基于无传感器监测技术的离心泵机封故障诊断方法及装置与流程

本发明涉及流体机械测试方法及其装置，特别是一种离心泵机封故障诊断方法及其装置。

背景技术：

离心泵广泛应用于工业领域。为了保证运行的效率和可靠性，对离心泵运行状态进行监控至关重要。离心泵运行过程中常见的机封故障是泵运行状态监控技术研究的重点。机械密封由转动环和固定环、压缩元件和密封元件组成，用于防止液体泄漏。离心泵长时间运行过程中，由于高转速使温度升高，界面间隙增大，在狭窄空间内积累的污染颗粒可能导致密封失效。

无传感器监测技术可以用于离心泵工况监测。该技术将驱动泵运行的异步电机作为转矩传感器，通过分析电机定子电流信号的时频特征，来提取泵运行状态特征，实现工况监测。该技术可大大降低传统监测方法的成本，简化安装并提高监测结果的准确性和可靠性。

机封检漏装置(国别：中国，公开号：201902318u，公开日期：2011-07-20)公开了一种可对机封进行预先试漏，保证机封装入泵后无泄漏的机封检漏装置，但无法对泵机封状态进行实时监测。机封检测仪(国别：中国，公开号：202522379u，公开日期：2012-11-07)公开的技术方案未应用无传感器监测技术，缺乏可靠性，仅针对波纹管密封进行检测，适用性较低。立式离心泵的泵头衬里组件、机封泄漏检漏装置及系统(国别：中国，公开号：206329533u，公开日期：2017-07-14)公开了利用检漏传感器输出信号判断机封是否泄漏，由于传感器易受干扰、易发生故障且安装困难，因而该检漏装置缺乏可靠性，维护成本较高，现场适应性较低。

技术实现要素：

发明目的：针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于无传感器监测技术的离心泵机封故障诊断方法，提高监测结果的准确性，本发明的另一目是提供实现这种方法的装置。

技术方案：一种基于无传感器监测技术的离心泵机封故障诊断方法，对于实际工况、设计工况下运行的离心泵驱动电机，按以下步骤计算出各自相关参数并进行比较：

步骤1，采集驱动电机的瞬态电流信号，并转化成电压信号，用于分析计算；

步骤2，对所采集的瞬态电流信号进行分析，利用奇异值分解剔除瞬态电流中的工频分量；

步骤3，对所采集的瞬态电流信号基于循环平稳理论进行分析，计算出循环自相关函数rx(τ，α)，以及循环自相关函数rx(τ，α)切片分量的标准差；

步骤4，比较实际工况下的标准差σ、设计工况下的标准差σ0，当σ＞(1.05～1.10)σ0时表示离心泵偏离设计工况运行，反之表示离心泵在设计工况点附近运行，则需进一步计算分析其运行状态；

步骤5，提取出叶片通过频率α1处切片分量rx(τ，α1)，并作fourier变换以获得主频分量幅值，比较实际工况下的主频分量幅值a1、设计工况下无故障正常运行时的主频分量幅值当时表示机封故障，反之表示机封正常。

进一步的，步骤2具体为：

(1)以所采集的离散的瞬态电流信号序列构造n×m阶矩阵，假设待测信号是采样间隔为δt的离散序列{x(n)，m＝1，2，…}，其合理周期为t，按累计误差小于δt/2的原则确定截取周期开始位置连续截取n行，以避免截断误差积累问题，令m＝round(t/δt)，mk＝round(kt/δt)，k＝1，2，则序列可构造成矩阵：

(2)对矩阵a进行svd分解，得到一系列奇异值σi和对应的子矩阵ai，子矩阵ai由奇异值向量ui和vi组成，每个向量ui和vi可构成一直角坐标系，因此矩阵a中的特征信息被分解到正交矢量ui、vi构成的一系列子空间中：

式中，a为电流信号构造的矩阵，u和v分别是n×n和m×m阶正交矩阵，∑＝diag(σ1，σ2，…，σp)是按降序排列的对角矩阵，其对角元素为矩阵a的奇异值元素；

(3)电网频率分量是电流信号中的主要组成，因此对应第一子空间，而能反映离心泵运行敏感性特征信息的微弱信号则被分解到其余不同的子空间，由此将电网频率分量表示为分解后的第一分量：

