(19)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 202211287864.7 (22)申请日 2022.10.20 (71)申请人 江苏大学 地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路 301号 (72)发明人 裴吉　彭文杰　王文杰　袁寿其　 李彦军　过海龙　李静煜　孙菊　 (74)专利代理 机构 北京盛询知识产权代理有限 公司 11901 专利代理师 相黎超 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/10(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06T 17/20(2006.01)G06F 111/10(2020.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及 寿命预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生的泵站机 组水力部件磨损及寿命预测方法， 包括： 对泵站 机组水力部件进行三维建模、 网格划分； 对泵站 机组过流部件的内流的运行机理进行分析； 对泵 站机组水力部件进行仿真模拟； 获取并存储数字 孪生数据， 并进行管理与深度挖掘； 基于上下位 机系统对泵站机组水力部件的状态进行磨损分 析与修正， 获取泵站机组水力部件数字孪生模 型； 基于泵站机组水力部件数字孪生模 型对所述 泵站机组水力部件进行寿命预测， 获取寿命预测 结果； 基于所述寿命预测结果进行泵站机组水力 部件的检修与更换。 通过本发明建立的数字孪生 模型能够精 准映射泵站机组实体状态， 在建立的 数字孪生模型上进行水力部件磨损与寿命预测 研究更适用于实际应用。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115470682 A 2022.12.13 CN 115470682 A 1.一种基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其特征在于， 包括以 下步骤： 获取泵站机组水力部件， 对所述泵站机组水力部件进行三维建模、 网格划分； 对泵站机组过流部件的内流的运行机理进行分析， 确定颗粒的受力分析、 固液两相流 动计算模型以及磨损模型； 对所述泵站机组水力部件进行仿真模拟， 获取所述泵站机组过流部件的仿真模型， 使 所述泵站机组水力部件仿真模型的各个元件与实际泵站机组过流部件的元件选型与设置 保持一致； 获取并存 储数字孪生数据， 对所述数字 孪生数据进行 管理与深度 挖掘； 基于上下位机系统对所述泵站机组水力 部件的状态进行磨损分析与实时调节修正， 在 每次磨损分析之后重新建模， 使所述泵站机组水力部件与实际情况相一致， 获取泵站机组 水力部件数字 孪生模型； 基于所述泵站机组水力 部件数字孪生模型对所述泵站机组水力 部件进行寿命预测， 获 取寿命预测结果； 基于所述寿命预测结果进行泵站机组水力部件的检修与更 换。 2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 对所述泵站机组水力部件进行三维建模、 网格划分的过程包括： 根据泵出厂尺寸资料、 水力模型泵站机组过流部件的装配位置及装配关系的分析， 基 于三维建模软件对所述泵站机组水力部件进 行虚拟零件流体域的单独建立并装配， 获取泵 站机组水力部件三维模型； 基于有限元分析方法对所述泵站机组水力 部件三维模型进行分析， 基于网格划分软件 进行表面定义， 并根据泵站机组过流部件的复杂程度与计算精度要求选择网格类型， 进行 网格质量校核与网格无关性验证。 3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 确定颗粒的受力分析的过程中， 将 颗粒在流体中的受力分为： 与流体颗粒相对运 动无关的力、 因流体颗粒间相对运动而产生的力方向沿相对运动方向的力、 因流体颗粒间 相对运动而产生方向垂直于相对运动方向的力。 4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 所述固液流动计算模型包括双流体模型、 单流体模型、 离散相模型； 所述磨损模 型包括： Fi nnic磨损模型、 Tabak off和Grant磨损模型、 M cLaury磨损模型、 Oka磨损模型。 5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 对所述泵站机组水力部件进行仿真模拟的过程包括： 将泵站机组水力 部件三维模型导入至仿真软件中， 基于非定常计算模拟泵站机组过流 部件在固液两相流条件下 的内部流动问题， 并设置边界条件； 所述边界条件包括入口边界 条件、 出口边界条件、 壁 面边界； 设置求解条件， 颗粒相的形状， 颗粒与颗粒、 颗粒与壁面之间的接触模型； 设置求解条 件的过程中， 对叶轮区域采用旋转 坐标系， 对蜗壳部分采用静止坐标系。 6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 对所述数字孪生数据进行管理与深度挖掘的过程中， 将所述数字孪生数据划分权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115470682 A 2为泵站机组过流部件运行状态数据、 颗粒 特性数据、 运行状态与颗粒 特性交互数据； 所述泵站机组过流部件运行状态数据包括间接反映泵磨损程度的外特性参数； 所述颗 粒特性数据包括颗粒的粒径、 颗粒的浓度、 颗粒形状、 颗粒速度、 颗粒入射角； 所述运行状态 与颗粒特性交互数据固液两相流之间的耦合计算。 7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 基于上下位机系统对所述泵站机组水力部件的状态进 行磨损分析与实时调节修 正的过程包括： 获取泵站机组状态数据， 基于所述泵站机组状态数据反映泵站机组的磨损状态； 构建数据采集平台， 将设置的边界条件输入所述固液两项流动计算模型， 获取仿真磨 损量分析 结果， 基于所述仿真磨损量分析 结果进行磨损分析； 基于所述仿真磨损量分析结果获取外特性数据， 将所述外特性数据与 所述泵站机组状 态数据进行对比， 基于对比结果进行实时调节修 正。 8.根据权利要求1所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 基于所述泵站机组水力部件数字孪生模型对所述泵站机组水力部件进 行寿命预 测的过程包括： 基于所述泵站机组水力 部件数字孪生模型， 根据间接反映磨损程度的历史性 能参数预 测水力部件的磨损趋势以及磨损量， 构建水力部件磨损过程退化模型； 基于所述水力部件磨损过程退化模型获取寿命预测结果。 9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的泵站机组水力部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 所述间接反 映磨损程度的历史性能参数包括泵站机组运行效率、 泵站机组进出 口压力、 泵站机组电机功率、 泵站机组的转速 。 10.根据权利要求8所述的基于数字孪生的泵站机组水力 部件磨损及寿命预测方法， 其 特征在于， 构建所述水力部件磨损过程退化模型的过程中， 目标量为泵站机组的运行效率， 自变量为进出口压力、 电机功率、 转速， 通过仿真 分析的磨损量代 表变化过程。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115470682 A 3