电机温度应力场代理模型构建方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及发电机仿真，尤其涉及一种电机温度应力场代理模型构建方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、电机多物理场代理模型的构建能够大大提高仿真速度，并且依靠数字孪生和可视化技术能够实现电机多物理场的实时可视化仿真。代理模型的性能与样本点在建模空间的分布和样本点的数量有极大关系，合适数量且分布均匀的样本点能够很好地反应真实模型在空间的变化趋势与信息，从而能够保证在使用代理模型时其提供的信息有较高的精度与可信度。相反，如果样本点选取不当会导致代理模型的构建成本过高且拟合精度较差以致提供错误的信息，甚至代理模型无法成功建立。

2、然而，目前的代理模型样本点范围的确定更多的根据经验值，样本范围无法把控，样本点数量无法把控，并没有准确机理约束，从而导致代理模型的性能较差，因此，亟需一种能够基于精确样本点范围的选取提高电机温度应力场代理模型性能的方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本技术提供了一种电机温度应力场代理模型构建方法、装置、设备、介质及产品。

2、本技术实施例的第一方面，提供一种电机温度应力场代理模型构建方法，该方法包括：获取样本空间范围，该样本空间范围包括载荷样本空间范围、定子机座温度运行范围和上机架温度运行范围，该载荷样本空间范围为基于载荷反演得到的载荷反求数据确定的，该定子机座温度运行范围和上机架温度运行范围分别是基于对应的历史采集数据确定的；利用均匀采样算法对该样本空间范围进行采样，得到多个样本点；基于定子机座-上机架的有限元模型对该多个样本点进行仿真，得到该多个样本点分别对应的响应值；基于该多个样本点，以及多个样本点分别对应的响应值确定的目标数据集，构建收敛的目标定子机座-上机架的代理模型。

3、本技术一些实施例中，该基于该多个样本点，以及多个样本点分别对应的响应值确定的目标数据集，构建收敛的目标定子机座-上机架的代理模型，包括：基于该目标数据集，构建初始定子机座-上机架的代理模型；将实际运行工况数据中的实际载荷值、实际定子机座温度值和实际上机架温度值输入该初始定子机座-上机架的代理模型，得到测试响应值，该实际运行工况数据还包括与该实际载荷值、该实际定子机座温度值和该实际上机架温度值对应的实际响应值；根据该测试响应值和该实际响应值之间的关系，确定该初始定子机座-上机架的代理模型是否收敛；在该初始定子机座-上机架的代理模型收敛的情况下，将该初始定子机座-上机架的代理模型确定为该目标定子机座-上机架的代理模型。

4、本技术一些实施例中，该根据该测试响应值和该实际响应值之间的关系，确定该初始定子机座-上机架的代理模型是否收敛之后，还包括：在确定该初始定子机座-上机架的代理模型不收敛的情况下，基于该目标数据集，基于序列采样的方法确定至少一个新增样本点；基于该定子机座-上机架的有限元模型对该至少一个新增样本点进行仿真，得到该至少一个新增样本点分别对应的响应值；基于该至少一个新增样本点，以及该至少一个新增样本点分别对应的响应值，更新该目标数据集，得到更新数据集；将该更新数据集作为该目标数据集，返回执行该基于该目标数据集，构建初始定子机座-上机架的代理模型，直至得到收敛的该目标定子机座-上机架的代理模型。

5、本技术一些实施例中，该基于该目标数据集，基于序列采样的方法确定至少一个新增样本点，包括：基于该目标数据集，通过泰森图解法将目标变量对应的空间范围分割为多个泰森多边形区域，该目标变量为载荷、定子机座温度和上机架温度中的任一个；基于该多个泰森多边形区域分别对应的样本点的误差，将误差最大的n个样本点分别对应的泰森多边形区域确定为n个敏感多边形区域，n为正整数；从该n个敏感多边形区域中分别确定一个采样点，得到该至少一个新增样本点。

6、本技术一些实施例中，该从该n个敏感多边形区域中分别确定一个采样点，得到该至少一个新增样本点，包括：针对目标敏感多边形区域进行随机采样，得到多个随机采样点；将该多个随机采样点中距该敏感多边形区域对应的样本点距离最远的点，确定为该目标敏感多边形区域对应的一个新增样本点。

7、本技术一些实施例中，该根据该测试响应值和该实际响应值之间的关系，确定该初始定子机座-上机架的代理模型是否收敛，包括：在目标差值与该实际响应值的比值的绝对值小于或等于比值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型收敛，该目标差值为该测试响应值与该实际响应值的差值；在该目标差值与该实际响应值的比值的绝对值大于该比值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型不收敛。

8、本技术一些实施例中，该根据该测试响应值和该实际响应值之间的关系，确定该初始定子机座-上机架的代理模型是否收敛，包括：在该测试响应值与该实际响应值的差值的绝对值小于或等于差值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型收敛；在该测试响应值与该实际响应值的差值的绝对值大于该差值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型不收敛。

