CN100504337C - 检测离心泵故障的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种离心泵，其中由一泵电机的电机控制器(16)内的电压和电流传感器(20、22)检测电压和电流数据(26)。然后由所述电压和电流数据(26)生成一功率信号(32)并对该功率信号进行频谱分析(36)以确定指示所述泵中机械故障的不希望的谐波的存在。这样，在所述电机或泵上不需要附加的传感器和其它仪器就可以检测由机械干扰造成的异常并提供一警告标志(38)。
Description
技术领域
本发明一般地涉及一种离心泵，并更为具体地涉及一种利用来自泵电机控制器组件内的电压和电流传感器的电压和电流数据检测在一离心泵组件内造成电机的转子移动/错位的扭转故障/扰动或其它机械故障的方法和装置。
背景技术
潜水型离心电泵用于多种应用场合，例如饮用水供应、灌溉、排水以及海上应用。在这些应用场合和其它应用场合，电机以及泵可能会潜至水下并安装在深达几千米的深井内。此外，电机的功率可超过2000kW，电压可超过10000V。由于所述泵的远程位置，工况监控和早期的故障检测通常是困难的。例如，轴振动传感器由于不能有效地抵抗高的环境水压而经常会失效或不实用。另外，信号电缆可以用来向一个地表监控装置传递信号，但电缆在向一深井内安装泵时经常会受到损坏。结果是，大多数潜水泵在作业时只具有一个过载开关作为唯一的保护装置。所述过载保护装置一般检测过载、欠载或相位差。由于泵的功率消耗随工作点不同变化很大，必须对所述泵保护装置进行相当大程度的调节，以至于例如由轴承磨损造成的电机电流的微小变化不被检测到。
电机/离心泵组件中的机械故障或干扰(interference)可能是由几种情况造成的。例如严重的轴承磨损可能会造成磨损的轴承滚珠的粘结或磨损环和泵转子之间区域的摩擦。在紧密接合式(close-coupled)泵中一个电机转子和定子可能会发生接触并造成机械故障。轴件未对准/不对中或弯曲的轴也可能由于振动和扭矩波动产生干扰。积存在泵内或泵叶轮周围的碎片也可能造成机械干扰。此外，松动的叶轮和不稳定的基础也可能造成干扰并破坏泵的正常工作。
由于潜水泵在工作中所处的位置，通常难于检测到一机械故障的发生/出现。已经开发了一些系统利用专门的仪器或连接有电缆并和泵一起置放在深井中的单独的模块用于检测机械故障的早期发生。但是使用这样的附加仪器，增加了泵的成本并且当放置在深井中时经常发生电缆的损坏。
用于加工行业例如精炼厂的离心泵通常对于加工过程是至关重要的。由于意外的工厂停机和在意外停机之后必需的随后清理和重启工作，泵故障可能会造成严重的经济损失。这些重要的泵有时安装有振动检测装置，或利用便携式装置对其进行定期的测试，以试图预测正在形成的故障。但是现场检测设备的安装费用高，同时与定期测试相关的技术人员费用也很高。
因此需要设计一种泵组件，其中在该泵中不需要使用附加的仪器即可快速地确定并检测到机械故障或干扰。
发明内容
本发明涉及一种离心泵，其中由用于泵电机的控制器组件内的电压和电流传感器检测电压和电流数据。然后由电压和电流数据生成一个功率信号并对其进行频谱分析以确定是否出现指示泵中机械故障的不希望的谐波。这样，在电机或泵上不使用附加的传感器和其它仪器就可以检测到由机械干扰造成的扭矩异常或电机转子的错位并给出一个警告或维修信号。
因此，电机功率用来确定泵中是否存在机械干扰，例如未对准/不对中的轴、叶轮破坏和碎片。功率优选地通过来自一个三相电机的电压和电流数据确定。在对泵组件进行初始设置时，由一已知处于正常良好工作状态的泵确定一个基线信号。然后该基线信号或数据用来与瞬时功率信号进行对比，以能够容易地识别偏离正常、良好工作状态的情况。
