一种直驱风力发电机轴承滚子修形优化方法与流程

本发明涉及到风力发电装备设计，尤其涉及一种直驱风力发电机轴承滚子修形优化方法。

背景技术：

1、直驱风力发电机因取消齿轮箱传动链，具备运行效率高、维护成本低、振动噪声小等优势，已成为风电装备的主流发展方向。但其主轴承需直接承受风轮传递的径向载荷、轴向载荷及复杂倾覆力矩，且运行环境存在风速随机波动、载荷宽频非平稳等特性，导致滚子与滚道接触区易出现严重边缘应力集中，引发早期疲劳剥落、温升异常及寿命衰减，制约整机运行可靠性。

2、为缓解上述问题，现有技术普遍采用滚子修形技术，主流方案包括对数修形、圆弧修形、线性修形等，通过调整滚子母线形状使接触压力分布趋于均匀。在修形参数优化方面，现有技术方案缺乏场景针对性，仅追求算法通用性能提升，导致优化方向与永磁直驱轴承的载荷耦合需求脱节，未考虑风电多工况载荷的冗余特征与修形参数的耦合关系，导致模型泛化能力不足，在变载荷工况下预测精度难以满足要求；且仅通过单一超参数优化提升模型性能，难以满足直驱风力发电机轴承修形优化的高精度、高可靠性需求。

3、公开号为cn118468489a，公开日为2024年08月09日的中国专利申请文献公开了一种调心滚子轴承的滚子修形方法，包括：根据滚子对数修形方程对调心滚子轴承的滚子全长进行修形，所述滚子对数修形方程为变型lundberg对数曲线方程，所述变型lundberg对数曲线方程指的是经典lundberg对数曲线方程中对数项中的次幂为变次幂的方程，所述变次幂的大小与距滚子中心点的轴向距离成反比，距滚子中心点的轴向距离越大，变次幂越小，从而实现一个方程对滚子全长范围轮廓修形。

4、该专利申请文献公开的一种调心滚子轴承的滚子修形方法，通过修改对数项中的二次幂为大小与距滚子中心点轴向距离成反比的变次幂，并通过修正系数优化不修形长度占比，实现中部保持原轮廓不去除、端部修形量较大的修形方案，简化了滚子修形设计中的计算量和难度，改善了轴承内部应力分布，延长了轴承的使用寿命。但是，不能实现全谱变载荷工况下的高精度预测与全局最优搜索，修形方法难以兼具优异的力学性能和工程可制造性。

技术实现思路

1、本发明为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种直驱风力发电机轴承滚子修形优化方法，本发明实现了修形方案在全谱变载荷工况下的高精度预测与全局最优搜索，通过融入轴向窜动适配与加工工艺约束，使修形优化方案兼具优异的力学性能和工程可制造性。

2、本发明通过下述技术方案实现：

3、一种直驱风力发电机轴承滚子修形优化方法，包括以下步骤：

4、a、获取直驱风力发电机主轴承的结构参数与风电多工况载荷谱数据；

5、b、基于结构参数与载荷谱数据，构建含轴向窜动补偿的永磁直驱主轴承载荷耦合接触力学模型，并对滚子修形曲线进行参数化表达；

6、c、基于载荷谱数据与修形参数，构建载荷聚类增强型深度混合核极限学习机模型；

7、d、采用载荷耦合自适应改进蜣螂优化算法，对载荷聚类增强型深度混合核极限学习机模型的超参数及滚子修形曲线的参数进行协同优化，获得最优修形参数；

8、e、基于最优修形参数进行多工况仿真验证与工程可行性评估，输出最优修形方案。

9、所述b中，滚子修形曲线的参数化表达式为：

10、式1；

11、其中，、、均为基础对数修形参数；为载荷耦合修正项，且，为实际径向载荷，为实际轴向载荷，、均为额定载荷，为载荷耦合系数，为滚子有效长度。

12、所述b中，构建载荷耦合接触力学模型是指基于赫兹接触理论并引入永磁直驱修正项来修正接触压力分布。

13、所述永磁直驱修正项包括轴向窜动补偿项和多载荷耦合修正项，轴向窜动补偿项的修正公式为式2；

14、式2；

15、其中，为轴向窜动量；为窜动影响系数；为滚子有效长度。 所述c中，载荷聚类增强型深度混合核极限学习机模型包括载荷聚类特征筛选层、依次连接的混合核自动编码器层以及顶层预测层。

