一种输油泵工况自适应状态预警系统及方法技术方案

本申请提供了一种输油泵工况自适应状态预警系统及方法，该方法包括：在线采集反映输油泵运行工况与劣化状态的特征参数，特征参数包括工况特征参数及劣化状态表征参数；对各劣化状态表征参数作相关分析，获得各劣化状态表征参数间的相关系数；根据相关系数及工况特征参数将输油泵运行工况分成多个工况子空间，从输油泵历史运行数据中确定各工况子空间的劣化状态表征信号，并对其作特征提取与融合，获得各工况子空间下的劣化评价指标；根据各工况子空间下的劣化评价指标实时预测输油泵在各工况子空间下的劣化状态值，并将其与对应报警阈值作比较，若劣化状态值超出报警阈值，则输出相应报警信息。本申请可在多变运行工况下准确预测输油泵劣化状态。

【技术实现步骤摘要】
一种输油泵工况自适应状态预警系统及方法
本申请涉及管道输油关键设备智能诊断
，尤其是涉及一种输油泵工况自适应状态预警系统及方法。
技术介绍
随着国民经济的发展，管线运输已经在现代工业中占有了越来越重要的地位。输油泵作为管道输油的关键设备，是保证管线运输正常运行的重要因素。然而，输油泵输送介质多变，运行工况复杂，这不仅加剧了其状态退化，而且增加了状态预测的不确定性。一旦输油泵部件发生故障，可能引起整个管线运输系统的瘫痪，给企业带来巨大的经济损失，甚至造成灾难性的环境污染和恶劣的社会影响。因此开展对输油泵劣化状态的预测预警具有十分重要的意义。目前输油泵劣化状态的预测预警技术主要面临以下两个问题：运行工况的自动辨识和劣化状态的自适应预测。首先，受输送介质、运行工况以及环境因素等的影响，输油泵的运行工况具有复杂性和多变性的特点，且工况参数(如输送介质、流量和压力等)的变化必然导致输油泵状态表征参数(如振动、温度等响应信号)演变的不确定性。在以往众多的研究中，人们多注重输油泵状态表征参数随时间的变化，很少考虑这些表征参数之间的相互联系，以及这些联系与设备运行工况、劣化状态之间的关系。这使得状态表征参数内部的关联信息没有得到充分的挖掘与利用，因而很难实现输油泵运行工况的自动辨识。其次，一种性能良好的预测预警方法在对输油泵劣化趋势进行估计时，往往需要跟踪工况信息的变化并设置合理的报警阈值。然而，现存的预测预警方法并没有或者很少考虑运行工况对输油泵状态演化的影响，那么传统的根据单一固定阈值进行劣化状态监测的方法也就不能满足输油泵劣化状态预测预警的要求。因而，如何根据运行工况自适应预测设备劣化状态和调整报警阈值，从而实现设备状态的准确预警也是当下输油泵劣化状态预测预警技术急需解决的另一个问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种输油泵工况自适应状态预警系统及方法，以克服现有技术在运行工况复杂多变条件下难以准确预测输油泵劣化状态的缺陷。为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种输油泵工况自适应状态预警方法，包括：在线采集反映输油泵运行工况与劣化状态的特征参数，并将所述特征参数进行降噪处理；所述特征参数包括多个工况特征参数及多个劣化状态表征参数；对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵；根据所述相关系数矩阵及所述多个工况特征参数将所述输油泵运行工况划分成多个工况子空间实现工况辨识，并从所述输油泵的历史运行数据中确定每个工况子空间下的劣化状态表征信号；对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取与融合，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标；根据每个工况子空间下的劣化评价指标，实时预测所述输油泵在每个工况子空间下的劣化状态值；将每个工况子空间下的劣化状态值与对应报警阈值进行比较，如果预测出的劣化状态值超出对应报警阈值，则输出相应的预警信息，并估算设备剩余服役寿命。本申请实施例的输油泵工况自适应状态预警方法，所述对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵，包括：根据公式ri,t＝log(yi,t/yi,t-1)确定每个降噪处理后的劣化状态表征参数的变化率；根据公式确定任意两个劣化状态表征参数之间的相关系数，并基于所述相关系数构建相关系数矩阵；其中，ri,t为劣化状态表征参数i在t时刻的变化率，yi,t为劣化状态表征参数i在t时刻的值，yi,t-1为劣化状态表征参数i在t-1时刻的值；cij为任意两个劣化状态表征参数i和j之间的相关系数，rj,t为劣化状态表征参数j在t时刻的变化率，T为总采样时长。