汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010193130.7 (22)申请日 2020.03.18 (71)申请人 上海发电设备成套设计研究院有限 责任公司 地址 201100 上海市闵行区剑川路1115号 申请人 国家电投集团内蒙古能源有限公司 内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司 (72)发明人 汪勇吴岩郑耀东郭荣 杨天明高怀玉张铎刘菊菲 高明张玉江满玉军朱宪磊 邓志成曹振东张振文范佳卿 (74)专利代理机构 上海申汇专利代理有限公司 31001 代理人 徐俊 (51)Int.Cl. G06F 30/23(202。

2、0.01) G06F 30/27(2020.01) (54)发明名称 汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系 统 (57)摘要 本发明提供了一种汽轮机转子数字孪生体 构建方法。 本发明的另一个技术方案是提供了一 种汽轮机转子数字孪生体监控系统。 本发明采用 数字孪生体技术， 首先建立二维转子孪生体模 型， 通过节点拓展技术， 建立与汽轮机转子实体 特征相一致的数字孪生体， 全面掌握汽轮机转子 的状态， 从而达到提高其可靠性与安全性， 确保 汽轮机长周期安全运行的技术效果。 本发明的优 点是给出了汽轮机转子数字孪生体构建方法及 监控系统， 采用人工智能与空间扩展云图构建技 术， 实现了汽轮机转子二。

3、维数字孪生体的构建、 模型的三维扩展以及温度场、 应力场和位移场的 实施在线快速显示与监控， 实现了对汽轮机转子 状态的监控。 权利要求书2页 说明书3页 附图3页 CN 111523260 A 2020.08.11 CN 111523260 A 1.一种汽轮机转子数字孪生体构建方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 第一步： 建立汽轮机转子的二维模型并进行网格划分， 得到汽轮机转子的网格与节点 模型， 确定各节点的位置坐标并存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器， 将位于汽 轮机转子外表面的各节点坐标单独提取形成节点组存储在人工智能计算服务器和空间扩 展服务器； 第二步： 根据汽轮机转子的二。

4、维模型测量得到转子长度l和二维转子截面积S， 计算得 出转子的平均半径rp： 第三步： 搜集现有测点参数的变化曲线； 第四步： 利用搜集到的测点参数的变化曲线开展汽轮机转子有限元计算， 得出不同起 停工况下、 不同时间点温度场、 应力场和位移场的计算结果， 并将汽轮机转子有限元模型中 各节点的温度、 等效应力、 轴向位移、 径向位移和切向位移进行汇总， 作为人工智能训练的 样本库； 第五步： 利用有限元计算得到的样本库， 采用神经网络法进行人工智能训练， 得到现有 测点与汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、 等效应力、 轴向位移、 径向位移和切向位移 的映射关系， 并存储在人工智能计算服务器；。

5、 第六步： 汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站实时调取现有测点数据， 并输入人 工智能计算服务器， 经过人工智能计算服务器得出汽轮机转子各节点的温度、 等效应力、 轴 向位移和径向位移， 并将数据输入空间扩展服务器； 第七步： 空间扩展服务器根据转子外表面节点组中各节点坐标将二维节点扩展为三维 节点， 对于节点处半径小于等于平均直径平均半径rp的节点， 圆周上扩展为12个节点， 对于 节点处半径大于平均直径平均半径rp的节点， 圆周上扩展为24个节点； 第八步： 空间扩展服务器根据人工智能计算服务器得到的二维模型各节点的计算数据 以及扩展后的三维节点位置坐标， 实时显示汽轮机转子的温度场。

