变工况丙烷压缩机振动诊断标准研究与应用
发布时间：2022-02-19 20:47
机械振动国家标准适用于额定转速、稳定工况的设备,而现场设备常处于转速波动、载荷变化等变工况状态运行,直接套用国家标准容易导致对设备状态诊断的错误。针对上述问题,本文提出了融合变工况阈值模型,进而建立变工况振动标准,以提高设备状态诊断的正确率,从而保障设备安全可靠运行。主要研究内容如下:（1）基于相关向量机（Relevance Vector Machine,RVM）的变工况阈值模型构建方法研究。选取振动有效值作为特征指标;利用RVM拟合统计均值和标准差与工况参数的关系得到连续函数,基于切比雪夫不等式构建了变转速阈值模型并对模型中的阈值因子k和核函数宽度系数?两个关键参数进行了优化选择;实验验证了该模型能够实现设备在变转速运行时的报警阈值设定,且具有较高准确率;通过机理分析对转速和负载的影响进行讨论,提出了工况综合参数Z,构建了变工况报警阈值模型。（2）基于全矢谱的融合变工况阈值模型构建方法研究。针对利用单一传感器信息建立的变转速报警阈值模型在低速区域识别率较低的问题,利用全矢谱对正交采样得到的双通道信号进行融合;进行逆傅里叶变换得到融合后的时域波形,在提取特征指标的基础上利用RVM拟合得...
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
丙烷压缩机组Fig.4.1Thefigureofpropanecompressor
图 4.8 电机非驱动端振动趋势与阈值曲线图Fig. 4.8 Vibration trend and threshold of motor’s fan side由图 4.8 可得，当振动有效值超过报警阈值时，表明设备运行状态劣化，应加强监测频率，密切关注设备运行状态变化，继续监测发现设备振动恢复正常时，表明设备未出现明显的故障，此时可继续运行；当振动继续增大超过停机值时，表明设备劣化严重，应立即停机检修，此时可利用故障诊断技术对信号进行分析，确定故障部位和严重程度。利用报警阈值和停机阈值的设定可将设备运行状态分为正常状态、异常状态和故障状态三类。对于离线点检技术，当设备运行处于异常状态时应重点关注，寻找时机采取补救措施；当处于故障状态时应立即停机检查。因此利用变工况阈值曲线可以合理划分机组运行状态。基于全矢谱信息融合技术和相关向量机拟合得到的阈值模型是工况综合参数的连续函数，且能完整反映设备的真实运动状态，据此建立报警曲线和停机曲线能够实现变工况（变转速、变负载）下丙烷压缩机的振动监测和诊断。按照工况
图 4.9 电机非驱动端振动趋势与标准Fig. 4.9 Vibration trend of motor’s fan side由图 4.9 可看出，2015 年 1 月至 2015 年 7 月，电机非驱动端振动有效值大增长趋势，2015 年 5 月振动有效值增长明显，2015 年 7 月继续增大，超过了要求，此时根据标准判断设备处于劣化阶段，应加强关注。2015 年 8 月 15 日有效值略有下降但依然未超过停机标准，因此建议继续加强观测，密切关注运行状态，并注意其各项运行指标变化。2015 年 8 月 22 日，哈得作业区丙烷机电机非驱动端轴承温度瞬间上升至 7联锁停机值），机组停机，停机后非驱动端轴承部温度最高升至 163℃。随修人员对电机非驱动端轴承进行了拆检，发现轴承已“抱死”：轴承内圈与轴“抱死”，有“跑外圈”现象，且内圈已严重损坏。其解体情况如图 4.10：
【参考文献】：
期刊论文
[1]柱塞泵故障的阈值自适应诊断方法研究[J]. 罗恒星,谷立臣,许睿,焦龙飞,赵鹏军. 现代制造工程. 2017(12)
[2]变载荷条件下的滚动轴承在线故障诊断方法[J]. 蒋丽英,李茜茜,崔建国,席剑辉. 轴承. 2016(06)
[3]变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法[J]. 胡雷,范彬,胡茑庆,高明. 国防科技大学学报. 2016(01)
[4]多工况下滚动轴承的显示动力学分析[J]. 李振华. 装备制造技术. 2013(03)
