专利名称：检测泵中的汽蚀的系统和方法
检测泵中的汽蚀的系统和方法
政府许可权利
本发明至少部分地在联邦能源部授予的基于合同No. DE-FC36-04G014000的政府支持下作出。政府可对本发明具有特定权利。技术领域
本发明一般涉及泵,特别涉及用于检测由电动机驱动的泵中的汽蚀(cavitation) 的系统和方法。
背景技术：
当可用净正吸引高度(suction head)变得小于所需高度时,在泵中发生汽蚀。在汽蚀期间，吸引压力小于液体的汽化压力，因此，使得泵中的液体汽化，并形成小的气泡。随着蒸气泡从泵眼逸出，压力上升并压缩蒸汽，这使得蒸气泡瓦解或炸开，典型地在流体中发送非常强的局部震动波。震动波中存在的能量常常通过导致推进器叶片表面上的凹蚀 (pitting)而损坏推进器。蒸气泡瓦解导致的凹蚀在部件上产生磨损，并能导致泵的过早故障。汽蚀还减小泵的流速，由此对泵的运行产生负面影响。
用于检测汽蚀的现有方法已经包括使用多种类型的传感器，例如水中测音器或振动和压力传感器的结合使用。尽管这些传感器可辅助判断电动机/泵系统的运行特性，它们典型地必须安装在泵系统的工作框架内，增加了泵系统的复杂性和附加成本。其他的技术着重于使用模糊-专家系统和神经网络的电流特征(signature)分析。这些方法需要复杂的信号处理来检测汽蚀。
因此，希望设计出这样的检测泵汽蚀的系统和方法其消除了对附加传感器和复杂的信号处理的需求。发明内容
本发明提供了用于检测泵中的汽蚀的系统和方法。
根据本发明一实施形态，控制器被配置为监视泵汽蚀。控制器包含处理器，其被编程为重复地接收来自对泵进行驱动的电动机的实时运行电流数据，由电流数据产生电流频谱，并在电流频谱的一对特征频带内对电流数据进行分析。处理器进一步被编程为，作为该特征频带对内的电流数据的函数，重复地确定故障特征，基于故障特征和动态基准特征，重复地确定故障指标(index),将故障指标与基准指标进行比较,基于基准指标与当如故障指标之间的比较来识别汽蚀条件。
根据本发明另一实施形态，检测由电动机驱动的泵中的汽蚀的方法包含访问与由可变频率驱动器控制的电动机对应的电动机电流数据，产生从中移除基本频率 (fundamental frequency)的修改后的电动机电流数据,在修改后的电动机电流数据上进行频谱分析，以产生电流频谱。该方法还包含，在电动机运行时间段上，由电流频谱产生复数个故障指标样本，使用所述复数个故障指标样本的历史故障指标样本计算汽蚀阈值，如果实时故障指标样本大于汽蚀阈值，产生警报。
根据本发明又一实施形态，一种计算机可读存储介质具有存储于其上的计算机程序，该计算机程序包含指令，当该指令由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器接收来自耦合到电动机/泵系统的传感器系统的电流数据并对电流数据进行调节。该指令还使得所述至少一个处理器产生电流数据的频谱，并从频谱提取故障特征和基准特征，故障特征和基准特征代表电动机/泵系统的负载条件和运行频率。该指令还使得所述至少一个处理器使用故障特征和基准特征来计算故障指标，将故障指标与故障阈值进行比较，如果故障指标大于故障阈值则产生警报。
由下面的详细介绍和附图，将会明了本发明的多种其他特征和优点。
附图示出了当前为实现本发明所想到的优选实施例。
在附图中
图I为控制系统的原理图,其包含根据本发明一实施形态的电动机驱动系统；
图2为控制系统的原理图,其包含根据本发明另一实施形态的电动机驱动系统；
图3为控制系统的原理图，其包含根据本发明又一实施形态的电动机驱动系统；
图4为控制系统的原理图，其包含根据本发明一实施形态的电动机保护系统；
图5为控制系统的原理图,其包含根据本发明一实施形态的电动机启动器系统；
图6为根据本发明一实施例用于检测泵汽蚀的技术；
图7为一示例性图表，其示出了具有和不具有汽蚀的电动机的频谱；
图8为一示例性图表,其示出了用于确定基准底(reference floor)的电动机的频谱。
具体实施方式
