作为蒸燃联合循环发电机组的主要设备,大型汽轮机组由于频繁启停和变负荷运行需要满足操作灵活和使用寿命长等要求。诸如汽缸等汽轮机耐用件的使用寿命是影响汽轮机长期灵活和安全运行的限制因素之一。在机组参与调峰过程中,低周疲劳是影响汽轮机汽缸使用寿命的主要因素,在运行使用过程中频繁的热交换导致汽缸形成较大的温差,由此产生的交变热应力会随着时间积累导致金属材料的低周疲劳,严重时会造成巨大的经济损失和运行安全隐患。因此在大型汽轮机的运行使用阶段,希望通过寿命预测、寿命监控以及运行维护来保证汽轮机长周期的安全可靠运行。同时目前的工业生产广泛应用先进的数据采集技术和传感物联技术,大规模的设备群、高能效的传感器以及先进的数据采集系统会产生海量的设备监测数据,数据监测分析已成为机械设备健康状态管理的重要手段。本文开展了基于监测数据的汽轮机汽缸结构的低周疲劳剩余寿命研究。考虑到汽轮机的实际运行工况和汽缸结构的复杂运行条件,本研究融合了监测数据挖掘和失效机理有限元模拟,发展了数据物理混合建模方法来预测汽轮机汽缸结构低周疲劳剩余使用寿命。具体研究工作包括:(1)收集整理汽轮机运行数据以及汽轮机汽缸金属壁温度数据,通过先进的数据清洗技术进行监测数据的预处理,解决监测数据中存在的传感器异常以及噪声干扰等数据缺陷,为后续的方法应用提供了准确的数据支持;(2)通过汽轮机组长周期的运行监测数据对机组历经的启动工况进行了判别统计,分析机组在运行使用过程中的启停工况信息;(3)在每种典型工况下利用有限元分析方法对汽轮机汽缸结构的温度场和热应力场进行精确的分析,得到每种典型工况下汽缸结构的低周疲劳寿命损耗;(4)通过监测数据的工况统计结果和计算得到的寿命损耗情况建立汽轮机汽缸结构的剩余寿命预测模型,并将模型嵌入到监测数据管理分析平台以实现汽轮机汽缸结构剩余使用寿命的实时预测。