CN113255220B - 一种基于数字孪生的齿轮泵维护方法 - Google Patents
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Abstract
本公开揭示了一种基于数字孪生的齿轮泵维护方法,方法包括:测量并实时接收齿轮泵工况参数,基于工况参数计算齿轮泵容积效率和极限转速以评定齿轮泵的运行状态并对失效作出预估,计算齿轮泵的主、从动齿轮的中心位置和摩擦副磨损量,齿轮泵内流场中,基于集中参数法建立齿轮泵压力脉动模型,建立齿轮泵的数字孪生模型,以齿轮泵出口压力脉动为预测维护模型的监测信号。
Description
技术领域
本发明属于齿轮泵运行维护领域,特别是一种基于数字孪生的齿轮泵维护方法。
背景技术
齿轮泵因其结构紧凑、体积小、重量轻、价格低廉,对油液污染敏感度低,自吸性能好而广泛应用于在电力、汽车、冶金、军工、航空、航天和化工等机械行业。在使用过程中齿轮泵最主要的失效模式是泄露导致的容积效率的下降。齿轮泵泄漏包括内泄漏和外泄漏,外泄漏通过肉眼可见,可以通过更换密封件解决;造成容积效率降低的泄漏主要为内泄漏,是高压腔油液通过摩擦副间隙流向低压腔的过程,主要包括齿轮端面与侧板间的端面泄漏、齿顶与壳体间的径向泄漏和两个齿轮啮合处的啮合泄漏。
以往齿轮泵的故障监测和性能退化研究中,主要采用多源信号融合的诊断和预测技术。但是对齿轮泵早期微弱故障不能很好地作出诊断预测,同时齿轮泵性能退化不能及时评估预测,导致整个液压***压力、流量不足,严重影响了***的整体性能,尤其是当齿轮泵用在航空发动机燃油***中时,压力、流量的不足往往是致命的故障,因此建立齿轮泵基于物理知识的数字孪生模型,对齿轮泵的退化性能和故障做出时时镜像,动态反映了齿轮泵生命周期中自身的生命特征。该方法在齿轮泵故障监测和预测维护中具有很大的潜力。
在背景技术部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本发明背景的理解,因此可能包含不构成本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明提出一种基于数字孪生的齿轮泵维护方法,本发明建立齿轮泵基于物理知识的数字孪生模型,对齿轮泵的退化性能和故障做出时时镜像,动态反映了齿轮泵生命周期中自身的生命特征,对故障和性能退化作出诊断和预测。
本发明的目的是通过以下技术方案予以实现。
本发明的一个方面,一种基于数字孪生齿轮泵预测维护方法包括以下步骤:
基于工况参数计算齿轮泵容积效率和极限转速以评定齿轮泵的运行状态并对失效作出预估,其中,,,式中:为极限转速;为工作压力;为油液的动力粘度;为轴承和轴瓦的间隙;为轴承半径;为容积效率;为工作压力下的排量;为空载压力下的排量;为工作压力下的流量;为空载压力下的流量;为工作压力下的转速;为空载压力下的转速,
计算齿轮泵的主、从动齿轮的中心位置和摩擦副磨损量,其中,中心位置为:
式中:为齿轮1的质量;为齿轮1所受的轴承反力;为齿轮1所受的压力;为齿轮所受的啮合力;为齿轮1的转动惯量;为齿轮1的转角;为齿轮1所受压力产生的转矩;为电机产生的转矩;为齿轮1啮合点的半径;为齿轮2的质量;为齿轮2所受的轴承反力;为齿轮2所受的压力;为齿轮2的转动惯量;为齿轮2的转角;为齿轮2所受压力产生的转矩;为齿轮2啮合点的半径,
摩擦副磨损量包括在齿轮端面与浮动轴套、齿顶和泵壳内壁之间的磨损量,齿轮端面与浮动轴套之间的磨损量决定齿轮端面与浮动轴套之间间隙hf的大小, 齿顶和泵壳内壁之间的磨损量决定齿轮泵泵壳与轮齿齿顶间隙hi的大小;摩擦副磨损量为:,,式中:为摩擦副磨损量;为每次行程中磨损所消耗的能量;为行程次数;为每一行程滑动距离;为磨损***常数;为零件所受的最大剪切力;
根据压差和间隙的大小得到通过间隙的流量,通过间隙与流量的关系以得到各个腔的压力,其中,
利用上式对进口控制体、等体积控制体、出口控制体、密闭腔控制体依次进行建模,从而得到整个内流场压力的大小,模型如下式:
齿轮泵外流场中,测点处压力脉动信号的傅里叶展开为:
建立齿轮泵的数字孪生模型,以齿轮泵出口压力脉动为预测维护模型的监测信号。
所述的方法中,齿轮泵外流场测点处压力脉动信号的展开中,对实测数据和仿真数据进行时域分析、频域分析、小波分析、泛函分析或矩阵分析。
所述的方法中,时域分析包括时域统计分析或相关性分析,频域分析包括FFT、相干分析、倒频谱分析或自回归谱分析。
