一种工业锅炉用智能检测装置的制作方法

本发明涉及锅炉检测领域，具体涉及一种工业锅炉用智能检测装置。
背景技术：
：锅炉的运行工况，不仅涉及生产效率，还涉及生产安全。相关技术中,对锅炉进行寿命评估，主要是通过寿命损耗分数法和参数法进行寿命损耗评估，无法对评估的结果进行验证，也没有指定相应的延长寿命的控制策略，无法很好的解决设备寿命的问题。技术实现要素：为解决上述问题，本发明旨在提供一种工业锅炉用智能检测装置。本发明的目的采用以下技术方案来实现：一种工业锅炉用智能检测装置，包括检测模块、数据处理模块、分析模块、监控显示模块、健康趋势预测模块和寿命评估模块；所述检测模块用于检测工业锅炉运行的各种健康数据，其依次连接数据处理模块、分析模块；所述分析模块用于对由数据处理模块处理过的健康数据进行分析，并形成数据透视图传输到监控显示模块；所述健康趋势预测模块用于采用模糊神经网络法根据离线和在线数据进行未来运行趋势分析；所述寿命评估模块用于确定工业锅炉的剩余寿命，反向验证健康趋势预测模块的趋势分析是否正确，并制定延长寿命的建议运行策略，将建议运行策略传输到监控显示模块。本发明的有益效果为：不仅能够根据检测的健康数据进行实时监控和预警，还能够进行锅炉的运行状况分析，根据不同运行状况制定不同运行策略，实时保护锅炉处于安全运行环境下，同时，还能够根据健康数据进行未来趋势预测，并根据评估的剩余疲劳寿命对未来趋势预测的结果进行反向验证，从而制定出相应的延长寿命的运行策略提供给技术人员选择,由此解决了上述的技术问题。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的应用场景不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明智能监测装置的结构示意图；图2是本发明寿命评估模块的结构示意图。附图标记：检测模块1、数据处理模块2、分析模块3、监控显示模块4、健康趋势预测模块5、寿命评估模块6、数据准备子模块61、寿命分析预测子模块62。具体实施方式结合以下应用场景对本发明作进一步描述。应用场景1参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的工业锅炉用智能检测装置，包括检测模块1、数据处理模块2、分析模块3、监控显示模块4、健康趋势预测模块5和寿命评估模块6；所述检测模块1用于检测工业锅炉运行的各种健康数据，其依次连接数据处理模块2、分析模块3；所述分析模块3用于对由数据处理模块2处理过的健康数据进行分析，并形成数据透视图传输到监控显示模块4；所述健康趋势预测模块5用于采用模糊神经网络法根据离线和在线数据进行未来运行趋势分析；所述寿命评估模块6用于确定工业锅炉的剩余寿命，反向验证健康趋势预测模块5的趋势分析是否正确，并制定延长寿命的建议运行策略，将建议运行策略传输到监控显示模块4。优选的，所述健康数据包括锅炉壁温度、锅炉壁厚度、蠕变、金相。本发明上述实施例不仅能够根据检测的健康数据进行实时监控和预警，还能够进行锅炉的运行状况分析，根据不同运行状况制定不同运行策略，实时保护锅炉处于安全运行环境下，同时，还能够根据健康数据进行未来趋势预测，并根据评估的剩余疲劳寿命对未来趋势预测的结果进行反向验证，从而制定出相应的延长寿命的运行策略提供给技术人员选择,由此解决了上述的技术问题。优选的，所述数据处理模块2用于对健康数据进行AD转换、筛选健康数据并剔除无用的健康数据。本优选实施例设置数据处理模块2进行健康数据的筛选，提高了数据分析的速度和精度。优选的，所述寿命评估模块6包括数据准备模块61和寿命分析预测子模块62，所述数据准备子模块61用于确定锅炉的实测典型载荷谱、锅炉上各实际裂纹的裂纹位置、尺寸，并对各种裂纹进行几何简化分类；所述寿命分析预测子模块62用于对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，进而对所述实测典型载荷谱、各实际裂纹的裂纹位置、尺寸以及各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线进行裂纹扩展分析，确定对应于各种裂纹的裂纹扩展寿命循环数，再根据所述裂纹扩展寿命循环数确定对应裂纹的剩余疲劳寿命的估算值，最终确定锅炉的剩余疲劳寿命的估算值。本优选实施例构建了寿命评估模块6的结构框架。优选的，定义对应于裂纹i＝1,2,…m的剩余疲劳寿命的估算值集为{P1,P2,…,Pi},锅炉剩余疲劳寿命的估算值PZ则为：Pz＝mini＝1,2,...m{P1,P2,…,Pi}。