[发明专利]一种往复压缩机的多源信号融合预警方法有效
申请号: | 202210251274.2 | 申请日: | 2022-03-15 |
公开(公告)号: | CN114658645B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 原栋文;狄剑杰;王永超;刘浩;姜巧 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司 |
主分类号: | F04B51/00 | 分类号: | F04B51/00;F04B49/10;G06F18/25 |
代理公司: | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人: | 崔立青 |
地址: | 100027 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 往复 压缩机 信号 融合 预警 方法 | ||
本发明公开了一种往复压缩机的多源信号融合预警方法,包括以下步骤:(1)获取指定的代表载荷下的整周期数据;(2)计算整周期数据的机理特征向量:(3)计算代表载荷的特征向量:(4)计算相邻代表载荷的相似度:(5)合并特征相似的代表载荷:(6)计算新整周期信号的机理特征向量:(7)对新整周期信号给出预警信息:本发明基于气缸表面的振动信号、气缸内部的动态压力信号以及示功图进行多源信号融合诊断,可靠性好;对往复压缩机的工作载荷区间划分档位区间,在档位区间中挑选代表载荷,基于指定的多个代表载荷,对属于代表载荷区间或档位区间的新载荷下的新整周期信号进行信号异常诊断,灵活性好,科学高效。
技术领域
本申请涉及设备状态监测与诊断技术领域,特别涉及一种往复压缩机的多源信号融合预警方法。
背景技术
往复压缩机是众多关键机械系统的心脏,一旦发生严重故障,将导致整个装备系统失效或恶性损坏。由于往复压缩机结构十分复杂,工况多变,工作条件十分恶劣,导致故障率较高,所以当异常信号出现时,及时预警,阻止故障恶化,提高可靠性和安全性,是当前亟待解决问题。
其中,振动信号能够直接反映压缩机内部主要冲击元件的振动变化趋势,成为壳体振动异常,零件断裂、松动故障的主要参考数据;动态压力信号和示功图能够直接反映缸内压力变化趋势,成为气阀泄露、卡塞故障的主要参考数据。例如:专利申请基于主成分分析与支持向量机的往复压缩机故障诊断方法CN112990257A中公开了基于振动信号运用主成分分析与支持向量机实现故障诊断、专利申请基于统计学习理论的往复压缩机用气阀的故障诊断方法CN113850120A中公开了基于振动信号实现往复压缩机环状气阀的故障诊断、专利申请一种基于示功图的往复式压缩机反向角检测系统CN110500268B中公开了基于示功图实现往复压缩机的异常诊断以及专利申请基于时变奇异谱的往复压缩机气阀故障诊断方法CN111259992A中基于振动信号与动态压力信号,运用时变奇异谱方法实现了故障诊断。上述所列举的专利申请中异常预警方法多依靠单源信号实现预警,可靠性较差;而基于多源信号的诊断方法为单一载荷下的诊断,当往复压缩机在多个载荷下工作时,运用单一载荷诊断的方法进行分别诊断,缺乏灵活性,效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种往复压缩机的多源信号融合预警方法,能够对往复压缩机异常信号进行可靠且科学高效的诊断。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种往复压缩机的多源信号融合预警方法,包括以下步骤:
(1)获取指定的代表载荷下的整周期数据:
将往复压缩机的工作载荷区间(0%,100%]均分为N个档位区间:
(100%/N*(n-1),100%/N*n],n=1,...,N;
每个档位区间的代表载荷Ln为100%/N*n,获取往复压缩机在每个代表载荷Ln下的整周期数据,在每个代表载荷Ln下获取NL组整周期数据,整周期数据包括往复压缩机气缸表面的整周期振动信号Sv、气缸内部的整周期动态压力信号Sp以及整周期示功图,整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp的整周期采样点数均为Ns;
(2)计算整周期数据的机理特征向量:
计算每组整周期数据的机理特征向量,整周期振动信号Sv的机理特征的特征值、整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值以及整周期示功图的机理特征的特征值作为机理特征向量TC的特征值构成机理特征向量TC;每个代表载荷Ln下的NL组整周期数据对应NL个机理特征向量TC;
(3)计算代表载荷的特征向量:
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