在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法技术

一种在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，包括：泄漏故障数据收集和整理，包括关联故障和非关联故障；建立机械密封泄漏故障数据驱动模型，包括基于在役转动设备机械密封的运行故障数据，分别建立：正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，得到一个机械密封泄漏故障数据驱动模型；对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行择化；根据机械密封泄漏故障数据驱动模型，预测在役转动设备机械密封的可靠性寿命。本发明专利技术提供了一种适用范围宽、考虑设备实际使用工况的机械密封泄漏故障预测方法，可为转动设备的长周期运行提供一种有效的技术手段。

【技术实现步骤摘要】
在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法
本专利技术涉及一种机械密封泄漏故障预测方法。特别是涉及一种在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法。
技术介绍
机械密封专利于1885年出现于英国，1900年开始应用于轴承密封。机械密封主要用以解决旋转轴用动密封问题，由于机械密封具有泄漏量少，工作可靠性程度高和寿命长等许多优点，目前已广泛应用于石油、化工、医药、燃料和国防等工业领域。然而，由于许多因素的影响，机械密封的使用寿命长短各异，长的可达2～4年，短的只有2～3个月，甚至几周时间。若不能预测机械密封泄漏损失和泄漏率超标时间，往往导致过早地更换新的密封件，或者因不能及时发现泄漏率超标，延误维修时间，引起易燃、易爆、有害介质大量泄漏而导致事故。因此，预测在役转动设备机械密封的寿命，对于保障旋转设备稳定运行具有重要意义。机械密封基本性能主要包括端面摩擦特性和密封特性。机械密封失效最重要和最直接的表现是在规定的工作条件下，机械密封在未达到规定的工作时间，就出现泄漏率超标现象。机械密封的使用寿命主要取决于摩擦副的使用时间，只要摩擦副的磨损量没有超标，并且保证泄漏量在允许的范围内，机械密封才算是正常工作。因此，当前关于机械密封寿命预测技术方面研究，也多针对摩擦副进行建模，通过预测摩擦副的摩擦量来评价机械密封的使用寿命。孙见君等[1-2]依据分形理论，用具有尺寸独立性的分形参数表征包含粗糙度和波度的密封端面形貌及其变化，研究了机械密封端面形貌变化对泄漏通道的影响规律，结合N-S方程，建立了基于允许泄漏率的机械密封寿命预测方法。张尔卿等[3-4]提出采用声发射方法监测机械密封端面参数(端面开启时间、膜厚等)，基于偏置因子隐马尔可夫模型评估机械密封磨损状态，并提出灰色粒子滤波法预测剩余寿命。Goilkar等[5]设计了带有扭矩传感器的实验平台，监控机械密封的磨损状况，经论证，该平台可以较好地预测机械密封在不同转速、润滑机制和弹簧载荷下的失效，评估机械密封的使用寿命。Arnold[6]综述了机械密封泄漏量的计算方法，通过计算泄漏量并同允许泄漏量对比来预测机械密封的寿命。除上述基于在线检测技术预测寿命的方法外，还有运行应用特征参数跟踪法预测机械密封的剩余寿命或可靠性，如用机械密封端面温度和泄漏量训练人工神经网络进而预测剩余寿命[7]，还有如威布尔模型法[8]、加速寿命试验法[9]等。但是，上述现有技术存在如下缺点：(1)关于机械密封泄漏量的计算以及剩余寿命预测方法，一方面，大部分方法主要用于设计阶段密封量的核算，另一方面，泄漏计算所需参数(如密封端面分形参数或者密封端面的温度值)，从在役设备上获取非常困难。(2)机械密封泄漏是个非常复杂的问题，可以单纯从理论或实验方面预测机械密封这一部件，但是作为转动设备中的一个分系统，设备的振动、流量、电机振动等因素对机械密封的泄漏也具有“贡献”作用，而现有针对单一损伤模型的模型尚未考虑这些问题，因此，往往造成预测结果偏差较大。(3)现有可靠性评价方法所用模型单一，无法适应不同数据样本的情况，某些情况下设备的失效并不符合威布尔模型分布。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种适用范围宽、考虑设备实际使用工况的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法。本专利技术所采用的技术方案是：一种在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，包括如下步骤：1)泄漏故障数据收集和整理，包括关联故障和非关联故障；2)建立机械密封泄漏故障数据驱动模型，包括基于在役转动设备机械密封的运行故障数据，分别建立：正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，得到一个机械密封泄漏故障数据驱动模型；3)对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行择化；4)根据机械密封泄漏故障数据驱动模型，预测在役转动设备机械密封的可靠性寿命。步骤1)所述的泄漏故障数据收集，包括收集在役转动设备上的机械密封投入运行时间点、泄漏失效时间点。步骤1)中所述的关联故障，是指机械密封在规定的条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障，以及在计算可靠性特征量时必须纳入的故障；所述的非关联故障，是由于误用或维修不当以及外界因素引起的故障，在计算可靠性特征量时不应纳入的故障。步骤1)中所述的泄漏故障数据整理，是采用等时间间隔频次法或经验分布函数法绘制泄漏故障间隔时间散点图，其中，所述泄漏故障间隔时间ti由机械密封泄漏失效时间点减去投入运行时间点得到；所述的等时间间隔频次法，是将统计总时间划分为若干等时间区间，以时间区间中间值为横坐标，对应时间区间内的故障发生概率为纵坐标，得到故障间隔时间概率密度函数f(ti)的散点图；所述的经验分布函数法，是将整理的泄漏故障间隔时间按从小到大的顺序排列，以泄漏故障间隔时间ti为横坐标，以故障间隔时间累积分布概率Fn(ti)为纵坐标，得到故障间隔时间累积分布概率Fn(ti)的散点图，Fn(ti)通过经验分布函数公式Fn(ti)＝(i-0.3)/(n+0.4)计算得到，其中i＝1,2,3,…,n，n为泄漏故障间隔时间的个数。步骤2)中：所述的正态分布模型：μ期望值、σ标准差所述的对数正态分布模型：μ期望值、σ标准差所述的指数分布模型：F(t)＝1-e-λtλ幂指数常数所述两参数威布尔分布模型：m形状参数、η尺度参数步骤2)中所述的模型参数反演，是采用图估计法或矩估计法或最大似然估计法或最小二乘法分别获得期望值μ、标准差σ、幂指数常数λ、形状参数m和尺度参数η的值。步骤2)中所述的参数检验，是采用K-S检验法分别对所建立的正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型进行参数检验，具体是将n个泄漏故障间隔时间按照由小到大的次序排列，根据假设的分布，计算每个数据对应的函数值F0(ti)，与泄漏故障数据整理得到的经验分布值Fn(ti)比较，差值的最大绝对值作为检验统计量Dn的值，与K-S检验表中给出的临界值Dn,α进行比较，如果满足Dn＜Dn,α，则模型通过验证，通过验证的模型，即为机械密封泄漏故障数据驱动模型，当没有模型通过验证时，要重新进行模型参数反演，再进行参数检验，直至模型通过验证。步骤3)是选择相关指数法或灰关联分析法对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行择化，其中，所述的相关指数法，是通过计算相关指数R来衡量，R值越接近1，说明模型精度越高，相关指数R通过下式计算：式中：Fn(ti)是统计得到的实际故障间隔时间累积分布概率；F0(ti)是通过模型拟合得到的故障间隔时间累积分布概率；是Fn(ti)的平均值；所述的灰关联分析法，是通过计算关联度参量r(X1,X2)衡量，其中，关联度参量值越大，表明建立的模型越接近故障历史数据，模型精度则更高，关联度参量通过下式计算：式中：a和b为故障数据区间的起点和终点；ξ(tk)为各时间点的关联系数；Δtk为两时间点之间的时间间隔。步骤4)包括(1)首先给出机械密封寿命计算模型如下：式中，θ为机械密封寿命值，单位为h；t为机械密封运行时间，单位为h；f(t)为概率密度函数；(2)根据机械密封寿命计算模型和机械密封泄漏故障数据驱动模型，确定的基于故障数据的机械密封寿命单点值：其中正态分布模型的寿本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)泄漏故障数据收集和整理，包括关联故障和非关联故障；2)建立机械密封泄漏故障数据驱动模型，包括基于在役转动设备机械密封的运行故障数据，分别建立：正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，得到一个机械密封泄漏故障数据驱动模型；3)对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行择化；4)根据机械密封泄漏故障数据驱动模型，预测在役转动设备机械密封的可靠性寿命。

