CN102313578A - 一种机械密封在线监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机械密封在线监控系统，包括数据处理单元、与数据处理单元相连的检测单元和用户终端，所述检测单元包括I/O模块和与I/O模块相连的电机转速传感器、电流传感器、径向振动传感器和噪声传感器，所述系统通过数据处理单元对采集到的数据进行多变量统计过程监测，实现了对机械密封运行状态的间接监测，可以在机械密封的故障早期给出预警信号，从而避免了生产事故的发生，减少了企业原材料、设备及其他方面的损失，为机械密封状态检测以及故障预测提供了可能性；同时，由于该监测系统不用停机对设备进行检查，相对现有技术节约了大量时间和人力资源，提高了企业生产效率。

Description

一种机械密封在线监测系统

技术领域

本发明属于过程监测与故障诊断领域，更具体地，涉及一种机械密封在线监控系统。 

背景技术

机械密封是一种广泛应用于旋转机械的油封装置，比如离心泵、离心机、反应釜和压缩机等设备，它靠一对或数对垂直于轴作相对滑动的端面在流体压力和补偿机构的弹力(或磁力)作用下保持贴合并配以辅助密封而达到阻漏的效果。参见图1，机械密封的主要组成部分是动环8和静环9，其中动环8靠后面的弹簧座1通过紧固螺钉2固定在轴或者轴套7上，并随轴或轴套7做同步运动，静环9靠防转销6固定在压盖上，与轴或轴套7间没有接触。在电机轴做旋转运动时，机械密封是靠动环8、静环9之间的端面以及动环密封圈4、静环密封圈5来共同达到阻漏的目的，一旦任何一处出现故障，都会造成原料的作废。目前，工业应用中并没有针对以上装置的在线监测措施，通常只是靠定期检查和更换原件的传统方法来进行维护保养，不过由于机械密封安装需要停机，非常耗时耗力，并且安装拆卸需要一定的专业性，频繁检查或者更换配件一方面造成原配件不能充分利用，另一方面还会影响正常生产，另一种情况下，如果遇到偶然性因素，如密封端面进入杂质导致密封泄露，检查不及时将造成整锅原料浪费，给企业带来较大的损失。 

参见图2，机械密封设备在其生命周期中通常经历有稳定运行到失去平衡再到泄露的阶段，综合上述机械密封现有技术的不足，如果能建立一套合理有效的机械密封在线监测系统，使其在机械密封从平衡态到发生振动异常，噪声加剧的非平衡态而又未有严重泄露损失的故障早期给出预警信号，使用户可以及时了解当前设备的运行情况并采取相应措施，则一方面用户不必频繁地开机检查，另一方面用户在故障前期即得到警示，可避免事故的进一步扩大。不过就目前而言，尚无企业或科研单位对该项技术进行专门研究，可以说相关产品尚属空白。 

发明内容

本发明的目的，就是克服现有技术的不足，提供一种机械密封在线监测系统，该系统通过对机械密封系统的工作状态进行监控，可以在机械密封装置的故障前期给出预警信号，避免发生生产事故。 

为了达到上述目的，采用如下技术方案： 

一种机械密封在线监测系统，基于机械密封装置，包括数据处理单元、与数据处理单元相连的检测单元和用户终端，所述检测单元包括I/O模块和与I/O模块相连的电机转速传感 器、电流传感器、径向振动传感器和噪声传感器，其中： 

数据处理单元用于处理来自检测单元和用户终端的数据； 

检测单元用于检测机械密封装置的工作状态并将传感器信号反馈给数据处理单元；

用户终端用于与数据处理单元进行数据交换并显示监测结果。 

进一步地，所述电机转速传感器设置于电机轴上。 

更进一步地，所述电流传感器设置于电机控制器上。 

再进一步地，所述径向振动传感器的数量为2，分别设置于电机外壳的外围，2个径向振动传感器位于电机轴的同一横截面上，所述横截面和电机轴心线交点与2个径向振动传感器的连线相互垂直。 

还进一步地，所述径向振动传感器与电机外壳的最小距离介于1mm-10mm之间。 

作为一种具体实施例，所述噪声传感器位于电机外壳上。 

进一步地，所述检测单元采集的信息至少包括电机转速信号、流经电机的电流信号、电机轴的径向振动信号和噪声信号。 

再进一步地，所述用户终端至少包含用户输入模块和显示模块。 

与现有技术相比，本发明的有益效果在于： 

在机械密封系统上设置检测振动、噪声、电流、转速等信号的传感器，通过数据处理单元对采集到的数据进行多变量统计过程监测，实现了对机械密封运行状态的间接监测，可以在机械密封的故障早期给出预警信号，从而避免了生产事故的发生，减少了企业原材料、设备及其他方面的损失，为机械密封状态检测以及故障预测提供了可能性；同时，由于该监测系统不用停机对设备进行检查，相对现有技术节约了大量时间和人力资源，提高了企业生产效率。 

