一种主输泵故障诊断方法和系统与流程

本发明涉及石油机械技术领域，特别涉及一种主输泵故障诊断方法和系统。

背景技术：

主输泵机组可以用于原油以及成品油的加压输送，具有功率大、扬程高、流量大、结构复杂等特点。由于主输泵机组长期运行在高压、高转速、多杂质的恶劣环境下，因此在设计、制造、安装、运行、检修等环节稍有不当，都会造成主输泵在运行时发生种种故障，导致油气的正常运输受到阻碍，甚至造成主输泵损坏、油品泄漏、人员伤亡等重大事故，对生产装置的安全运行和经济效益构成了巨大威胁，给企业、社会和国家造成了巨大的经济损失，甚至产生了重大的社会影响。因此，对主输泵机组进行故障诊断及预警具有较大的经济价值，同时对保证安全生产也具有重要意义。

目前，在对主输泵进行故障诊断时，主要采取监测振动信号并加以信号处理的方法进行故障诊断工作。在监测振动信号时，主要有离线监测与在线监测两种监测方式。在对主输泵进行故障诊断时，可以采用离线监测或者在线监测中的任意一种方式来获取主输泵的状态信号。然而，采用离线监测或者在线监测中任意一种方式获取主输泵的状态信号时，所获取的的离线振动信号或者在线振动信号比较单一；同时，离线振动信号或者在线振动信号易被噪声淹没，从而导致所采集的振动信号中的有效信息丢失，最终导致无法有效识别主输泵中潜在的微弱故障。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明提供了一种主输泵故障诊断方法和系统，以解决现有技术中对主输泵进行故障诊断时，由于所获取的离线振动信号或者在线振动信号比较单一且易被噪声淹没，从而导致无法有效识别主输泵中潜在的微弱故障的问题。

本发明实施例提供了一种主输泵故障诊断方法，可以包括：获取至少两种待分析数据，其中，所述至少两种待分析数据用于表征主输泵的状态，所述至少两种待分析数据中包含自身的特征；对所述至少两种待分析数据进行预处理；根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据，其中，提取的特征数据中包含至少两种所述特征；根据所述提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。

在一个实施例中，所述至少两种待分析数据可以包括以下数据中的至少两种：在线振动数据、离线振动数据和实时工况数据。

在一个实施例中，所述实时工况数据可以包括但不限于以下至少之一：温度、压力和流量。

在一个实施例中，对所述至少两种待分析数据进行预处理，可以包括：对所述至少两种待分析数据进行清洗、转换和对齐处理，以得到预处理后的结果数据；将所述预处理后的结果数据存储在数据库中。

在一个实施例中，对所述至少两种待分析数据进行清洗、转换和对齐处理，可以包括：删除所述至少两种待分析数据中的异常数据以及无效数据，并向所述至少两种待分析数据中填充缺失数据；对进行删除和填充操作后的待分析数据进行数据类型转换，得到相同结构类型的数据；将所述相同结构类型的数据按照采样频率重新进行排列，并通过向频率较低的数据中添加预设范围的数据，以将所述至少两种待分析数据转换为具有相同数据长度的数据。

在一个实施例中，在对所述至少两种待分析数据进行预处理之后，所述方法还可以包括：检测所述预处理后的结果数据的大小是否超出预设阈值；如果超出，则对所述预处理后的结果数据进行报警处理。

在一个实施例中，所述报警处理可以包括以下至少之一：标红、闪烁和警报音。

在一个实施例中，在根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据之后，所述方法还可以包括：对提取的特征数据进行融合处理；相应的，根据提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断，包括：根据融合处理后的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。

在一个实施例中，所述至少两种待分析数据为主输泵在预设时间段内的状态数据。

在一个实施例中，根据提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断，可以包括：根据主输泵在预设时间段内的状态数据，确定所述主输泵当前的运行状况以及劣化程度。

在一个实施例中，根据提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断，可以包括：根据主输泵在预设时间段内的状态数据，预测所述主输泵在从当前时刻起之后预设时间段内的运行状况以及劣化程度，得到预测结果；保存和/或输出所述预测结果。

本发明实施例还提供了一种主输泵故障诊断系统，可以包括：获取模块，用于获取至少两种待分析数据，其中，所述至少两种待分析数据用于表征主输泵的状态，所述至少两种待分析数据中包含自身的特征；预处理模块，用于对所述至少两种待分析数据进行预处理；特征提取模块，用于根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据，其中，提取的特征数据中包含至少两种所述特征；诊断模块，用于根据提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。

