一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法及系统与流程

本申请涉及风电机组维护相关，尤其涉及一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法及系统。

背景技术：

1、随着风电机组长期运行，其主轴、机架、轮毂、轴承座等关键结构件持续承受复杂交变载荷作用，容易产生疲劳损伤，进而影响机组运行安全性和服役寿命。因此，对风电机组结构件进行疲劳寿命预测具有重要意义。

2、现有疲劳寿命预测方法通常基于有限元分析、断裂力学模型及设计载荷谱进行评估，多采用预设裂纹或理想化缺陷作为分析对象，难以真实反映结构件实际的缺陷状态。同时，设计载荷谱与风电机组实际运行载荷存在一定差异，导致预测结果与实际服役情况存在偏差。此外，现有方法普遍缺乏结合现场检测结果对预测模型进行动态修正的能力，难以准确反映裂纹扩展过程及结构件剩余寿命。

技术实现思路

1、本申请的目的在于克服上述问题，提供一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法及系统。

2、本申请的技术方案提供一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，包括：

3、获取风电机组结构件的原始缺陷信息；

4、根据所述原始缺陷信息构建数字孪生仿真模型；

5、获取所述风电机组结构件运行过程中的实测载荷信息；

6、将所述实测载荷信息输入至所述数字孪生仿真模型，得到裂纹扩展信息；

7、根据所述裂纹扩展信息得到所述风电机组结构件的疲劳寿命评估参数。

8、进一步地，所述得到裂纹扩展信息之后，还包括：

9、获取所述风电机组结构件的实时裂纹信息；

10、根据所述实时裂纹信息与所述裂纹扩展信息确定裂纹预测偏差；

11、若所述裂纹预测偏差大于预设阈值，对所述数字孪生仿真模型进行校准；

12、基于校准后的所述数字孪生仿真模型，得到更新后的裂纹扩展信息。

13、进一步地，所述根据所述原始缺陷信息构建数字孪生仿真模型，具体包括：

14、根据所述原始缺陷信息确定目标缺陷；

15、根据预设等效规则将所述目标缺陷转换为参数化裂纹种子；

16、根据所述参数化裂纹种子构建所述数字孪生仿真模型。

17、进一步地，所述获取所述风电机组结构件运行过程中的实测载荷信息，具体包括：

18、采集所述风电机组结构件运行过程中的载荷时间序列数据；

19、对所述载荷时间序列数据进行清洗、滤波及循环统计处理，得到所述实测载荷信息。

20、进一步地，所述循环统计处理，包括：

21、采用雨流计数法对所述载荷时间序列数据进行统计，得到不同应力幅值对应的循环次数和不同平均应力对应的循环次数；

22、根据统计结果生成所述实测载荷信息。

23、进一步地，所述将所述实测载荷信息输入至所述数字孪生仿真模型，得到裂纹扩展信息，具体包括：

24、根据所述实测载荷信息确定所述数字孪生仿真模型中的应力强度因子；

25、根据所述应力强度因子确定裂纹扩展速率；

26、根据所述裂纹扩展速率更新裂纹尺寸，得到所述裂纹扩展信息。

27、进一步地，所述根据所述应力强度因子确定裂纹扩展速率，包括：

28、基于缺陷扩展模型和所述应力强度因子，确定所述裂纹扩展速率；

29、所述缺陷扩展模型的公式如下：

30、；

31、其中，da/dn是裂纹扩展速率，λ是环境修正系数，c和m是材料常数；δk是应力强度因子；r是应力比；kic是材料断裂韧性。

32、进一步地，所述根据所述裂纹扩展速率更新裂纹尺寸，得到所述裂纹扩展信息，包括：

33、根据所述裂纹扩展速率和所述实测载荷信息中各载荷对应的循环次数，确定裂纹增长量；

34、根据所述裂纹增长量更新裂纹尺寸；

35、根据更新后的裂纹尺寸得到所述裂纹扩展信息。

36、进一步地，所述根据裂纹扩展信息得到所述风电机组结构件的疲劳寿命评估参数，包括：

37、根据所述裂纹扩展信息确定所述风电机组结构件的当前裂纹尺寸；

38、判断所述当前裂纹尺寸是否满足预设失效条件；

39、若未满足，根据所述裂纹扩展信息确定所述风电机组结构件的疲劳寿命评估参数。

40、本申请的技术方案还提供一种风电机组结构件疲劳寿命预测系统，包括：

41、缺陷获取模块，用于获取风电机组结构件的原始缺陷信息；

42、建模模块，用于根据所述原始缺陷信息构建数字孪生仿真模型；

43、载荷获取模块，用于获取所述风电机组结构件运行过程中的实测载荷信息；

44、裂纹分析模块，用于将所述实测载荷信息输入至所述数字孪生仿真模型，得到裂纹扩展信息；

45、寿命评估模块，用于根据裂纹扩展信息得到所述风电机组结构件的疲劳寿命评估参数。

46、采用上述技术方案后，具有如下有益效果：

47、本申请的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法及系统，通过获取风电机组结构件的原始缺陷信息，并根据所述原始缺陷信息构建数字孪生仿真模型；获取所述风电机组结构件运行过程中的实测载荷信息；将所述实测载荷信息输入至所述数字孪生仿真模型，得到裂纹扩展信息；根据所述裂纹扩展信息得到所述风电机组结构件的疲劳寿命评估信息。结合风电机组结构件的实际缺陷信息和实际运行载荷进行裂纹扩展分析，实现了对结构件疲劳损伤演化过程的精细化模拟，提高了疲劳寿命预测结果与实际工作状态的一致性，为风电机组结构健康监测、寿命评估及运维决策提供可靠依据，有助于提高风电机组的运行安全性并降低运维成本。

1.一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述得到裂纹扩展信息之后，还包括：

3.根据权利要求1所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述原始缺陷信息构建数字孪生仿真模型，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述获取所述风电机组结构件运行过程中的实测载荷信息，具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述循环统计处理，包括：

6.根据权利要求1所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述将所述实测载荷信息输入至所述数字孪生仿真模型，得到裂纹扩展信息，具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述应力强度因子确定裂纹扩展速率，包括：

8.根据权利要求6所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述裂纹扩展速率更新裂纹尺寸，得到所述裂纹扩展信息，包括：

9.根据权利要求1所述的一种风电机组结构件疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据裂纹扩展信息得到所述风电机组结构件的疲劳寿命评估参数，包括：

10.一种风电机组结构件疲劳寿命预测系统，其特征在于：包括：