在一个相对短的时间段如一秒钟内采集电压和电流数据，然后生成相应的功率信号。然后使用一个快速傅里叶变换(FFT)对该功率信号进行分析，以确定与转动频率有关的离散的频谱峰值的位置。然后对预期是由于电压和电流的紊乱/不平衡引起的功率频率第二谐波的数量进行估计并将其用来检查功率的质量/性质。通过将所变换的信号与基线信号进行对比，可以容易地确定指示不希望的或意外的谐波的频谱峰值。一旦确定了峰值的位置，峰值的大小也可以看作是机械故障大小的指标。优选地，向操作者或其他技术人员提供一个维修警告或信号，这样如果需要可以关闭泵并进行维修。
因此，根据本发明的一个方面，提供一种用于电动泵的电机控制器。一个控制器包括至少一个电压传感器和至少一个电流传感器并设计成接受来自所述至少一个电压传感器和至少一个电流传感器的、工作中的泵的电压和电流信号。该控制器还设计成可以由所述电压信号和电流信号确定一个功率信号并产生对该功率信号的实时频谱分析。该控制器还设计成由频谱分析确定不希望的扭矩或电机转子错位情况。
根据本发明的另一个方面，提供一种其上存储有一个检测电动泵中机械异常和用信号发送机械异常情况的计算机程序的计算机可读存储介质。该程序表现为一组指令，该组指令在被一处理器执行时使得处理器由来自电动泵的电机内的一个或多个电压和电流传感器所采集的电压和电流信号确定一个瞬时泵电机功率信号。这组指令还使处理器对瞬时泵电机功率信号进行信号处理并对处理过的信号和一个从运行良好的泵电机模拟出的泵电机功率信号进行比较。然后计算机程序判断瞬时泵电机信号的谐波是否超过一阈值，如果超过则提供一个外部通知信号用以指示泵内存在机械异常。
根据本发明的另一个方面，一种检测在一个工作中的离心泵电机中的机械异常的方法包括获取一已知工作正常的离心泵电机组件的一个工作模型的步骤。该方法还包括从该模型中生成基线功率信号和从电机组件内的电压和电流传感器获得该泵电机组件的瞬时电压和电流信号的步骤。然后从所述瞬时电压和电流信号确定一真实/实时功率信号并对其进行分析以根据与所述基线功率信号的对比确定在实时功率信号内是否存在不希望的谐波。
根据本发明的另一个方面，一种用于检测一个泵中不希望的机械状态的装置包括至少一个电压传感器和至少一个电流传感器。该装置还包括一个设计成接收来自所述传感器的数据的处理器。该处理器包括由电压和电流数据确定一功率信号的装置，产生对该功率信号的频谱分析的装置，和将频谱分析与一基线功率信号的频谱分析进行对比的装置。该处理器还包括用于判断在所述功率信号中指示泵中机械故障的不希望的谐波的装置。
本发明的各种其它特征、目的和优点将在下面的详细说明和附图中进行说明。
附图说明
附图示出目前设计的用于实施本发明的一个优选实施例。
其中：
图1示出一个用于一离心泵的电机组件的示意性视图；
图2示出一个总体上说明根据本发明的检测一离心泵中的异常状态的步骤的流程图；
图3示出一个更为详细地说明图2所示步骤的流程图。
具体实施方式
本发明涉及对由一离心泵内的机械干扰造成的异常状态的检测。但是，本发明同样可以用于检测在其它类型的电机驱动泵中的不希望的状态。异常状态或故障包括但不限于由叶轮损坏、轴未对准，积存的碎片、密封故障，轴承故障和环磨损造成的干扰。
参考图1，所示为一个用于一离心泵的电机组件如一感应电机。电机组件10包括一个从电源14接收电力的一个电机12。该组件还包括响应操作者输入或电机过载监控和控制电机工作的一个控制器16。该电机和控制器组件一般包括作为电力控制件17与电机的供电串联以控制提供给电机的电力的接触件或电子装置。所述接触件或电子装置可以用于获得用于检测异常状态的数据。该电力控制件一般也结合在电机的起动器中。控制器16包括一个处理器18，如将参照图2-3更为详细说明的，该处理器执行一个用来根据电压和电流数据确定离心泵中是否存在不希望的机械状态的算法。电机组件10还包括一对电压传感器20和一对电流传感器22。众所周知，电压和电流数据可以只由三相电机中的两相得到，这是因为第三相的电压和电流数据可以由被检测的两相的电压和电流数据推导出来。尽管对于本发明的说明是关于三相电机的，但本发明同样可以应用于两相和单相电机。
