一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，包括：建立试验台，实现正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动运行状态，在每种运行状态下采集振动加速度和振动位移信号；筛选出最敏感的信号测点；计算筛选出的信号测点的统计指标，得到特征集；对特征集进行标准化和降维处理，得到目标特征集；将测得的若干组样本分为训练集和测试集，得到训练特征矩阵和测试特征矩阵；进行参数寻优，得到全局最优的径向基核参数g和惩罚参数C，将训练特征矩阵输入到识别模型完成数据训练，再将测试特征矩阵输入到识别模型得到离心泵多故障识别结果。本发明专利技术解决无法识别立式离心泵正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动的分类识别问题。的分类识别问题。的分类识别问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法


[0001]本专利技术涉及离心泵故障识别
，尤其涉及了一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法。

技术介绍

[0002]单级单吸立式离心泵是船舶管路系统中的关键组成部分，负责输送流体工质以维持船舶各种辅机设备正常运转。船舶的摇摆、运行设备的振动和长期在一定负荷下运行容易引起离心泵机组部件故障，尤其是转子系统故障和机械松动故障，从而降低离心泵机组设备使用寿命和工作效率。在工业生产场景中，获取的旋转机械传感器数据通常具有通道不平衡、噪声干扰等特征，旋转机械故障诊断方法以单一故障识别为主，且信号特征表征指标单一，尚无成熟可靠的离心泵多故障识别系统投入运营。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中存在不足，本专利技术提供了一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，解决无法准确可靠识别立式离心泵正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动四种运行状态的分类识别问题。
[0004]本专利技术是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
[0005]一种基于振动烈度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，其特征在于，包括：步骤S1：建立立式离心泵机组多故障信号同步测试试验台，模拟离心泵故障状态，分别实现正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动四种运行状态，并在每种运行状态下采集五个振动加速度和一个振动位移信号；通过计算得到每种运行状态下各测点的振动烈度，筛选出反映故障状态最敏感的信号测点；步骤S2：计算筛选出的信号测点的统计指标，得到由若干个统计指标组成的特征集；采用加权核主成分分析方法对特征集进行标准化和降维处理，得到目标特征集；将四种运行状态下分别测得的若干组样本分为训练集和测试集，所述训练集构成训练特征矩阵，所述测试集构成测试特征矩阵；步骤S3：采用优化算法实现参数寻优，得到全局最优的径向基核参数g和惩罚参数C，将所述训练特征矩阵输入到识别模型完成数据训练，再将所述测试特征矩阵输入到识别模型得到离心泵多故障识别结果。2.根据权利要求1所述的基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，其特征在于，所述步骤S1中的试验台包括离心泵、电机和运行管路系统，所述离心泵为单级单吸立式离心泵，所述电机通过支座安装在所述离心泵上端，所述电机的电机轴与所述离心泵的泵轴连接，所述离心泵通过三相交流变频器实现启动、停机和调速控制，所述运行管路系统包括止回阀、进口阀门、立式离心泵、变频电机、电磁流量计、出口阀门和连接管道。3.根据权利要求2所述的基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，离心泵在四种运行状态下，分别同步采集电机支架振动加速度、泵轴X、Y方向振动位移、泵进口法兰振动加速度、泵出口法兰振动加速度、泵体振动加速度和支...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘厚林，程智明，董亮，马皓晨，谈明高，王凯，王勇，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：