首页 / 专利库 / 分销网络和设备 / 发电厂 / 风力发电场 / 风力发电机组 / 一种风力发电机组主轴轴承自动选型方法及存储设备

一种电机主轴轴承自动选型方法及存储设备

阅读:605发布:2020-05-11

专利汇可以提供一种电机主轴轴承自动选型方法及存储设备专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 风 力 发 电机 组 主轴 轴承 自动选型方法,包括:建立轴承 数据库 ;根据输入的极限 载荷 和疲劳载荷,读取轴承数据库中第i个轴承数据;依次计算并得出第i个轴承所有工况下的额定极限载荷最大值P0max_i;根据等效疲劳载荷计算第i个轴承的疲劳载荷P_i;若满足3P0max_i 算法 得到最优轴承。还公开了一种存储设备,其包含执行上述步骤的多条指令。本发明从轴承的极限载荷和疲劳载荷两方面进行判断,并利用 计算机程序 自动实现,最终得出满足载荷要求的合格轴承数据库和最优轴承,提高选型效率,增强选型准确性,通用性好。,下面是一种电机主轴轴承自动选型方法及存储设备专利的具体信息内容。

1.一种电机主轴轴承自动选型方法,其特征在于,适于在计算设备中自动执行,所述方法包括如下步骤:
(1)建立轴承数据库,其包括n个轴承数据;
(2)根据输入的需满足的极限载荷和LDD疲劳载荷,读取所述轴承数据库中的第i个轴承数据;
(3)极限载荷校核读取第j个极限工况载荷,计算所述第i个轴承的极限载荷Fx0、Fy0、Fz0,并将其转换成为所述第i个轴承的轴向极限载荷Fa0和径向极限载荷Fr0,同时计算所述第i个轴承在第j个工况下的额定极限载荷[P0]_j,再依次计算工况j取值范围1~k内的所有工况下的额定极限载荷[P0],获得所述第i个轴承在所有工况下的额定极限载荷[P0]的最大值P0max_i;
(4)疲劳载荷校核根据输入的等效疲劳载荷计算所述第i个轴承的疲劳载荷Fx、Fy、Fz,并将其转换成为所述第i个轴承的当量轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr,判断所述轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr的比值是否大于e,若Fa/Fr≤e,则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=Fr+Y1Fa;若Fa/Fr>e则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=0.67Fr+Y2Fa,其中e、Y1、Y2均为所述第i个轴承的计算系数;
(5)若满足公式3P0max_i<[P0]_i,并且P_i<[P]_i,其中P0max_i为步骤(3)中得到的第i个轴承额定极限载荷最大值,[P0]_i为第i个轴承的许用极限静载荷,P_i为步骤(4)中得到的第i个轴承疲劳载荷,[P]_i为第i个轴承许用疲劳载荷;
则表明所述第i个轴承属于合格轴承,将其转入合格轴承数据库;若不满足上述公式要求,则表明所述第i轴承属于不合格轴承;
(6)根据步骤(2)至(4)分别进行第i+1个轴承的额定极限载荷最大值和轴承疲劳载荷计算,再根据步骤(5)中公式判断,直至校核完所有轴承数据库中的n个轴承,得到满足载荷要求的合格轴承数据库。
2.根据权利要求1所述的风力发电机组主轴轴承自动选型方法,其特征在于,还包括步骤(7),基于所述合格轴承数据库,采用优化算法搭建优化模型,以浮动轴承内径大于止推轴承内径为满足条件,且以所述浮动轴承和止推轴承的总体价格最低为最优条件,选择满足极限载荷和疲劳载荷要求的最优轴承。
3.根据权利要求2所述的风力发电机组主轴轴承自动选型方法,其特征在于,所述优化算法中优化变量为轮毂与浮动轴承之间、浮动轴承与止推轴承之间,以及止推轴承与齿轮箱之间的距离。
4.一种存储设备,其中存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行,其特征在于,所述指令包括:
(1)建立轴承数据库,其包括n个轴承数据;
(2)根据输入的需满足的极限载荷和LDD疲劳载荷,读取所述轴承数据库中的第i个轴承数据;
(3)极限载荷校核读取第j个极限工况载荷,计算所述第i个轴承的极限载荷Fx0、Fy0、Fz0,并将其转换成为所述第i个轴承的轴向极限载荷Fa0和径向极限载荷Fr0,同时计算所述第i个轴承在第j个工况下的额定极限载荷[P0]_j,再依次计算工况j取值范围1~k内的所有工况下的额定极限载荷[P0],获得所述第i个轴承在所有工况下的额定极限载荷[P0]的最大值P0max_i;
(4)疲劳载荷校核根据输入的等效疲劳载荷计算所述第i个轴承的疲劳载荷Fx、Fy、Fz,并将其转换成为所述第i个轴承的当量轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr,判断所述轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr的比值是否大于e,若Fa/Fr≤e,则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=Fr+Y1Fa;若Fa/Fr>e则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=0.67Fr+Y2Fa,其中e、Y1、Y2均为所述第i个轴承的计算系数;
(5)若满足公式3P0max_i<[P0]_i,并且P_i<[P]_i,其中P0max_i为步骤(3)中得到的第i个轴承额定极限载荷最大值,[P0]_i为第i个轴承的许用极限静载荷,P_i为步骤(4)中得到的第i个轴承疲劳载荷,[P]_i为第i个轴承许用疲劳载荷;
则表明所述第i个轴承属于合格轴承,将其转入合格轴承数据库;若不满足上述公式要求,则表明所述第i轴承属于不合格轴承;
(6)根据步骤(2)至(4)分别进行第i+1个轴承的额定极限载荷最大值和轴承疲劳载荷计算,再根据步骤(5)中公式判断,直至校核完所有轴承数据库中的n个轴承,得到满足载荷要求的合格轴承数据库。
5.根据权利要求4所述的存储设备,其特征在于,所述指令还包括:基于所述合格轴承数据库,采用优化算法搭建优化模型,以浮动轴承内径大于止推轴承内径为满足条件,且以所述浮动轴承和止推轴承的总体价格最低为最优条件,选择满足极限载荷和疲劳载荷要求的最优轴承。
6.根据权利要求5所述的存储设备,其特征在于,所述优化算法中优化变量为轮毂与浮动轴承之间、浮动轴承与止推轴承之间,以及止推轴承与齿轮箱之间的距离。