式中，u1、σ1、为分解后的第一分量中的构造矩阵；

(4)在电流信号a中去除电网频率分量即可得到剔除电流中的工频分量的信号，表示为：

进一步的，步骤3中，

循环自相关函数rx(τ，α)具体为：

循环自相关函数rx(τ，α)切片分量的标准差具体为：

式中，*表示共轭，τ为时延因子，信号的二阶循环平稳特性表示为所有时间t满足rx(t，τ)＝rx(t+t，τ)，这里t0是循环周期，α＝1/t为基础循环频率，n为rx(τ，α)切片分量中点数，mi表示各点的值，μ表示所有点的平均值，n表示-n到n的整数，j表示虚数。

一种实现上述基于无传感器监测技术的离心泵机封故障诊断方法的装置，包括：

信号采集模块，用于采集离心泵运行时驱动电机的瞬态电流信号；

信号调理模块，将信号采集模块采集的瞬态电流信号转化为电压信号；

信号处理模块，对信号调理模块转化的电压信号进行分析处理；

存储模块，与信号调理模块、信号处理模块连接，用于存储数据；

显示模块，与信号处理模块连接，用于显示数据；

电源模块，分别与信号采集模块、信号调理模块、信号处理模块、存储模块、显示模块连接，用于装置运行。

进一步的，信号采集模块为霍尔电流传感器，其一个接口与信号调理模块连接，另一个接口与离心泵驱动电机的三相交流电火线连接。

进一步的，存储模块为sd存储卡，显示模块为lcd触摸控制显示设备。

进一步的，信号调理模块将信号采集模块采集的瞬态电流信号转化为0～3v电压信号。

有益效果：与现有技术相比，本发明的优点是：1、基于无传感器监测技术，通过测量分析离心泵驱动电机电流信号，不必接近运行设备即可实现离心泵的运行状态监测，装置安装使用方便灵活；2、装置安装成本低，同时离心泵的运行特征信息可以实时反映在电流信号中，信息集成度高，另外离心泵动态信息通过定、转子绕组的气隙磁场变化反映出来，信息传递路径少，抗干扰能力强，测量可靠性高；3、采用奇异值分解剔除瞬态电流中的工频分量，减少其对电流信号的调制影响，信号处理基于循环平稳理论，通过分析信号循环自相关函数中的切片分量，可准确提取出故障特征信息，并消除因偏工况导致的运行不稳定造成的信号干扰，分析结果更加准确、可靠。

附图说明

图1为实现本发明离心泵机封故障诊断方法的一种装置结构示意图；

图2为本发明离心泵机封故障诊断方法的流程图；

图3为方法的步骤2剔除瞬态电流中的工频分量的流程图；

图4为方法的步骤3～5进行信号分析处理的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

一种离心泵机封故障诊断装置，包括：信号采集模块、信号调理模块、信号处理模块、存储模块、显示模块、电源模块。如附图1所示，信号采集模块采用霍尔电流传感器1，其一个接口与信号调理模块2连接，另一个接口与带动离心泵3工作的驱动电机4的三相交流电火线41连接，用于采集离心泵运行时驱动电机的瞬态电流信号。信号处理模块为dsp信号处理模块，存储模块为外接的sd存储卡，显示模块为lcd触摸控制显示设备，电源模块分别与信号采集模块、信号调理模块、信号处理模块、存储模块、显示模块连接，用于装置运行。

如附图2所示，通过上述的装置进行离心泵机封故障诊断的方法，对于实际工况、设计工况下运行的离心泵驱动电机，按以下步骤计算出各自相关参数并进行比较：

步骤1，通过信号采集模块采集驱动电机的瞬态电流信号，再通过信号调理模块转化成0～3v电压信号，并由存储模块存取，用于信号处理模块分析计算。

步骤2，信号处理模块对所采集的瞬态电流信号进行分析，利用奇异值分解剔除瞬态电流中的工频分量，如附图3所示，具体为：

(1)以所采集的离散的瞬态电流信号序列构造n×m阶矩阵，假设待测信号是采样间隔为δt的离散序列{x(n)，m＝1，2，…}，其合理周期为t，按累计误差小于δt/2的原则确定截取周期开始位置连续截取n行，以避免截断误差积累问题，令m＝round(t/δt)，mk＝round(kt/δt)，k＝1，2，则序列可构造成矩阵：