参考图2，所示为对一离心泵内是否存在不希望的机械状态的检测和确定的总体概况。过程24使用一快速傅立叶变换(FFT)以根据由泵电机中的传感器得到的电压和电流数据产生一个功率信号的频谱分析。使用FFT检测一个离心泵中不希望的机械状态的过程从利用电机组件中的电压和电流传感器获得电压和电流数据26开始。通过直接从电机中电压传感器获得电压和电流数据，由于电机一般包括电压和电流传感器，就没有必要安装附加的仪器以获得电压和电流数据。获得电压和电流信号后，马上在步骤28对信号进行调整/整理。对电压和电流信号的调整还包括对信号的防混叠(anti-aliasing)。对电压和电流信号进行恰当的调整以后，将该信号输入模数转换器30以进行取样。由取样所得电压和电流信号在步骤32确定一功率信号或功率计算。所述功率信号是通过将电压值和电流值相乘而确定的。结果是，可以容易地产生一个作为时间函数的代表电机功率的功率信号。在步骤34对计算所得的功率信号进行FFT以产生一频谱。通过对功率信号进行FFT，可以生成一频谱并将该频谱与一基线频谱进行比较。根据步骤36的比较，可以在步骤38输出一个指示不希望的机械状态存在的输出信号。输出可以采取各种形式，包括声音和视觉警告和关闭泵。
参考图3，下面说明利用FFT进行故障检测的方案细节。所述算法或过程40提供了一种有效的机制以计算电机功率的FFT并将临界频率与阈值进行比较，该阈值是在当已知泵处于良好的机械状态并在其最佳效率点或附近运行时的设置时建立的。所述阈值或基线数据在初始设置处于各种正常工作条件的泵电机时获得，从而在确定工作的基点时考虑到涉及每个泵和与其相互作用的管道系统的细微差别。简而言之，就是对每个泵进行建模以确定其工作的基线数据，以可以容易地确定相对于泵的已知良好和正常的工作随时间的变化。
如前所述，电压和电流数据是从泵电机的电机起动器中的电压和电流传感器中获得的。特别地，在步骤42获得三相感应电机的两线的两个相对于共有节点的线间电压和线电流，并将其作为检测算法的输入。然后在步骤44将所述电压和电流数据输入一防混叠滤波器44，该滤波器在频率为取样频率一半时提供一至少40db的衰减。建议防混叠滤波器具有一小于1db的通带波动。然后在步骤46对防混叠后的信号进行调整。然后将加工过的信号输入一模数转换器，并以大约5kHz的取样频率进行取样，优选地将取样频率选择为在取样长度内包括整数个电力线周期。然后将采集到的信号输入功率计算装置50。
所述功率计算优选地为一“实时”完成的三相计算。即在获得数据时实时地确定泵电机的功率。通过将电机的一个端子当作一个共有节点(common node)，然后将相对于该节点的线间电压乘以各自的线电流，从而确定功率。在功率计算之后，在步骤52实时地对功率信号进行滤波并在步骤54对其进行抽取而得到一个1024个点的数据集，该数据集存储在存储器中，以用于FFT。由于功率相对于感兴趣的分量具有相对大的平均值，在步骤54从数据集中(的数据中)扣除平均值以大大减小在接下来的处理中必须处理的数值的范围。这是通过对整个数据集的数值求和并从每个功率点减去平均值来完成的。为了避免在功率瞬变和起动状态下采集数据，将数据集前半部分的平均值与后半部分的平均值进行比较，并要求前半部分的平均值小于一个给定值。否则数据集将被放弃。如下面将更为详细地说明的一样，进行一项稳态分析以确保在开始获得数据之前滤波器输出达到平均值。
下面的部分将利用一个基于60Hz的电力线频率的示例对系统的工作进行说明。样本量和取样率根据在电机运行速度下造成故障的缺陷确定。但是应该理解，为了检测其它的故障，如轴承频率，也可以选择其它的样本量、取样率和滤波特性。