本优选实施例确定了锅炉的剩余疲劳寿命与锅炉的各实际裂纹的剩余疲劳寿命之间的关系，采用最小的实际裂纹的疲劳寿命作为锅炉的剩余疲劳寿命，符合木桶理论，准确度高。优选的，所述对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，包括：(1)计算各种裂纹的应力强度因子幅，考虑裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，定义应力强度因子幅ΔKpc的计算公式为：ΔKpc=Kpcmax-Kyc-ΔKsc,R≤0Kpcmax-Kpcmin,R>0]]>式中ΔKsc=122π∫Ar-3/2[Kyc2πr(3sin2αcosα+2cosα2cos3α2)+3(σ11-σ22)sinαsin5α2-6σ12sinαcos5α2-(σ11+σ22)cos3α2]dA]]>其中，为疲劳循环载荷中由最大载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，为疲劳循环载荷中由最小载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，Kyc为远场作用下的应力强度因子，由裂纹完全张开时的载荷计算得到，ΔKsc表示裂纹尖端塑性区引起的应力强度因子增量，A为围绕裂纹尖端的塑性区的面积，其包括裂纹扩展过程中所产生的塑性变形尾迹区，σ11、σ12、σ22为裂纹尖端塑性区内的应力，由对裂纹尖端塑性区应力场的有限元计算分析得到,R为拉伸载荷与压缩载荷的比值；(2)构建各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，以Paris公式为基础，考虑温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，定义所述疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式为：T＜0℃ORT>Tmax时，dadN=C(ΔKpc-ΔKT)M]]>0℃≤T≤Tmax时，dadN=C(ΔKpc)M]]>式中，T为试验温度，Tmax为设定的最高温度，Tmax的取值范围为[35℃,40℃]，a为裂纹扩展长度，N为循环次数，C和M为材料常数，ΔKT为拟合非正常温度下裂纹扩展性能曲面后分析得到的非正常温度断裂门槛值，体现了温度对扩展速率的影响，且ΔKT的取值范围需满足[0,ΔKpc)。本优选实施例定义了应力强度因子幅ΔK_pc的计算公式，且考虑了裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，并将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，从而定义的应力强度因子幅ΔK_pc可以很好地作为一个合理的力学参量来定量化地分析裂纹尖端塑性区对应力强度因子的影响；以Paris公式为基础，考虑了温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，并定义了疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式，提高了计算的精度，且简单实用。优选的，所述裂纹扩展寿命循环数N的计算公式为：N=∫a0ac1C(ΔKpc-ΔKT)M]]>本优选实施例确定了裂纹扩展寿命循环数N的计算公式，提高了寿命预测的速度。本应用场景上述实施例的最高温度Tmax设定为35℃，对锅炉的疲劳寿命预测的精度相对提高了15％。应用场景2参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的工业锅炉用智能检测装置，包括检测模块1、数据处理模块2、分析模块3、监控显示模块4、健康趋势预测模块5和寿命评估模块6；所述检测模块1用于检测工业锅炉运行的各种健康数据，其依次连接数据处理模块2、分析模块3；所述分析模块3用于对由数据处理模块2处理过的健康数据进行分析，并形成数据透视图传输到监控显示模块4；所述健康趋势预测模块5用于采用模糊神经网络法根据离线和在线数据进行未来运行趋势分析；所述寿命评估模块6用于确定工业锅炉的剩余寿命，反向验证健康趋势预测模块5的趋势分析是否正确，并制定延长寿命的建议运行策略，将建议运行策略传输到监控显示模块4。优选的，所述健康数据包括锅炉壁温度、锅炉壁厚度、蠕变、金相。本发明上述实施例不仅能够根据检测的健康数据进行实时监控和预警，还能够进行锅炉的运行状况分析，根据不同运行状况制定不同运行策略，实时保护锅炉处于安全运行环境下，同时，还能够根据健康数据进行未来趋势预测，并根据评估的剩余疲劳寿命对未来趋势预测的结果进行反向验证，从而制定出相应的延长寿命的运行策略提供给技术人员选择,由此解决了上述的技术问题。