高温部件的测温方法与流程

1.本发明涉及测温技术领域，尤其涉及一种高温部件的测温方法。


背景技术：

2.燃气轮机在实际工作时，除固体之间的导热以及固体表面与流体间的对流换热外，还存在辐射传热。由于不同部件间存在较大温差，不同工况及不同位置的高温部件对距离较近且无遮挡的低温部件固体，以及对其所在环境均存在辐射作用，辐射热量不可忽略。
3.此外，对于某些暴露于主流内的高温部件来说，布置温度测点进行壁温实时监控难度较大，而实时监测高温部件壁温是否超温又关系到发动机的安全，对于发动机的寿命及性能评估有重要意义。相关技术中，间接测量高温部件壁温的方法，采用迭代计算等方法进行评估，往往需要复杂的设备支持或耗时较长的仿真计算等。


技术实现要素：

4.本发明的一些实施例提出一种高温部件的测温方法，用于缓解测温困难的问题。
5.本发明的一些实施例提供了一种高温部件的测温方法，其包括：
6.获取与高温部件邻近的静止部件的壁温值和/或腔温值；
7.根据静止部件的壁温值和/或腔温值，通过机器学习方法获得流经静止部件的冷气流参数；以及
8.判断高温部件在换热过程中是否考虑固体间辐射换热，如果考虑固体间辐射换热，则结合对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数，获得高温部件壁温。
9.在一些实施例中，在将对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合之前，进一步判断是否考虑空间辐射换热，如果不考虑空间辐射换热，则将对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合，获得高温部件壁温。
10.在一些实施例中，在将对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合之前，进一步判断是否考虑空间辐射换热，如果考虑空间辐射换热，则将对流换热过程、固体间辐射换热过程、空间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合，获得高温部件壁温。
11.在一些实施例中，所述将对流换热过程、固体间辐射换热过程、空间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合，获得高温部件壁温，采用如下公式实现：
[0012][0013]
[0014][0015][0016]
根据上述四个公式，求解t1和t2，t1和t2为选取的高温部件两个表面的壁温值；
[0017]
其中，j1、j2、j3分别为高温部件的高温表面、低温表面、以及空间环境对应的有效辐射；
[0018]
eb1、eb2、eb3分别为高温部件的高温表面、低温表面、以及空间环境的辐射力；
[0019]
ε1、ε2为选取的高温部件的两个表面所用材料的发射率；
[0020]
x
1,2
,x
1，3
,x
2，3
分别为高温部件的高温表面对与低温表面的角系数、高温部件的高温表面对环境空间的角系数、低温表面对环境空间的角系数；
[0021]
t1、t2分别为选取的高温部件的两个表面的壁温；
[0022]
h1、h2、h3、h4分别为选取的高温部件的四个表面的对应换热系数；
[0023]
s1、s2、s3、s4分别为选取的高温部件的四个表面的表面积；
[0024]
t
c1out
、t
c1in
分别为向高温部件输送冷气的第一通道的出口气流温度及入口气流温度；
[0025]
t
c2out
、t
c2in
分别为向高温部件输送冷气的第二通道的出口气流温度及入口气流温度；
[0026]
tf为使高温部件表面温度增高的热源温度。
[0027]
在一些实施例中，如果不考虑固体间辐射换热，则将高温部件的对流换热过程与冷气侧参数进行结合，获得高温部件壁温。
[0028]
在一些实施例中，所述根据静止部件的壁温值和/或腔温值，通过机器学习方法获得流经静止部件的冷气流参数，包括：根据静止部件的壁温值和/或腔温值获得数据库，利用随机拆分数据集，将全部数据分为训练集与测试集，根据输入的数据个数使用包含三层隐藏层的bp神经网络，并设定初始学习率，通过机器学习方法，获得冷气流参数。
[0029]
在一些实施例中，在高温部件和静止部件的温度高于第一预设值，且不同部位的温差大于第二预设值的情况下，考虑固体间辐射换热；其中，第一预设值和第二预设值为根据经验选取的温度值。
[0030]
在一些实施例中，在高温部件和静止部件的温度高于第三预设值，向环境空间进行热辐射的情况下，考虑空间辐射，其中，第三预设值为根据经验选取的温度值。
