[發明專利]一種離心泵剩余壽命預測方法有效
| 申請號: | 201610502527.3 | 申請日: | 2016-07-01 |
| 公開(公告)號: | CN106089753B | 公開(公告)日: | 2018-01-19 |
| 發明(設計)人: | 宋建成;姚宇;郭文琪;鄭麗君;任俊杰;高云廣 | 申請(專利權)人: | 太原理工大學 |
| 主分類號: | F04D15/00 | 分類號: | F04D15/00 |
| 代理公司: | 太原倍智知識產權代理事務所(普通合伙)14111 | 代理人: | 戎文華 |
| 地址: | 030024 山西*** | 國省代碼: | 山西;14 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 離心泵 剩余 壽命 預測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種離心泵的壽命預測方法,尤其是一種根據離心泵特性曲線變化趨勢,應用ARMA時間序列預測出離心泵剩余壽命預測方法。
技術背景
離心泵是一種廣泛應用于工業領域排水的旋轉機械設備,其在電力、礦山、化工、農業等多個行業都具有著重要的地位。離心泵在輸送流體介質時,由于受到介質中顆粒雜質的沖蝕,其葉片會出現一定程度的磨損,最終導致離心泵的失效。同時,軸承、連接器等元件的故障也會導致離心泵性能下降。目前離心泵的維修仍以事后維修為主,即離心泵出現故障后,檢測出故障位置并更換相應的故障元件甚至離心泵整體。此種維修方式導致離心泵短暫處于離線狀態,不能正常工作。目前比較通用解決辦法是增加備用泵,彌補因為維修出現的空缺,但增加備用泵,意味著維修成本和初始投入的增加,而且,在某些應用場合,離心泵因意外而失效,會嚴重影響生產效益甚至生產安全。
公開號為CN103077292A公開了名稱為“一種離心泵水力噪聲預測方法”,該方法通過模型泵進行三維造型,在ANSYS-CFX中計算得到非定常數值模擬值,預測出離心泵流體誘導噪聲,該發明主要是針對離心泵設計過程中噪聲性能的預測,并未涉及離心泵剩余壽命預測功能。
公開號為CN104504219A公開了名稱為“一種基于CFD的離心泵空化性能的預測方法”,該方法使用CFD空化模型預測離心泵NPSHr的方法,針對離心泵NPSHr氣蝕參數的預測,并未涉及離心泵剩余壽命預測功能。
公開號為CN104298875A公開了名稱為“一種基于功率和壓差的離心泵流量預測方法”,該方法應用“灰盒子”構造理論將離心泵整體分別劃分成電機模塊、機械模型和水力模塊,提高離心泵模型流量預測精度。該發明主要針對離心泵設計過程中實際流量的預測,并未涉及離心泵剩余壽命預測功能。
上述現有技術中關于離心泵的預測方法,主要涉及離心泵設計過程中某些性能的預測,均不具備離心泵剩余壽命的預測功能,為避免離心泵突然失效所帶來的突發事故以及經濟損失,需要預測出離心泵的剩余壽命,提前做好應急處理方案,為離心泵的正常運行提供安全可靠保證。
發明內容
本發明的目的是提供一種離心泵壽命預測方法,預測離心泵的剩余壽命,并根據不同用戶的需要,設置相應的失效壽命節點指標,提前預知離心泵的失效時間節點,為維修和更換留有時間余地。
為了克服上述現有技術的不足以及存在的問題,本發明采取如下技術方案實現本發明的目的,本發明所采取的具體技術方案如下。
一種離心泵剩余壽命預測方法,所述預測方法是應用離心泵特性曲線作為離心泵失效壽命評估指標,通過在離心泵剩余壽命預測監測點設置相應的傳感器,繪制出離心泵運行過程中的特性曲線,并根據特性曲線變化趨勢,基于ARMA時間序列離心泵剩余壽命預測方法預測出離心泵剩余壽命。
進一步地,本發明附加的幾個技術方案如下。
所述離心泵特性曲線是離心泵流量-揚程特性曲線和效率-流量特性曲線,根據兩條所述離心泵特性曲線在其工作點出現的偏差大小,判定離心泵是否出現故障或失效。
所述離心泵剩余壽命預測監測點是壓力監測點和流量監測點,所述壓力監測點和流量監測點是在離心泵入口處設置壓力計測量負壓力值,在離心泵出水口處設置壓力計測量正壓值;在離心泵出水口管上設置流量計,測量離心泵出水流量。
所述壓力計和流量計是機械儀表或者傳感變送器的一種。
所述工作點是離心泵額定工作點或任意流量工作點下的一種。
所述偏差是離心泵在某流量工作點處揚程偏差或效率偏差的一種。
所述流量-揚程特性曲線是應用離心泵剩余壽命預測監測點所采集的流量和壓力數據,將離心泵出口流量從0到額定流量Qe所對應的揚程點擬合而成的二維曲線。
所述基于ARMA時間序列離心泵剩余壽命預測方法如下:
(一)選取某一流量Q,測出揚程H的一系列關于時間t的隨機變量H(t):
(1)
(二)將隨機變量H(t)帶入到自回歸滑動平均模型(ARMA)中,預測出t時間后的揚程變化趨勢,H’(t):
(2)
所述自回歸滑動平均模型(ARMA)是自回歸(AR)和滑動平均項(MA)的結合模型,其模型公式如下:
(3)
其中:aj—AR模型系數;bk—MA模型系數。
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