16、所述混合核自动编码器层的混合核函数引入载荷聚类自适应权重调节机制，表达式为：式3；

17、其中，为载荷自适应权重；

18、且；为当前载荷聚类中心值；为载荷最大值；为载荷最小值；为径向基核函数；为多项式核函数。

19、所述载荷聚类增强型深度混合核极限学习机模型还包括跨层特征融合机制，用于将载荷聚类特征筛选层输出的核心特征与各混合核自动编码器层的高阶特征进行加权融合，融合公式为：式4； 其中，为载荷聚类特征，为第个混合核自动编码器层特征，、均为自适应优化的融合权重。

20、所述载荷聚类增强型深度混合核极限学习机模型的训练采用无监督预训练、有监督微调和载荷适配正则化的三阶段训练策略，载荷适配正则化项的函数为：式5； 其中，为正则化系数；为各层权重；为调节系数；为载荷自适应权重；为额定载荷下的核权重。

21、所述d中，载荷耦合自适应改进蜣螂优化算法初始化采用混沌-载荷耦合初始化策略，通过帐篷混沌映射生成初始种群，计算各初始解与核心载荷聚类中心的相关性系数，保留相关性系数≥0.6的初始解，并通过载荷反向映射生成补充解。

22、所述d中，协同优化是指采用三循环协同优化框架进行优化，包括为载荷聚类与特征筛选循环的内环、为载荷聚类增强型深度混合核极限学习机模型的超参数优化循环的中环和为滚子修形参数优化循环的外环。

23、所述内环用于对载荷数据聚类生成核心载荷中心，并利用互信息熵筛选与修形参数强相关的载荷特征，互信息熵筛选的阈值为互信息熵≥0.85。

24、所述外环采用载荷耦合自适应改进蜣螂优化算法寻优，并加入轴向窜动适配约束。

25、所述a中，风电多工况载荷谱数据包括额定风速稳定工况、低风速启动工况、高风速阵风冲击工况和停机怠速工况，并采用雨流计数法确定各工况的载荷幅值、作用时间及出现频次。

26、所述e中，多工况仿真是指基于载荷耦合接触力学模型施加额定风速稳定工况、低风速启动工况、高风速阵风冲击工况和停机怠速工况载荷进行接触力学仿真。

27、本发明的有益效果主要表现在以下方面：

28、一、本发明，较现有技术而言，实现了修形方案在全谱变载荷工况下的高精度预测与全局最优搜索，通过融入轴向窜动适配与加工工艺约束，使修形优化方案兼具优异的力学性能和工程可制造性。

29、二、本发明，通过将实时载荷信息嵌入蜣螂优化算法的权重调节与步长更新逻辑，使算法在高载荷阵风冲击下自动增强全局探索以跳出局部极值，在低载荷平稳工况下自动切换为精细局部搜索，从而在全工况范围内保持寻优精度与收敛稳定性的统一。

30、三、本发明，帐篷混沌映射保证了初始种群在解空间中的均匀遍历性，而载荷相关性筛选与反向映射补充机制确保保留的初始解与风电核心载荷工况高度相关，有效减少了无效搜索并加速了早期收敛进程。

31、四、本发明，将载荷聚类中心值直接映射为径向基核函数与多项式核函数的融合权重系数，使核函数形态随载荷区间动态调整，实现了各载荷子域内全局平滑性与局部解析性的最优权衡，大幅增强了模型在宽幅变载荷下的泛化预测精度。

32、五、本发明，浅层载荷聚类特征与深层自动编码器高阶特征经自适应权重融合后共同参与预测决策，同时配合无监督预训练、有监督微调和载荷适配正则化的三阶段策略，使模型在有限样本下仍能稳定学习复杂非线性映射关系。

33、六、本发明，通过三循环协同优化框架实现了性能优化与工程可行性的同步收敛，使最终输出的修形方案既满足力学性能指标又可在现有磨削设备上低成本实现。

34、七、本发明，修形曲线中嵌入的载荷耦合修正项和力学模型中引入的轴向窜动补偿项，共同使得优化方案在额定、启动、阵风及停机全谱工况下接触压力分布均匀性显著改善。