[0031]
在一些实施例中，所述高温部件包括航空发动机的转子。
[0032]
基于上述技术方案，本发明至少具有以下有益效果：
[0033]
在一些实施例中，高温部件的测温方法利用现有温度测点，基于机器学习方法得到相关冷气流参数，考虑导热过程、对流换热过程及辐射换热过程对高温部件的影响，进行实时温度间接测量；该方法较为简单、耗时短，无需额外硬件测量设备，可进行快速、高精度的实时监测，且避免超温的风险。
附图说明
[0034]
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0035]
图1为根据本发明一些实施例提供的高温部件的测温方法的流程示意图；
[0036]
图2为根据本发明一些实施例提供的涉及辐射部分的等效网络示意图。
具体实施方式
[0037]
下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
[0039]
实际运行的发动机部件壁温除导热及对流影响外，高温部件辐射作用不可忽略，如何准确快速的进行高温部件的壁温监测对于发动机安全稳定运行意义重大。相关技术中，间接测量高温部件的壁温的迭代计算方法，需复杂设备支持或耗时较长，无法进行高温部件的壁温的实时监测。
[0040]
基于此，本公开一些实施例提供了一种高温部件的测温方法，无需额外硬件测量设备支持，结合对流换热及辐射换热过程，间接测量高温部件的壁温，方法简单，可在发动机运行时实时监测高温部件的壁温变化情况。
[0041]
如图1所示，在一些实施例中，高温部件的测温方法，其包括以下步骤：
[0042]
获取与高温部件邻近的静止部件的壁温值和/或腔温值；
[0043]
根据静止部件的壁温值和/或腔温值，通过机器学习方法获得流经静止部件的冷气流参数；
[0044]
判断高温部件在换热过程中是否考虑固体间辐射换热，如果考虑固体间辐射换热，则结合对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数，获得高温部件壁温。
[0045]
其中，静止部件的壁温值和/或腔温值为已经通过现有测温设备获取的温度值。
[0046]
本公开实施例提供的高温部件的测温方法利用现有温度测点(静止部件上的温度测点)，基于机器学习方法得到相关冷气流参数，考虑导热过程、对流换热过程及辐射换热过程对高温部件的影响，进行实时温度间接测量；该方法较为简单、耗时短，无需额外硬件测量设备，可进行快速、高精度的实时监测，避免超温的风险。
[0047]
本公开实施例提供的高温部件的测温方法可基于自动化程序达到对高温部件壁温的实时监测。
[0048]
在一些实施例中，在将对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合之前，进一步判断是否考虑空间辐射换热，如果不考虑空间辐射换热，则结合对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数，获得高温部件壁温。
[0049]
本公开实施例提供的高温部件的测温方法基于热传导及对流等过程，利用有效数据参数，根据经验公式进行计算，最终获得关于高温部位的壁温数据，简化整个高温部件壁温的测量过程，同时针对不同工况不同部件可进行批量快速评估。
[0050]
在一些实施例中，在将对流换热过程、固体间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合之前，进一步判断是否考虑空间辐射换热，如果考虑空间辐射换热，则将对流换热过程、固体间辐射换热过程、空间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合，获得高温部件壁温。
[0051]
本公开实施例提供的高温部件的测温方法考虑固体间辐射影响，及固体对环境空间的辐射，提高了高温部件温度预测的精度，同时也更准确的评估冷却气的冷却效果。
[0052]
在一些实施例中，所述将对流换热过程、固体间辐射换热过程、空间辐射换热过程与冷气侧参数进行结合，获得高温部件壁温，采用如下公式实现：
[0053][0054][0055][0056][0057]
根据上述四个公式，求解t1和t2，t1和t2为选取的高温部件两个表面的壁温值。
[0058]
其中，j1、j2、j3分别为高温部件的高温表面、与之对应的低温表面、以及空间环境对应的有效辐射；
[0059]
eb1、eb2、eb3分别为高温部件的高温表面、低温表面、以及空间环境的辐射力；
[0060]
ε1、ε2为选取的高温部件的两个表面所用材料的发射率；