6、云图、 应力场云图和位移 场云图， 构建汽轮机转子的三维数字孪生体模型。 2.如权利要求1所述的一种汽轮机转子数字孪生体构建方法， 其特征在于， 第三步中， 所述现有测点参数包括冷态起动、 温态起动、 热态起动、 极热态起动、 正常停机、 滑参数停机 等起停过程中主蒸汽温度与压力、 再热蒸汽温度与压力、 排汽温度与压力、 主蒸汽流量、 再 热蒸汽流量、 机组功率、 汽轮机转速、 缸壁金属温度。 3.如权利要求1所述的一种汽轮机转子数字孪生体构建方法， 其特征在于， 第五步中， 所述神经网络法采用循环神经网络法。 4.如权利要求1所述的一种汽轮机转子数字孪生体构建方法， 其特征在于， 第六步中，。

7、 所述现有测点数据包括主蒸汽温度与压力、 再热蒸汽温度与压力、 排汽温度与压力、 主蒸汽 流量、 再热蒸汽流量、 机组功率、 汽轮机转速、 缸壁金属温度。 5.一种汽轮机转子数字孪生体监控系统， 其特征在于， 运行有权利要求1所述的汽轮机 转子数字孪生体构建方法， 包括汽轮机转子数据库服务器、 人工智能计算服务器、 空间扩展 计算服务器、 网页服务器和用户端浏览器， 汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站调取 现有测点数据并与人工智能计算服务器连接， 人工智能计算服务器与空间扩展计算服务器 权利要求书 1/2 页 2 CN 111523260 A 2 连接， 空间扩展计算服务器连接网页服务器。

8、， 网页服务器连接用户端浏览器。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111523260 A 3 汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统 技术领域 0001 本发明涉及汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统， 属于汽轮机技术领域。 背景技术 0002 汽轮机高压转子、 中压转子和低压转子是汽轮机的核心部件， 汽轮机转子高速旋 转， 工作条件恶劣， 一旦出现问题， 停机时间长， 经济损失巨大。 由于汽轮机在运行过程中， 转子处于高速旋转状态， 无法安装在线测点， 传统技术主要通过在内缸缸壁上安装测点来 间接感知转子的状态， 面临无法有效掌握汽轮机转子状态的技术难题。 发明内容 0003 本发明的目。

9、的是： 建立汽轮机转子数字孪生体， 对汽轮机转子的状态进行全面监 控。 0004 为了达到上述目的， 本发明的技术方案是提供了一种汽轮机转子数字孪生体构建 方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 0005 第一步： 建立汽轮机转子的二维模型并进行网格划分， 得到汽轮机转子的网格与 节点模型， 确定各节点的位置坐标并存储在人工智能计算服务器和空间扩展服务器， 将位 于汽轮机转子外表面的各节点坐标单独提取形成节点组存储在人工智能计算服务器和空 间扩展服务器； 0006 第二步： 根据汽轮机转子的二维模型测量得到转子长度l和二维转子截面积S， 计 算得出转子的平均半径rp： 0007 0008 第三步。

10、： 搜集现有测点参数的变化曲线； 0009 第四步： 利用搜集到的测点参数的变化曲线开展汽轮机转子有限元计算， 得出不 同起停工况下、 不同时间点温度场、 应力场和位移场的计算结果， 并将汽轮机转子有限元模 型中各节点的温度、 等效应力、 轴向位移、 径向位移和切向位移进行汇总， 作为人工智能训 练的样本库； 0010 第五步： 利用有限元计算得到的样本库， 采用神经网络法进行人工智能训练， 得到 现有测点与汽轮机转子有限元模型中各节点的温度、 等效应力、 轴向位移、 径向位移和切向 位移的映射关系， 并存储在人工智能计算服务器； 0011 第六步： 汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站实。

11、时调取现有测点数据， 并输 入人工智能计算服务器， 经过人工智能计算服务器得出汽轮机转子各节点的温度、 等效应 力、 轴向位移和径向位移， 并将数据输入空间扩展服务器； 0012 第七步： 空间扩展服务器根据转子外表面节点组中各节点坐标将二维节点扩展为 三维节点， 对于节点处半径小于等于平均直径平均半径rp的节点， 圆周上扩展为12个节点， 对于节点处半径大于平均直径平均半径rp的节点， 圆周上扩展为24个节点； 说明书 1/3 页 4 CN 111523260 A 4 0013 第八步： 空间扩展服务器根据人工智能计算服务器得到的二维模型各节点的计算 数据以及扩展后的三维节点位置坐标， 实时。