在步骤52通过一个具有120Hz的截止频率、小于1db的通带波动和180Hz时60db的衰减的六阶低通椭圆滤波器来完成对功率信号的滤波。在对数据进行抽取至最终取样频率时，要求该滤波过程消除混叠现象。选择截止频率以允许感知120Hz的信号，或频率大约为一工作在60Hz电力线上的双极电机的工作频率的两倍的信号。以大约5kHz初始采集的数据优选地在步骤54以因子14进行抽取/每14个点采一次以产生一个大约为357Hz的有效取样率。这种选择是基于几个因素。例如，为了进行有效的FFT数据集必须具有至2n的长度以产生一具有高质量精度(qualitydefinition)的频谱。谱分辨率必须足以区分功率频率的漏泄，和其与电机运行速度相关的谐波和信号。例如，对于一个双极电机，它们只通过差频/转差频率进行区分。因此，希望具有至少为0.4Hz的谱分辨率，定义为：
分辨率＝Fs/Np (式1)
其中Fs为取样率，而Np为数据集中点的数量。对于Fs为357而Np为1024的情况，分辨率大约为0.35Hz。另一个要考虑的因素是在执行一定点FFT时避免数据分辨率的损失。为此，希望在符合其它约束条件的同时，使用最小的数据集长度。最后，选择包括一整数个线周期的数据集长度可改善频谱精度而不必使用一个最终会要求附加的多次运算的窗/分析窗。
再次参考图3，在步骤56对抽取信号进行一1024点FFT。优选地，使用一个数值信号处理器来实施FFT并得出结果和为真实信号幅值平方的谱值。由于平方根运算是烦琐的，平方值被用在步骤58的频谱评价。因为对于一给定数据集的FFT与其它在名义上相同的条件下采集的数据集的FFT相比会出现一随机的变化和频谱幅值，所以优选地通过对若干FFT一起求平均值以减小这些随机变化。因此，根据本发明在步骤60优选地对四次FFT求均值。因为RAM可能经常是有限的，没有存储在计算平均值之前的四次单独的FFT的结果。即，使用相同的频谱存储区来集中所有四次FFT的结果并在最终进行一次求平均值运算。然后对四次FFT求平均值的结果在一个约为电机运行速度的窄频带内进行分析。由于运行速度是电机极数的函数，感兴趣的频率Fi以下面的频率为中心分布：
Fi＝2*Fp/N极 (式2)
其中Fp为电力线频率，N极是电机的极数。电机的极数是在系统设置中需要的参数。围绕该点的感兴趣的频率的范围包括用于该电机的转差频率的正常范围。尤其是对于具有较多极数的电机，检查代表由特定种类的故障产生的、运行速度的低阶谐波的频率范围也是可行的。
该频率范围已经由经验确定为经常发现“扭转”噪声或谐波的频率。然后在步骤62将在这个范围内的FFT数据输入一个数模转换器。结果信号可以在步骤64显示在一示波器上以供一观察者分析。根据在功率信号中检测到的不希望的谐波还可以触发一个警告信号或警报66。
如前所述，将实时功率信号的频率谱线与一基线信号进行比较以确定在感兴趣的频率范围内的谱线中的峰值位置。可以通过执行以下算法确定峰值：
峰值＝A(N-1)<A(N)>A(N+1) (式3)
其中A(X)代表一给定FFT频率区段的幅值。通过扫描数据并确定那些既超过前面的点也超过后面的点的点的位置来发现谱线峰值.只考虑那些超过基线阈值的峰值，并优选地选择五个最大的峰值用于附加的分析。即，首先通过将其中存储进峰值的矩阵清零来选择所述五个最大峰值。所有值为零的位置被所发现的峰值的值取代。该峰值的频率存入一在相应位置的第二矩阵。如果发现多于五个峰值，则搜索矩阵中最小值的位置，如果新的峰值较大，则将其覆盖该原有的峰值和频率值。在该过程的终点就俘获了五个最大峰值。
因为感兴趣的区域或频率经常非常靠近其功率的频率或频率的谐波，所以了解功率频率是否被良好地保持很重要。即在计算出的功率中发现的第二谐波功率频率通常比任何其它频谱分量大很多。然后该峰值的位置可以用来确定功率频率是否位于期望的区段内。如果不在，则可以忽略与基线数据的比较。由于在较长的时段内电力线频率与名义值的差别不可能只有一个区域宽度，推荐使用的方法是警告操作者电力线频率已经落在期望区域以外，并在这种时候暂停/中止其它的分析。