优选的，所述数据处理模块2用于对健康数据进行AD转换、筛选健康数据并剔除无用的健康数据。本优选实施例设置数据处理模块2进行健康数据的筛选，提高了数据分析的速度和精度。优选的，所述寿命评估模块6包括数据准备模块61和寿命分析预测子模块62，所述数据准备子模块61用于确定锅炉的实测典型载荷谱、锅炉上各实际裂纹的裂纹位置、尺寸，并对各种裂纹进行几何简化分类；所述寿命分析预测子模块62用于对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，进而对所述实测典型载荷谱、各实际裂纹的裂纹位置、尺寸以及各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线进行裂纹扩展分析，确定对应于各种裂纹的裂纹扩展寿命循环数，再根据所述裂纹扩展寿命循环数确定对应裂纹的剩余疲劳寿命的估算值，最终确定锅炉的剩余疲劳寿命的估算值。本优选实施例构建了寿命评估模块6的结构框架。优选的，定义对应于裂纹i＝1,2,…m的剩余疲劳寿命的估算值集为{P1,P2,…,Pi},锅炉剩余疲劳寿命的估算值PZ则为：PZ＝mini＝1,2,…m{P1,P2,…,Pi}。本优选实施例确定了锅炉的剩余疲劳寿命与锅炉的各实际裂纹的剩余疲劳寿命之间的关系，采用最小的实际裂纹的疲劳寿命作为锅炉的剩余疲劳寿命，符合木桶理论，准确度高。优选的，所述对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，包括：(1)计算各种裂纹的应力强度因子幅，考虑裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，定义应力强度因子幅ΔKpc的计算公式为：ΔKpc=Kpcmax-Kyc-ΔKsc,R≤0Kpcmax-Kpcmin,R>0]]>式中ΔKsc=122π∫Ar-3/2[Kyc2πr(3sin2αcosα+2cosα2cos3α2)+3(σ11-σ22)sinαsin5α2-6σ12sinαcos5α2-(σ11+σ22)cos3α2]dA]]>其中，为疲劳循环载荷中由最大载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，为疲劳循环载荷中由最小载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，Kyc为远场作用下的应力强度因子，由裂纹完全张开时的载荷计算得到，ΔKsc表示裂纹尖端塑性区引起的应力强度因子增量，A为围绕裂纹尖端的塑性区的面积，其包括裂纹扩展过程中所产生的塑性变形尾迹区，σ11、σ12、σ22为裂纹尖端塑性区内的应力，由对裂纹尖端塑性区应力场的有限元计算分析得到,R为拉伸载荷与压缩载荷的比值；(2)构建各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，以Paris公式为基础，考虑温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，定义所述疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式为：T＜0℃ORT>Tmax时，dadN=C(ΔKpc-ΔKT)M]]>0℃≤T≤Tmax时，dadN=C(ΔKpc)M]]>式中，T为试验温度，Tmax为设定的最高温度，Tmax的取值范围为[35℃,40℃]，a为裂纹扩展长度，N为循环次数，C和M为材料常数，ΔKT为拟合非正常温度下裂纹扩展性能曲面后分析得到的非正常温度断裂门槛值，体现了温度对扩展速率的影响，且ΔKT的取值范围需满足[0,ΔKpc)。本优选实施例定义了应力强度因子幅ΔK_pc的计算公式，且考虑了裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，并将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，从而定义的应力强度因子幅ΔK_pc可以很好地作为一个合理的力学参量来定量化地分析裂纹尖端塑性区对应力强度因子的影响；以Paris公式为基础，考虑了温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，并定义了疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式，提高了计算的精度，且简单实用。