附图说明

图1为现有技术的机械密封装置结构示意图。 

图2为现有技术的机械密封装置运行状态变化图。 

图3为本发明所述机械密封在线监测系统的功能模块示意图。 

图4为本发明所述机械密封在线监测系统的机械密封装置与电机的连接示意图。 

图5为本发明所述机械密封在线监测系统的径向振动传感器安装示意图。 

图6为本发明所述机械密封在线监测方法的MPCA建模流程图。 

图7为本发明所述机械密封在线监测方法的MPCA建模的三维数据展开示意图。 

图中：1-弹簧座；2-紧固螺钉；3-弹簧；4-动环密封圈；5-静环密封圈；6-防转销；7-轴(轴 套)；8-动环；9-静环；10-噪声传感器安装位；11-电机；12-电机外壳；13-轴向振动传感器；14-安装支架。 

具体实施方式

下面结合附图说明和具体实施例，对本发明做出进一步说明： 

参见图3到图5，一种机械密封在线监测系统，基于机械密封装置，包括数据处理单元、与数据处理单元相连的检测单元和用户终端，所述检测单元包括I/O模块和与I/O模块相连的电机转速传感器、电流传感器、径向振动传感器13和噪声传感器，其中： 

数据处理单元用于处理来自检测单元和用户终端的数据； 

检测单元用于检测机械密封装置的工作状态并将传感器信号反馈给数据处理单元；

用户终端用于与数据处理单元进行数据交换并显示监测结果。 

其中电机转速传感器设置于电机轴7上，其用于检测电机11的转速；电流传感器设置于电机控制器上，其用于检测流入电机11的电流大小。 

在电机11工作时，机械密封动环8的径向振动来源于电机轴7，而电机轴7的径向振动又可以传动到电机11的外壳12上，所以虽然机械密封腔的内部因坏境恶劣、空间狭小并充满润滑油而无法安装传感器直接测量，但可以通过在机械密封腔的外部安装传感器来间接测量。由于径向振动可以朝向各个方向，为确保本发明所述监测系统检测单元数据采集的有效性，径向振动传感器13的数量为2，分别设置于电机外壳12的外围，2个径向振动传感器13位于电机轴7的一个横截面上，所述横截面和电机轴心线交点与2个径向振动传感器13的连线相互垂直，径向振动传感器13与电机外壳14的最小距离介于1mm-10mm之间。 

上述噪声传感器用于收集物体摩擦冲突产生的高频噪声，由于高频噪声在空气中衰减比较快，故本发明所述噪声传感器设置于与机械密封有接触的电机外壳12上，电机11工作时，机械密封的噪声通过电机外壳12直接传递至噪声传感器，其衰减量很小，使得噪声传感器接收到的信号更接近电机11内部的真实噪声水平。 

上述传感器中，电机转速传感器、电流传感器输出值为数字量，可直接存储；径向振动传感器13和噪声传感器直接输出值为模拟电压，故在该二者后还需外加模数(A/D)转换器，模数转换器将上述模拟电压转化为数字量存储。 

上述用户终端至少包含用户输入模块和显示模块，用户输入模块用于向数据处理单元输入数据，显示模块用于显示在线监测系统监测结果并接收数据处理单元的指令给出报警提示。在实践中，用户输入模块可以是键盘、手执终端等输入设备，用户显示模块可以是显示器，当然，也可以将上述两个模块集成于同一触摸屏。 

基于上述功能模块和结构，本发明所述机械密封在线监测系统的工作原理如下： 

1)数据采集； 

在对某一包含有机械密封装置设备的生产过程进行监测前，机械密封在线监测系统首先需要采集设备正常运行时的工作参数，系统采集的数据至少包括电机转速信号、流经电机的电流信号、电机轴的径向振动信号和噪声信号。 

由于电机开机的运行时间每次为3到5分钟不等，故采集的数据存在不等长的特点，不过对于大多数工业过程来说，虽然历史的正常间歇操作批次具有不同的数据长度，但是过程变量的运行轨迹在重要的时间段内基本一致，基于以上前提，本发明可以采用“最短长度法”来解决数据不等长问题，即找到历史数据各个批次采样最少的一次，将其余批次历史数据与之比较，计算多余的采样点数，然后将多余的采样点数平均到整个批次删除，使得每个批次都与最短批次的历史数据同步。 