(2)对矩阵a进行svd分解，得到一系列奇异值σi和对应的子矩阵ai，子矩阵ai由奇异值向量ui和vi组成，每个向量ui和vi可构成一直角坐标系，因此矩阵a中的特征信息被分解到正交矢量ui、vi构成的一系列子空间中：

式中，a为电流信号构造的矩阵，u和v分别是n×n和m×m阶正交矩阵，∑＝diag(σ1，σ2，…，σp)是按降序排列的对角矩阵，其对角元素为矩阵a的奇异值元素；

(3)电网频率分量是电流信号中的主要组成，因此对应第一子空间，而能反映离心泵运行敏感性特征信息的微弱信号则被分解到其余不同的子空间，由此将电网频率分量表示为分解后的第一分量：

式中，u1、σ1、为分解后的第一分量中的构造矩阵；

(4)在电流信号a中去除电网频率分量即可得到剔除电流中的工频分量的信号，表示为：

步骤3，如附图4所示，信号处理模块对所采集的瞬态电流信号基于循环平稳理论进行分析，计算出循环自相关函数rx(τ，α)，以及循环自相关函数rx(τ，α)切片分量的标准差。

循环自相关函数rx(τ，α)具体通过以下公式计算：

循环自相关函数rx(τ，α)切片分量的标准差具体通过以下公式计算：

式中，*表示共轭，τ为时延因子，信号的二阶循环平稳特性表示为所有时间t满足rx(t，τ)＝rx(t+t，τ)，这里t0是循环周期，α＝1/t为基础循环频率，n为rx(τ，α)切片分量中点数，mi表示各点的值，μ表示所有点的平均值，n表示-n到n的整数，j表示虚数。

步骤4，如附图4所示，记实际工况下的标准差σ、设计工况下的标准差σ0。α＝0hz时，切片分量rx(τ，0)表示信号中的平稳信息且波形τ＝0呈对称分布，电流信号中的能量主要集中在τ＝0处。当离心泵在设计工况下运行时比较稳定，波动较小，反之，则波动较大，信号不稳定，则可以通过计算比较电流信号循环自相关函数rx(τ，a)切片分量的标准差作为判断依据。

考虑实际测量时的误差，当比较结果为σ＞(1.05～1.10)σ0时表示离心泵偏离设计工况运行，反之表示离心泵在设计工况点附近运行，则需进一步计算分析其运行状态；比较结果由存储模块存取、传至显示模块进行显示。

步骤5，如附图4所示，提取出叶片通过频率α1处切片分量rx(τ，α1)，并作fourier变换以获得主频分量幅值，记实际工况下的主频分量幅值a1、设计工况下无故障正常运行时的主频分量幅值当比较结果时表示机封故障，反之表示机封正常；比较结果由存储模块存取、传至显示模块进行显示。

该步骤中，以离心泵转速3000r/min、叶轮叶片6片为例，说明机封故障判断依据。基于循环平稳理论，循环自相关函数rx(τ，α)中，600hz对应的切片分量中，表明机封故障发生和严重程度的频率特征分量为100hz和600hz，100hz和600hz分别为轴频和叶片通过频率。提取出叶片通过频率600hz处切片分量，并作fourier变换获得主频分量幅值a1，将其与离心泵设计工况下无故障正常运行时的主频分量幅值进行对比。

本发明电流法与常规振动法相比，具有以下优势：

1、对不同方向上的振动信号，提取相同特征频率进行分析，会得到不同的结果，可见采用振动信号分析技术的故障诊断结果会受到测点的影响。而本发明通过分析电流信号进行故障诊断，不需要考虑测点问题，可以大大简化信号测量和分析处理工作；

2、尽管循环谱分析技术能够准确地解调出信号中特定的频率分量，提高信噪比，减少其他谐波分量的干扰，但是故障状态下振动信号的循环切片谱中仍然存在大量的冗余谐波频率分量，对观测结果造成干扰。机械密封损坏会造成离心泵剧烈振动，通过循环平稳理论分析可知，径向振动信号50hz、250hz以及基座350hz对该故障较为敏感，特征频率在循环谱切片中因故障发生，幅值会明显增长，但是，切片谱中仍然存在大量的谐波分量，会对分析结果造成干扰。相比之下，电流信号的谱线更加清晰，适合故障诊断分析。