在与基线数据进行比较以记录那些超过一包含在基线数据中的阈值的峰值时，恰好为功率频率多倍的峰值也被忽略。例如实时功率信号的频谱和基线可以显示在一个控制台上以使操作者或技术人员能够根据视觉检测外来峰值确定一个不希望的扭矩/机械状态的存在。另外也可以显示相对于超过阈值的峰值的阈值的频率和大小。当峰值持续稳定地超过可接受的基线时，还可以进行其它指示，如警示灯和声音警告。即，使用一两级的警告系统，当峰值略微超过基线时则起动一个低优先级的警示灯，而当峰值大幅度地高于基线时则触发一个紧急警报。
在本发明的另一个实施例中，可以分离一个峰值的频率并对照一表明故障和频率之间联系的经验数据。即根据对应于峰值的频率和运行速度的其它谐波的存在情况，能够表明可能的原因。例如根据频率，可以区分由一轴承故障造成的故障和由破坏的叶轮造成的故障。另外，前述过程也可以用于检测和区分对应于电机中特定转子或定子故障的故障。
如前所述，进行一稳态分析以确保数据获得的完整性。即通过对比数据集后半部分的功率平均值评估前半部分的功率平均值，对稳定状态的工作状态进行数据评估。对于要存在的稳定状态条件，要求两个半部的功率平均值相互(差别)在一个百分点之内。如果遇到非稳定状态条件，则删除整个FFT数据集，以新的一组四次FFT重新开始该过程。
根据本发明的另一个实施例，提供一种其上存储有一个用于检测在一电动泵中机械异常和用信号发送机械异常情况的计算机程序的计算机可读的存储介质。该计算机程序表现为一组指令，该指令在被一处理器执行时使得处理器根据电动泵的电机内的一个或多个电压和电流传感器采集的电压和电流数据确定一个瞬时泵电机功率信号。这组指令还使处理器对瞬时泵电机功率信号进行信号处理并将处理过的信号和一个从运行良好的泵电机模拟出的泵电机功率信号进行比较。然后计算机程序判断瞬时泵电机信号的谐波是否超过一阈值，如果超过则提供一个外部的通知用以指示泵内存在机械异常。
根据本发明的另一个实施例，一种检测在一个工作中的离心泵电机中的机械异常的方法包括在一已知工作正常的离心泵电机组件的工作过程中获取关键数据的步骤。该方法还包括通过从电机组件内的电压和电流传感器模拟和获得该泵电机组件的瞬时电压和电流信号而生成基线功率信号的步骤。然后从所述瞬时电压和电流信号确定一真实功率信号并进行分析以根据与所述基线功率信号的对比确定在实时功率信号内是否存在不希望的谐波。
根据本发明的另一个实施例，一种用于检测一个泵中不希望的机械状态的装置包括至少一个电压传感器和至少一个电流传感器。该装置还包括一个设计成从所述传感器接收数据的处理器。该处理器包括由电压和电流数据确定一功率信号的装置，产生对该功率信号的一个频谱分析的装置，和将频谱分析(结果)与一模拟的功率信号的频谱分析进行对比的装置。该处理器还包括用于确定在所述功率信号中指示泵中机械故障的不希望的谐波的装置。
本发明是根据优选实施例进行说明的，并且应该认识到除了这些明确说明的方案，(本发明的)等效方案、可选方案和改进方案也是可能的并属于从属权利要求的范围之内。
Claims (20)
1.一种用于一电动泵的电机控制器(16)，包括至少一个电压传感器(20)和至少一个电流传感器(22)并设计成：
接受来自所述至少一个电压传感器(20)和至少一个电流传感器(22)的、工作中的泵的一个电压信号和一个电流信号；
由所述电压信号和电流信号确定一个功率信号(32)；
产生所述功率信号的实时频谱分析；和
由所述频谱分析确定所述泵中不希望的扭矩状态(36)。
2.根据权利要求1的电机控制器，其特征在于，该控制器还设计成自动提供一个指示所述泵中不希望的扭矩状态的外部信号(38)。
3.根据权利要求1的电机控制器，其特征在于，该控制器还设计成当所述不希望的扭矩状态超过一个阈值时自动停用所述泵。
4.根据权利要求1的电机控制器，其特征在于，该控制器还设计成对所述功率信号进行快速傅立叶变换(34)。
5.根据权利要求1的电机控制器，其特征在于，该控制器还设计成对所述功率信号进行带通滤波(44)。