本申请实施例的输油泵工况自适应状态预警方法，根据所述相关系数矩阵及所述多个工况特征参数将所述输油泵运行工况划分成多个工况子空间实现工况辨识，包括：根据所述多个工况特征参数构建工况特征集；基于密度峰值的聚类方法对所述工况特征集下的劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵进行聚类分析，从而得到所述输油泵的多个工况子空间实现工况辨识。本申请实施例的输油泵工况自适应状态预警方法，所述对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取与融合，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标，包括：对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行归一化处理；对归一化处理后每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取，对应获得每个工况子空间下的劣化特征矩阵；利用特征融合方法对每个工况子空间下的劣化特征矩阵进行降维，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标。本申请实施例的输油泵工况自适应状态预警方法，所述根据每个工况子空间下的劣化评价指标，实时预测所述输油泵在每个工况子空间下的劣化状态值，包括：根据所述输油泵的历史运行信息确定所述输油泵的初始状态分布函数，并从所述初始状态分布函数中随机抽取多个权值相等的状态粒子及其权值；根据输油泵状态退化方程xk＝f(xk-1,uk-1)初步预测每个工况子空间下的劣化状态值；其中，xk为k时刻的劣化状态值，xk-1为k-1时刻的劣化状态值，uk-1为k-1时刻的状态噪声；根据公式更新每个工况子空间下状态粒子的权值；其中，为k时刻第i个状态粒子的权值，为k-1时刻第i个状态粒子的权值，为k时刻第i个状态粒子，zk为k时刻获得的劣化评价指标，为根据zk所得到的似然函数；根据公式将更新后每个工况子空间下状态粒子的权值进行归一化处理，并在归一化处理后对每个工况子空间下状态粒子及其权值进行重采样，得到新的状态粒子及其权值；其中，为归一化后k时刻第i个状态粒子的权值；根据公式更新每个工况子空间下的劣化状态值；其中，为更新后k时刻的劣化状态值，为重采样后k时刻的状态粒子，为重采样后k时刻的状态粒子的权值。另一方面，本申请实施例还提供了一种输油泵工况自适应状态预警系统，包括：数据采集及预处理模块，用于在线采集反映输油泵运行工况与劣化状态的特征参数，并将所述特征参数进行降噪处理；所述特征参数包括多个工况特征参数及多个劣化状态表征参数；参数关联分析模块，用于对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵；运行工况辨识模块，用于根据所述相关系数矩阵及所述多个工况特征参数将所述输油泵运行工况划分成多个工况子空间实现工况辨识，并从所述输油泵的历史运行数据中确定每个工况子空间下的劣化状态表征信号；劣化评价指标构建模块，用于对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取与融合，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标；劣化状态预测模块，用于根据每个工况子空间下的劣化评价指标，实时预测所述输油泵在每个工况子空间下的劣化状态值；劣化状态预警模块，用于将每个工况子空间下的劣化状态值与对应报警阈值进行比较，如果预测出的劣化状态值超出对应报警阈值，则输出相应的预警信息，并估算设备剩余服役寿命。本申请实施例的输油泵工况自适应状态预警系统，所述对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵，包括：根据公式ri,t＝log(yi,t/yi,t-1)确定每个降噪处理后的劣化状态表征参数的变化率；根据公式确定任意两个劣化状态表征参数之间的相关系数，并基于所述相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种输油泵工况自适应状态预警方法，其特征在于，包括：在线采集反映输油泵运行工况与劣化状态的特征参数，并将所述特征参数进行降噪处理；所述特征参数包括多个工况特征参数及多个劣化状态表征参数；对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵；根据所述相关系数矩阵及所述多个工况特征参数将所述输油泵运行工况划分成多个工况子空间实现工况辨识，并从所述输油泵的历史运行数据中确定每个工况子空间下的劣化状态表征信号；对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取与融合，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标；根据每个工况子空间下的劣化评价指标，实时预测所述输油泵在每个工况子空间下的劣化状态值；将每个工况子空间下的劣化状态值与对应报警阈值进行比较，如果预测出的劣化状态值超出对应报警阈值，则输出相应的预警信息，并估算设备剩余服役寿命。