所述的方法中,通过解微分方程组计算主、从动齿轮的中心位置以及摩擦副的磨损量。
所述的方法中,齿轮泵内流场中,通过四阶,五阶Runge-Kutta单步算法求解压力脉动的微分方程组。
所述的方法中,齿轮泵外流场中,采用均质湍流谱分析方法,通过神经网络来学习不同工况下齿轮泵测点处湍流中各种不同尺度涡的能量分布,来修正试探函数空间的基函数系数,从而优化压力脉动数学模型的参数。
所述的方法中,齿轮泵端面间隙和齿顶间隙之间的流动等效为平板间的库埃特-泊肃叶流动,通过间隙的流量为:
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够使得本发明的技术手段更加清楚明白,达到本领域技术人员可依照说明书的内容予以实施的程度,并且为了能够让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,下面以本发明的具体实施方式进行举例说明。
附图说明
通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述,本发明各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。显而易见地,下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。而且在整个附图中,用相同的附图标记表示相同的部件。
在附图中:
图1是根据本发明一个实施例的基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的步骤示意图;
图2是根据本发明一个实施例的基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的人机交互控制屏示意图;
图3是根据本发明一个实施例的基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的压力脉动时域图;
图4是根据本发明一个实施例的基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的压力脉动频域图。
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的解释。
具体实施方式
下面将参照附图图1至图4更详细地描述本发明的具体实施例。虽然附图中显示了本发明的具体实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
需要说明的是,在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解,技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异来作为区分组件的方式,而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语,故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式,然所述描述乃以说明书的一般原则为目的,并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明,且各个附图并不构成对本发明实施例的限定。
为了更好地理解,图1为基于数字孪生齿轮泵预测维护示意图,如图1所示,一种基于数字孪生的齿轮泵维护方法包括以下步骤:
基于工况参数计算齿轮泵容积效率和极限转速以评定齿轮泵的运行状态并对失效作出预估,其中, ,,式中:为极限转速;为工作压力;为油液的动力粘度;为轴承和轴瓦的间隙;为轴承半径;为容积效率;为工作压力下的排量;为空载压力下的排量;为工作压力下的流量;为空载压力下的流量;为工作压力下的转速;为空载压力下的转速,
计算齿轮泵的主、从动齿轮的中心位置和摩擦副磨损量,其中,中心位置为:
式中:为齿轮1的质量;为齿轮1所受的轴承反力;为齿轮1所受的压力;为齿轮所受的啮合力;为齿轮1的转动惯量;为齿轮1的转角;为齿轮1所受压力产生的转矩;为电机产生的转矩;为齿轮1啮合点的半径;为齿轮2的质量;为齿轮2所受的轴承反力;为齿轮2所受的压力;为齿轮2的转动惯量;为齿轮2的转角;为齿轮2所受压力产生的转矩;为齿轮2啮合点的半径,
齿轮泵内流场中,基于集中参数法建立齿轮泵压力脉动模型,分别对进口控制体、等体积控制体、出口控制体、密闭腔控制体进行建模,