给出了本发明的几个实施例，其与检测由AC电动机驱动的泵中的汽蚀的系统和方法有关，该AC电动机可由固定频率电源或可变频率电源馈电。系统监视电动机电流并进行电流分析，以产生基准电流，从而识别正常运行条件以及指示汽蚀条件的故障特征。
现在参照图1，示出了驱动泵12的电动机组件10的一般结构。电动机组件10包含电动机驱动器14,例如,其可被配置为被设计为接收三相AC电力输入电力输入16a-16c 的可调节或可变速度驱动器。或者，电动机组件10可被配置为驱动多相电动机。驱动器控制单元18被集成在电动机驱动器14内并作为驱动器14的内部逻辑的一部分运行。
电动机驱动器14还包含驱动器电力阻塞(block)单元20，其可包括例如非可控或可控整流单元(非受控AC到DC)、滤波电感器、DC母线电容器或电池、脉宽调制(PWM)逆变器(DC到受控AC)。或者，驱动器电力阻塞单元20可不具有这样的整流单元，使得DC母线直接连接到逆变器。例如，当应用于不间断电源(UPS)时，驱动器电力阻塞单元可不具有整流单元。
驱动器14接收三相AC输入16a_16c，其被馈送到驱动器电力阻塞单元20。驱动器电力阻塞单元20将AC电力输入转换为DC电力，将DC电力逆变和调节为受控AC电力， 用于传输到AC电动机22。
基于用于运行电动机驱动器14的电压-频率(V/Hz)设置或命令(即V/Hz配置 (profile)或曲线)，驱动器控制单元18产生用于驱动器电力阻塞单元20的控制方案。根据本发明一示例性实施例，驱动器控制单元18用于接收来自驱动器电力阻塞单元20的输出，确定和监视电动机参数，基于电动机或负载需求动态地调节施加到电动机22的电压和频率。
电动机组件10还包含驱动器用户接口 24或驱动器控制面板，其被配置为输入电动机参数并输出频率和电压基准，频率和电压基准被用于产生从零速度开始加速电动机22 的启动转矩。用户接口 24也用于出于监视目的向用户显示电动机运行参数列表，例如电动机输入电压(rms )、电动机电流(rms ),电动机输入电力，速度,转矩等。
电动机组件10包含泵汽蚀算法模块26，其接收与到电动机的单相电流输入对应的电流信号28。根据一实施例，泵汽蚀算法模块26集成在驱动器14内，并作为驱动器14 的内部逻辑的一部分运行。或者，泵汽蚀算法模块26可嵌入与驱动器14不同的外部模块内，并从之接收输入(例如电流和/或电压信号)，如同关于图2、3更为详细地介绍的那样。
现在参照图2，示出了根据本发明一实施例的电动机组件20。电动机组件30包含可变频率电动机驱动器32、驱动器用户接口 34、独立外部泵汽蚀算法模块36，独立外部泵汽蚀算法模块36接收电压和电流信号，包括单相电流和电压信号、多相电流和电压信号或其组合，其可被用于确定稳态运行条件。用户接口 38耦合到独立外部泵汽蚀算法模块36。 驱动器控制单元40和驱动器电力阻塞单元42被包含在电动机驱动器32中。
泵汽蚀算法模块36为电动机驱动器32的已有硬件外部的分立的硬件模块，可安装在已有的电动机驱动器中，通过已有的驱动器通信-例如ModBus、Device Net、以太网等——交换数据。模块36使用一组电压传感器44来测量电动机46的三相线间电压。模块36还包含一组电流传感器48，测量电动机46的三相电流。在中性点不可用的情况下，模块36包含用于三线系统的至少两个电流传感器。由于三相电流相加为零，第三个电流可由另外两个电流值计算。然而，尽管第三传感器是视情况可选的，这样的传感器增大了整体电流计算的准确度。
图3示出了包含根据本发明另一实施例的外部泵汽蚀算法模块52的电动机组件 50。类似于关于图2所介绍的电动机组件，电动机组件50包含驱动器用户接口 54和可变频率驱动器56，可变频率驱动器56具有驱动器控制单元58和驱动器电力阻塞单元60。然而，不像图2的电动机组件那样，外部模块52不具有其自己的电压和电流传感器。相反，外部模块52在这样的计算装置中实现其经由数据采集单元64获得电压和电流信号62。
