压缩机故障诊断方法、装置、压缩机、存储介质及处理器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种压缩机故障诊断方法、装置、压缩机、存储介质及处理器，该方法包括：获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，并获取所述压缩机的振动参数；根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域；根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置；根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。该方案，通过基于压缩机油液分析信息、振动信息进行复合诊断，以准确确定压缩机的故障位置。

【技术实现步骤摘要】
压缩机故障诊断方法、装置、压缩机、存储介质及处理器
本专利技术属于压缩机
，具体涉及一种压缩机故障诊断方法、装置、压缩机、存储介质及处理器。
技术介绍
相关方案中，能够利用压缩机壳体表面的振动信号进行时域、频域及时频域分析，对风电机组进行在线状态监测与健康评估。但是，由于压缩机壳体表面的振动信号表现为非平稳性，因此利用振动信号分析难以准确确定压缩机的故障位置。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种压缩机故障诊断方法、装置、压缩机、存储介质及处理器，以解决利用压缩机壳体表面的振动信号进行分析，难以准确确定压缩机的故障位置的问题，达到通过基于压缩机油液分析信息、振动信息进行复合诊断，以准确确定压缩机的故障位置的效果。本专利技术提供一种压缩机故障诊断方法，包括：获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，并获取所述压缩机的振动参数；根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域；根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置；根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。在一些实施方式中，获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，包括：对所述压缩机内部润滑油进行光谱分析仪监测，得到所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数，作为所述压缩机内部润滑油的油液信息；获取所述压缩机的振动参数，包括：在所述压缩机的壳体表面设置所需进行故障诊断的一个以上测试点，测量得到每个所述测试点的振动幅值，作为所述压缩机的振动参数。在一些实施方式中，其中，根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域，包括：在所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数中，若有至少一个所述元素的浓度变化参数超过设定浓度，则确定至少一个所述元素为异常元素；将所述异常元素所属涂层在所述压缩机内部零件上的涂覆区域，确定为所述压缩机的故障区域；根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置，包括：在一个以上所述测试点的振动幅值中，若有至少一个所述测试点的振动幅值超过设定幅值，则确定至少一个所述测试点为故障点；将所述故障点在所述压缩机的壳体表面所处位置，确定为所述压缩机的故障位置。在一些实施方式中，根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度，包括：根据所述故障位置处测试点的当前振动幅值、以及所述故障位置处测试点的设定幅值，确定所述故障位置处零件的磨损程度；根据所述故障区域处异常元素的当前含量、以及所述故障区域处异常元素的设定含量，确定所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值，并确定所述故障区域处零件的磨损程度；对所述故障位置处零件的磨损程度、以及所述故障区域处零件的磨损程度进行极大-极小复合处理，得到所述压缩机的零件的磨损程度；将所述压缩机的零件的磨损程度，与所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值进行比较，确定所述故障位置和所述故障区域中的零件中的严重磨损零件的磨损程度，作为所述压缩机的故障零件的磨损程度。在一些实施方式中，还包括：根据所述压缩机的故障零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估。在一些实施方式中，根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估，包括：根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度在设定的磨损状态评价参数中所处区域，对所述压缩机的磨损状态进行评估；其中，在所述压缩机的故障位置和排量中的至少之一发生变化的情况下，根据发生变化后的故障位置和排量中的至少之一，对所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度进行加权补偿处理后，再根据加权补偿处理后的所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估。与上述方法相匹配，本专利技术另一方面提供一种压缩机故障诊断装置，包括：获取单元，被配置为获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，并获取所述压缩机的振动参数；诊断单元，被配置为根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域；所述诊断单元，还被配置为根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置；所述诊断单元，还被配置为根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。在一些实施方式中，所述获取单元，获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，包括：对所述压缩机内部润滑油进行光谱分析仪监测，得到所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数，作为所述压缩机内部润滑油的油液信息；所述获取单元，获取所述压缩机的振动参数，包括：在所述压缩机的壳体表面设置所需进行故障诊断的一个以上测试点，测量得到每个所述测试点的振动幅值，作为所述压缩机的振动参数。在一些实施方式中，其中，所述诊断单元，根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域，包括：在所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数中，若有至少一个所述元素的浓度变化参数超过设定浓度，则确定至少一个所述元素为异常元素；将所述异常元素所属涂层在所述压缩机内部零件上的涂覆区域，确定为所述压缩机的故障区域；所述诊断单元，根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置，包括：在一个以上所述测试点的振动幅值中，若有至少一个所述测试点的振动幅值超过设定幅值，则确定至少一个所述测试点为故障点；将所述故障点在所述压缩机的壳体表面所处位置，确定为所述压缩机的故障位置。在一些实施方式中，所述诊断单元，根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度，包括：根据所述故障位置处测试点的当前振动幅值、以及所述故障位置处测试点的设定幅值，确定所述故障位置处零件的磨损程度；根据所述故障区域处异常元素的当前含量、以及所述故障区域处异常元素的设定含量，确定所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值，并确定所述故障区域处零件的磨损程度；对所述故障位置处零件的磨损程度、以及所述故障区域处零件的磨损程度进行极大-极小复合处理，得到所述压缩机的零件的磨损程度；将所述压缩机的零件的磨损程度，与所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值进行比较，确定所述故障位置和所述故障区域中的零件中的严重磨损零件的磨损程度，作为所述压缩机的故障零件的磨损程度。在一些实施方式中，还包括：所述诊断单元，还被配置为根据所述压缩机的故障零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估。在一些实施方式中，所述诊断单元，根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估，包括：根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度在设定的磨损状态评价参数中所处区域，对所述压缩机的磨损状态进行评估；其中，在所述压缩机的故障位置和排量中的至少之一发生变化的情况下，根据发生变化后的故障位置和排量中的至少之一，对所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度进行加权补偿处理后，再根据加权补偿处理后的所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估。与上述装置相匹配，本专利技术再一方面提供一种压缩机，包括：以上所述的压缩机故障诊断装置。与上述方法相匹配，本专利技术再一方面提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种压缩机故障诊断方法，其特征在于，包括：/n获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，并获取所述压缩机的振动参数；/n根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域；/n根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置；/n根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。/n

