本发明专利技术涉及计算机技术领域，提供一种工程机械寿命确定方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取工程机械的实时载荷信息；将实时载荷信息输入至第一机器学习模型，得到工程机械中每个目标部件的每个危险点的应力值；将所有危险点的应力值输入至第二机器学习模型，得到每个目标部件的疲劳寿命；基于目标部件的疲劳寿命，确定目标部件的剩余寿命。如此，通过实时载荷信息和第一机器学习模型就可以得到每个危险点的应力值，进而通过第二机器学习模型快速得到目标部件的剩余寿命，避免了在工程机械上的每个危险点处粘贴传感器来进行实时采集的问题，不仅快速准确，且实现简单，降低了成本。成本。成本。
【技术实现步骤摘要】
工程机械寿命确定方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种工程机械寿命确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，许多工程机械的工作环境恶劣，工作级别高，结构复杂且安全性要求较高。然而，随着在工程机械服役年限的延续，其各部件等的寿命将不可避免地退化，相应的，工程机械整机的寿命也随之减少，既会影响正常运行，又会引发安全隐患。适时对各部件修复更换，是延长部件的寿命进而延长整机的寿命的有效途径。为此，工程机械寿命确定是非常重要的环节，其中工程机械寿命确定包括工程机械的部件的寿命确定，进一步的，还包括受部件的寿命影响的整机的寿命确定。但如何评价各部件的情况，以监测部件的寿命，来确定各部件修复更换的最佳准入期，是一个关键问题。
[0003]现有技术中，主要是在工程机械的危险点粘贴传感器，采集工程机械底盘行驶状态下的危险点的实时应力值和应变值，然后根据损伤累加的方法计算振动危险点的累积损伤，进而监测相应部件的寿命。但是，由于工程机械工作环境恶劣，传感器测量结果的准确性较低，且测量操作复杂，成本高。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种工程机械寿命确定方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中监测工程机械相应部件的寿命时，由于工程机械工作环境恶劣，危险点粘贴的传感器对实时应力值和应变值的测量结果的准确性较低，且测量操作复杂，成本高的缺陷，实现快速准确地得到目标部件的剩余寿命，且实现简单，降低了成本。
[0005]本专利技术提供一种工程机械寿命确定方法，包括：
[0006]获取工程机械的实时载荷信息；
[0007]将所述实时载荷信息输入至第一机器学习模型，得到所述工程机械中每个目标部件的每个危险点的应力值；所述第一机器学习模型是基于载荷信息样本以及所有所述危险点的应力值样本训练得到的；
[0008]将所有所述危险点的应力值输入至第二机器学习模型，得到每个所述目标部件的疲劳寿命；所述第二机器学习模型是基于所有所述危险点的应力值样本和所有所述目标部件的疲劳寿命样本训练得到的；
[0009]基于所述目标部件的疲劳寿命，确定所述目标部件的剩余寿命。
[0010]根据本专利技术提供的一种工程机械寿命确定方法，所述第一机器学习模型是通过如下方式获得的：
[0011]构建所述工程机械的有限元模型；
[0012]将所述载荷信息样本输入至所述有限元模型，得到所述工程机械中每个部件的每个节点的第一应力值；
[0013]若所述节点为所述危险点，将所述节点的第一应力值，作为所述危险点的应力值样本；
[0014]基于所述载荷信息样本和所有所述危险点的应力值样本，对第一初始机器学习模型进行训练，得到所述第一机器学习模型。
[0015]根据本专利技术提供的一种工程机械寿命确定方法，所述有限元模型是通过如下方式构建的：
[0016]构建所述工程机械的初始有限元模型；
[0017]将预设载荷信息输入至所述初始有限元模型，输出所述节点的第二应力值和第二应变值；
[0018]若所述节点的第二应力值大于或等于第一阈值，和/或，第二应变值大于或等于第二阈值，确定所述节点为所述危险点且所述节点所在的部件为所述目标部件；
[0019]采集所述危险点的实际应力值和实际应变值；
[0020]基于所述危险点的实际应力值和实际应变值，对所述初始有限元模型进行优化，得到所述有限元模型。
[0021]根据本专利技术提供的一种工程机械寿命确定方法，所述第二机器学习模型是通过如下方式获得的：
[0022]将所有所述危险点的应力值样本输入至疲劳模型，计算得到每个所述目标部件的疲劳寿命样本；
[0023]基于所有所述危险点的应力值样本和所有所述目标部件的疲劳寿命样本，对第二初始机器学习模型进行训练，得到所述第二机器学习模型。
[0024]根据本专利技术提供的一种工程机械寿命确定方法，还包括：