优选的，所述裂纹扩展寿命循环数N的计算公式为：N=∫a0ac1C(ΔKpc-ΔKT)M]]>本优选实施例确定了裂纹扩展寿命循环数N的计算公式，提高了寿命预测的速度。本应用场景上述实施例的最高温度Tmax设定为36℃，对锅炉的疲劳寿命预测的精度相对提高了14％。应用场景3参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的工业锅炉用智能检测装置，包括检测模块1、数据处理模块2、分析模块3、监控显示模块4、健康趋势预测模块5和寿命评估模块6；所述检测模块1用于检测工业锅炉运行的各种健康数据，其依次连接数据处理模块2、分析模块3；所述分析模块3用于对由数据处理模块2处理过的健康数据进行分析，并形成数据透视图传输到监控显示模块4；所述健康趋势预测模块5用于采用模糊神经网络法根据离线和在线数据进行未来运行趋势分析；所述寿命评估模块6用于确定工业锅炉的剩余寿命，反向验证健康趋势预测模块5的趋势分析是否正确，并制定延长寿命的建议运行策略，将建议运行策略传输到监控显示模块4。优选的，所述健康数据包括锅炉壁温度、锅炉壁厚度、蠕变、金相。本发明上述实施例不仅能够根据检测的健康数据进行实时监控和预警，还能够进行锅炉的运行状况分析，根据不同运行状况制定不同运行策略，实时保护锅炉处于安全运行环境下，同时，还能够根据健康数据进行未来趋势预测，并根据评估的剩余疲劳寿命对未来趋势预测的结果进行反向验证，从而制定出相应的延长寿命的运行策略提供给技术人员选择,由此解决了上述的技术问题。优选的，所述数据处理模块2用于对健康数据进行AD转换、筛选健康数据并剔除无用的健康数据。本优选实施例设置数据处理模块2进行健康数据的筛选，提高了数据分析的速度和精度。优选的，所述寿命评估模块6包括数据准备模块61和寿命分析预测子模块62，所述数据准备子模块61用于确定锅炉的实测典型载荷谱、锅炉上各实际裂纹的裂纹位置、尺寸，并对各种裂纹进行几何简化分类；所述寿命分析预测子模块62用于对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，进而对所述实测典型载荷谱、各实际裂纹的裂纹位置、尺寸以及各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线进行裂纹扩展分析，确定对应于各种裂纹的裂纹扩展寿命循环数，再根据所述裂纹扩展寿命循环数确定对应裂纹的剩余疲劳寿命的估算值，最终确定锅炉的剩余疲劳寿命的估算值。本优选实施例构建了寿命评估模块6的结构框架。优选的，定义对应于裂纹i＝1,2,…m的剩余疲劳寿命的估算值集为{P1,P2,…,Pi},锅炉剩余疲劳寿命的估算值PZ则为：PZ＝mini＝1,2,…m{P1,P2,…,Pi}。本优选实施例确定了锅炉的剩余疲劳寿命与锅炉的各实际裂纹的剩余疲劳寿命之间的关系，采用最小的实际裂纹的疲劳寿命作为锅炉的剩余疲劳寿命，符合木桶理论，准确度高。优选的，所述对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，包括：(1)计算各种裂纹的应力强度因子幅，考虑裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，定义应力强度因子幅ΔKpc的计算公式为：ΔKpc=Kpcmax-Kyc-ΔKsc,R≤0Kpcmax-Kpcmin,R>0]]>式中ΔKsc=122π∫Ar-3/2[Kyc2πr(3sin2αcosα+2cosα2cos3α2)+3(σ11-σ22)sinαsin5α2-6σ12sinαcos5α2-(σ11+σ22)cos3α2]dA]]>其中，为疲劳循环载荷中由最大载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，为疲劳循环载荷中由最小载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，Kyc为远场作用下的应力强度因子，由裂纹完全张开时的载荷计算得到，ΔKsc表示裂纹尖端塑性区引起的应力强度因子增量，A为围绕裂纹尖端的塑性区的面积，其包括裂纹扩展过程中所产生的塑性变形尾迹区，σ11、σ12、σ22为裂纹尖端塑性区内的应力，由对裂纹尖端塑性区应力场的有限元计算分析得到,R为拉伸载荷与压缩载荷的比值；(2)构建各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，以Paris公式为基础，考虑温