齿轮泵外流场中,测点处压力脉动信号的傅里叶展开为:
所述的方法的优选实施方式中,对实测数据和仿真数据进行时域分析、频域分析、小波分析、泛函分析或矩阵分析。
所述的方法的优选实施方式中,时域分析包括时域统计分析或相关性分析,频域分析包括FFT、相干分析、倒频谱分析或自回归谱分析。
所述的方法的优选实施方式中,通过解微分方程组计算主、从动齿轮的中心位置以及摩擦副的磨损量。
所述的方法的优选实施方式中,齿轮泵内流场中,通过ODE45求解压力脉动的微分方程组。
所述的方法的优选实施方式中,齿轮泵外流场中,采用均质湍流谱分析方法,通过神经网络来学习不同工况下齿轮泵测点处湍流中各种不同尺度涡的能量分布,来修正试探函数空间的基函数系数,从而优化压力脉动数学模型的参数。
在一个实施例中,基于数字孪生的齿轮泵维护方法包括:
构建模型动态参数计算模块,其中,建立齿轮泵的动力学模型,通过解微分方程组计算主、从动齿轮的中心位置;齿轮泵齿顶、端面磨损主要是磨粒磨损,依据磨损量计算公式结合实验测量得到齿顶、端面磨损量,齿轮泵基本参数如表1所示。
表1
构建齿轮泵内流场模块,其中,采用集中参数法建立齿轮泵控制体压力脉动方程组,模型中假设齿顶、端面流动为平板间的层流,进口、出口和密闭腔控制体考虑湍流的影响,然后通过ODE45求解压力脉动的微分方程组,得到各控制体中压力脉动值。
构建齿轮泵外流场模块,其中,采用均质湍流谱分析方法,近似认为测点处压力脉动是一种平稳随机过程,看成是由多种不同尺度涡的叠加,通过神经网络来学习不同工况下齿轮泵测点处湍流中各种不同尺度涡的能量分布,来修正试探函数空间的基函数系数,从而优化压力脉动数学模型的参数。
构建物理实体模型,其中,参考关于齿轮泵性能测试要求,构建了齿轮泵性能测试试验台。
图2是根据本发明基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的人机交互界面示意图,如图2所示,界面上工况参数模块时时反应齿轮泵运行的压力、流量、转速、温度等参数;性能评估模块主要显示齿轮泵容积效率、极限转速、工作总时间h,容积效率对齿轮泵的失效作出预测评估,极限转速主要是提示操作者在一定负载下齿轮泵轴承润滑油膜破坏发生磨损的最小转速,比如负载为14MPa时,最小极限转速为2000r/min,因此通过增大转速或降低负载来减小齿轮泵轴承的磨损;特征信号模块主要是展示所选特征信号的信息,可以是压力脉动信号、流量信号、振动信号等,这些特征信号的变化信息能反映齿轮泵性能的退化和故障的发生。
图3是根据本发明基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的特征信号压力脉动的时域图,实验中齿轮泵转速为2466.6r/min,负载为10MPa,温度为22℃,流量为9866.4mL/min。图中显示压力脉动信号出现了明显的周期性波动主要是由于齿轮泵周期性运动引起的,在一个大波动内包含12个小波动,其中小波动代表每转过一个齿时排除油液造成的出口压力脉动,大波动代表齿轮泵转过一周时泄漏量出现周期性变化造成的脉动。脉动的幅值受转速、出口压力大小的影响,如果磨损、断齿故障则会增加泄露量,从而增大了大波动的影响因素。
图4是根据本发明基于数字孪生齿轮泵预测维护方法的特征信号压力脉动的频域图,实验中齿轮泵转速为2466.6r/min,负载为10MPa,温度为22℃,流量为9866.4mL/min。图中显示压力脉动信号出现了明显的周期性波动成分主要包括齿轮转频、齿轮泵啮合频率(齿频)及齿频的倍频组成。其中转频分量的大小受转速的影响最明显,随着转速的提高,转频分量所占的比重逐渐较小,齿频逐渐成为主要的脉动频率,但是转频的绝度幅值基本保持不变,相对幅值变化明显,同时从频域图中反映出转频对齿频产生了调制。
方法建立了齿轮泵的数字孪生模型,以齿轮泵出口压力脉动为预测维护模型的监测信号。首先,采用集中参数法建立了齿轮泵内部流场的压力脉动模型,得到齿轮泵内部各控制体中的压力大小;其次,对齿轮泵出口管路上压力传感器测点位置建立了局部均质湍流脉动模型,采用均质湍流谱分析方法得到了测点处压力脉动的数学模型,通过神经网络来学习不同工况下齿轮泵测点处湍流中各种不同尺度涡的能量分布,来修正试探函数空间的基函数系数,实现虚拟模型对物理实体模型的高保真度仿真,同时虚拟模型通过计算齿轮泵的容积效率和极限转速对物理实体的运行情况作出指导性策略。采用本方法可以实现齿轮泵虚拟模型和物理实体之间的时时交互,进而揭示了齿轮泵出口测点处湍流的组成成分,为齿轮泵性能监测维护提供了一种新思路。