说明书全文

一种电机主轴轴承自动选型方法及存储设备

技术领域

[0001] 本发明涉及风电技术领域,特别是涉及一种风力发电机组主轴轴承选型方法及存储设备。

背景技术

[0002] 随着能源消耗日益增长和环境保护的需求增加,可再生新能源开发越来越受重视,其中风力发电是发展最快的新能源之一,风力发电机组设计则成为风能行业至关重要的技术;传动链作为风力发电机组的核心系统,其运行特征和成本直接决定风力发电机组的性能。
[0003] 轴承是风力发电机组中一种重要零部件。它的主要功能是支撑主轴旋转体,降低其运动过程中的摩擦系数,并保证其回转精度。其中球面滚子轴承是一种自调心轴承,对轴与轴承座之间的对中误差不敏感。球面滚子轴承设计精良,除了可承受很高的径向载荷之外,还可承受作用在两个方向的轴向载荷。
[0004] 本发明基于最优化理论,创设一种针对风力发电机组主轴轴承的自动选型方法及包含该方法指令的存储设备。

发明内容

[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种风力发电机组主轴轴承自动选型方法,使其简单快速的选出合格且最优的风力发电机组主轴轴承。
[0006] 为解决上述技术问题,本发明提供一种风力发电机组主轴轴承自动选型方法,适于在计算设备中自动执行,所述方法包括如下步骤:
[0007] (1)建立轴承数据库,其包括n个轴承数据;
[0008] (2)根据输入的需满足的极限载荷和LDD疲劳载荷,读取所述轴承数据库中的第i个轴承数据;
[0009] (3)极限载荷校核读取第j个极限工况载荷,计算所述第i个轴承的极限载荷Fx0、Fy0、Fz0,并将其转换成为所述第i个轴承的轴向极限载荷Fa0和径向极限载荷Fr0,同时计算所述第i个轴承在第j个工况下的额定极限载荷[P0]_j,再依次计算工况j取值范围1~k内的所有工况下的额定极限载荷[P0],获得所述第i个轴承在所有工况下的额定极限载荷[P0]的最大值P0max_i;
[0010] (4)疲劳载荷校核根据输入的等效疲劳载荷计算所述第i个轴承的疲劳载荷Fx、Fy、Fz,并将其转换成为所述第i个轴承的当量轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr,判断轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr的比值是否大于e,若Fa/Fr≤e,则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=Fr+Y1Fa;若Fa/Fr>e则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=0.67Fr+Y2Fa,其中e、Y1、Y2均为所述第i个轴承的计算系数;
[0011] (5)若满足公式3P0max_i<[P0]_i,并且P_i<[P]_i,其中P0max_i为步骤(3)中得到的第i个轴承额定极限载荷最大值,[P0]_i为第i个轴承的许用极限静载荷,P_i为步骤(4)中得到的第i个轴承疲劳载荷,[P]_i为第i个轴承许用疲劳载荷;
[0012] 则表明所述第i个轴承属于合格轴承,将其转入合格轴承数据库;若不满足上述公式要求,则表明所述第i轴承属于不合格轴承;
[0013] (6)根据步骤(2)至(4)分别进行第i+1个轴承的额定极限载荷最大值和轴承疲劳载荷计算,再根据步骤(5)中公式判断,直至校核完所有轴承数据库中的n个轴承,得到满足载荷要求的合格轴承数据库。
[0014] 作为本发明的一种改进,还包括步骤(7),基于所述合格轴承数据库,采用优化算法搭建优化模型,以浮动轴承内径大于止推轴承内径为满足条件,且以所述浮动轴承和止推轴承的总体价格最低为最优条件,选择满足极限载荷和疲劳载荷要求的最优轴承。