现在参照图4,不出了根据又一实施例的电动机保护系统66。系统66包含电动机保护组件68，其具有至少一个电动机保护装置70，例如接触器组件，其具有被配置为有选择地对从AC电源72到连接到泵76的电动机74的电力供给进行控制的数个独立可控接触器。电动机保护组件68还包含汽蚀检测算法模块78，其接收来自电流传感器80的电流数据。汽蚀检测算法模块78对电流数据进行分析，以确定在泵76中存在汽蚀条件，并将指示汽蚀条件的信号传输到通信模块82。
根据本发明另一实施例，电动机启动器系统84在图5中不出。电动机启动器系统 84包含软启动器86，其具有数个半导体装置88，例如晶闸管和/或二极管，以便在电源90 和电动机92之间传输供电电力。类似于图I的泵汽蚀算法模块26，汽蚀算法模块94被包含在软起动器86中，并被配置为与通信模块96接口。
现在参照图6，示出了检测泵汽蚀的技术98。技术98通过接收原始电动机电流数据开始于步骤100。在步骤102中，电动机电流信号受到调节，以便输入到泵汽蚀算法中。 根据一实施例，电动机电流数据使用模拟或数字陷波滤波器受到滤波，以便使得数据的重现精度(fidelity)最大化，并从相电流中移除基本频率分量。滤波后的电流数据于是被数字化，以便处理。或者，未滤波的相电流数据可被数字化，如果相电流数据具有足够的分辨率的话。数字化的数据可被取样分化(decimated)，以便获得正确的分辨率，和/或被下降采样(downsampled),以便输入到泵汽蚀算法之中。
在步骤104中，使用频谱分析技术，以确定电流数据的频谱。根据一实施例，技术 98在步骤104中执行电流数据的FFT分析。由于数据在FFT分析期间必须相对稳定，技术98可被配置为判断电流数据是否对应于稳态电动机条件。例如，技术98可参照相对于 (against)频谱计算中的可接受误差和预定公差等级的频率-功率变化。由于频率和功率的变化指示电动机的瞬态，所监视的功率特性可用于评估稳态电动机条件的存在。或者，技术98可使用模拟或数字带通滤波器和/或低通滤波器的组合，以确定电流数据的频谱。在这样的实施例中，可使用与电动机的瞬态对应的电流数据。
技术98在步骤106中从电动机电流提取汽蚀或故障特征。电动机电流的故障特征可基于泵/电动机轴转矩中的故障特征来确定。如上面讨论的，在汽蚀期间，蒸气泡在泵的推进器表面上的炸开导致震动波或转矩脉动。转矩脉动的频率依赖于气泡炸开的频率。 在典型的汽蚀条件下，气泡云包含在不同的时刻炸开并冲击推进器的具有不同半径的大量气泡。由于气泡云在短的时间跨度内瓦解，瓦解的气泡导致的个体脉动频率在值上接近并且常常重叠。因此，汽蚀或故障特征为频带，而不是单个的频率分量。
相应地，技术98假设电流中的故障特征为随着供电频率改变而改变的在供电频率或基本频率任意侧的频率带。因此，假设与供电频率的线性关系，技术98定义边带(side bands)的宽度。边带被定位为距离基频的偏移(offset)处。根据一实施例,偏移基于供电频率来选择。例如，对于大于或等于48Hz的供电频率，特征偏移为5Hz ;对于大于或等于38 且小于48的供电频率，特征偏移为2Hz ;对于小于38的供电频率，特征偏移为IHz。
参照图7，提供具有汽蚀的电动机陷波电流频谱110和不具有汽蚀的电动机频谱 112的图表108，以示出上面讨论的偏移和边带。如图所示，下边带(LSB)114和上边带(USB) 在供电基频118的各侧选取。LSB 114和USB 116以偏移120从供电基频118偏移开，以便确保LSB 114和USBl 16不包含供电基频118的部分。
重新参照图6，在选择LSB和USB之后，作为LSB和USB的函数，技术98定义故障特征。根据一实施例，通过计算LSB带中的分量的量值的平均值以及计算USB中的分量的量值的平均值，技术98计算LSB的量值和USB的量值。技术98将故障特征设置为大于两个平均值。或者，技术98可对LSB平均值以及USB平均值进行平均，并将该值用作故障特征。
在步骤122中，技术98确定基准底或基线特征，其指示在任何可能的汽蚀之外/ 除任何可能的汽蚀之外的电动机和泵的当前运行状态。为了在电动机运行期间以及在泵使用期限期间捕获动态条件，基准特征被定义为动态值。在汽蚀期间，除了上下边带以外，谱底(即噪音底)的量值，大致与健康或汽蚀可忽略条件期间的谱底量值相同。
