一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法，首先使用标准加速度传感器采集待测离心泵同型号的离心泵各个工况下的未空化和空化状态的加速度信号，对加速度信号进行分解得到各阶分量；然后对手机中的加速度计的采集频率进行限制，并使用手机采集同一离心泵各个工况下的未空化和空化状态的加速度信号；对手机采集的加速度信号和各阶分量进行周期相似判定以选取固定参照分量；最后提取原始标准信号和固定参照分量的特征参数作为空化状态识别的阈值参数，当手机采集的加速度信号的特征值超过了阈值参数区间，判断该离心泵发生空化。本发明专利技术简化了离心泵空化状态识别流程，降低采集离心泵振动加速度信号的成本。降低采集离心泵振动加速度信号的成本。降低采集离心泵振动加速度信号的成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法


[0001]本专利技术涉及离心泵的故障检测领域，具体涉及一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法。

技术介绍

[0002]离心泵是世界上除电机外应用最广的通用机械，对抗旱排涝、农业、航运、化工、石油、交通、发电和航天等国民经济的发展，起着十分重要的作用。对离心泵进行及时的故障识别至关重要，可以降低后续的维护成本。振动监测通过对离心泵泵体的加速度信号测量以及对加速度标准值的比较来确定离心泵是否正常运行。但加速度传感器价格昂贵，且需要搭配数据采集卡以及相应的计算机软件来对信号进行采集。大多数购买离心泵的用户缺乏相应的振动采集设备对离心泵的振动进行加速度信号进行采集和故障识别。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法，该方法基于振动信号和互补集合经验模态分解对离心泵的空化状态进行识别，首先使用标准加速度传感器对于某一型号的离心泵进行空化状态标定，采集离心泵各个工况下的正常和空化状态下的加速度信号，对原始信号进行互补集合经验模态分解，得到信号的各阶分量，计算各阶分量的周期。然后对手机中的加速度计的采集频率进行限制，再使用振动信号对离心泵各个工况下的正常和空化状态进行加速度信号采集，计算手机采集的信号的周期和各阶分量的周期之差，进行相似判定后选取固定参照分量。再提取标准加速度信号的时域特征以及固定参照分量的偏度和峭度特征。然后将提取到的特征参数作为区间端点形成数值区间，作为离心泵空化状态识别的阈值参数区间。若对于某个流量工况，手机采集到的加速度信号的均方根值、方差、峰峰值，斜度和峭度参数中的任何一个超过该型号离心泵对应的阈值参数区间，则判断该待测离心泵在该工况下发生了空化。最终实现离心泵空化状态识别。
[0004]本专利技术的目的通过如下的技术方案来实现：
[0005]一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法，该方法包括如下步骤：
[0006]步骤一：选择与待测离心泵同型号的离心泵，将采样频率大于离心泵叶频的三轴一体式加速度传感器水平固定在离心泵上，利用其采集离心泵在若干个不同流量工况下未空化状态和空化状态的离心泵的加速度信号；
[0007]步骤二：对步骤一的三轴一体式加速度传感器采集到的不同流量工况下未空化状态和空化状态的离心泵的加速度信号均进行互补集合经验模态分解，得到每个流量工况下的加速度信号的分量；
[0008]步骤三：将手机水平固定在与待测离心泵同型号的离心泵上，且保持固定位置与步骤一中的三轴一体式加速度传感器在离心泵上的固定位置相同，利用手机中的加速度传感器采集待测离心泵在不同流量工况下的加速度信号；
[0009]步骤四：对于每个流量工况，对步骤二的加速度信号的分量的平均周期和手机采集信号的平均周期进行周期相似性判断，选出满足相似性判断条件的分量作为后续标定手机加速度信号的固定参照分量；
[0010]步骤五：对步骤一的三轴一体式加速度传感器采集到的不同流量工况下未空化状态和空化状态的离心泵的加速度信号进行零中点处理，即将加速度信号的数据点都加上同一个数值，使得信号整体围绕零点波动，并计算零中点处理后的加速度信号的方差、均方根值，并提取峰峰值；提取步骤四得到的固定参照分量的斜度和峭度；将此时得到的加速度信号的方差、均方根值、峰峰值以及固定参照分量的斜度和峭度作为区间端点形成对应区间，作为该型号离心泵正常运行状态下的阈值参数；
[0011]步骤六：将手机水平固定在待测离心泵上，且保持固定位置与步骤一中的三轴一体式加速度传感器在离心泵上的固定位置相同，利用手机采集待测离心泵在不同流量工况下的加速度信号，并计算加速度信号的均方根值、方差、峰峰值，斜度和峭度参数。若对于某个流量工况，手机采集到的均方根值、方差、峰峰值，斜度和峭度参数中的任何一个超过步骤五得到的该型号离心泵正常运行状态下的对应阈值参数，则表明该待测离心泵在该工况下发生了空化故障，否则，该待测离心泵在该工况下未发生空化。
[0012]进一步地，所述步骤一中，离心泵的不同流量工况包括该离心泵工作区间的最小流量Q
min
、额定流量Q
st
、最大流量Q
max
三种工况。
[0013]进一步地，所述步骤二具体包括如下子步骤：
[0014](2.1)给定初始噪声比系数μ和总体平均次数k的初值；
[0015](2.2)在振动信号Z(t)中加入一组符号相反的随机高斯白噪声n
+
(t)、n
‑
(t)，得到一组符号相反加噪信号N
+
(t)和N
‑
(t)，如下：
[0016]N
+
＝Z(t)+n