[0015] 进一步改进,所述优化算法中优化变量为轮毂与浮动轴承之间、浮动轴承与止推轴承之间,以及止推轴承与齿轮箱之间的距离。
[0016] 本发明还提供一种存储设备,其中存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行,所述指令包括:
[0017] (1)建立轴承数据库,其包括n个轴承数据;
[0018] (2)根据输入的需满足的极限载荷和LDD疲劳载荷,读取所述轴承数据库中的第i个轴承数据;
[0019] (3)极限载荷校核读取第j个极限工况载荷,计算所述第i个轴承的极限载荷Fx0、Fy0、Fz0,并将其转换成为所述第i个轴承的轴向极限载荷Fa0和径向极限载荷Fr0,同时计算所述第i个轴承在第j个工况下的额定极限载荷[P0]_j,再依次计算工况j取值范围1~k内的所有工况下的额定极限载荷[P0],获得所述第i个轴承在所有工况下的额定极限载荷[P0]的最大值P0max_i;
[0020] (4)疲劳载荷校核根据输入的等效疲劳载荷计算所述第i个轴承的疲劳载荷Fx、Fy、Fz,并将其转换成为所述第i个轴承的当量轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr,判断轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr的比值是否大于e,若Fa/Fr≤e,则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=Fr+Y1Fa;若Fa/Fr>e则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=0.67Fr+Y2Fa,其中e、Y1、Y2均为所述第i个轴承的计算系数;
[0021] (5)若满足公式3P0max_i<[P0]_i,并且P_i<[P]_i,其中P0max_i为步骤(3)中得到的第i个轴承额定极限载荷最大值,[P0]_i为第i个轴承的许用极限静载荷,P_i为步骤(4)中得到的第i个轴承疲劳载荷,[P]_i为第i个轴承许用疲劳载荷;
[0022] 则表明所述第i个轴承属于合格轴承,将其转入合格轴承数据库;若不满足上述公式要求,则表明所述第i轴承属于不合格轴承;
[0023] (6)根据步骤(2)至(4)分别进行第i+1个轴承的额定极限载荷最大值和轴承疲劳载荷计算,再根据步骤(5)中公式判断,直至校核完所有轴承数据库中的n个轴承,得到满足载荷要求的合格轴承数据库;
[0024] (7)基于所述合格轴承数据库,采用优化算法搭建优化模型,以浮动轴承内径大于止推轴承内径为满足条件,且以所述浮动轴承和止推轴承的总体价格最低为最优条件,选择满足极限载荷和疲劳载荷要求的最优轴承。
[0025] 其中,所述优化算法中优化变量为轮毂与浮动轴承之间、浮动轴承与止推轴承之间,以及止推轴承与齿轮箱之间的距离。
[0026] 采用这样的设计后,本发明至少具有以下优点:
[0027] 本发明风电主轴轴承自动选型方法从极限载荷和疲劳载荷两方面进行判断,并利用计算机程序自动实现,最终得出满足载荷要求的合格轴承数据库和最优轴承,既提高选型效率,又增强选型的准确性。
[0028] 本发明风电主轴轴承自动选型方法通用性好,可针对不同类型不同价格的轴承进行选型。附图说明
[0029] 上述仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
[0030] 图1是本发明风力发电机组主轴轴承自动选型方法的流程图
[0031] 图2是本发明风力发电机组的传动链示意图。