在本发明实施例中，在对主输泵进行故障诊断时，先获取至少两种用于表征主输泵状态的待分析数据，并根据提取的预处理后的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。通过获取两种或者两种以上用于表征主输泵状态的待分析数据，可以有效避免单一振动信号分析时的信息丢失，实现了对主输泵状态的全面监测，解决了现有技术中由于单一信号易被噪声淹没，所导致的无法有效识别主输泵中潜在的微弱故障等问题，进一步的，对上述待分析数据进行预处理，剔除待分析数据中的噪声数据，并根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据，最后，可以根据提取的特征数据，对主输泵进行故障诊断，从而可以实现及时准确的判断故障根源，避免了安全事故的发生，减少了生产损失，有效保证了主输泵的检修与维护效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种主输泵信息采集处理方法流程图；

图2是本申请提供的一种主输泵信息采集处理装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

考虑到现有技术中，采用离线检测或者在线检测中任意一种方式获取表征主输泵状态的待分析数据时，由于所获取的离线振动信号或者在线振动信号比较单一且易被噪声淹没，所导致的无法有效识别主输泵中的微弱故障的问题，发明人提出了通过对主输泵进行全方位的数据采集，根据采集到的全面表征主输泵运行状态的信息来诊断主输泵的故障。具体的，如图1所示，提出了一种主输泵故障诊断方法，可以包括以下步骤：

s101：获取至少两种待分析数据，其中，至少两种待分析数据可以用于表征主输泵的状态，至少两种待分析数据包含自身的特征。

在现有技术中，对主输泵进行故障诊断时，主要存在离线振动数据采集或者在线振动数据采集两种方式。其中，离线振动数据采集方式只对数据进行单次分析，并且离线数据采集方式与在线数据采集方式割裂开来，因而，两者之间无法共享数据；同时，单一的离线振动数据或者在线振动数据易被噪声所淹没，对具有潜在性和动态响应微弱性的早期故障、微弱故障无法有效表征，对多因素耦合和传递路径复杂的复合故障、系统故障难以有效溯源故障成因。为了解决上述问题，在本申请中，通过获取至少两种待分析数据的方式，从而可以避免单一振动信号分析造成的信息丢失的问题，同时，可以获取全方位的不同来源的主输泵数据。

在本申请的一个实施例中，可以通过获取至少两种待分析数据的方法对主输泵进行故障诊断。上述至少两种待分析数据可以包括以下数据中的至少两种：在线振动数据、离线振动数据和实时工况数据。具体的，可以通过在线振动数据采集方式对主输泵组的主要测点进行在线振动数据采集，可以通过离线振动信号采集方式对主输泵组中难以进行在线监测的各测点进行离线振动数据采集，可以通过实时工况数据采集方式对主输泵中的实时工况数据进行采集，该实时工况数据可以包括但不限于以下至少之一：温度、压力和流量。当然地，也可以采用其他可以表征主输泵状态的待分析数据，本申请对此不作限定。

其中，通过生产线和设备以外的各类检测仪表，对生产及主输泵的状况进行必要的人工抽查检测可以称为离线监测；通过安装在生产线和设备上的各类监测仪表，对生产及主输泵的温度信号进行连续自动监测并上传至终端接收端的检测可以称在线监测。

在输油泵设计制造的过程中，可以在输油泵上安装各种类型或者功能的传感器或者探头以获取输油泵运行过程中所产生的温度、压力、流量等实时工况参数，相应的，该实时工况参数可以上传至数据采集与监视控制系统(supervisorycontrolanddataacquisition，简称为scada系统)以便于操作人员进行掌控。然而，目前的输油泵在出厂时一般未安装振动传感器，因此，通过scada系统并不能获取主输泵的振动信号，因而，可以通过额外对输油泵安装传感器等设备从而实现振动数据的采集。

s102：可以对至少两种待分析数据进行预处理。

在获取表征主输泵状态的待分析数据之后，还可以包括：对上述至少两种待分析数据进行清洗、转换、对齐处理，以得到预处理后的结果数据；再将预处理后的结果数据存储在数据库中，从而可以实现不同类型数据的共享，为之后对主输泵进行故障诊断打下基础。

具体的，对至少两种待分析数据进行融合处理可以描述如下：

1)对上述至少两种待分析数据进行清洗处理：

上述清洗处理可以包括：删除至少两种待分析数据中的异常数据以及无效数据，并向至少两种待分析数据中填充缺失数据。

异常数据和无效数据可以指的是在下述情况中出现的数据：主输泵在稳定运行中的振动信号也是稳定的，该振动信号可以在一定范围内波动。当主输泵出现故障之后，主输泵的振动会在一定的预设范围内增大，这些预设范围已经通过现场测试获取，并作为标准值存入主输泵故障诊断系统中。如果主输泵在预设时间段内的数据都比较平稳，但突然出现了远高于或远低于各标准区间的数据，此时就应考虑该数据为异常数据或者无效数据，可以将上述异常数据或者无效数据删除。同时，可以检查外界是否对主输泵存在干扰(例如：由于人工敲击泵体所引起的主输泵振动激增)或者主输泵之外的其他硬件故障，从而降低上述异常数据或者无效数据出现的频率。