【技术特征摘要】
1.一种输油泵工况自适应状态预警方法，其特征在于，包括：在线采集反映输油泵运行工况与劣化状态的特征参数，并将所述特征参数进行降噪处理；所述特征参数包括多个工况特征参数及多个劣化状态表征参数；对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵；根据所述相关系数矩阵及所述多个工况特征参数将所述输油泵运行工况划分成多个工况子空间实现工况辨识，并从所述输油泵的历史运行数据中确定每个工况子空间下的劣化状态表征信号；对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取与融合，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标；根据每个工况子空间下的劣化评价指标，实时预测所述输油泵在每个工况子空间下的劣化状态值；将每个工况子空间下的劣化状态值与对应报警阈值进行比较，如果预测出的劣化状态值超出对应报警阈值，则输出相应的预警信息，并估算设备剩余服役寿命。2.如权利要求1所述的输油泵工况自适应状态预警方法，其特征在于，所述对降噪处理后的多个劣化状态表征参数进行相关分析，获得所述多个劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵，包括：根据公式ri,t＝log(yi,t/yi,t-1)确定每个降噪处理后的劣化状态表征参数的变化率；根据公式确定任意两个劣化状态表征参数之间的相关系数，并基于所述相关系数构建相关系数矩阵；其中，ri,t为劣化状态表征参数i在t时刻的变化率，yi,t为劣化状态表征参数i在t时刻的值，yi,t-1为劣化状态表征参数i在t-1时刻的值；cij为任意两个劣化状态表征参数i和j之间的相关系数，rj,t为劣化状态表征参数j在t时刻的变化率，T为总采样时长。3.如权利要求1所述的输油泵工况自适应状态预警方法，其特征在于，根据所述相关系数矩阵及所述多个工况特征参数将所述输油泵运行工况划分成多个工况子空间，包括：根据所述多个工况特征参数构建工况特征集；基于密度峰值的聚类方法对所述工况特征集下的劣化状态表征参数之间的相关系数矩阵进行聚类分析，从而得到所述输油泵的多个工况子空间实现工况辨识。4.如权利要求1所述的输油泵工况自适应状态预警方法，其特征在于，所述对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取与融合，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标，包括：对每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行归一化处理；对归一化处理后每个工况子空间下的劣化状态表征信号进行特征提取，对应获得每个工况子空间下的劣化特征矩阵；利用特征融合方法对每个工况子空间下的劣化特征矩阵进行降维，对应获得每个工况子空间下的劣化评价指标。5.如权利要求1所述的输油泵工况自适应状态预警方法，其特征在于，所述根据每个工况子空间下的劣化评价指标，实时预测所述输油泵在每个工况子空间下的劣化状态值，包括：根据所述输油泵的历史运行信息确定所述输油泵的初始状态分布函数，并从所述初始状态分布函数中随机抽取多个权值相等的状态粒子及其权值；根据输油泵状态退化方程xk＝f(xk-1,uk-1)初步预测每个工况子空间下的劣化状态值；其中，xk为k时刻的劣化状态值，xk-1为k-1时刻的劣化状态值，uk-1为k-1时刻的状态噪声；根据公式更新每个工况子空间下状态粒子的权值；其中，为k时刻第i个状态粒子的权值，为k-1时刻第i个状态粒子的权值，为k时刻第i个状态粒子，zk为k时刻获得的劣化评价指标，为根据zk所得到的似然函数；根据公式将更新后每个工况子空间下状态粒子的权值进行归一化处理，并在归一化处理后对每个工况子空间下状态粒子及其权值进行重采样，得到新的状态粒子及其权值；其中，为归一化后k时刻第i个状态粒子的权值；根据公式更新每个工况子空间下的劣化状态值；其中，为更新后k时刻的劣化状态值，为重采样后k时刻的状态粒子，为重采样后k时刻的状态粒子的权值。6.一种输油泵工况自适应状态预警系统，其特征在于，包括：数据采集及预处理模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：王金江，郑赢豪，王柯博，张来斌，段礼祥，叶伦宽，陈怡玥，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：北京,11