具体实施方式

[0032] 本发明以兆瓦级机型为例,对该机型的风电主轴轴承进行自动选型,该方法适于在计算设备中自动执行,提高选型效率和准确率。
[0033] 该自动选型方法包括如下步骤:
[0034] (1)建立轴承数据库,其包括n个轴承数据。
[0035] 根据球面滚子轴承的优势,风电机组一般选用该类型轴承作为备选,还根据风电机组齿轮箱使用情况,建立应用风电行业的轴承数据库,如表1所示。
[0036] 表1轴承数据库部分列表
[0037]
[0038] (2)根据输入的需满足的极限载荷和LDD疲劳载荷,读取所述轴承数据库中的第i个轴承数据。
[0039] 在风机运行过程中轴承所承受载荷分为极限载荷和疲劳载荷,采用商业化GH Bladed软件计算得出轮毂载荷。
[0040] 本实施例中轮毂极限载荷见下表2。轮毂极限载荷根据轮毂的6个载荷分量分别具有1个极大值和1个极小值,合计共有12个工况。每个工况下,根据力学平衡方程可计算出每个工况下轴承极限载荷。
[0041] 表2轮毂极限载荷
[0042]
[0043] 备注:Mx为绕X轴转的弯矩载荷,My为绕Y轴转的弯矩载荷,Mz为绕Z轴转的弯矩载荷,Fx为X轴的极限载荷,Fy为Y轴的极限载荷,Fz为Z轴的极限载荷。
[0044] 旋转部件的疲劳载荷需采用LDD载荷数据,等效损伤载荷是根据Miner准则由LDD数据计算,等效损伤载荷计算公式如下:
[0045]
[0046] 其中,LN为轮毂循环N次的等效载荷,kN;Li为第i个循环对应的载荷,kNm;ni为第i个循环对应的循环次数;m为S-N曲线的斜率,取决于材料特性。
[0047] (3)极限载荷校核读取第j个极限工况载荷,计算该第i个轴承的极限载荷Fx0、Fy0、Fz0,并将其转换成为第i个轴承的轴向极限载荷Fa0和径向极限载荷Fr0,同时计算第i个轴承在第j个工况下的额定极限载荷[P0]_j,再依次计算工况j取值范围1~k内的所有工况下的额定极限载荷[P0],获得所述第i个轴承在所有工况下的额定极限载荷[P0]的最大值P0max_i。
[0048] (4)疲劳载荷校核根据输入的等效疲劳载荷计算第i个轴承的疲劳载荷Fx、Fy、Fz,并将其转换成为第i个轴承的当量轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr,判断轴向疲劳载荷Fa和径向疲劳载荷Fr的比值是否大于e,若Fa/Fr≤e,则该第i个轴承的疲劳载荷P_i=Fr+Y1Fa;若Fa/Fr>e则所述第i个轴承的疲劳载荷P_i=0.67Fr+Y2Fa,其中e、Y1、Y2均为所述第i个轴承的计算系数,则采用两个不同计算公式均能得到第i个轴承的疲劳载荷P_i。
[0049] (5)若满足公式3P0max_i<[P0]_i,并且P_i<[P]_i,其中P0max_i为步骤(3)中得到的第i个轴承额定极限载荷最大值,[P0]_i为第i个轴承的许用极限静载荷,P_i为步骤(4)中得到的第i个轴承疲劳载荷,[P]_i为第i个轴承许用疲劳载荷;
[0050] 则表明所述第i个轴承属于合格轴承,将其转入合格轴承数据库;若不满足上述公式要求,则表明所述第i轴承属于不合格轴承。
[0051] (6)根据步骤(2)至(4)分别进行第i+1个轴承的额定极限载荷最大值和轴承疲劳载荷计算,再根据步骤(5)中公式判断,直至校核完所有轴承数据库中的n个轴承,得到满足载荷要求的合格轴承数据库。
[0052] (7)基于所述合格轴承数据库,采用优化算法搭建优化模型,以浮动轴承内径大于止推轴承内径为满足条件,且以该浮动轴承和止推轴承的总体价格最低为最优条件,选择满足极限载荷和疲劳载荷要求的最优轴承。
[0053] 由于风力发电机组的传动链布局结构较为复杂,将轮毂、轴承、齿轮箱等简化,传动链示意图见附图2所示。上述步骤(7)中优化算法的优化变量为轮毂与浮动轴承之间的距离l1、浮动轴承与止推轴承之间的距离l2以及止推轴承与齿轮箱之间的距离l3。
[0054] 本发明中上述步骤可以作为多条指令,存储在一种存储设备中,由包括处理器的计算设备加载并自动执行,实现风电主轴轴承的自动选型,既提高选型效率,又增强选型的准确性。
[0055] 本发明风电主轴轴承选型方法从极限载荷和疲劳载荷两方面进行判断,并利用计算机编程程序自动实现,最终得出满足载荷要求的合格轴承数据库和最优轴承。
[0056] 以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰,均落在本发明的保护范围内。
高效检索全球专利

专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台,是提供专利分析,专利查询,专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。

我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据,免费查、免费专利分析。

申请试用

分析报告

专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析,涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度,系统通过AI智能系统对图表进行解读,只需1分钟,一键生成行业专利分析报告。

申请试用

微信群二维码
意见反馈