【技术实现步骤摘要】
一种离心泵退化监测与退化等级识别方法
[0001]本专利技术属于全自动化产品领域，涉及一种离心泵退化监测与退化等级识别方法
。
技术介绍
[0002]离心泵在很多工业生产系统中都是非常重要的设备，是系统中的动力原件
。
离心泵的工作环境往往十分恶劣，且性能退化不易被发现
。
它的故障会对生产造成很大的影响，严重时还会威胁到生命财产的安全，要保证系统的安全稳定运行，就必须对其性能退化进行研究
。
[0003]离心泵设备在各行各业中都有广泛的应用，它为液体或气体物质的输送提供了动力，离心泵内部零件的种类很多，它们之间的关系也很复杂，每一种零件都有其独特的失效方式
。
离心泵是能源消耗较大的设备之一，其能效对于能源消耗和环境影响至关重要
。
泵的退化会导致性能下降
、
效率降低和能源浪费
。
因此，研究泵的退化现象对于提高能源效率
、
减少能源消耗，以及实现可持续发展具有重要意义
。
离心泵的退化难以被发现，且在实际应用过程中，离心泵的退化数据难以获得，为了确保系统能够安全
、
稳定地工作，就需要对其性能退化展开研究
。
目前对离心泵的退化监测模型较少，且已有的监测模型依据大量的数据进行驱动不能实现实时监测
。
技术实现思路
[0004]为了解决上述问题，本专利技术采用的技术方案是：一种离心泵退化监测与退化等级识别判断...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.
一种离心泵退化监测与退化等级识别判断方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1:
基于离心泵的扬程
H
在轴承磨损及叶轮磨损下的退化与时间关系式，推导离心泵退化机理的数学模型；
S2:
基于离心泵退化机理的数学模型，采用最小信息鉴别原理将主观赋权
、
客观赋权结合，提出一种依据组合权重计算得出的离心泵的健康指标；
S3:
基于离心泵的实时运转数据，对于离心泵的健康指标进行验证；
S4:
对离心泵的退化等级进行划分，并依据健康指标的大小对离心泵的退化等级进行识别；
S5:
建立离心泵退化监测模型；
S6:
采用数据分组处理算法，利用已有离心泵退化数据，训练了离心泵退化监测模型，得到训练好的离心泵退化监测模型，依据训练好的离心泵退化监测模型模型输出的健康指标，根据计算出的健康指标对照离心泵的退化等级，实现对离心泵的退化等级进行判断
。2.
根据权利要求1所述的一种离心泵退化监测与退化等级识别判断方法，其特征在于：所述离心泵的扬程
H
在轴承磨损及叶轮磨损下的退化与时间关系式表示为：
H
＝
K1+K2Q+K3Q2‑
At2‑
Bt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
式中
Q
为流量，
A、B
为常数，
A>0
，
B>0
；由于离心泵的功率
、
效率与扬程成正比，故近似可以认为在离心泵退化时，功率
、
效率与时间也成二次函数关系
。3.
根据权利要求2所述的一种离心泵退化监测与退化等级识别判断方法，其特征在于：所述基于离心泵的扬程
H
在轴承磨损及叶轮磨损下的退化与时间关系式，推导离心泵退化机理的数学模型的过程如下；所述离心泵的扬程
H
在轴承磨损及叶轮磨损下的退化与时间关系式表示为：
H
＝
K1+K2Q+K3Q2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
式中：
K1、K2、K3为常数；离心泵实际扬程表示为：
u
＝
D
π
n/60
σ
＝1‑
π
sin
β
/zF
＝2π
RbФ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
式中：
μ
为离心泵叶轮外径的线速度，
D
为叶轮的外圈直径，
n
为转速；
σ
为离心泵斯托道拉修正系数，
β
为叶片与密封环的安放倾角
,z
为叶片数量；
F
为叶轮出口的截面积，
b
为叶片出口宽度，
Ф
为叶轮出口排挤系数，
R
为叶轮外圆半径；
K
为常数；联合公式
(1)
，
(2)
可得：
K2＝
‑
ucot
β
/g2
π
Rb
φ
；
K3＝
‑
K
；叶轮磨损主要影响特性曲线常数项
K1，以
f
作为叶轮磨损的加速度，所以叶轮磨损的公式为：式中：
f
为大于0的随机变量，
K
1*
为
K1的迭代量
。
轴承磨损主要影响泵转速
n,
，以
b
为轴承磨损速度，所以轴承磨损的公式为：
n
*
＝
n
‑
bt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
式中：
n
*
为
n
的迭代量；同时考虑两种磨损，把公式
(3)、(4)
代入公式
(1)(2)
，经过求解得到离心泵退化机理的数学模型
。H
＝
K1+K2Q+K3Q2+(K1b2/n2‑
f)t2‑
技术研发人员：曹辉，孙广西，马振豪，张琦，张子威，
申请(专利权)人：大连海大智船科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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