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，定义所述疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式为：T＜0℃ORT>Tmax时，dadN=C(ΔKpc-ΔKT)M]]>0℃≤T≤Tmax时，dadN=C(ΔKpc)M]]>式中，T为试验温度，Tmax为设定的最高温度，Tmax的取值范围为[35℃,40℃]，a为裂纹扩展长度，N为循环次数，C和M为材料常数，ΔKT为拟合非正常温度下裂纹扩展性能曲面后分析得到的非正常温度断裂门槛值，体现了温度对扩展速率的影响，且ΔKT的取值范围需满足[0,ΔKpc)。本优选实施例定义了应力强度因子幅ΔK_pc的计算公式，且考虑了裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，并将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，从而定义的应力强度因子幅ΔK_pc可以很好地作为一个合理的力学参量来定量化地分析裂纹尖端塑性区对应力强度因子的影响；以Paris公式为基础，考虑了温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，并定义了疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式，提高了计算的精度，且简单实用。优选的，所述裂纹扩展寿命循环数N的计算公式为：N=∫a0ac1C(ΔKpc-ΔKT)M]]>本优选实施例确定了裂纹扩展寿命循环数N的计算公式，提高了寿命预测的速度。本应用场景上述实施例的最高温度Tmax设定为38℃，对锅炉的疲劳寿命预测的精度相对提高了12％。应用场景4参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的工业锅炉用智能检测装置，包括检测模块1、数据处理模块2、分析模块3、监控显示模块4、健康趋势预测模块5和寿命评估模块6；所述检测模块1用于检测工业锅炉运行的各种健康数据，其依次连接数据处理模块2、分析模块3；所述分析模块3用于对由数据处理模块2处理过的健康数据进行分析，并形成数据透视图传输到监控显示模块4；所述健康趋势预测模块5用于采用模糊神经网络法根据离线和在线数据进行未来运行趋势分析；所述寿命评估模块6用于确定工业锅炉的剩余寿命，反向验证健康趋势预测模块5的趋势分析是否正确，并制定延长寿命的建议运行策略，将建议运行策略传输到监控显示模块4。优选的，所述健康数据包括锅炉壁温度、锅炉壁厚度、蠕变、金相。本发明上述实施例不仅能够根据检测的健康数据进行实时监控和预警，还能够进行锅炉的运行状况分析，根据不同运行状况制定不同运行策略，实时保护锅炉处于安全运行环境下，同时，还能够根据健康数据进行未来趋势预测，并根据评估的剩余疲劳寿命对未来趋势预测的结果进行反向验证，从而制定出相应的延长寿命的运行策略提供给技术人员选择,由此解决了上述的技术问题。优选的，所述数据处理模块2用于对健康数据进行AD转换、筛选健康数据并剔除无用的健康数据。本优选实施例设置数据处理模块2进行健康数据的筛选，提高了数据分析的速度和精度。优选的，所述寿命评估模块6包括数据准备模块61和寿命分析预测子模块62，所述数据准备子模块61用于确定锅炉的实测典型载荷谱、锅炉上各实际裂纹的裂纹位置、尺寸，并对各种裂纹进行几何简化分类；所述寿命分析预测子模块62用于对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，进而对所述实测典型载荷谱、各实际裂纹的裂纹位置、尺寸以及各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线进行裂纹扩展分析，确定对应于各种裂纹的裂纹扩展寿命循环数，再根据所述裂纹扩展寿命循环数确定对应裂纹的剩余疲劳寿命的估算值，最终确定锅炉的剩余疲劳寿命的估算值。本优选实施例构建了寿命评估模块6的结构框架。优选的，定义对应于裂纹i＝1,2,…m的剩余疲劳寿命的估算值集为{P1,P2,…,Pi},锅炉剩余疲劳寿命的估算值PZ则为：PZ＝mini＝1,2,…m{P1,P2,…,Pi}。本优选实施例确定了锅炉的剩余疲劳寿命与锅炉的各实际裂纹的剩余疲劳寿命之间的关系，采用最小的实际裂纹的疲劳寿命作为锅炉的剩余疲劳寿命，符合木桶理论，准确度高。