基于分段线性均值修正的风电叶片疲劳寿命计算方法

随着风电机组的大型化,疲劳强度设计成为大型风电叶片设计中的最为关键因素之一。目前风电叶片疲劳寿命的计算方法主要采用传统的简化算法,该方法存在诸多的简化与假设,并不能很好地预测风电叶片实际的疲劳损伤,所以需要一种更为合理的疲劳寿命计算方式。本文根据IEC 61400-5中提出的分段线性均值修正的方法,基于Goodman线性均值修正理论,结合多条已知的疲劳S-N曲线,提出了一种适合大型风电叶片疲劳寿命的计算方法。以目前应用较为广泛的玻纤拉挤板作为分析对象,对比分析了线性均值修正与分段线性均值修正两种方法的差异,最后通过对风电叶片实际疲劳试验损伤的分析以及大型风电叶片主梁疲劳强度的分析,得出如下结论:(1)玻纤拉挤板的疲劳性能并不是线性变化,基于单一S-N曲线的线性预测结果与测试结果存在较大误差,玻纤拉挤板更适合采用基于多条S-N曲线的分段线性CLD模型来描述其疲劳性能的变化,且分段线性均值修正疲劳寿命计算方法能更好地预测试验叶片实际疲劳损伤;(2)叶片设计中更应该关注PS侧主梁的疲劳强度,建议采用基于多条疲劳S-N曲线的分段线性均值修正疲劳寿命计算方法对大型风电叶片的疲劳强度进行计算,提高叶片疲劳设计的可靠性。

基于多次滑动均值滤波的混合储能功率分配与定容研究

为了解决混合储能系统功率分配时因模态混叠导致功率分配不精确、储能系统成本过高的问题,提出一种多次滑动均值滤波(MMAF)的功率分配方法用于削弱模态混叠现象,降低混合储能成本。首先,获取满足平抑要求的混合储能最小总功率指令,采用MMAF算法对其进行滤波,获得蓄电池与超级电容各自的功率指令,引入Pearson相关系数量化模态混叠现象,作为判断滤波次数和每次滤波滑窗大小的指标,将蓄电池和超级电容各自的功率指令作为储能定容的可行域,考虑电池荷电状态约束求取储能适配的最小额定功率和额定容量;然后,基于等效运行时间建立蓄电池全寿命周期量化模型,为经济性分析提供依据;最后,以改进的混合储能全寿命周期成本模型验证了该文方法可以有效地限制模态混叠,降低混合储能系统成本。

长度偏差完全数据下均值剩余寿命的矩类估计

长度偏差数据在寿命研究中是广泛存在的,但是在长度偏差完全样本下对均值剩余寿命的研究却相对较少。作为生存分析中评估个体生存情况的重要指标之一,均值剩余寿命也越来越受到统计研究者的关注。为了在长度偏差完全数据下建立均值剩余寿命函数的非参数估计,采用逆概率加权方法,以矩估计为基础,得到了均值剩余寿命的两种估计量,并证明了两个估计量在适当条件下分别依分布收敛到均值为零的正态变量。为了评估两种点估计在有限样本下的优劣,还进行了一系列的数值模拟试验,并将模拟结果与已有方法进行了比较。数值结果表明了两种估计方法的合理性。

考虑应变均值影响的天然橡胶隔振元件疲劳寿命预测

对橡胶试柱进行单轴疲劳试验,分析了应变幅值一定时,应变均值对疲劳寿命的影响。以哑铃型天然橡胶试柱为研究对象,通过有限元计算分析,得到了加载位移与橡胶试柱危险位置处最大主应变的关系。构建了应变均值函数,以应变比R=0时的ε-N曲线为基准疲劳寿命曲线,建立了不同应变均值和幅值下的天然橡胶隔振元件的疲劳寿命预测模型。使用该模型预测得到的哑铃型天然橡胶试柱疲劳寿命与试验疲劳寿命具有较好相关性。提出的天然橡胶元件的疲劳寿命预测模型,可用于建立天然橡胶材料的疲劳寿命数据库。

基于改进模糊C均值的回转支承寿命状态识别

为了对回转支承的寿命状态进行研究,以保障机械设备的高效正常运行,提出一种将点密度和模糊C均值结合的算法对回转支承的寿命状态进行识别,解决了传统模糊C均值算法识别速度慢、临界点分类不准确的问题。利用自主研发的回转支承综合性能实验台对某型号回转支承进行全寿命疲劳实验,验证了所提算法的可行性。通过对比所提改进算法与传统模糊C均值算法的识别结果,表明改进算法能够更准确地识别出回转支承的不同运行状态,从而为实时维修奠定了基础。