12、显示汽轮机转子的温度场云图、 应力场云图和 位移场云图， 构建汽轮机转子的三维数字孪生体模型。 0014 优选地， 第三步中， 所述现有测点参数包括冷态起动、 温态起动、 热态起动、 极热态 起动、 正常停机、 滑参数停机等起停过程中主蒸汽温度与压力、 再热蒸汽温度与压力、 排汽 温度与压力、 主蒸汽流量、 再热蒸汽流量、 机组功率、 汽轮机转速、 缸壁金属温度。 0015 优选地， 第五步中， 所述神经网络法采用循环神经网络法。 0016 优选地， 第六步中， 所述现有测点数据包括主蒸汽温度与压力、 再热蒸汽温度与压 力、 排汽温度与压力、 主蒸汽流量、 再热蒸汽流量、 机组功率、 汽轮机转。

13、速、 缸壁金属温度。 0017 本发明的另一个技术方案是提供了一种汽轮机转子数字孪生体监控系统， 其特征 在于， 运行有上述的汽轮机转子数字孪生体构建方法， 包括汽轮机转子数据库服务器、 人工 智能计算服务器、 空间扩展计算服务器、 网页服务器和用户端浏览器， 汽轮机转子数据库服 务器从电厂DCS工作站调取现有测点数据并与人工智能计算服务器连接， 人工智能计算服 务器与空间扩展计算服务器连接， 空间扩展计算服务器连接网页服务器， 网页服务器连接 用户端浏览器。 0018 本发明采用数字孪生体技术， 首先建立二维转子孪生体模型， 通过节点拓展技术， 建立与汽轮机转子实体特征相一致的数字孪生体， 。

14、全面掌握汽轮机转子的状态， 从而达到 提高其可靠性与安全性， 确保汽轮机长周期安全运行的技术效果。 0019 本发明的优点是给出了汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统， 采用人工智 能与空间扩展云图构建技术， 实现了汽轮机转子二维数字孪生体的构建、 模型的三维扩展 以及温度场、 应力场和位移场的实施在线快速显示与监控， 实现了对汽轮机转子状态的监 控。 附图说明 0020 图1为本发明汽轮机转子数字孪生体监控系统的方框图； 0021 图2为本发明汽轮机转子数字孪生体构建方法的流程图； 0022 图3为本发明计算服务器上采用的计算机软件框图。 具体实施方式 0023 下面结合具体实施例， 进一。

15、步阐述本发明。 应理解， 这些实施例仅用于说明本发明 而不用于限制本发明的范围。 此外应理解， 在阅读了本发明讲授的内容之后， 本领域技术人 员可以对本发明作各种改动或修改， 这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定 的范围。 0024 如图1所示， 本发明汽轮机转子数字孪生体监控系统方框图， 本发明的汽轮机转子 数字孪生体监控系统由汽轮机转子数据库服务器1、 人工智能计算服务器2、 空间扩展计算 服务器3、 网页服务器和用户端浏览器4， 汽轮机转子数据库服务器1从电厂DCS工作站调取 现有测点数据并与人工智能计算服务器连接2， 人工智能计算服务器3与空间扩展计算服务 器4连接， 空间扩。

16、展计算服务器4连接网页服务器5， 网页服务器5连接用户端浏览器6。 0025 如图2所示， 汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统的流程图， 如图3所示， 本 说明书 2/3 页 5 CN 111523260 A 5 发明计算服务器采用的计算机软件框图， 该软件安装在人工智能计算服务器和空间扩展计 算服务器上， 应用于汽轮机转子数字孪生体构建与监控。 0026 对于某型号亚临界300MW汽轮机高中压转子， 进汽温度为537， 进汽压力 16.7MPa。 该台300MW汽轮机高中压转子采用图1所示的装置、 图2所示的流程图和图3所示的 计算机软件。 使用本发明提供的汽轮机转子数字孪生体构建方法及。