优选的，所述对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，包括：(1)计算各种裂纹的应力强度因子幅，考虑裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，定义应力强度因子幅ΔKpc的计算公式为：ΔKpc=Kpcmax-Kyc-ΔKsc,R≤0Kpcmax-Kpcmin,R>0]]>式中ΔKsc=122π∫Ar-3/2[Kyc2πr(3sin2αcosα+2cosα2cos3α2)+3(σ11-σ22)sinαsin5α2-6σ12sinαcos5α2-(σ11+σ22)cos3α2]dA]]>其中，为疲劳循环载荷中由最大载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，为疲劳循环载荷中由最小载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，Kyc为远场作用下的应力强度因子，由裂纹完全张开时的载荷计算得到，ΔKsc表示裂纹尖端塑性区引起的应力强度因子增量，A为围绕裂纹尖端的塑性区的面积，其包括裂纹扩展过程中所产生的塑性变形尾迹区，σ11、σ12、σ22为裂纹尖端塑性区内的应力，由对裂纹尖端塑性区应力场的有限元计算分析得到,R为拉伸载荷与压缩载荷的比值；(2)构建各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，以Paris公式为基础，考虑温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，定义所述疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式为：T＜0℃ORT>Tmax时，dadN=C(ΔKpc-ΔKT)M]]>0℃≤T≤Tmax时，dadN=C(ΔKpc)M]]>式中，T为试验温度，Tmax为设定的最高温度，Tmax的取值范围为[35℃,40℃]，a为裂纹扩展长度，N为循环次数，C和M为材料常数，ΔKT为拟合非正常温度下裂纹扩展性能曲面后分析得到的非正常温度断裂门槛值，体现了温度对扩展速率的影响，且ΔKT的取值范围需满足[0,ΔKpc)。本优选实施例定义了应力强度因子幅ΔK_pc的计算公式，且考虑了裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，并将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，从而定义的应力强度因子幅ΔK_pc可以很好地作为一个合理的力学参量来定量化地分析裂纹尖端塑性区对应力强度因子的影响；以Paris公式为基础，考虑了温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，并定义了疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式，提高了计算的精度，且简单实用。优选的，所述裂纹扩展寿命循环数N的计算公式为：N=∫a0ac1C(ΔKpc-ΔKT)M]]>本优选实施例确定了裂纹扩展寿命循环数N的计算公式，提高了寿命预测的速度。本应用场景上述实施例的最高温度Tmax设定为39℃，对锅炉的疲劳寿命预测的精度相对提高了11％。应用场景5参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的工业锅炉用智能检测装置，包括检测模块1、数据处理模块2、分析模块3、监控显示模块4、健康趋势预测模块5和寿命评估模块6；所述检测模块1用于检测工业锅炉运行的各种健康数据，其依次连接数据处理模块2、分析模块3；所述分析模块3用于对由数据处理模块2处理过的健康数据进行分析，并形成数据透视图传输到监控显示模块4；所述健康趋势预测模块5用于采用模糊神经网络法根据离线和在线数据进行未来运行趋势分析；所述寿命评估模块6用于确定工业锅炉的剩余寿命，反向验证健康趋势预测模块5的趋势分析是否正确，并制定延长寿命的建议运行策略，将建议运行策略传输到监控显示模块4。优选的，所述健康数据包括锅炉壁温度、锅炉壁厚度、蠕变、金相。本发明上述实施例不仅能够根据检测的健康数据进行实时监控和预警，还能够进行锅炉的运行状况分析，根据不同运行状况制定不同运行策略，实时保护锅炉处于安全运行环境下，同时，还能够根据健康数据进行未来趋势预测，并根据评估的剩余疲劳寿命对未来趋势预测的结果进行反向验证，从而制定出相应的延长寿命的运行策略提供给技术人员选择,由此解决了上述的技术问题。优选的，所述数据处理模块2用于对健康数据进行AD转换、筛选健康数据并剔除无用的健康数据。