尽管以上结合附图对本公开的实施方案进行了描述,但本公开的技术方案不局限于不同转速和不同负载两种工况,也包括其他种类的工况。上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的,而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本公开权利要求所保护的范围的情况下,还可以做出很多种的形式,这些均属于本公开保护之列。
Claims (6)
1.一种基于数字孪生的齿轮泵维护方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
基于工况参数计算齿轮泵容积效率和极限转速以评定齿轮泵的运行状态并对失效作出预估,其中,
, ,式中:为极限转速;为工作压力;为油液的动力粘度;为轴承和轴瓦的间隙;为轴承半径;为容积效率;为工作压力下的排量;为空载压力下的排量;为工作压力下的流量;为空载压力下的流量;为工作压力下的转速;为空载压力下的转速,
式中:为齿轮1的质量;为齿轮1所受的轴承反力在x轴方向分力;为齿轮1所受的压力在x轴方向分力;为齿轮1所受的轴承反力在y轴方向分力;为齿轮1所受的压力在y轴方向分力;为齿轮所受的啮合力;为齿轮1的转动惯量;为齿轮1的转角;为齿轮1所受压力产生的转矩;为电机产生的转矩;为齿轮1啮合点的半径;为齿轮2的质量;为齿轮2所受的轴承反力在x轴方向分力;为齿轮2所受的压力在x轴方向分力;为齿轮2所受的轴承反力在y轴方向分力;为齿轮2所受的压力在y轴方向分力;为齿轮2的转动惯量;为齿轮2的转角;为齿轮2所受压力产生的转矩;为齿轮2啮合点的半径,
摩擦副磨损量包括在齿轮端面与浮动轴套、齿顶和泵壳内壁之间的磨损量,齿轮端面与浮动轴套之间的磨损量决定齿轮端面与浮动轴套之间间隙的大小, 齿顶和泵壳内壁之间的磨损量决定齿轮泵泵壳与轮齿齿顶间隙的大小;摩擦副磨损量为:, ,式中:为摩擦副磨损量;为每次行程中磨损所消耗的能量;为行程次数;为每一行程滑动距离;为磨损***常数;为零件所受的最大剪切力;
齿侧间隙和齿顶间隙之间的流动等效为平板间的库埃特-泊肃叶流动,根据压差和间隙的大小得到通过间隙的流量,其中,
利用上式对进口控制体、等体积控制体、出口控制体、密闭腔控制体依次进行建模,从而得到整个内流场压力的大小,模型如下式:
齿轮泵外流场中,测点处压力脉动信号Pout(t)的傅里叶展开为:
式中:n=1时,为转频的基波分量;为转频的谐波分量;n=1…6;为转频;为转频产生压力脉动信号幅值;为常数;为齿频产生压力脉动信号幅值;为调幅系数;为调频系数;为相位角;为齿频;m=1…6;为调幅信号;为调频信号,
建立齿轮泵的数字孪生模型,以齿轮泵出口压力脉动为预测维护模型的监测信号。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,齿轮泵外流场测点处压力脉动信号的展开中,对实测数据和仿真数据进行时域分析、频域分析、小波分析、泛函分析或矩阵分析。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,时域分析包括时域统计分析或相关性分析,频域分析包括FFT、相干分析、倒频谱分析或自回归谱分析。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过解微分方程组计算主、从动齿轮的中心位置以及摩擦副的磨损量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,齿轮泵内流场中,通过四阶,五阶Runge-Kutta单步算法求解压力脉动的微分方程组。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,齿轮泵外流场中,采用均质湍流谱分析方法,通过神经网络来学习不同工况下齿轮泵测点处湍流中各种不同尺度涡的能量分布,来修正试探函数空间的基函数系数,从而优化压力脉动数学模型的参数。
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- 2021-05-31 CN CN202110605998.8A patent/CN113255220B/zh active Active
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