一种基于案例推理的隔膜计量泵故障诊断方法

本发明属于隔膜计量泵，涉及一种隔膜计量泵故障诊断方法。

背景技术：

1、隔膜计量泵由于隔膜的隔离作用，在结构上真正实现了被计量流体与驱动润滑机构之间的隔离，也因此可以用于输送腐蚀性浆料和危险性化学品。由于其高科技的结构设计和新型材料的选用大大提高了隔膜的使用寿命，加上复合材料优异的耐腐蚀特性，目前，隔膜计量泵已经成为流体计量应用中的主力泵型。为保障输送装置的正常运行，隔膜计量泵的安全运行是首要前提。目前，隔膜计量泵的监测和维护主要依靠人工排查的故障诊断方法，工作量巨大并且易于受到现场工作人员能力的限制，这也导致了很多情况下难以及时发现系统中设备或装置的故障，造成严重后果。为此，提出了一种基于案例推理的隔膜计量泵故障诊断方法。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的上述不足，为达到上述目的，本发明采用了如下技术方案：

2、一种隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

3、步骤1：根据收集的隔膜计量泵故障案例和运行过程历史数据建立故障案例库。

4、步骤2：提取各案例中的特征值，与计量泵运行状态组成特征向量，形成源案例存储在故障案例库中。

5、步骤3：通过各类传感器获取隔膜计量泵当前运行数据，并归一化处理。

6、步骤4：案例检索分别通过knn或pnn计算当前案例与源案例的相似度并检索相似案例，得到隔膜计量泵的运行状态，并给出相应的解决方案。

7、进一步的，步骤1的根据收集的隔膜计量泵故障案例和运行过程历史数据建立故障案例库，具体包括故障案例库总表和故障数据记录表。其中故障案例库总表由案例编号、设备编号、故障名称、故障现象、故障原因、解决方案共6个字段组成，故障数据记录表依赖故障案例库总表设计，由案例编号、记录时间、记录数据、源案例共4个字段组成。

8、进一步的，步骤2的提取各案例中的特征值，与计量泵运行状态组成特征向量，形成源案例存储在故障案例库中，其过程如下：

9、将故障案例的历史数据提取特征变量x1～x12，其中电机电流均值x1、电机噪声均方根值x2、润滑油油温均值x3、动力油侧压力均值x4、轴承振动加速度均方根值x5、轴承振动加速度峰峰值x6、轴承振动加速度频谱峰值x7、轴承振动加速度包络谱峰值x8、进口单向阀振动加速度均方根值x9、进口单向阀振动加速度峰峰值x10、出口单向阀振动加速度均方根值x11、出口单向阀振动加速度峰峰值x12，记每条源案例为cm，表示形式如下：

10、cm:(x1,m,…,xn,m,…,x12,m,sm),n＝1,…,12；m＝1,2,…,num

11、其中，num为源案例总数；ym表示第m条源案例中隔膜计量泵运行状态；xn,m为第m条源案例中第n个特征变量。

12、进一步的，步骤3的通过各类传感器获取隔膜计量泵当前运行数据，并归一化处理，具体指获取当前运行数据并按上述方法提取特征值形成新特征向量(x1,j,…,xi,j,…,x12,j)，将每一个特征值x1,j进行归一化处理得到x`i,j，如下式所示：

13、

14、进一步的，步骤4的案例检索分别通过knn或pnn计算当前案例与源案例的相似度并检索相似案例，其方法如下：

15、针对前4个特征值选取采用基于欧式距离的相似性度量方法计算当前隔膜计量泵运行数据(x`1,j,x`2,j,x`3,j,x`4,j)与源案例的相似度ck，并根据knn算法获得隔膜计量泵当前运行状态针对后8个特征值选取采用pnn算法直接获得当前运行状态以所有源案例的后8个特征值(x5,m,…,xn,m,…,x12,m)作为输入，对应的源案例中隔膜计量泵运行状态(sm)作为输出，构建pnn神经网络并训练。将隔膜计量泵当前运行状态(x`5,j,…,x`12,j)输入，即可获得当前隔膜计量泵运行状态最后，将运行状态输出即可作为当前隔膜计量泵运行状态诊断结果。

16、进一步的，所述通过前4个特征值和knn得到当前运行状态具体包括正常状态、电机缺相、电机风扇故障、油温过高、管道泄漏等故障；所述通过后8个特征值和pnn得到当前运行状态具体包括正常状态、轴承磨损故障、进出口单向阀泄露和堵塞故障等。

17、本发明所述的隔膜计量泵故障诊断方法，具有以下优点：1、本发明根据隔膜计量泵运行过程中的历史数据，采用了案例推理的方法建立故障诊断模型，区分效果好；2、依据收集的故障案例和运行历史数据设计了故障案例库，便于故障信息的整理与汇总；3、采用knn和pnn针对不同特征值进行案例检索的方法，一定程度上降低了建立的故障诊断模型的时间复杂度，提高了该诊断方法的诊断效率和正确率。

技术特征：

1.一种隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，步骤1的根据收集的隔膜计量泵故障案例和运行过程历史数据建立故障案例库，具体包括故障案例库总表和故障数据记录表。其中故障案例库总表由案例编号、设备编号、故障名称、故障现象、故障原因、解决方案共6个字段组成，故障数据记录表依赖故障案例库总表设计，由案例编号、记录时间、记录数据、源案例共4个字段组成。

3.根据权利要求1所述的隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，步骤2的提取各案例中的特征值，与计量泵运行状态组成特征向量，形成源案例存储在故障案例库中，其过程如下：

4.根据权利要求1所述的隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，步骤3的通过各类传感器获取隔膜计量泵当前运行数据，并归一化处理，具体指获取当前运行数据并按上述方法提取特征值形成新特征向量(x1,j,…,xi,j,…,x12,j)，将每一个特征值x1,j进行归一化处理得到如下式所示：

5.根据权利要求1所述的隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，步骤4的案例检索分别通过knn或pnn计算当前案例与源案例的相似度并检索相似案例，其方法如下：

6.根据权利要求3所述的隔膜计量泵故障诊断方法，其特征在于，所述通过前4个特征值和knn得到当前运行状态具体包括正常状态、电机缺相、电机风扇故障、油温过高、管道泄漏等故障；所述通过后8个特征值和pnn得到当前运行状态具体包括正常状态、轴承磨损故障、进出口单向阀泄露和堵塞故障等。

技术总结
本发明公开了一种基于案例推理的隔膜计量泵故障诊断方法，包括以下步骤：1、根据收集的隔膜计量泵故障案例和运行过程历史数据建立故障案例库；2、提取各案例中的特征值，与计量泵运行状态组成特征向量，形成源案例存储在故障案例库中；3、通过各类传感器获取隔膜计量泵当前运行数据，并归一化处理；4、案例检索分别通过KNN或PNN计算当前案例与源案例的相似度并检索相似案例，得到隔膜计量泵的运行状态，并给出相应的解决方案。本发明实现隔膜计量泵故障信息管理和智能化诊断，能够进行实时状态监测和提高维护工作效率。

技术研发人员：洪明强,赵晓东,张洪军
受保护的技术使用者：中国计量大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24