风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备

1.本发明涉及风电机组技术领域，具体为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：

2.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。
3.申请人在申请本发明时，经过检索，发现中国专利公开了“一种风电机组叶片疲劳寿命预测方法及装置”，其申请号为“202211292093.0”，该专利主要通过设置前后位置调节装置能够自由调节风电机组和风电机组叶片的位置，通过设置可调风速测试吹风机能够模拟不同风速下对风电机组叶片带来的疲劳寿命测试，实现多次不同位置、不同风速下的疲劳寿命测试，预测结果准确性更高，整体结构稳定性好，预测周期较短，成本也较低，适合工业化推广使用；
4.但是该方法无法根据扇叶的不同位置，预测出扇叶位于机轴的不同位置下，进而转动对机轴的寿命影响，且无法根据实时预测疲劳寿命，导致数据的不准确。


技术实现要素：

5.(一)解决的技术问题
6.针对现有技术的不足，本发明提供了风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备，解决了扇叶位置影响寿命的问题。
7.(二)技术方案
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：
9.步骤一：得出机轴数据：
10.取下风电机组的扇叶，通过工具测量机轴的长度，在机轴上安装振动传感器，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录；
11.步骤二：得出扇叶不同位置下机轴数据：
12.在机轴的不同位置上分别组装扇叶，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录，对比步骤一中的数据，通过类比推理法计算对该机轴的损伤误差，计算完成后，得到风电机组轴系的疲劳寿命数据，实现对风电机
组轴系的疲劳寿命预测；
13.步骤三：预测实时疲劳寿命：
14.在使用过程中，实时测量机轴的转速和振动传感器的数据，并导入上述疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命。
15.优选的，步骤二中，将所述机轴进行三等分，在三分之一、三分之二和尾端位置处安装扇叶。
16.优选的，步骤二中，将所述机轴进行四等分，在四分之一、二分之一、四分之三和尾端位置处安装扇叶。
17.优选的，步骤二中，将所述机轴进行五等分，在五分之一、五分之二、五分之三、五分之四和尾端位置处安装扇叶。
18.本发明进一步公开了风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，包括上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中用于测量机轴长度的测量模块、用于测量机轴转速的测速模块和用于感知振动强度的振动传感器模块。
19.本发明进一步公开了风电机组轴系实时疲劳寿命预测介质，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。
20.本发明进一步公开了风电机组轴系实时疲劳寿命预测设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤，并将数据储存于存储器中。
21.(三)有益效果
22.本发明提供了风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备。
23.具备以下有益效果：
24.1、通过对扇叶的不同位置下进行机轴的寿命预测，进而使得预测结果准确性更高。
25.2、通过对机轴的实时数据进行对比，并导入疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命，预测更加准确。
附图说明
26.图1为本发明的预测方法流程示意图；
27.图2为本发明的预测系统结构示意图。
具体实施方式
28.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.实施例一：
30.如图1-2所示，本发明实施例提供风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：
31.步骤一：得出机轴数据：
32.取下风电机组的扇叶，通过工具测量机轴的长度，在机轴上安装振动传感器，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录；
33.步骤二：得出扇叶不同位置下机轴数据：
34.将机轴进行三等分，分别在三分之一、三分之二和尾端位置处安装扇叶，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录，对比步骤一中的数据，通过类比推理法计算对该机轴的损伤误差，计算完成后，得到风电机组轴系的疲劳寿命数据，实现对风电机组轴系的疲劳寿命预测；
35.步骤三：预测实时疲劳寿命：
36.在使用过程中，实时测量机轴的转速和振动传感器的数据，并导入上述疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命。
37.综上所述，通过对扇叶的不同位置下进行机轴的寿命预测，进而使得预测结果准确性更高，并通过对机轴的实时数据进行对比，并导入疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命，预测更加准确。
38.其次，风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，包括上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中用于测量机轴长度的测量模块、用于测量机轴转速的测速模块和用于感知振动强度的振动传感器模块，分别用于测量上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中的机轴长度、机轴转速和振动强度。
39.实施例二：
40.如图1-2所示，本发明实施例提供风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：
41.步骤一：得出机轴数据：
42.取下风电机组的扇叶，通过工具测量机轴的长度，在机轴上安装振动传感器，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录；
43.步骤二：得出扇叶不同位置下机轴数据：
44.将机轴进行四等分，分别在四分之一、二分之一、四分之三和尾端位置处安装扇叶，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录，对比步骤一中的数据，通过类比推理法计算对该机轴的损伤误差，计算完成后，得到风电机组轴系的疲劳寿命数据，实现对风电机组轴系的疲劳寿命预测；
45.步骤三：预测实时疲劳寿命：
46.在使用过程中，实时测量机轴的转速和振动传感器的数据，并导入上述疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命。