[5]运行工况对离心泵振动影响的试验研究[J]. 陈长盛,马俊,柳瑞锋,周璞,王强. 噪声与振动控制. 2012(06)
[6]小样本条件下一种旋转机械振动状态阈值的确定方法及应用[J]. 李会鹏,明廷锋,贺国. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2012(05)
[7]变工况齿轮箱故障诊断方法综述[J]. 邹今春,沈玉娣. 机械传动. 2012(08)
[8]设备振动相对标准在旋转设备故障诊断中的应用[J]. 宋红利,秦艳文. 起重运输机械. 2011(11)
[9]建立离心压缩机故障诊断标准的新方法[J]. 么子云,郭海涛,段礼祥. 石油矿场机械. 2010(08)
[10]基于阶次跟踪和变换时频谱的轴承故障诊断[J]. 李辉,郑海起,唐力伟. 振动.测试与诊断. 2010(02)
博士论文
[1]基于强噪声背景下随机共振的微弱故障诊断方法研究[D]. 李志星.北京科技大学 2018
[2]信号的稀疏表达在滚动轴承故障特征提取及智能诊断中的应用研究[D]. 甘萌.中国科学技术大学 2017
[3]相关向量机多分类算法的研究与应用[D]. 柳长源.哈尔滨工程大学 2013
[4]基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D]. 张超.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于全矢极限学习机的轴承故障预测研究[D]. 赵伟杰.郑州大学 2017
[2]基于全矢谱的设备故障强度预测研究[D]. 吴彦召.郑州大学 2016
[3]基于信息融合的设备故障预测研究[D]. 张钱龙.郑州大学 2016
[4]基于相关向量机的小样本故障诊断预测研究[D]. 曹晓霞.西安工程大学 2016
[5]基于振动信号的螺杆压缩机故障诊断仿真研究[D]. 吴霞俊.上海交通大学 2015
[6]EMD及其改进和无量纲分析相结合的轴承故障定位研究[D]. 赵光昌.太原理工大学 2015
[7]基于RVM的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 刘勇.沈阳航空航天大学 2015
[8]基于监测数据的机械设备剩余寿命预测研究[D]. 李超.大连理工大学 2014
[9]基于振动信号的旋转机械运行状态趋势分析与故障诊断[D]. 朱繁泷.江西理工大学 2014
[10]螺杆压缩机振动监测系统设计与研究[D]. 姜贵轩.东北石油大学 2014
本文编号：3633594
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
丙烷压缩机组Fig.4.1Thefigureofpropanecompressor
图 4.8 电机非驱动端振动趋势与阈值曲线图Fig. 4.8 Vibration trend and threshold of motor’s fan side由图 4.8 可得，当振动有效值超过报警阈值时，表明设备运行状态劣化，应加强监测频率，密切关注设备运行状态变化，继续监测发现设备振动恢复正常时，表明设备未出现明显的故障，此时可继续运行；当振动继续增大超过停机值时，表明设备劣化严重，应立即停机检修，此时可利用故障诊断技术对信号进行分析，确定故障部位和严重程度。利用报警阈值和停机阈值的设定可将设备运行状态分为正常状态、异常状态和故障状态三类。对于离线点检技术，当设备运行处于异常状态时应重点关注，寻找时机采取补救措施；当处于故障状态时应立即停机检查。因此利用变工况阈值曲线可以合理划分机组运行状态。基于全矢谱信息融合技术和相关向量机拟合得到的阈值模型是工况综合参数的连续函数，且能完整反映设备的真实运动状态，据此建立报警曲线和停机曲线能够实现变工况（变转速、变负载）下丙烷压缩机的振动监测和诊断。按照工况