为了对偏心谐波以及其他未知峰的效应进行偏置，除了边带和特征偏移带以外， 技术98向完整的电流谱应用低通滤波器，例如中值滤波器。除了特征带和偏移带以外，滤波后的谱的平均值被用于计算基准底。
步骤122中的基准底的确定在图8的图表124中图表性地示出。如图所示，电动机陷波电流的未滤波的频谱126具有供电基频128、具有以偏移132位于供电基频128左侧的下边带130以及以偏移132位于供电基频128右侧的上边带134。低通滤波器在下边带130左侧和上边带134右侧被应用到未滤波的频谱126的部分，带来滤波后的频率136。 基准底138为滤波后的频谱136的平均值。另一方面，噪音底140为未滤波的频谱126的平均值。根据多种实施例，基准底138和噪音底140可分别基于滤波和未滤波的频谱136、 126的全部或部分来确定。
回到图6，技术98在步骤142中计算故障指标。故障指标被定义为在步骤106中提取的故障特征除以在步骤122中提取的基准底。
为了使得故障检测成为可能，技术98将故障指标相对于汽蚀阈值或故障阈值进行比较。当故障指标大于阈值时，表达为检测到汽蚀故障。技术98通过首先在步骤144中定义基准指标来确定阈值。基准指标代表特定泵配置中的健康条件。在一开始，基于在电动机-泵运行的延伸时间段上获取的数个故障指标值来确定基准指标。例如，根据一实施例，技术98可在二十四小时的电动机-泵运行时间段上获取大约98个故障指标样本。技术98使用代表“最健康”泵运行的预先确定的百分比的所获取的故障指标，以确定初始基准指标。例如，技术98可使用故障指标的最低的50%的平均值，作为初始基准指标。尽管这些较小的故障指标可能不代表无汽蚀条件，它们代表了较为不严重的汽蚀条件。
使用初始基准指标，技术98在持续的电动机_泵运行期间迭代地更新基准指标。 在计算初始基准指标之后，技术98开始收集并存储故障指标样本。在预先选择的数量的故障指标样本被收集或预先选择的时间间隔已经过去后，技术98将新存储的故障指标与初始或当前基准指标进行比较。将小于当前基准指标的新存储的故障指标与当前基准指标进行平均，以产生新的基准指标值。因此，基准指标被迭代地更新，以获取代表更为健康的运行条件(即更不严重的汽蚀条件)的更小的故障指标。根据一实施例，技术98仅仅在小于当前基准指标值的新存储故障指标的数量至少包含在给定时间间隔收集的故障指标总数量的预先确定的百分比时更新基准指标，以便将通过非静态数据的分析带来的错误故障指标考虑在内。例如，可仅仅在小于基准指标的故障指标的数量至少为在时间间隔中收集的故障指标总数的20%时更新基准指标。或者，基准指标可使用包含大于当如基准指标的故障指标的一组故障指标来更新，带来具有与先前计算的基准指标相比较大的值的新基准指标。
在步骤146中，技术98计算汽蚀阈值。根据一实施例，用于汽蚀故障检测的阈值等于根据允许用户选择所产生警报的严重性的用户选择的敏感度值缩放后(scaled)的当前基准指标。例如，基准指标可根据指示与劣化的性能相关联的汽蚀轨迹的高敏感度设置、 指示可在长运行时间段上导致性能劣化和推进器侵蚀的汽蚀条件的中敏感度设置或指示非常严重的汽蚀的低敏感度设置来缩放。
或者，可以想到，汽蚀阈值可以为静止的、用户定义的值。这样的用户定义汽蚀阈值可基于历史电动机数据和泵性能数据，其中，故障指标与泵汽蚀相关联。用户定义的汽蚀阈值可被设置为高、中或低敏感度设置，以便识别希望的级别的汽蚀。
在步骤148中，技术98将故障指标与阈值进行比较。技术98在步骤150中产生警报，如果故障指标大于阈值的话。为了减小假警报的可能性，在一实施例中，如果若干个连续故障指标样本(例如三个连续样本)大于阈值，技术98产生警报。
如上面所详细介绍的，本发明的实施例可应用于电动机组件，其包含由固定或可变频率电源馈电的AC电动机。另外，该技术可在接收单相电流信号的内部模块或在被配置为接收单相、三相或多相电压与电流信号的任意组合的独立外部模块中实现。另外，尽管关于AC电动机和AC电动机驱动器介绍了本发明的几个实施例，可以想到，这里给出的技术可应用于宽广范围内的应用，包括固定和可变电压应用。