缺失数据的产生可以分为以下两种情况：一是主输泵在一段时间内的数据缺失，此时应考虑采集设备故障、断电等原因，这类数据缺失无法恢复，可以加以忽略；二是数据丢包，主要是由于采集设备采样频率过高、数据量过大、受外界干扰等因素，从而导致主输泵系统没能将采集的全部数据传回。例如：每秒应该可以传回100个数据点，而实际却只可以传回有95个数据点。小量的数据丢包并不会影响系统整体的数据采集质量，可以通过选取丢失数据点前后的数据，通过计算丢失数据点前后的数据平均值或者权重和，并将数据平均值或者权重值填充至待分析数据中即可。

2)对上述进行清洗处理后的两种待分析数据进行转换处理：

上述转换处理可以包括：对进行删除和填充操作后的待分析数据进行数据类型转换，得到相同结构类型的数据。

通过在线振动数据采集方式对主输泵组的主要测点进行在线振动数据采集时，得到的在线振动数据一般可以是双精度型(double型)数值；通过离线振动信号采集方式对主输泵组中难以进行在线监测的各测点进行离线振动数据采集时，得到的离线振动信号一般可以是文本文档类型的数据集，如：txt或csv格式的数据集；通过实时工况数据采集方式对主输泵中的实时工况数据进行采集，得到的实时工况数据一般可以是单精度型(float型)数值。即，通过上述三种数据采集方式进行数据采集时，得到的待分析数据的类型不同。

通过对上述进行清洗处理后的待分析数据进行转换处理，即将多种精度和类型的数据以统一的精度和类型进行转换，从而可以得到相同结构类型的数据。

3)将上述相同结构类型的数据进行对齐处理：

上述对齐处理可以包括：将相同结构类型的数据按照采样频率重新进行排列，并通过向频率较低的数据中添加预设范围的数据，以将至少两种待分析数据转换为具有相同数据长度的数据。

采样频率可以指的是系统每秒钟采集数据点的数目。上述三种采集方式的采样频率各不相同，从而可以导致最后得到的在线振动数据、离线振动数据和实时工况数据长度不同，可以按照数据点的时间段进行对齐。

由于采样频率的不同造成采用不同方式采集得到的数据长度不同。例如：在10s，采用上述三种方式采集时，有的方式采集到的数据长度是100，有的是50。如果不进行处理直接存储的话，可能会导致数据在时间线上无法对齐。在本申请中，可以利用向采样频率较低的数据中添加新数据(例如：可以通过添加数据点前后的数据平均值或者权重和)的方式，使得采用这三种方式获取的待分析数据在相同时间长度内，数据长度相同。

在对上述至少两种待分析数据进行清洗、转换和对齐处理，可以将预处理后的结果数据存储在数据库中，从而提供后续进行故障诊断时所需数据。

在本申请的一个实施例中，在对至少两种待分析数据进行预处理之后，可以通过：检测预处理后的结果数据的大小是否超出预设阈值；如果超出，则对预处理后的结果数据数据进行报警处理。其中，报警处理可以包括以下至少之一：标红、闪烁和警报音。

s103：可以根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据，其中，提取的特征数据中包含至少两种特征。

根据预处理后的结果数据的最大值、最小值、平均值等特征数据，将上述特征数据作为用于故障诊断的特征数据。值得注意的是，也可以将其他形式的数据作为用于故障诊断的特征数据，本申请对此不作限定。

进一步的，上述提取的特征数据中包含至少两种不同的表征主输泵状态的特征，这样可以有效避免单一振动信号分析时的信息丢失，实现了对主输泵状态的全面监测，解决了现有技术中由于单一信号易被噪声淹没，所导致的无法有效识别主输泵中潜在的微弱故障等问题。

s104：可以根据提取的特征数据，对主输泵进行故障诊断。

通过进行报警处理的故障诊断方式，通知操作人员来对主输泵进行相应的改进措施。

在本申请的一个实施例中，上述至少两种待分析数据为主输泵在预设时间段内的状态数据。则在进行故障诊断时，可以根据主输泵在预设时间段内的状态数据，确定主输泵当前的运行状况以及劣化程度，根据该分析结果对主输泵进行相应的维修和保养。即，通过调取当前时刻起之前任意时间段内主输泵的待分析数据，并根据主输泵在预设时间段内的状态数据的历史趋势来判断主输泵各部位的运行状况。也可以根据主输泵在预设时间段内的状态数据，预测主输泵在从当前时刻起之后预设时间段内的运行状况以及劣化程度，得到预测结果；保存和/或输出上述预测结果，可以通过对主输泵设定报警临界值，来预测主输泵状态达到该报警临界值的时间，从而规划未来一段时间的工作和维修计划。