9、本技术一些实施例中，该利用均匀采样算法对该样本空间范围进行采样，得到多个样本点，包括：利用最优超拉丁立方法对该样本空间范围进行采样，得到该多个样本点。

10、本技术实施例的第二方面，提供一种电机温度应力场代理模型构建装置，包括：获取模块，用于获取样本空间范围，该样本空间范围包括载荷样本空间范围、定子机座温度运行范围和上机架温度运行范围，该载荷样本空间范围为基于载荷反演得到的载荷反求数据确定的，该定子机座温度运行范围和上机架温度运行范围分别是基于对应的历史采集数据确定的；采样模块，用于利用均匀采样算法对该样本空间范围进行采样，得到多个样本点；仿真模块，用于基于定子机座-上机架的有限元模型对该多个样本点进行仿真，得到该多个样本点分别对应的响应值；构建模块，用于基于该多个样本点，以及多个样本点分别对应的响应值确定的目标数据集，构建收敛的目标定子机座-上机架的代理模型。

11、本技术一些实施例中，该构建模块，具体用于基于该目标数据集，构建初始定子机座-上机架的代理模型；将实际运行工况数据中的实际载荷值、实际定子机座温度值和实际上机架温度值输入该初始定子机座-上机架的代理模型，得到测试响应值，该实际运行工况数据还包括与该实际载荷值、该实际定子机座温度值和该实际上机架温度值对应的实际响应值；根据该测试响应值和该实际响应值之间的关系，确定该初始定子机座-上机架的代理模型是否收敛；在该初始定子机座-上机架的代理模型收敛的情况下，将该初始定子机座-上机架的代理模型确定为该目标定子机座-上机架的代理模型。

12、本技术一些实施例中，该构建模块，还用于根据该测试响应值和该实际响应值之间的关系，确定该初始定子机座-上机架的代理模型是否收敛之后，在确定该初始定子机座-上机架的代理模型不收敛的情况下，基于该目标数据集，基于序列采样的方法确定至少一个新增样本点；基于该定子机座-上机架的有限元模型对该至少一个新增样本点进行仿真，得到该至少一个新增样本点分别对应的响应值；基于该至少一个新增样本点，以及该至少一个新增样本点分别对应的响应值，更新该目标数据集，得到更新数据集；将该更新数据集作为该目标数据集，返回执行该基于该目标数据集，构建初始定子机座-上机架的代理模型，直至得到收敛的该目标定子机座-上机架的代理模型。

13、本技术一些实施例中，该构建模块，具体用于基于该目标数据集，通过泰森图解法将目标变量对应的空间范围分割为多个泰森多边形区域，该目标变量为载荷、定子机座温度和上机架温度中的任一个；基于该多个泰森多边形区域分别对应的样本点的误差，将误差最大的n个样本点分别对应的泰森多边形区域确定为n个敏感多边形区域，n为正整数；从该n个敏感多边形区域中分别确定一个采样点，得到该至少一个新增样本点。

14、本技术一些实施例中，该构建模块，具体用于针对目标敏感多边形区域进行随机采样，得到多个随机采样点；将该多个随机采样点中距该敏感多边形区域对应的样本点距离最远的点，确定为该目标敏感多边形区域对应的一个新增样本点。

15、本技术一些实施例中，该构建模块，具体用于在目标差值与该实际响应值的比值的绝对值小于或等于比值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型收敛，该目标差值为该测试响应值与该实际响应值的差值；在该目标差值与该实际响应值的比值的绝对值大于该比值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型不收敛。

16、本技术一些实施例中，该构建模块，具体用于在该测试响应值与该实际响应值的差值的绝对值小于或等于差值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型收敛；在该测试响应值与该实际响应值的差值的绝对值大于该差值阈值的情况下，确定该初始定子机座-上机架的代理模型不收敛。

17、本技术一些实施例中，该采样模块，具体用于利用最优超拉丁立方法对该样本空间范围进行采样，得到该多个样本点。

18、本技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面所述的电机温度应力场代理模型构建方法。

19、本技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的电机温度应力场代理模型构建方法。

20、本技术实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，其中，该计算机程序产品包括计算机程序，当该计算机程序产品在处理器上运行时，使得处理器执行该计算机程序，实现如第一方面所述的电机温度应力场代理模型构建方法。

21、本技术实施例的第六方面，提供了一种芯片，该芯片包括处理器和通信接口，该通信接口和该处理器耦合，该处理器用于运行程序指令，实现如第一方面所述的电机温度应力场代理模型构建方法。

22、本技术实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：通过获取样本空间范围，该样本空间范围包括载荷样本空间范围、定子机座温度运行范围和上机架温度运行范围，该载荷样本空间范围为基于载荷反演得到的载荷反求数据确定的，该定子机座温度运行范围和上机架温度运行范围分别是基于对应的历史采集数据确定的；利用均匀采样算法对该样本空间范围进行采样，得到多个样本点；基于定子机座-上机架的有限元模型对该多个样本点进行仿真，得到该多个样本点分别对应的响应值；基于该多个样本点，以及多个样本点分别对应的响应值确定的目标数据集，构建收敛的目标定子机座-上机架的代理模型。如此，借助载荷反演，实现对载荷样本点实验设计范围的约束，提升了样本点的有效性，通过均匀采样算法对样本空间范围进行采样，可以得到合适数量且分布均匀的多个样本点，如此获得的多个样本点能够很好地反应真实模型在空间的变化趋势与信息，能够保证在使用代理模型时其提供的信息有较高的精度与可信度，从而提高了电机温度应力场代理模型的性能。