6.根据权利要求1的电机控制器，其特征在于，该控制器还设计成产生一个所述泵在良好工作期间的频谱分析模型，并通过对比所述模型和实时频谱分析确定所述泵中的不希望的扭矩状态(36)。
7.根据权利要求1的电机控制器，其特征在于，所述不希望的扭矩状态限定为所述泵的不对中和所述泵中的机械干扰中的至少一个。
8.一种检测在一电动离心泵中的机械异常的控制器，所述控制器接收来自电压传感器和电流传感器中至少一个的输入并设置成：
由电动离心泵的电机起动器内的至少一个电压传感器(20)和电流传感器(22)采集的电压和电流信号确定一个瞬时泵电机功率信号(32)；
对瞬时泵电机功率信号进行信号处理(40)；
对所述处理过的瞬时泵电机功率信号和一个在一泵电机的良好运行时模拟出的一个泵电机功率信号进行比较(36)；和
如果所述处理过的瞬时泵电机信号超过一阈值，则提供一个外部通知信号用以指示泵内的机械异常。
9.根据权利要求8的控制器，其特征为，所述控制器还设置成对所述瞬时泵电机功率信号执行一频谱分析。
10.根据权利要求9的控制器，其特征为，所述控制器还设置成对所述瞬时泵电机功率信号(32)进行快速傅立叶变换(34)。
11.根据权利要求9的控制器，其特征为，所述控制器还设置成将所述瞬时泵电机功率信号输入一带通滤波器(44)。
12.根据权利要求8的控制器，其特征为，所述瞬时泵电机信号包括一三相功率信号。
13.根据权利要求8的控制器，其特征为，所述控制器还设置成将所述处理过的信号的频谱分析显示在一个控制台上(64)。
14.一种检测在一个工作中的离心泵电机内的机械异常的方法，该方法包括以下步骤：
获取一已知工作正常的离心泵电机组件的一个工作模型；
从模型中生成基线功率信号；
从所述离心泵电机组件内的电压和电流传感器获得所述离心泵电机组件的瞬时电压和电流信号(26)；
从所述瞬时电压和电流信号确定一实时功率信号(32)；和
根据与所述基线功率信号的对比确定在所述实时功率信号内的不希望的谐波(36)。
15.根据权利要求14的方法，还包括根据在所述实时功率信号中的一个不希望的谐波确定一不希望的机械状态的步骤。
16.根据权利要求14的方法，还包括以下步骤：
对所述瞬时电压和电流信号进行调整(28)；
数字化所述调整过的信号(30)；
对所述功率信号进行快速傅立叶变换(34)；
将转换过的信号输出至一个数模转换器；和
显示模拟信号。
17.根据权利要求14的方法，还包括根据在所述实时功率信号内的不希望的谐波的若干个周期在所述离心泵内的一个瞬时状态和所述不希望的机械状态之间进行区分的步骤。
18.根据权利要求14的方法，其特征在于，获得瞬时电压和电流信号的步骤包括从所述离心泵电机的至少两相获得电压和电流数据的步骤。
19.一种用于检测一个泵中不希望扭转/机械状态的装置，包括：
至少一个电压传感器(20)和至少一个电流传感器(22)；
一个设计成从所述至少一个电压传感器(20)和至少一个电流传感器(22)接收数据的处理器(18)，该处理器包括：
由所述电压和电流数据确定一功率信号的装置(50)；
产生所述功率信号的频谱分析的装置(56)；
将所述频谱分析与一模拟的功率信号的频谱分析进行对比的装置(60)；和
用于根据所述对比确定指示泵中机械故障的不希望的谐波的装置(36)。
20.根据权利要求19的装置，还包括在一个控制台上显示所述功率信号的频谱分析的装置。
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| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20090624 Termination date: 20151107 |
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| EXPY | Termination of patent right or utility model |