[發明專利]一種旋轉機械早期故障預警方法

在審

• 申請號: 202010031040.8
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111222247A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 王慶鋒;劉家赫;衛炳坤;馬文生
• 申請（專利權）人: 北京化工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G07C3/00;G01M13/00;G08B21/18
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種旋轉機械早期故障預警方法，充分利用設備在線監測系統的監測參數數據，以實現設備運行異常早期報警并提高設備報警的準確率。本發明的早期故障預警方法利用譜距離指標函數提取設備振動特征信號，利用l₁趨勢濾波技術對振動特征信號進行濾波處理，根據濾波后振動特征信號曲線斜率變化，構建基于譜距離指標函數趨勢濾波技術的早期故障預警模型，可以預測設備早期故障的發生、發展，能夠為設備預測性維修提供技術支撐。

技術領域

本發明涉及設備狀態監測預警技術領域，特別涉及一種旋轉機械早期故障預警方法。

背景技術

旋轉機械在流程工業中被廣泛使用，設備的安全運行能夠帶來良好的經濟效益和社會效益，因此，實現旋轉機械早期故障預警至關重要。由于常規報警閾值線設置依據相關設備國家標準為固定閾值線，固定閾值報警方法存在“報警不足”或“同一事件反復報警”的問題；存在難以在故障發生初期追蹤到故障的發生和發展的問題；存在難以實現設備預測性維修以確保設備運行安全的問題。為了使監測系統實現早期預警而將報警閾值調低，則可能會因為噪聲及采集誤差的影響導致監測數據反復穿越報警線而錯誤報警。充分利用設備在線監測系統的監測參數數據，研究能夠解決上述問題的早期故障預警技術，防止隱患發展為事故，減少設備故障報警不及時或誤報警給企業可能帶來的安全、環境、生產損失等影響后果，具有重要的工程研究意義。

發明內容

本發明目的在于提供一種旋轉設備早期故障預警方法，基于機械設備運行可靠度函數(譜距離指標函數)提取設備振動特征信號，利用l₁趨勢濾波技術對振動特征信號進行濾波處理，根據濾波后振動特征信號曲線斜率變化，構建基于可靠度函數趨勢濾波技術的早期故障預警模型，判斷早期故障發生與否的原則不是基于固定閾值報警線，而是當振動特征信號趨勢濾波后曲線斜率變化超過某一設定倍數時，認為發生早期故障，以實現設備運行異常早期報警并提高設備報警的準確率，為設備預測性維修提供技術支撐。

為實現上述目的，本發明提供了一種旋轉設備早期故障預警方法，包括：

Step1:選取所述旋轉設備正常狀態監測數據為參考數據，根據譜距離指標函數提取設備振動特征信號；

Step2:采用l₁趨勢濾波技術對振動特征信號進行趨勢濾波處理，得到消除采集誤差后平滑的機組真實振動趨勢曲線；

Step3:求取平滑振動趨勢曲線各點的導數值，選取正常運行狀態下的某一點作為參考點，該點處導數值作為參考數值；

Step4:預先設定閾值倍數，當實時數據點處的導數值大小超過參考數值的閾值倍數時，視為設備發生早期故障，產生預警。

所述根據譜距離指標函數提取設備振動特征信號，具體包括以下步驟：

(1)選取旋轉設備正常狀態監測數據x(t)以及振動特征信號中的實時監測數據y(t)，J_x,y是運行“優秀”狀態信號x(t)和待評估狀態信號y(t)之間的J散度，可以表示為：

式中，S_x(k)和S_y(k)分別是信號x(t)和y(t)的自功率譜，N為功率譜線個數；

(2)計算譜距離指標函數R：

式中，α為靈敏度系數，由設備性能退化趨勢決定。

所述采用l₁趨勢濾波技術對振動特征信號進行趨勢濾波處理，得到消除采集誤差后平滑的機組真實振動趨勢曲線，具體包括以下步驟：

(1)設定趨勢濾波的平滑度系數λ大小，要根據對信號處理的實際需求對λ進行取值；