上面介绍的方法能以计算机程序代码的形式实现，其包含在一个或多于一个有形计算机可读存储介质——例如软盘和其他的磁存储介质、CDROM和其他光存储介质、闪存和其他固态存储装置、硬盘驱动器或任何其他计算机可读存储介质——中实现的指令，其中， 当计算机程序代码被装在到计算机中并由计算机执行时，计算机变为用于实现所公开的方法的设备。上面介绍的方法也可以以被配置为监视泵汽蚀的通常称作“控制器”的形式实现，其可包含采用图1-5的多种实施例所示汽蚀检测算法单元和/或计算机的形式的处理器。
用于所公开的方法和设备的技术贡献在于，其提供了用于监视固定和可变供电频率应用的泵汽蚀的控制器实现的技术。
因此，根据本发明一实施例，控制器被配置为监视泵汽蚀。控制器包含处理器，其被编程为重复地接收来自对泵进行驱动的电动机的实时运行电流数据，由电流数据产生电流频谱，并在电流频谱的一对特征频带内对电流数据进行分析。处理器进一步被编程为，作为该特征频带对内的电流数据的函数，重复地确定故障特征，基于故障特征和动态基准特征，重复地确定故障指标，将故障指标与基准指标进行比较，基于基准指标与当前故障指标之间的比较来识别汽蚀条件。
根据本发明另一实施例，检测由电动机驱动的泵中的汽蚀的方法包含访问与由可变频率驱动器控制的电动机对应的电动机电流数据，产生从中移除基本频率的修改后的电动机电流数据，在修改后的电动机电流数据上进行频谱分析，以产生电流频谱。该方法还包含，在电动机运行时间段上，由电流频谱产生复数个故障指标样本，使用所述复数个故障指标样本的历史故障指标样本计算汽蚀阈值，如果实时故障指标样本大于汽蚀阈值，产生警报。
根据本发明又一实施例，计算机可读存储介质具有存储于其上的计算机程序，该计算机程序包含指令，当该指令由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器接收来自耦合到电动机/泵系统的传感器系统的电流数据并对电流数据进行调节。该指令还使得所述至少一个处理器产生电流数据的频谱，并从频谱提取故障特征和基准特征，故障特征和基准特征代表电动机/泵系统的负载条件和运行频率。该指令还使得所述至少一个处理器使用故障特征和基准特征来计算故障指标，将故障指标与故障阈值进行比较，如果故障指标大于故障阈值则产生警报。
已经在优选实施例方面介绍了本发明，将会明了，除了所明确给出的之外的等效、 替代和修改是可行的，并且属于所附权利要求的范围。
权利要求
1.一种被配置为监视泵汽蚀的控制器，其具有处理器，处理器被编程为重复地接收来自对泵进行驱动的电动机的实时运行电流数据；由电流数据产生电流频谱；在电流频谱的一对特征频带内对电流数据进行分析；作为该特征频带对内的电流数据的函数，重复地确定故障特征；基于故障特征和动态基准特征，重复地确定故障指标；将故障指标与基准指标进行比较；以及基于基准指标与当前故障指标之间的比较来识别汽蚀条件。
2.根据权利要求I的控制器，其中，处理器被编程为使用来自特征频带对以外的以及供电频率偏移带以外的电流数据来计算动态基准特征。
3.根据权利要求2的控制器，其中，处理器被编程为，将低通滤波器应用到特征频带对以外的以及特征偏移带以外的电流频谱的部分。
4.根据权利要求I的控制器，其中，处理器被进一步编程为，由在电动机的运行时间段上获取的复数个故障指标，计算基准指标。
5.根据权利要求4的控制器，其中，处理器被进一步编程为识别具有最小值的在电动机运行时间段上获取的预定百分比的故障指标；以及计算具有最小值的在电动机运行时间段上获取的所述预定百分比的故障指标的平均值，以产生基准指标。
6.根据权利要求4的控制器，其中，处理器被进一步编程为，在预设时间段的电动机运行和确定预设数量的故障指标中的一者之后，更新基准指标。
7.根据权利要求6的控制器，其中，处理器被进一步编程为，使用具有与基准指标相比较小的值的数个故障指标，更新基准指标。
