[發明專利]一種基于無量綱指數的往復壓縮機故障監測診斷方法

有效

• 申請號: 201210445252.6
• 申請日: 2012-11-08
• 公開（公告）號: CN102913432A
• 公開（公告）日: 2013-02-06
• 發明（設計）人: 江志農;馮坤;馬波;馬晉;張進杰
• 申請（專利權）人: 北京化工大學
• 主分類號: F04B51/00
• 分類號: F04B51/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

技術領域

本發明涉及針對往復壓縮機故障分析診斷方法，是一種采用無量綱指數的往復壓縮機故障監測診斷方法。

背景技術

往復壓縮機是流程工業企業關鍵機組，尤其在煉油、化工、輸氣管道行業中起著至關重要的作用。由于結構復雜，振動激勵源多，故障關聯性強，機組故障診斷準確率低，重大安全事故頻發，如何提高往復式壓縮機故障診斷的準確性始終是困擾企業設備管理人員的難點，同時也是科研人員研究的熱點。目前，越來越多的往復壓縮機安裝了在線監測系統，但是傳統的診斷方法依靠振動、溫度、位移趨勢無法直觀有效地進行故障診斷。尤其對現場使用人員，由于診斷知識水平普遍較低，深入的故障診斷方法掌握困難，在線監測系統的有效使用面臨較大難度。

國內外對往復壓縮機故障診斷研究較多，西安交通大學郁永章等對往復壓縮機常規故障診斷方法進行了總結，主要包括參數法，振動聲學法，油液分析法；云南工業大學金濤，浙江大學匡繼勇對基于小波變換的往復壓縮機故障診斷方法進行了研究；哈爾濱工業大學高晶波等對氣閥故障診斷的時頻分析方法進行了研究；M.?Ahmed等對基于神經網絡和支持向量機的往復壓縮機診斷方法進行了研究。對無量綱指數方法，有如下文獻資料涉及：（1）無量綱參數在礦用低速重載齒輪故障診斷中的應用，（2）基于特征參數的旋轉機械智能故障診斷方法，（3）基于無量綱指標的旋轉機械并發故障診斷技術；以上文獻材料均針對旋轉設備，未見有文獻涉及往復壓縮機無量綱指數故障診斷方法。

本發明基于多年的往復壓縮機實際故障診斷經驗，對往復壓縮機常見故障特征進行了細致分析、總結，結合實際的故障診斷案例，提取了常見故障的特征對照表。并在此基礎上，提出了一種無量綱指數的診斷方法，此方法綜合考慮了故障危害性，故障明顯程度，以無量綱指數的形式對往復壓縮機常見故障進行表征，顯著提升了故障診斷的針對性、高效性。

發明內容

本發明涉及往復壓縮機故障診斷方法，是一種基于無量綱指數的往復壓縮機故障監測診斷方法，從根本上改變了傳統的依靠振動、位移、溫度等信號變化趨勢進行診斷的方法，改變了原有診斷方法準確性低、診斷針對性弱的缺陷，滿足工程一線設備維護管理人員的普遍使用要求，顯著提升了在線監測系統的實用性。

該方法以往復壓縮機在線監測系統為基礎，提取了機組常見故障特征，建立了往復壓縮機常見故障特征對照表，建立了故障劣化程度無量綱指數、停車無量綱指數的數學模型；在上述研究的基礎上，提出了一種基于故障劣化程度無量綱指數、停車無量綱指數的故障診斷方法，直觀反映往復壓縮機工作過程中，不同故障的發生，惡化情況以及停車檢修必要性。將該方法與在線監測診斷系統結合，開發了一套基于無量綱指數故障診斷方法的軟件，滿足對歷史與實時的無量綱指數變化進行分析。通過實際檢驗，該方法可切實有效提高診斷的準確性與可靠性。

本發明提出的一種基于無量綱指數的往復壓縮機故障監測診斷方法，包括以下內容：

一種基于無量綱指數的往復壓縮機故障診斷方法，該方法對往復壓縮機常見故障進行特征總結，采用無量綱指數形式表征往復壓縮機常見故障，其特征在于包括以下步驟：

1）基于往復壓縮機關鍵部件監測信號，建立往復壓縮機常見故障類型及其故障特征對照表，常見故障包括：活塞桿斷裂，撞缸，拉缸，活塞桿與活塞緊固螺栓松動，活塞桿與十字頭緊固螺紋松動，吸氣閥閥片斷裂，排氣閥閥片斷裂，支撐環嚴重磨損，活塞環嚴重磨損，吸氣閥泄漏，排氣閥泄漏，以字母i代表每種故障序號，對活塞桿斷裂，i=1，對撞缸，i=?2，以此類推，對吸氣閥泄漏，i=?10，排對氣閥泄漏，i=?11；

2）建立往復壓縮機11種常見故障危害程度對照表，定義不同故障破壞力大小D(i)，i=1，……?11；

3）建立表征不同故障劣化程度無量綱指數V的數學模型，第i種故障的劣化程度無量綱指數為V(i)，劣化程度無量綱指數可反映故障惡化的歷史與實時情況；

4）建立表征機組停車必要性的停車無量綱指數M，直觀反映往復壓縮機工作過程中對停車檢修的要求；

5）在往復壓縮機在線監測系統中應用本發明定義的無量綱指數故障診斷方法，建立不同的故障特征分析圖譜；

6）將無量綱指數用于實際故障監測、診斷；當第i種故障劣化程度無量綱指數V(i)大于等于0.6時，即說明第i種故障已嚴重存在，當機組停車無量綱指數M大于等于0.6，即說明需及時停車檢修。

所述步驟3）中的不同故障劣化程度無量綱指數計算的數學模型：