[0025]当所述目标部件的剩余寿命小于或等于第三阈值时，发出用于提示更换所述目标部件的提示信息。
[0026]根据本专利技术提供的一种工程机械寿命确定方法，所述第一机器学习模型和所述第二机器学习模型为所述工程机械的当前工况对应的所述第一机器学习模型和所述第二机器学习模型；所述将所述实时载荷信息输入至第一机器学习模型，得到所述工程机械中每个目标部件的每个危险点的应力值之前，还包括：
[0027]根据所述工程机械的实时工况信息，确定所述工程机械的当前工况。
[0028]根据本专利技术提供的一种工程机械寿命确定方法，还包括：
[0029]将所有所述目标部件的剩余寿命中的最小值，作为所述工程机械整机的剩余寿命。
[0030]本专利技术还提供一种工程机械寿命确定装置，包括：
[0031]载荷信息获取模块，用于获取工程机械的实时载荷信息；
[0032]应力获得模块，用于将所述实时载荷信息输入至第一机器学习模型，得到所述工程机械中每个目标部件的每个危险点的应力值；所述第一机器学习模型是基于载荷信息样本以及所有所述危险点的应力值样本训练得到的；
[0033]疲劳获得模块，用于将所有所述危险点的应力值输入至第二机器学习模型，得到每个所述目标部件的疲劳寿命；所述第二机器学习模型是基于所有所述危险点的应力值样本和所有所述目标部件的疲劳寿命样本训练得到的；
[0034]寿命确定模块，用于基于所述目标部件的疲劳寿命，确定所述目标部件的剩余寿命。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述工程机械寿命确定方法。
[0036]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述工程机械寿命确定方法。
[0037]本专利技术提供的工程机械寿命确定方法，通过获取工程机械的实时载荷信息，输入至第一机器学习模型，得到工程机械中每个目标部件的每个危险点的应力值，然后，将所有危险点的应力值输入至第二机器学习模型，得到每个目标部件的疲劳寿命，进而快速得到目标部件的剩余寿命，如此，通过实时载荷信息和第一机器学习模型就可以得到每个危险点的应力值，无需在工程机械上的每个危险点处粘贴传感器来进行实时采集，不仅快速准确，且实现简单，降低了成本。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是本专利技术提供的工程机械寿命确定方法的流程示意图之一；
[0040]图2是本专利技术提供的工程机械寿命确定方法的流程示意图之二；
[0041]图3是本专利技术提供的工程机本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工程机械寿命确定方法，其特征在于，包括：获取工程机械的实时载荷信息；将所述实时载荷信息输入至第一机器学习模型，得到所述工程机械中每个所述目标部件的每个危险点的应力值；将所有所述危险点的应力值输入至第二机器学习模型，得到每个所述目标部件的疲劳寿命；基于所述目标部件的疲劳寿命，确定所述目标部件的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的工程机械寿命确定方法，其特征在于，所述第一机器学习模型是通过如下方式获得的：构建所述工程机械的有限元模型；将所述载荷信息样本输入至所述有限元模型，得到所述工程机械中每个部件的每个节点的第一应力值；若所述节点为所述危险点，将所述节点的第一应力值，作为所述危险点的应力值样本；基于所述载荷信息样本和所有所述危险点的应力值样本，对第一初始机器学习模型进行训练，得到所述第一机器学习模型。3.根据权利要求2所述的工程机械寿命确定方法，其特征在于，所述有限元模型是通过如下方式构建的：构建所述工程机械的初始有限元模型；将预设载荷信息输入至所述初始有限元模型，输出所述节点的第二应力值和第二应变值；若所述节点的第二应力值大于或等于第一阈值，和/或，第二应变值大于或等于第二阈值，确定所述节点为所述危险点且所述节点所在的部件为所述目标部件；采集所述危险点的实际应力值和实际应变值；基于所述危险点的实际应力值和实际应变值，对所述初始有限元模型进行优化，得到所述有限元模型。4.根据权利要求1所述的工程机械寿命确定方法，其特征在于，所述第二机器学习模型是通过如下方式获得的：将所有所述危险点的应力值样本输入至疲劳模型，计算得到每个所述目标部件的疲劳寿命样本；基于所有所述危险点的应力值样本和所有所述目标部件的疲劳寿命样本，对第...
【专利技术属性】
技术研发人员：康滨，周雪勇，廖建国，敖鹭，
申请(专利权)人：浙江三一装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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