[发明专利]空调机房设备群的健康能效检测方法

说明书

本发明公开了一种空调机房设备群的健康能效检测方法，首先在机房内安装振动传感器，并将接收到的振动信号传递给数据采集系统，采集出设备的振动信号；然后通过自然梯度下互信息的高阶积累量盲源分离算法计算出分离模型W₁、W₂。利用计算出的分离模型对多源混合信号进行盲源分离，从而提取出设备故障信号的时频特征；然后根据这些特征参数和传感器的位置进行信号特征识别，判定故障类型和设备工作状态，根据分析出的状态信息及时做出相应处理，从而达到设备健康检测和提高设备运行效率的目的。本发明能够在多种设备共同运行情况下提取单个设备运行时振动信号特征，从而正确判断设备的健康状态并提高运行效率。

技术领域

本发明属于设备故障诊断技术领域，具体地是涉及一种空调机房设备群的健康能效检测方法。

背景技术

在设备复杂化、规模化的趋势下，空调机房为了节省空间资源和便于维护管理，常将不同类型的机组经常集中安装在同一空间内。目前国内空调系统能效比平均值为2.5左右，最低值仅为1.7，远远落低于单台空调机组的效率值。与国外相比，我国在设备能效利用方面一直处于劣势，国外的设备能效利用率可以达到75％以上，但国内只有30％左右。造成这种局面的主要原因是机房内各类设备振动传递，噪声引起的二次振动使设备运行效率下降，机械故障频发，从而降低了机组的能效。因此对空调机房内设备群进行振动监测，及时发现单台设备的早期故障，是保证空调机组健康、高效运行的有力保障。

设备状态监测系统通过分析各类状态特征信息，从而获知设备的运行状态，尽量减少设备的损坏，从而避免不必要的能效浪费和财力损失。因此，高效、准确的设备健康能效监测系统不仅可以保证空调机房的正常运行，还可以提高设备运行效率，减少停机维护费用。但是，由于传感器的状态监测方法只能对单台设备进行监测，对于多种设备互相干扰，机组运行效率变化等因素带来的影响无法准确、实时地诊断。因此，在对多振动源信号未知，且空调机组输出功率动态变化的情况下，能够提取单机组故障源信号特征成为关键技术难题。

发明内容

本发明的目的就在于克服现有技术存在的上述不足，针对多个振源的混合信号难以快速准确识别设备运行状态的难题，提出了一种新的多源混合信号故障识别技术的空调机房设备群的健康能效检测方法，既对微弱早期故障信号敏感、又能识别多种故障特征；本发明能够在多种设备共同运行情况下提取单个设备运行时振动信号特征，从而正确判断设备的健康状态并提高运行效率。而且本发明提出的方法改进了盲分离算法的性能，提高了振动信号分离精度，使实际应用中分离性能更加稳定、可靠、准确和高效，从而能够准确有效及时地判断机组的健康和能效状态，达到早期发现设备故障，准确识别故障类型和能效水平的目的。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案。

本发明一种空调机房设备群的健康能效检测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：首先，在机房内空调机组的压缩机、联轴器等关键部位布置振动测点，使用振动频谱分析仪测量机组各部件的轴向、垂直向和水平的振动频谱，最后将信号传递给数据采集系统；

步骤2：然后，将采集储存的振动信号作为输入信号X(t)，用三阶积累量和四阶积累量表示输出信号y(t)、边缘熵H(y_i)，并将三阶积累量和四阶积累量用Edgeworth级数展开获得边缘熵H(y_i)的显示表达式，利用自然梯度法分别对互信息表达式中的W₁、W₂求导，由此计算出分离矩阵W₁和W₂，最后在非线性多源信号盲分离模型的基础上，利用求解出的分离矩阵分离出振动源信号y(t)；

步骤3：最后，将分离出的源信号进行特征分析，从而确定机房的主要故障源并根据分离的振源信号特征识别运行状态，并将设备运行状态信息及时反馈给健康能效监测系统，从而达到实时监测健康和能效状态的目的。