图 4.9 电机非驱动端振动趋势与标准Fig. 4.9 Vibration trend of motor’s fan side由图 4.9 可看出，2015 年 1 月至 2015 年 7 月，电机非驱动端振动有效值大增长趋势，2015 年 5 月振动有效值增长明显，2015 年 7 月继续增大，超过了要求，此时根据标准判断设备处于劣化阶段，应加强关注。2015 年 8 月 15 日有效值略有下降但依然未超过停机标准，因此建议继续加强观测，密切关注运行状态，并注意其各项运行指标变化。2015 年 8 月 22 日，哈得作业区丙烷机电机非驱动端轴承温度瞬间上升至 7联锁停机值），机组停机，停机后非驱动端轴承部温度最高升至 163℃。随修人员对电机非驱动端轴承进行了拆检，发现轴承已“抱死”：轴承内圈与轴“抱死”，有“跑外圈”现象，且内圈已严重损坏。其解体情况如图 4.10：
【参考文献】：
期刊论文
[1]柱塞泵故障的阈值自适应诊断方法研究[J]. 罗恒星,谷立臣,许睿,焦龙飞,赵鹏军. 现代制造工程. 2017(12)
[2]变载荷条件下的滚动轴承在线故障诊断方法[J]. 蒋丽英,李茜茜,崔建国,席剑辉. 轴承. 2016(06)
[3]变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法[J]. 胡雷,范彬,胡茑庆,高明. 国防科技大学学报. 2016(01)
[4]多工况下滚动轴承的显示动力学分析[J]. 李振华. 装备制造技术. 2013(03)
[5]运行工况对离心泵振动影响的试验研究[J]. 陈长盛,马俊,柳瑞锋,周璞,王强. 噪声与振动控制. 2012(06)
[6]小样本条件下一种旋转机械振动状态阈值的确定方法及应用[J]. 李会鹏,明廷锋,贺国. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2012(05)
[7]变工况齿轮箱故障诊断方法综述[J]. 邹今春,沈玉娣. 机械传动. 2012(08)
[8]设备振动相对标准在旋转设备故障诊断中的应用[J]. 宋红利,秦艳文. 起重运输机械. 2011(11)
[9]建立离心压缩机故障诊断标准的新方法[J]. 么子云,郭海涛,段礼祥. 石油矿场机械. 2010(08)
[10]基于阶次跟踪和变换时频谱的轴承故障诊断[J]. 李辉,郑海起,唐力伟. 振动.测试与诊断. 2010(02)
博士论文
[1]基于强噪声背景下随机共振的微弱故障诊断方法研究[D]. 李志星.北京科技大学 2018
[2]信号的稀疏表达在滚动轴承故障特征提取及智能诊断中的应用研究[D]. 甘萌.中国科学技术大学 2017
[3]相关向量机多分类算法的研究与应用[D]. 柳长源.哈尔滨工程大学 2013
[4]基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D]. 张超.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于全矢极限学习机的轴承故障预测研究[D]. 赵伟杰.郑州大学 2017
[2]基于全矢谱的设备故障强度预测研究[D]. 吴彦召.郑州大学 2016
[3]基于信息融合的设备故障预测研究[D]. 张钱龙.郑州大学 2016
[4]基于相关向量机的小样本故障诊断预测研究[D]. 曹晓霞.西安工程大学 2016
[5]基于振动信号的螺杆压缩机故障诊断仿真研究[D]. 吴霞俊.上海交通大学 2015
[6]EMD及其改进和无量纲分析相结合的轴承故障定位研究[D]. 赵光昌.太原理工大学 2015
[7]基于RVM的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 刘勇.沈阳航空航天大学 2015
[8]基于监测数据的机械设备剩余寿命预测研究[D]. 李超.大连理工大学 2014
[9]基于振动信号的旋转机械运行状态趋势分析与故障诊断[D]. 朱繁泷.江西理工大学 2014
[10]螺杆压缩机振动监测系统设计与研究[D]. 姜贵轩.东北石油大学 2014
本文编号：3633594
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