8.根据权利要求7的控制器，其中，处理器被进一步编程为确定具有与基准指标相比较小的值的故障指标的数量是否大于来自预设电动机运行时间段和预设数量故障指标中的一者的故障指标总数的预定百分比；以及如果具有与汽蚀阈值相比较小的值的故障指标的数量大于故障指标总数的预定百分比，则更新基准指标。
9.根据权利要求6的控制器，其中，处理器被进一步编程为对基准指标进行缩放；以及如果当前故障指标大于缩放的基准指标，识别汽蚀条件。
10.一种检测由电动机驱动的泵中的汽蚀的方法，该方法包含访问与由可变频率驱动器控制的电动机对应的电动机电流数据；产生从中移除基本频率的修改后的电动机电流数据；在修改后的电动机电流数据上进行频谱分析，以产生电流频谱；在电动机运行时间段上，由电流频谱产生复数个故障指标样本；使用所述复数个故障指标样本的历史故障指标样本计算汽蚀阈值；以及如果实时故障指标样本大于汽蚀阈值，产生警报。
11.根据权利要求10的方法，其还包含，使用陷波滤波器，调节电动机电流数据。
12.根据权利要求10的方法，其中，执行频谱分析包含在电动机电流数据上执行FFT。
13.根据权利要求10的方法，其中，产生复数个故障指标样本包含基于修改后的频谱的子部分的最大幅度，确定故障特征；以及将故障特征与基准底进行比较。
14.根据权利要求10的方法，其还包含计算代表无汽蚀条件的基准底，其中，计算基准底包含将低通滤波器应用到电流频谱的子部分之外的以及电流频谱的基频偏移部分之外的电流数据；以及计算滤波后的电流数据的平均值。
15.根据权利要求10的方法，其还包含，使用实时电动机电流数据连续更新汽蚀阈值。
16.一种计算机可读存储介质，具有存储于其上的计算机程序，该计算机程序包含指令，当该指令由至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器接收来自耦合到电动机/泵系统的传感器系统的电流数据；对电流数据进行调节；产生电流数据的频谱；从频谱提取故障特征和基准特征，故障特征和基准特征代表电动机/泵系统的负载条件和运行频率；使用故障特征和基准特征来计算故障指标；将故障指标与故障阈值进行比较；以及如果故障指标大于故障阈值，产生警报。
17.根据权利要求16的计算机可读存储介质，其中，使得所述至少一个处理器提取故障特征的指令使得所述至少一个处理器定义一对频率边带以及频率偏移带。
18.根据权利要求17的计算机可读存储介质，其中，使得所述至少一个处理器提取故障特征的指令进一步使得所述至少一个处理器计算所述频率边带对中的电流分量的平均值。
19.根据权利要求16的计算机可读存储介质，其中，使得所述至少一个处理器提取基准特征的指令使得所述至少一个处理器定义与频谱对应的一对频率边带以及频率偏移带；将低通滤波器应用到频率边带对和频率偏移带以外的电流数据；以及计算滤波后的电流数据的平均值。
20.根据权利要求16的计算机可读存储介质，其中，当指令由至少一个处理器执行时进一步使得所述至少一个处理器访问来自电动机/泵运行的第一时间段的第一复数个故障指标；使用所述第一复数个故障指标的子集，计算故障阈值；访问来自电动机/泵运行的第一时间段后的电动机/泵运行的第二时间段的第二复数个故障指标；以及使用第二复数个故障指标的子集，更新故障阈值。
全文摘要
公开了用于检测固定和可变供电频率应用的泵中的汽蚀的系统和方法。系统包含控制器(14，24)，其具有处理器(26)，处理器(26)被编程为重复地接收来自对泵(12)进行驱动的电动机(22)的实时运行电流数据(28)，由电流数据产生电流频谱，并在电流频谱的一对特征频带内对电流数据进行分析。处理器进一步被编程为，作为该特征频带对内的电流数据的函数，重复地确定故障特征，基于故障特征和动态基准特征，重复地确定故障指标，将故障指标与基准指标进行比较，基于基准指标与当前故障指标之间的比较来识别泵中的汽蚀条件。
文档编号F04D29/66GK102939463SQ201180027537
公开日2013年2月20日 申请日期2011年4月4日 优先权日2010年4月5日
发明者陆斌, S·K·沙尔玛, T·闫, S·A·迪米诺 申请人:伊顿公司