+
(t)
[0017]N
‑
＝Z(t)+n
‑
(t)
[0018](2.3)将信号N
+
(t)所有局部极大值点、极小值点分别拟合成上、下包络线e
a
(t)、e
b
(t)；
[0019](2.4)求得上下包络线之差，进而求得信号N
+
(t)的局部平均值
[0020][0021](2.5)计算加噪信号N
+
(t)与其局部平均值m1(t)的差值信号h1(t)
[0022]h1(t)＝N
+
(t)
‑
m1(t)
[0023](2.6)如果h1(t)满足IMF的2个特征条件，则将h1(t)作为第一阶IMF(固有模态分量)分量，即满足：1.局部极值点个数与过零点数目至多相差1个；2.局部极大值点和局部极小值点的上下包络线均值为零。如果不满足，则将返回步骤(2.2)，进行循环分解，直到满足IMF的2个特征条件，得到第一阶IMF分量；
[0024](2.7)分离加噪信号N
+
(t)和第一阶IMF分量，得到新信号R1(t)
[0025]R1(t)＝N
+
(t)
‑
IMF1[0026](2.8)将R1(t)代入上述步骤(2.2)～步骤(2.6)，得到第二阶IMF分量；
[0027](2.9)重复步骤(2.1)～(2.8)，得到R1(t)，R2(t)，
···
，R
n
(t)；当R
n
(t)表现为随
时间单调递增或递减时，结束分解；具体的分解过程的表达式如下：
[0028][0029](2.10)计算得到N
+
(t)的分解结果，即n个IMF分量和一个残余分量R
n
(t)
[0030][0031](2.11)根据总体平均次数k，重复步骤(2.1)～步骤(2.10)共k次；
[0032](2.12)对步骤(2.11)得到的k组结果里的每个分量求平均值，最终得到分解结果：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：选择与待测离心泵同型号的离心泵，将采样频率大于离心泵叶频的三轴一体式加速度传感器水平固定在离心泵上，利用其采集离心泵在若干个不同流量工况下未空化状态和空化状态的离心泵的加速度信号；步骤二：对步骤一的三轴一体式加速度传感器采集到的不同流量工况下未空化状态和空化状态的离心泵的加速度信号均进行互补集合经验模态分解，得到每个流量工况下的加速度信号的分量；步骤三：将手机水平固定在与待测离心泵同型号的离心泵上，且保持固定位置与步骤一中的三轴一体式加速度传感器在离心泵上的固定位置相同，利用手机中的加速度传感器采集待测离心泵在不同流量工况下的加速度信号；步骤四：对于每个流量工况，对步骤二的加速度信号的分量的平均周期和手机采集信号的平均周期进行周期相似性判断，选出满足相似性判断条件的分量作为后续标定手机加速度信号的固定参照分量；步骤五：对步骤一的三轴一体式加速度传感器采集到的不同流量工况下未空化状态和空化状态的离心泵的加速度信号进行零中点处理，即将加速度信号的数据点都加上同一个数值，使得信号整体围绕零点波动，并计算零中点处理后的加速度信号的方差、均方根值，并提取峰峰值；提取步骤四得到的固定参照分量的斜度和峭度；将此时得到的加速度信号的方差、均方根值、峰峰值以及固定参照分量的斜度和峭度作为区间端点形成对应区间，作为该型号离心泵正常运行状态下的阈值参数；步骤六：将手机水平固定在待测离心泵上，且保持固定位置与步骤一中的三轴一体式加速度传感器在离心泵上的固定位置相同，利用手机采集待测离心泵在不同流量工况下的加速度信号，并计算加速度信号的均方根值、方差、峰峰值，斜度和峭度参数。若对于某个流量工况，手机采集到的均方根值、方差、峰峰值，斜度和峭度参数中的任何一个超过步骤五得到的该型号离心泵正常运行状态下的对应阈值参数，则表明该待测离心泵在该工况下发生了空化故障，否则，该待测离心泵在该工况下未发生空化。2.根据权利要求1所述的基于振动信号的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤一中，离心泵的不同流量工况包括该离心泵工作区间的最小流量Q
min
、额定流量Q
st
、最大流量Q
max
三种工况。3.根据权利要求1所述的基于振动信号的离心泵空化状态识别方法，其特征在于，所述步骤二具体包括如下子步骤：(2.1)给定初始噪声比系数μ和总体平均次数k的初值；(2.2)在振动信号Z(t)中加入一组符号相反的随机高斯白噪声n
+
(t)、n
‑
(t)，得到一组符号相反加噪信号N
+
(t)和N
‑
(t)，如下：N
+
＝Z(t)+n
+
(t)N
‑
＝Z(t)+n
‑
(t)(2.3)将信号N
+
(t)所有局部极大值点、极小值点分别拟合成上、下包络线e
a
(t)、e
b
(t)；(2.4)求得上下包络线之差，进而求得信号N
+
(t)的局部平均值
(2.5)计算加噪信号N
+
(t)与其局部平均值m1(t)的差值信号h1(t)h1(t)＝N
+
(t)
‑
m1(t)(2.6)如果h1(t)满足IMF的2个特征条件，则将h1(t)作为第一阶IMF(固有模态分量)分量，即满足：1.局部极值点个数与过零点数目至多相差1个；2.局部极大值点和局部极小值点的上下包络线均值为零。如果不满足，则将返回步骤(2.2)，进行循环分解，直到满足IMF的2个特征条件，得到第一阶IMF分量；(2.7)分离加噪信号N
+
(t)和第一阶IMF分量，得到新信号R1(t)R1(t)＝N
+

【专利技术属性】
技术研发人员：周陈贵，周佩剑，牟介刚，吴登昊，徐茂森，蔡润，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：