17、监控系统， 得出该型号 亚临界300MW汽轮机高中压转子的数字孪生体， 具体步骤如下： 0027 第一步： 根据汽轮机高压缸的设计图纸， 采用三维设计软件建立汽轮机高中压转 子的有限元模型,并对该有限元模型进行网格划分， 得到汽轮机高压缸的网格与节点模型， 网格划分后， 该汽轮机高压缸有限元模型共有29263个节点， 将各节点的坐标存储在人工智 能计算服务器， 单独提取位于转子外表面的各节点共形成节点组共计3514个节点， 存储在 人工智能计算服务器和空间扩展服务器； 0028 第二步： 测量得到高中压转子长度l为8470.5mm、 二维转子截面积S为2594000mm2， 计算得出转子的平均。

18、半径rp： 0029 第三步： 在电厂DCS工程师站搜集到冷态起动、 温态起动、 热态起动、 极热态起动、 正常停机、 滑参数停机等起停曲线各1条， 得到每1条起停曲线的主蒸汽温度与压力、 主蒸汽 流量、 机组功率、 汽轮机转速、 高压缸和中压缸缸壁金属温度等现有测点参数的变化曲线； 0030 第四步： 利用搜集到的测点参数曲线开展汽轮机高中压转子有限元计算， 得出冷 态起动、 温态起动、 热态起动、 极热态起动、 正常停机、 滑参数停机等起停工况下各20个时间 点的温度场、 应力场和位移场的计算结果， 并将汽轮机高中压转子有限元模型中各节点的 温度、 等效应力、 轴向位移、 径向位移和切向位。

19、移进行汇总， 作为人工智能训练的样本库； 0031 第五步： 采用循环神经网络法进行人工智能训练， 得到现有测点与汽轮机转子有 限元模型中各节点的温度、 等效应力、 轴向位移和径向位移的映射关系， 并存储在人工智能 计算服务器； 0032 第六步： 汽轮机转子数据库服务器从电厂DCS工作站实时调取现有测点数据， 包括 主蒸汽温度与压力、 再热蒸汽温度与压力、 排汽温度与压力、 主蒸汽流量、 再热蒸汽流量、 机 组功率、 汽轮机转速、 缸壁金属温度等， 并输入人工智能计算服务器， 经过人工智能计算服 务器得出汽轮机转子各节点的温度、 等效应力、 轴向位移和径向位移， 并将数据输入空间扩 展服务器。

20、； 0033 第七步： 空间扩展服务器根据转子外表面节点组中各节点坐标将二维节点扩展为 三维节点， 对于节点处半径小于等于306.2mm的节点， 圆周上扩展为12个节点， 对于节点处 半径大于306.2mm的节点， 圆周上扩展为24个节点； 0034 第八步： 空间扩展服务器根据人工智能计算服务器得到的二维模型各节点的计算 数据以及扩展后的三维节点位置坐标， 实时显示汽轮机转子的温度场云图、 应力场云图和 位移场云图， 构建汽轮机转子的三维数字孪生体模型。 0035 采用本发明提供的汽轮机转子数字孪生体构建方法及监控系统， 实现了汽轮机高 中压转子数字孪生体构建， 根据汽轮机高中压转子的现有状态来优化运行与检修， 提高了 该300MW汽轮机的可靠性。 说明书 3/3 页 6 CN 111523260 A 6 图1 说明书附图 1/3 页 7 CN 111523260 A 7 图2 说明书附图 2/3 页 8 CN 111523260 A 8 图3 说明书附图 3/3 页 9 CN 111523260 A 9 。