【技术特征摘要】
1.一种压缩机故障诊断方法，其特征在于，包括：
获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，并获取所述压缩机的振动参数；
根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域；
根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置；
根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。


2.根据权利要求1所述的压缩机故障诊断方法，其特征在于，获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，包括：
对所述压缩机内部润滑油进行光谱分析仪监测，得到所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数，作为所述压缩机内部润滑油的油液信息；
获取所述压缩机的振动参数，包括：
在所述压缩机的壳体表面设置所需进行故障诊断的一个以上测试点，测量得到每个所述测试点的振动幅值，作为所述压缩机的振动参数。


3.根据权利要求2所述的压缩机故障诊断方法，其特征在于，其中，
根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域，包括：
在所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数中，若有至少一个所述元素的浓度变化参数超过设定浓度，则确定至少一个所述元素为异常元素；
将所述异常元素所属涂层在所述压缩机内部零件上的涂覆区域，确定为所述压缩机的故障区域；
根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置，包括：
在一个以上所述测试点的振动幅值中，若有至少一个所述测试点的振动幅值超过设定幅值，则确定至少一个所述测试点为故障点；
将所述故障点在所述压缩机的壳体表面所处位置，确定为所述压缩机的故障位置。


4.根据权利要求3所述的压缩机故障诊断方法，其特征在于，根据所述故障区域和所述故障位置，确定所述压缩机的故障零件的磨损程度，包括：
根据所述故障位置处测试点的当前振动幅值、以及所述故障位置处测试点的设定幅值，确定所述故障位置处零件的磨损程度；
根据所述故障区域处异常元素的当前含量、以及所述故障区域处异常元素的设定含量，确定所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值，并确定所述故障区域处零件的磨损程度；
对所述故障位置处零件的磨损程度、以及所述故障区域处零件的磨损程度进行极大-极小复合处理，得到所述压缩机的零件的磨损程度；
将所述压缩机的零件的磨损程度，与所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值进行比较，确定所述故障位置和所述故障区域中的零件中的严重磨损零件的磨损程度，作为所述压缩机的故障零件的磨损程度。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的压缩机故障诊断方法，其特征在于，还包括：
根据所述压缩机的故障零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估。


6.根据权利要求5所述的压缩机故障诊断方法，其特征在于，根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估，包括：
根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度在设定的磨损状态评价参数中所处区域，对所述压缩机的磨损状态进行评估；
其中，在所述压缩机的故障位置和排量中的至少之一发生变化的情况下，根据发生变化后的故障位置和排量中的至少之一，对所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度进行加权补偿处理后，再根据加权补偿处理后的所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度，对所述压缩机的磨损状态进行评估。


7.一种压缩机故障诊断装置，其特征在于，包括：
获取单元，被配置为获取所述压缩机内部润滑油的油液信息，并获取所述压缩机的振动参数；
诊断单元，被配置为根据所述油液信息，确定所述压缩机的故障区域；
所述诊断单元，还被配置为根据所述振动参数，确定所述压缩机的故障位置；
所述诊断单元，还被配...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓瑞，韦衍，吕浩福，徐嘉，
申请(专利权)人：珠海格力节能环保制冷技术研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44