利用智能分析方法进行状态监测与故障诊断，对主输泵组进行信息融合的故障诊断，实现对机组异常状态的报警，确定故障的部位、类型和程度，获得机组的整机评价，及时准确的判断故障根源及原因以及消除故障的方法，避免安全事故的发生和减少生产损失，避免由检修与维护人员的经验与水平造成的对设备状态的错误判断，有效保证检修与维护效果。同时，可以明确掌握主输泵的实时运行状况，并且可以获得主输泵的故障部位、类别、程度以及状态评价的精密诊断综合报告，便于对其进行存储和归档。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种主输泵故障诊断系统，如下面的实施例所述。由于主输泵故障诊断系统解决问题的原理与主输泵故障诊断方法相似，因此主输泵故障诊断系统的实施可以参见主输泵故障诊断方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。图2是本发明实施例的主输泵故障诊断系统的一种结构框图，如图2所示，可以包括：获取模块201、预处理模块202、特征提取模块203以及诊断模块204，下面对该结构进行说明。

获取模块201，可以用于获取至少两种待分析数据，其中，所述至少两种待分析数据可以用于表征主输泵的状态，所述至少两种待分析数据中包含自身的特征；

预处理模块202，可以用于对所述至少两种待分析数据进行预处理；

特征提取模块203，可以用于根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据，其中，提取的特征数据中包含至少两种所述特征；

诊断模块204，可以用于根据提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。

在本申请的一个实施例中，所述至少两种待分析数据可以包括以下数据中的至少两种：在线振动数据、离线振动数据和实时工况数据。

在本申请的一个实施例中，所述实时工况数据可以包括但不限于以下至少之一：温度、压力和流量。

在本申请的一个实施例中，所述预处理模块可以包括：处理单元，可以用于对所述至少两种待分析数据进行清洗、转换和对齐处理，以得到预处理后的结果数据；储层单元，可以用于将所述预处理后的结果数据存储在数据库中。

在本申请的一个实施例中，所述处理单元可以包括：删除填充子单元，可以用于删除所述至少两种待分析数据中的异常数据以及无效数据，并向所述至少两种待分析数据中填充缺失数据；类型转换子单元，可以用于对进行删除和填充操作后的待分析数据进行数据类型转换，得到相同结构类型的数据；长度转换子单元，可以用于将所述相同结构类型的数据按照采样频率重新进行排列，并通过向频率较低的数据中添加预设范围的数据，以将所述至少两种待分析数据转换为具有相同数据长度的数据。

在本申请的一个实施例中，所述预处理模块在对所述至少两种待分析数据进行预处理之后，还可以可以包括：检测单元，可以用于检测所述融合处理后的特征数据的大小是否超出预设阈值；报警单元，可以用于在所述融合处理后的特征数据的大小超出预设阈值的情况下，对所述融合处理后的特征数据进行报警处理。

在本申请的一个实施例中，所述报警处理可以包括以下至少之一：标红、闪烁和警报音。

在本申请的一个实施例中，所述特征提取模块在根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据之后，还可以包括：对提取的特征数据进行融合处理，相应的，所述诊断模块可以包括：根据融合处理后的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。

在本申请的一个实施例中，所述至少两种待分析数据可以为主输泵在预设时间段内的状态数据。

在本申请的一个实施例中，所述诊断模块可以用于根据主输泵在预设时间段内的状态数据，确定所述主输泵当前的运行状况以及劣化程度。

在本申请的一个实施例中，所述诊断模块可以包括：预测结果确定单元，可以用于根据主输泵在预设时间段内的状态数据，预测所述主输泵在从当前时刻起之后预设时间段内的运行状况以及劣化程度，得到预测结果；预测结果输出单元，用于保存和/或输出所述预测结果。

从以上的描述中，可以看出，本发明实施例实现了如下技术效果：在对主输泵进行故障诊断时，先获取至少两种用于表征主输泵状态的待分析数据，并根据提取的预处理后的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。通过获取两种或者两种以上用于表征主输泵状态的待分析数据，可以有效避免单一振动信号分析时的信息丢失，实现了对主输泵状态的全面监测，解决了现有技术中由于单一信号易被噪声淹没，所导致的无法有效识别主输泵中潜在的微弱故障等问题，进一步的，对上述待分析数据进行预处理，剔除待分析数据中的噪声数据，并根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据，最后，根据提取的特征数据，对主输泵进行故障诊断，从而可以实现及时准确的判断故障根源，避免了安全事故的发生，减少了生产损失，有效保证了主输泵的检修与维护效果。

尽管本申请内容中提到获取待分析数据、对待分析数据进行预处理、融合处理、对主输泵进行故障诊断等描述，但是，本申请并不局限于必须是本申请实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据所获取的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。

上述实施例阐明的单元、装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。