47.综上所述，通过对扇叶的不同位置下进行机轴的寿命预测，进而使得预测结果准确性更高，并通过对机轴的实时数据进行对比，并导入疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命，预测更加准确。
48.其次，风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，包括上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中用于测量机轴长度的测量模块、用于测量机轴转速的测速模块和用于感知振动强度的振动传感器模块，分别用于测量上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中的机
轴长度、机轴转速和振动强度。
49.实施例三：
50.如图1-2所示，本发明实施例提供风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：
51.步骤一：得出机轴数据：
52.取下风电机组的扇叶，通过工具测量机轴的长度，在机轴上安装振动传感器，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录；
53.步骤二：得出扇叶不同位置下机轴数据：
54.将机轴进行五等分，分别在五分之一、五分之二、五分之三、五分之四和尾端位置处安装扇叶，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录，对比步骤一中的数据，通过类比推理法计算对该机轴的损伤误差，计算完成后，得到风电机组轴系的疲劳寿命数据，实现对风电机组轴系的疲劳寿命预测；
55.步骤三：预测实时疲劳寿命：
56.在使用过程中，实时测量机轴的转速和振动传感器的数据，并导入上述疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命。
57.综上所述，通过对扇叶的不同位置下进行机轴的寿命预测，进而使得预测结果准确性更高，并通过对机轴的实时数据进行对比，并导入疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命，预测更加准确。
58.其次，风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，包括上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中用于测量机轴长度的测量模块、用于测量机轴转速的测速模块和用于感知振动强度的振动传感器模块，分别用于测量上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中的机轴长度、机轴转速和振动强度。
59.本发明还相应公开了风电机组轴系实时疲劳寿命预测介质，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤；同时，本发明还相应公开了风电机组轴系实时疲劳寿命预测设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行上述风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤，并将数据储存于存储器中。
60.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，并将数据储存于存储器中。
61.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：得出机轴数据：取下风电机组的扇叶，通过工具测量机轴的长度，在机轴上安装振动传感器，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录；步骤二：得出扇叶不同位置下机轴数据：在机轴的不同位置上分别组装扇叶，打开风电机组的开关，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录，对比步骤一中的数据，通过类比推理法计算对该机轴的损伤误差，计算完成后，得到风电机组轴系的疲劳寿命数据，实现对风电机组轴系的疲劳寿命预测；步骤三：预测实时疲劳寿命：在使用过程中，实时测量机轴的转速和振动传感器的数据，并导入上述疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命。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：步骤二中，将所述机轴进行三等分，在三分之一、三分之二和尾端位置处安装扇叶。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：步骤二中，将所述机轴进行四等分，在四分之一、二分之一、四分之三和尾端位置处安装扇叶。4.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：步骤二中，将所述机轴进行五等分，在五分之一、五分之二、五分之三、五分之四和尾端位置处安装扇叶。5.风电机组轴系实时疲劳寿命预测系统，其特征在于：包括如权利要求1所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法中用于测量机轴长度的测量模块、用于测量机轴转速的测速模块和用于感知振动强度的振动传感器模块。6.风电机组轴系实时疲劳寿命预测介质，其特征在于：包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤。7.风电机组轴系实时疲劳寿命预测设备，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1所述的风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法的步骤，并将数据储存于存储器中。

技术总结
本发明提供风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法、系统、介质及设备，涉及风电机组技术领域。该风电机组轴系实时疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：取下风电机组的扇叶，通过工具测量机轴的长度，在机轴上安装振动传感器，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度；在机轴的不同位置上分别组装扇叶，测量机轴的转速，并通过振动传感器感知振动强度，得出数据并进行记录，对比步骤一中的数据，实现对风电机组轴系的疲劳寿命预测；在使用过程中，实时测量机轴的转速和振动传感器的数据，并导入上述疲劳寿命数据，即可推理出实时疲劳寿命。本发明，通过对扇叶的不同位置下进行机轴的寿命预测，进而使得预测结果准确性更高。进而使得预测结果准确性更高。进而使得预测结果准确性更高。


技术研发人员：薛俊芳 王海名 李治国 闫文刚
受保护的技术使用者：内蒙古工业大学
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/6/26