本优选实施例设置数据处理模块2进行健康数据的筛选，提高了数据分析的速度和精度。优选的，所述寿命评估模块6包括数据准备模块61和寿命分析预测子模块62，所述数据准备子模块61用于确定锅炉的实测典型载荷谱、锅炉上各实际裂纹的裂纹位置、尺寸，并对各种裂纹进行几何简化分类；所述寿命分析预测子模块62用于对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，进而对所述实测典型载荷谱、各实际裂纹的裂纹位置、尺寸以及各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线进行裂纹扩展分析，确定对应于各种裂纹的裂纹扩展寿命循环数，再根据所述裂纹扩展寿命循环数确定对应裂纹的剩余疲劳寿命的估算值，最终确定锅炉的剩余疲劳寿命的估算值。本优选实施例构建了寿命评估模块6的结构框架。优选的，定义对应于裂纹i＝1,2,…m的剩余疲劳寿命的估算值集为{P1,P2,…,Pi},锅炉剩余疲劳寿命的估算值Pz则为：Pz＝mini＝1,2,…m{P1,P2,…,Pi}。本优选实施例确定了锅炉的剩余疲劳寿命与锅炉的各实际裂纹的剩余疲劳寿命之间的关系，采用最小的实际裂纹的疲劳寿命作为锅炉的剩余疲劳寿命，符合木桶理论，准确度高。优选的，所述对所述锅炉的材料进行疲劳试验，获取所述材料对应于各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，包括：(1)计算各种裂纹的应力强度因子幅，考虑裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，定义应力强度因子幅ΔKpc的计算公式为：ΔKpc=Kpcmax-Kyc-ΔKsc,R≤0Kpcmax-Kpcmin,R>0]]>式中ΔKsc=122π∫Ar-3/2[Kyc2πr(3sin2αcosα+2cosα2cos3α2)+3(σ11-σ22)sinαsin5α2-6σ12sinαcos5α2-(σ11+σ22)cos3α2]dA]]>其中，为疲劳循环载荷中由最大载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，为疲劳循环载荷中由最小载荷计算得到的经塑性修正的应力强度因子值，Kyc为远场作用下的应力强度因子，由裂纹完全张开时的载荷计算得到，ΔKsc表示裂纹尖端塑性区引起的应力强度因子增量，A为围绕裂纹尖端的塑性区的面积，其包括裂纹扩展过程中所产生的塑性变形尾迹区，σ11、σ12、σ22为裂纹尖端塑性区内的应力，由对裂纹尖端塑性区应力场的有限元计算分析得到,R为拉伸载荷与压缩载荷的比值；(2)构建各种裂纹的疲劳裂纹扩展速率曲线，以Paris公式为基础，考虑温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，定义所述疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式为：T＜0℃ORT>Tmax时，dadN=C(ΔKpc-ΔKT)M]]>0℃≤T≤Tmax时，dadN=C(ΔKpc)M]]>式中，T为试验温度，Tmax为设定的最高温度，Tmax的取值范围为[35℃,40℃]，a为裂纹扩展长度，N为循环次数，C和M为材料常数，ΔKT为拟合非正常温度下裂纹扩展性能曲面后分析得到的非正常温度断裂门槛值，体现了温度对扩展速率的影响，且ΔKT的取值范围需满足[0,ΔKpc)。本优选实施例定义了应力强度因子幅ΔK_pc的计算公式，且考虑了裂纹尖端点的塑性变形区会对材料的疲劳断裂具有决定性的影响，并将裂纹尖端塑性区等效于一个含有相变应变的均质夹杂，从而定义的应力强度因子幅ΔK_pc可以很好地作为一个合理的力学参量来定量化地分析裂纹尖端塑性区对应力强度因子的影响；以Paris公式为基础，考虑了温度对疲劳裂纹拓展速率的影响，并定义了疲劳裂纹扩展速率的修正计算公式，提高了计算的精度，且简单实用。优选的，所述裂纹扩展寿命循环数N的计算公式为：N=∫a0ac1C(ΔKpc-ΔKT)M]]>本优选实施例确定了裂纹扩展寿命循环数N的计算公式，提高了寿命预测的速度。本应用场景上述实施例的最高温度Tmax设定为40℃，对锅炉的疲劳寿命预测的精度相对提高了10％。最后应当说明的是，以上应用场景仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳应用场景对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页1 2 3