基于模糊C均值的转盘轴承剩余寿命预测

针对大型转盘轴承信号微弱、特征难以提取的特点,提出了一种基于模糊C均值的剩余寿命预测方法。该方法提取了时域的均方根、偏斜度指标及时频域的小波包能量熵作为特征向量,组成特征矩阵输入到模糊C均值模型中进行寿命状态识别,并将待测状态隶属于正常状态的程度作为指标来反映转盘轴承性能退化的过程。通过对某型号转盘轴承进行的全寿命疲劳试验表明,该方法有效、可行,具有一定的工程意义。

模糊疲劳寿命均值及其隶属函数研究

疲劳寿命同时具有双重不确定性,随机不确定性和模糊不确定性。随机不确定性已进行了大量研究,而模糊不确定性目前还没有统一的结论。文中从研究疲劳寿命均值的模糊性入手,探讨疲劳寿命的模糊性。疲劳寿命均值是模糊疲劳寿命的函数,因此疲劳寿命均值也是模糊随机变量。基于MonteCarlo方法,利用计算机模拟大量试验数据,用模糊统计方法得出模糊疲劳寿命均值的隶属函数属正态分布形,计算模糊疲劳寿命均值的截集及模糊事件的概率。

基于调和均值的疲劳寿命经验分布函数

该文基于调和均值的定义,应用积分概率变换,提出一个新的反映顺序疲劳寿命失效概率分布集中趋势的经验分布函数,并在此基础上给出极值型检验统计量及其不同显著度水平下的临界值;考虑疲劳寿命拟合实际情况,利用随机贝塔分布函数构建备择分布,提出不依赖分布形式的检验功效数值计算方法。理论分析和数值模拟得出基于调和均值经验分布函数的检验方法较常规的K-S检验具有更高的检验功效。

随机振荡环境下均值、容差及使用寿命的优化设计

文章对随机振荡使用环境下产品的过程均值、容差及使用寿命的优化设计进行了研究。假定在时间区间(0t]内振荡的发生次数是具有强度为λ的齐次泊松过程{N(t)t30},每次振荡使过程均值以概率p发生漂移,结合容差成本和质量损失,提出成本函数模型。数值计算给出了所提模型在单部件和多部件产品设计中的应用,最后研究了模型参数对决策变量的影响。

多状态相关质量特性过程均值、容差和使用寿命的优化设计

针对产品在使用过程中因质量特性退化引起均值和方差发生线性漂移的问题,文章利用质量损失函数度量质量特性偏离目标值造成的损失,利用容差平衡质量损失和制造成本,研究了多状态相关质量特性的产品设计问题。为了防止质量特性偏离造成质量损失过大,计划在使用寿命达到阈值时对产品进行更换。在综合质量损失、容差成本及产品在不同状态下运行的利润等基础上,构建了单位时间综合效益模型。通过算例给出了所提模型的应用,并分析了模型参数对设计方案的影响。

基于混合ISSA-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测

准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性,提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的锂电池RUL预测模型。首先,用均值化方法对原始数据中的异常值进行处理。然后,结合Tent混沌映射、自适应权重以及反向学习策略和柯西变异扰动策略优化麻雀搜索算法,再利用改进麻雀搜索算法对LSTM模型的参数进行优化。最后,采用改进的混合ISSA-LSTM模型并完成RUL预测。采用NASA公开数据集对本模型进行验证。结果表明,该模型的平均绝对误差、均方根误差和平均相对百分比误差控制在0.01647、0.02284和1.2048%以内,能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。

储能系统直流侧纹波电流对锂离子电池寿命影响分析及优化控制策略

针对储能系统直流侧纹波电流对磷酸铁锂电池寿命影响问题,通过分析磷酸铁锂电池寿命模型的变化机理和规律,发现纹波电流下影响磷酸铁锂电池寿命的关键因素是电池充放电状态期间的电流平均值而非电流有效值,电池充放电状态期间电流的平均值越大,电池老化程度越快,并通过设计仿真以及实验验证了所发现的规律。基于该规律可优化储能系统安全经济运行的控制策略,在电网不平衡时采取抑制交流侧功率波动而放宽直流侧功率波动的控制策略,并在光储系统恒定有功功率并网时,基于电池老化特性曲线和储能系统并网谐波含量符合要求下,提出了一种延长储能电池使用寿命的多储能变流器协调控制策略,与传统控制策略相比,可减缓电池老化速度的19.8%。

基于蒙特卡罗的石化设备寿命均值估计优化与应用

为提高小样本或高度截尾样本设备寿命均值(MTTF)估计的准确性,须对极大似然估计(MLE)方法进行优化。采用蒙特卡罗方法对MLE公式进行数值模拟。根据均方误差(MSE)最小原则,修正MLE值,比较分析线性估计(LE)、MLE和修正后的极大似然估计(RMLE)的MSE。经大量统计分析得到临界统计量C,使用皮尔逊卡方拟合优度检验方法对临界统计量进行假设检验。利用线性估计、MLE和RMLE,计算某企业12台压缩机的MTTF。结果表明:临界统计量C服从均值为0.722,方差为0.023的正态分布,故将正态均值0.722作为不同截尾情况下估计方法的选取标准。

