基于无传感器技术的离心泵状态监测与故障诊断研究

摘要

本文的研究工作在国家自然科学基金（51409125）、国家博士后基金（2014M551515）、江苏省基础研究计划（江苏省自然科学基金）面上项目（BK20171403）等的资助下展开。 离心泵是工业部门中广泛应用的旋转机械，有效地监测离心泵运行状态并及时诊断其故障，是保证离心泵高效、可靠运行的关键。传统监测方法是通过采集离心泵运行过程中的振动、压力脉动或噪声等信号进行分析，推算出离心泵的运行状态。然而，传统方法采用的测试仪表成本高，抗干扰能力低，安装复杂，存在许多不足。20世纪70年代兴起的无传感器监测技术将电机作为转矩传感器，通过分析电机定子电流实现对电机及其拖动设备进行状态监测和故障诊断。该方法成本低廉、传感器安装简单、能够实现非侵入式监测，可以弥补传统方法的不足。本文以离心泵及其驱动电机为研究对象，通过理论分析、仿真模拟以及试验研究等方法，研究从电机电流信号中获取离心泵运行状态信息的原理和方法，以多学科知识的相互渗透和紧密结合工程应用为主要思路，研究具有工程实用意义的信号分析技术，通过现代信号处理技术分析从而提取出能够反映离心泵运行状态的特征信息作为诊断指标。本文主要研究工作和创新点如下： （1）系统总结了无传感器技术及其在离心泵状态监测中的研究进展和发展趋势。根据离心泵负载转矩非定常特性以及电机运行三相动态数学模型，分析了负载转矩与定子电流的关系，以及负载转矩的非定常特性在电流信号中的响应特性，总结了基于无传感器技术实现离心泵状态监测和故障诊断的基本原理。 （2）针对离心泵运行过程中受到水机电三方面因素共同作用，首次采用Fluent/Matlab联合仿真技术分析了离心泵在转速波动的情况下，其内部流动的非定常特性。结果表明：与传统仿真技术相比，Fluent/Matlab 联合仿真方法所得计算值和试验值相对误差更小，能更加准确地预测离心泵非定常流动特性。仿真所得电流信号的主要能量集中在电网工频分量50Hz附近，与泵流动特征相关的叶片通过频率（Blade Passing Frequency，BPF） 300Hz与电网工频调制，反映在以BPF为中心频率的250Hz、350Hz的边带中，并且边带谐波分量幅值能够反映离心泵偏离设计工况运行时的流动不稳定特性。 （3）为了使信号分析结果更加符合工程实际，系统分析了试验方案以及数据采集和处理方法，搭建了离心泵闭式试验台，完成了离心泵水力性能、空化特性试验以及故障模拟研究，实现了离心泵各运行状态下流量、进出口压力、瞬态转矩、瞬态转速、电机三相瞬态定子电流、振动的同步采集，用于分析研究。针对电流信号成分复杂，电网工频对其他谐波分量存在调制影响的问题，引入了奇异值分解法（ Singular Value Decomposition，SVD）用于剔除电流信号中的电网工频成分，而不影响其他谐波分量，有利于凸显出靠近电网工频并被淹没的微弱谐波分量的提取和特征分析，提高了信号的信噪比。 （4）为了准确获取电流信号中反映离心泵不稳定流动的特征信息，实现运行状态监测，在对比分析常用信号处理技术的基础上，采用自适应强的、适合非平稳和瞬变信号分析的Hilbert-Huang变换方法，用于电流信号特征提取。首次将SVD-HHT联合分析方法应用于离心泵不同运行工况下和空化发生过程中电流信号的分析，并提取出了能够反映离心泵运行状态监测的指标。 （5）为了实现基于无传感器技术的离心泵故障诊断，针对与离心泵周期运行相关参数具有的循环平稳特性，基于循环平稳理论对叶轮破损和机械密封损坏两种常见离心泵故障下的电流信号进行处理，从循环自相关模函数中解调出时延频率谱，分析故障特征频率信号，首次将 SVD 的弱循环平稳信号特征强化方法用于分析离心泵不同故障下电流信号的特征，并提取出故障诊断指标。 （6）为了进一步验证无传感器技术在离心泵运行监测中的有效性并分析其适用范围，在研究振动法机理的基础上，阐述了振动信号和电流信号的相关性，说明了这两种方法存在可比性，将振动法和电流法进行对比分析，总结了各自的特点和优势。 （7）为了实现离心泵无传感器监测技术的工程应用，满足现场设备故障诊断的需求，实现泵系统高效、可靠、稳定运行，将无传感器技术的故障诊断指标与 GA-BP 神经网络相结合，提出了建立诊断模型实施方案和算法。设计了一套基于无传感器技术的离心泵在线运行状态监测和故障诊断系统。为了保证离心泵系统具有一定的故障承受能力，即使系统内部发生故障，仍然能够最大限度地保证功能和性能不受影响，本文基于技术运筹学的理论研究，引入系统故障作为随机因素，将无传感器技术研究得到的故障诊断指标作为约束条件中的阈值，建立双阶段随机规划模型，首次提出了弹性离心泵系统的设计与控制方案。

目录

第一个书签之前