的裂纹采取不同的措施：对于处在安全阶段的裂纹不用采取措施，对欠安全阶段的裂纹进行实时监测并利用贝叶斯更新方法进行实时预测，对于处在危险阶段的裂纹需要进行及时修复处理；步骤S7：泛函分析，确定最优控制解，保证控制系统具有稳定性与鲁棒性。
2.根据权利要求1所述的一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：(a)监测对象：含有多裂纹缺陷的运行管道；(b)无损监测模块；(c)数据分析与预测模块；(d)控制模块。
3.根据权利要求1所述的一种随机多裂纹随机扩展的预测与控制方法及系统，其特征在于，所述系统所包含的主要模块作用如下：(b)无损监测模块的作用在于不影响管道正常运行的前提下提供实时监测，获取历史样本数据，并将管道中的所有裂纹参数输入(c)数据分析与预测模块；(c)数据分析与预测模块的作用在于对历史样本数据进行处理，建模及其优化，聚类分析以及裂纹扩展预测，并将分析结果传输给(d)控制模块，对应图1中的步骤S1-S6；(d)控制模块作用在于针对输出结果提供决策，并实现系统自动控制，确保系统稳定性，对应图1中的步骤S7。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116186834A (zh) * 2022-12-15 2023-05-30 哈尔滨工业大学 一种基于层级动态贝叶斯网络的大型钢桥面板疲劳裂纹时空扩展建模方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130268214A1 (en) * 2012-04-04 2013-10-10 Siemens Aktiengesellschaft Probabilistic fatigue life prediction using ultrasonic inspection data considering eifs uncertainty
CN105572230A (zh) * 2016-02-22 2016-05-11 北京工业大学 一种用于裂纹类缺陷定量识别的极性加权矢量全聚焦成像方法
CN107657110A (zh) * 2017-09-25 2018-02-02 沈阳工业大学 大型风力机叶片的疲劳损伤评价方法
CN108334704A (zh) * 2018-02-09 2018-07-27 南京航空航天大学 基于自适应密度峰值-混合概率建模的结构损伤监测方法
CN109241609A (zh) * 2018-08-31 2019-01-18 华东交通大学 一种基于马尔可夫链蒙特卡洛的Bayesian动态预测方法
CN112254862A (zh) * 2020-10-26 2021-01-22 苏州大学 基于裂纹传感的压电式多维传感器
CN112461898A (zh) * 2020-10-23 2021-03-09 上海大学 一种带自供电源的吊车梁结构安全监测装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130268214A1 (en) * 2012-04-04 2013-10-10 Siemens Aktiengesellschaft Probabilistic fatigue life prediction using ultrasonic inspection data considering eifs uncertainty
CN105572230A (zh) * 2016-02-22 2016-05-11 北京工业大学 一种用于裂纹类缺陷定量识别的极性加权矢量全聚焦成像方法
CN107657110A (zh) * 2017-09-25 2018-02-02 沈阳工业大学 大型风力机叶片的疲劳损伤评价方法
CN108334704A (zh) * 2018-02-09 2018-07-27 南京航空航天大学 基于自适应密度峰值-混合概率建模的结构损伤监测方法
CN109241609A (zh) * 2018-08-31 2019-01-18 华东交通大学 一种基于马尔可夫链蒙特卡洛的Bayesian动态预测方法
CN112461898A (zh) * 2020-10-23 2021-03-09 上海大学 一种带自供电源的吊车梁结构安全监测装置
CN112254862A (zh) * 2020-10-26 2021-01-22 苏州大学 基于裂纹传感的压电式多维传感器

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JULIENCHIQUET等: "Piecewise deterministic Markov processes applied to fatigue crack growth modelling", 《JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE》 *
刘益铭等: "港珠澳大桥正交异性钢桥面板U肋对接焊缝疲劳寿命研究", 《中国公路学报》 *
孙光耀等: "斜齿轮裂纹应力强度因子与J 积分的计算分析", 《机械传动》 *
张亚楠: "基于声发射信号处理的风力机叶片损伤演化研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士) 工程科技Ⅱ辑》 *
陈梦成: "钢结构中疲劳裂纹增长概率模型和Bayesian动态预测", 《铁道学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116186834A (zh) * 2022-12-15 2023-05-30 哈尔滨工业大学 一种基于层级动态贝叶斯网络的大型钢桥面板疲劳裂纹时空扩展建模方法

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