【技术特征摘要】
1.一种在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)泄漏故障数据收集和整理，包括关联故障和非关联故障；2)建立机械密封泄漏故障数据驱动模型，包括基于在役转动设备机械密封的运行故障数据，分别建立：正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，得到一个机械密封泄漏故障数据驱动模型；3)对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行择化；4)根据机械密封泄漏故障数据驱动模型，预测在役转动设备机械密封的可靠性寿命。2.根据权利要求1所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤1)所述的泄漏故障数据收集，包括收集在役转动设备上的机械密封投入运行时间点、泄漏失效时间点。3.根据权利要求1所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤1)中所述的关联故障，是指机械密封在规定的条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障，以及在计算可靠性特征量时必须纳入的故障；所述的非关联故障，是由于误用或维修不当以及外界因素引起的故障，在计算可靠性特征量时不应纳入的故障。4.根据权利要求1所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤1)中所述的泄漏故障数据整理，是采用等时间间隔频次法或经验分布函数法绘制泄漏故障间隔时间散点图，其中，所述泄漏故障间隔时间ti由机械密封泄漏失效时间点减去投入运行时间点得到；所述的等时间间隔频次法，是将统计总时间划分为若干等时间区间，以时间区间中间值为横坐标，对应时间区间内的故障发生概率为纵坐标，得到故障间隔时间概率密度函数f(ti)的散点图；所述的经验分布函数法，是将整理的泄漏故障间隔时间按从小到大的顺序排列，以泄漏故障间隔时间ti为横坐标，以故障间隔时间累积分布概率Fn(ti)为纵坐标，得到故障间隔时间累积分布概率Fn(ti)的散点图，Fn(ti)通过经验分布函数公式Fn(ti)＝(i-0.3)/(n+0.4)计算得到，其中i＝1,2,3,…,n，n为泄漏故障间隔时间的个数。5.根据权利要求1所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤2)中：所述的正态分布模型：μ期望值、σ标准差所述的对数正态分布模型：μ期望值、σ标准差所述的指数分布模型：F(t)＝1-e-λtλ幂指数常数所述两参数威布尔分布模型：m形状参数、η尺度参数。6.根据权利要求5所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤2)中所述的模型参数反演，是采用图估计法或矩估计法或最大似然估计法或最小二乘法分别获得期望值μ、标准差σ、幂指数常数λ、形状参数m和尺度参数η的值。7.根据权利要求5所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤2)中所述的参数检验，是采用K-S检验法分别对所建立的正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型进行参数检验，具体是将n个泄漏故障间隔时间按照由小到大的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘春旺，谢国山，屈世栋，蔡国娟，庄法坤，曹逻炜，刘洋，山崧，姚晓燕，曾建，王超，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国特种设备检测研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11