[0061]
x
1,2
,x
1，3
,x
2，3
分别为高温部件的高温表面对与低温表面的角系数、高温部件的高温表面对环境空间的角系数、低温表面对环境空间的角系数；
[0062]
t1、t2分别为选取的高温部件的两个表面的壁温；
[0063]
h1、h2、h3、h4分别为选取的高温部件的四个表面的对应换热系数；
[0064]
s1、s2、s3、s4分别为选取的高温部件的四个表面的表面积；
[0065]
t
c1out
、t
c1in
分别为向高温部件输送冷气的第一通道的出口气流温度及入口气流温度；
[0066]
t
c2out
、t
c2in
分别为向高温部件输送冷气的第二通道的出口气流温度及入口气流温度；
[0067]
tf为使高温部件表面温度增高的热源温度。
[0068]
如图2所示，为考虑辐射部分等效网络示意图，在图1中若判断需要考虑空间辐射
的影响，则将兼顾导热、对流及辐射三种换热方式，采用图2中的等效网络示意图来帮助求解辐射换热，图2中形如为空间热阻，形如为表面热阻，形如为对流换热热阻，j3为与环境温度相关的有效辐射，采用上述四个公式，可以求解出选取的高温部件的两个表面的壁温数值，类比基尔霍夫定律，利用j1、j2、eb1及eb2四个节点电势(表面有效辐射)守恒，进而求解出关注的t1、t2壁温数值。
[0069]
在一些实施例中，如果不考虑固体间辐射换热，则将高温部件的对流换热过程与冷气侧参数进行计算，获得高温部件壁温。
[0070]
在一些实施例中，所述根据静止部件的壁温值和/或腔温值，通过机器学习方法获得流经静止部件的冷气流参数，包括：根据静止部件的壁温值和/或腔温值获得数据库，利用随机拆分数据集，将全部数据分为训练集与测试集，根据输入的数据个数使用包含三层隐藏层的bp神经网络，并设定初始学习率，通过机器学习方法，获得冷气流参数。
[0071]
机器学习目的为获得冷气侧温度参数，考虑采用与温度参数相关性最高的壁温及腔温作为参考输入数据。基于获得的数据库，利用随机数拆分数据集，将全部数据分为训练集与测试集，根据输入的数据个数使用包含三层隐藏层的bp神经网络，并设定初始学习率β0为0.1，通过机器学习方法，最终获得没有测点处及其他相关流的冷气侧参数。当具备冷气侧参数、材料属性(包括导热率、比热容等)、主流高温气流参数等数据后，根据实际换热过程，综合考虑金属导热、对流传热、辐射换热的影响，根据相应的经验关联式(例如：上述公式)，求解方程组获得高温部位的壁温数值。
[0072]
在一些实施例中，在高温部件和静止部件的温度高于第一预设值，且不同部位的温差大于第二预设值的情况下，考虑固体间辐射换热；其中，第一预设值和第二预设值为根据经验选取的温度值。
[0073]
在一些实施例中，在高温部件和静止部件的温度高于第三预设值，且向环境空间热辐射的情况下，考虑空间辐射，其中，第三预设值为根据经验选取的温度值。
[0074]
在一些实施例中，所述高温部件包括航空发动机的转子。
[0075]
相关发动机进行试验时，没有转子侧测点，而转动件的安全稳定运行对于发动机的性能十分重要，及时发现超温存在隐患的区域能够避免事故的出现。
[0076]
转动件靠近主流侧温度较高，辐射作用不可忽略，采用本公开实施例提供的高温部件的测温方法，当主流高温燃气侧的流量温度已知的情况下，可借助与转子临近的静止部件所布置的壁温及腔温测点，通过机器学习方法获得较为准确的二次流参数，在例如转子轮缘处，通过已经获得的流路参数以及其他金属物性参数等，将辐射算法完善，则可获得较为准确的此处壁温数值，实现高温转动件壁温的实时监测。
[0077]
当无法直接测量发动机高温转子部件的壁温时，可以通过本公开实施例提供的高温部件的测温方法，利用现有数据进行机器学习获得相关流冷气侧参数，再整合辐射、对流、导热的共同作用，通过经验公式的计算，实时分析计算获得相应的高温部件的壁温，从而达到间接测量高温转子部件壁温的目的，进而保证发动机重要的高温部件持续安全稳定的运行。
[0078]
基于上述本发明的各实施例，在没有明确否定的情况下，其中一个实施例的技术特征可以有益地与其他一个或多个实施例相互结合。
[0079]
在本发明的描述中，需要理解的是，使用“第一”、“第二”、“第三”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对上述零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
[0080]
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。