基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法

许文强; 周建星; 崔权维; 张博文; 周亚东

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1405

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基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法

更新时间：2026-01-08

- 基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法
- 基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法
- 太阳能学报 2025年46卷第12期页码：225-232
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1405
  中图分类号： TH133
- 网络出版：2026-01-07，
  
  纸质出版：2025
- 稿件说明：
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许文强, 周建星, 崔权维, 等. 基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法[J]. 太阳能学报, 2025,46(12):225-232.

许文强, 周建星, 崔权维, et al. 基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法[J]. 2025, 46(12): 225-232.
许文强, 周建星, 崔权维, 等. 基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法[J]. 太阳能学报, 2025,46(12):225-232. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1405.

许文强, 周建星, 崔权维, et al. 基于数字孪生风电机组轴承温度动态优化方法[J]. 2025, 46(12): 225-232. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1405.

摘要

针对以往风电机组轴承温度发热端建模简化和未考虑实际环境影响

难以建立准确的轴承温度模型的问题

提出基于数字孪生的轴承温度动态预测方法。首先

采用有限元法建立系统动力学模型

初步得到轴承振动加速度;其次

通过热网络法构建轴承温度计算机理模型。借助优化算法建立基于实测数据为目标的轴承振动优化模型

并利用实验数据和仿真结果构建滚动轴承热边界条件在线修正的数字孪生模型

用数字孪生优化后动的力学模型更新热网络仿真温度。试验结果表明

在变转速的工况下

该模型在振动加速度估计精度和轴承温度预测精度具备良好表现

可有效提高轴承热网络分析的精度和预测模型的准确性。

Abstract

In order to solve the problems that the modeling of the heating end of the bearing temperature of a wind turbine was simplified in the past and the actual environment was not considered

making it difficult to establish an accurate bearing temperature model

a dynamic prediction method of bearing temperature based on a digital twin is proposed. Firstly

the system dynamics model is established by the finite element method

and the bearing vibration acceleration is preliminarily obtained. Secondly

the mechanism model of bearing temperature calculation is constructed by the thermal network method. The bearing vibration optimization model based on the measured data is established by the optimization algorithm

and the digital twin model of the rolling bearing's thermal boundary conditions is constructed by using the experimental data and simulation results. The dynamic model after the digital twin optimization is used to update the thermal network simulation of temperature. The test results show that the model has good performance in vibration acceleration estimation accuracy and bearing temperature prediction accuracy under the condition of variable speed

which can effectively improve the accuracy of bearing thermal network analysis and prediction model.

关键词

Keywords

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