基于跨域均值逼近的轴承剩余使用寿命预测

由于轴承退化数据较少及不同工况之间轴承数据分布差异较大,实现在一个轴承上训练的剩余寿命预测模型,能够预测其他同一工况或不同工况不同轴承的剩余使用寿命,是一个待解决的难题。本文提出基于跨域均值逼近的联合分布自适应轴承剩余使用寿命预测方法,首先,对轴承原始振动信号数据进行归一化处理;其次,通过投影矩阵将源域和目标域数据映射到一个低维公共特征子空间中,利用基于跨域均值逼近的联合分布自适应方法对源数据和目标轴承数据进行领域适配;最后,利用门控循环单元对轴承剩余使用寿命进行预测。在IEEE PHM Challenge 2012数据集上进行多组迁移实验,结果表明,所提方法在同一工况或不同工况下不同轴承间有良好的预测精度。

基于FCM-LSTM的滚动轴承多阶段寿命预测

针对滚动轴承逐渐呈现多阶段退化的退化特性,文中提出基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的滚动轴承多阶段寿命预测方法。该方法的步骤是:使用小波包分解提取时频域特征,构建滚动轴承的健康指标;采用FCM将滚动轴承的退化过程分为多个阶段;使用LSTM对其在不同阶段的使用寿命进行预测,其预测结果可用于维修决策的制订与执行;利用开源试验数据集验证了该方法的合理性,表明了分阶段的寿命预测能有效提高预测精度。

电子产品寿命模拟中MTTF系统测算法

根据多年工作经验借鉴中外企业先进做法和相关标准,推导出经验公式,结合试验数据,计算产品的MTTF、FIT值以及年索赔率等参数,能够有效地模拟产品的生命周期以及测算出工厂的早期老化时间,为产品在大批量投产前提供可靠性的量化依据。[1]

基于GIS空间分析与改进粒子群算法的变电站全寿命周期成本规划

市场环境下,变电站设计方案的全寿命周期经济性是变电站规划的重要因素之一。建立基于设备全寿命周期成本的配电网变电站选址定容新模型,该模型考虑了规划变电站上级输电网、下级配电网及变电站的初始投资、运行成本、维护成本、故障成本和废弃成本,使得规划方案在满足可靠性要求的同时达到经济性最优。利用ArcGIS的空间分析功能来处理选址定容过程中地理因素的限制,提高了规划效率。提出将k均值聚类分析与多种群随机粒子群算法相结合的改进算法对上述模型进行求解,该算法克服了传统粒子群优化算法的早熟现象,全局寻优能力得到显著提高。最后规划实例证明了所提出的模型和方法是正确和有效的,其具有很高的实用价值。

基于改进均值聚类随机粒子群算法的变电站LCC规划

基于设备全寿命周期成本(LCC)建立了配电网变电站选址定容新模型,模型统筹考虑了规划方案的初始投资成本、运行维护成本、故障成本、废弃成本,在满足安全、效能的前提下使得规划模型在全寿命周期内经济性最优。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进粒子群算法对上述规划模型进行求解,该算法克服了粒子群优化算法(PSO)的早熟现象。通过规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性,其规划结果科学、可行,具有更高的实用价值。

电子式电能表寿命问题的再探讨

各种寿命特征量是表征电子式电能表可靠性的重要指标。本文从可靠度和失效率的基本概念出发,分析比较了MTTF、MTBF、可靠寿命、特征寿命等寿命特征量;分析中首次引入寿命比来表征MTTF和可靠寿命的数值关系,并推导了其数学表达式;最后,推导了整表可靠性随元器件数量及可靠度、失效率和可靠寿命发生变化的各种数学关系式,为正确理解元器件和整表之间的可靠性关系提供了理论和数据基础。

大样本顺序统计量均值、方差和协方差计算与验证

顺序统计量在可靠性评估和寿命预测中有广泛的应用。目前,样本容量较小时的顺序统计量均值、方差和协方差的数值计算已得到很好的解决,但是,由于计算精度问题,样本容量较大时的顺序统计量均值、方差和协方差的数值计算尚未得到完全解决。对此,文中首先从理论上推导出特殊情况下极值分布顺序统计量均值和方差计算的解析表达式,以及正态分布顺序统计量均值、方差和协方差的简化计算公式,为数值计算结果提供验证依据。然后,通过大量数值计算与验证表明,目前微机的运算速度与精度已经可以实现大样本顺序统计量均值、方差和协方差的高精度计算。文中还给出部分顺序统计量数字特征的积分计算与验证结果。