也可以在上述数据处理单元设置内存储单元，该存储单元可以记录机械密封装置正常工作状态下的数据信息，当用户下次开机时，可以通过用户终端选择载入正常状态的历史数据为下一步建模做准备。 

2)MPAC建模； 

机械密封运行具有典型的间歇过程特点，所谓间歇过程是指在有限的时间内、按照预先设计好的工序流程将原材料加工生产成符合质量要求的产品。 

作为一个具体实施例，用户根据显示模块的提示把上一步骤所采集的数据采用多向主元分析法(multi-way principal component analysis，MPCA)进行建模，该模型的建立和过程监测基于以下原理：统计建模时需要的过程数据来自于历史数据库中正常操作工况下的变量测量值，因此，统计模型反映的是正常操作工况下过程变量的统计特征，譬如变量自身的均值、方差以及变量之间的相关性、协方差信息等，经过适当的统计建模、高维、高度耦合的过程数据可以转化为低维的、满足一定统计分布的几个多元统计指标，比如主成分空间的HotellingT²统计量以及主成分残差空间的预测误差平方和SPE。 

参见图6和图7，本发明所述的机械密封监测装置采用的建模过程具体包括以下步骤： 

a、Batch展开历史数据： 

设定一个批次内有J个测量变量和K个采样点，则经过I次重复操作会得到一个三维矩阵X_data(I×J×K)，上述三维数据取每一个时间片矩阵X_time(I*J)按照批次依次排开展开即达到一个二维矩阵X_batch(I×KJ)。 

在本实施例中，J的数量为5，包括电机电流，电机转速，噪声，径向振动1，径向振动2。 50ms采样一次，采样点K数量通常为60或80，为保证获得机械密封环正常工作的状况，需要比较多的建模数据，历史操作批次I的选择可以在100-300之间。 

b、Batch-wise标准化处理： 

将上述矩阵X_batch(I×KJ)进行均值为0，方差为1的标准化处理得到 

c、PCA分解： 

将上一步骤中经标准化处理后的历史数据 

进行PCA分解得到得分矩阵T和负载矩阵P，以及残差矩阵E。t是得分向量，p是负载向量。S是得分矩阵T的协方差矩阵，它代表各主元对于过程变化的贡献。残差E包含的是机封运行过程变量的无关信息。 

$X=T_r*P_r+E=\underset{r=1}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}{t}_r{p}_r^{\′}+E;---\left(1\right)$

S＝T′T/(I-1) 

d、计算主元个数： 

主元个数可根据用户的经验设定或者采用Broken-Stick准则，Broken-Stick的内容是当第r个主元的贡献S(r)占所有主元总贡献sum(S)的百分比大于G(r)的时候保留该主元，否则终止，其中G(r)的计算公式如下。 

$G\left(r\right)=100\frac{1}{z}\underset{i=r}{\overset{z}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{i}---\left(2\right)$

其中：S(r)是第r个主元的贡献。sum(S)是所有主元的贡献和。 

在本实施例中，主元a的个数选择3或者4，对于过程的解释度分别为40.7，46.2。 

e、计算SPE，T²控制限： 

基于PCA的多变量过程监测实际上是通过监视两个多元统计量，主成分子空间的Hotelling T²和残差子空间的SPE统计量，以获取整个生产过程运行状况的实时信息，T²和SPE计算公式如下： 

$T^2=T^{\′}{S}^{-1}T~\frac{R(I^2-1)}{I(I-R)}{F}_{R,I-R,\mathrm{\α}}$

SPE＝E′E～gχ²(h)    (3) 

由于SPE和T²分别服从统计概率中的F分布和χ²分布，T²Controllim是根据建模批次、建模后得到的主元个数R根据F分布估计得到的，SPE是根据建模后得到残差E计算的。 

根据实践经验，本发明应用中采用99％的统计控制限最适用于该过程，所以T²和SPE的控制限具体计算式如下： 

$T^2\mathrm{Controllim}=\frac{R(I^2-1)}{I(I-R)}{F}_{R,I-R,0.99}$

$\mathrm{SPEControllim}={\mathrm{\θ}}_1{[1-{\mathrm{\θ}}_2{h}_0\left(\frac{1-h_0}{{\mathrm{\θ}}_1^2}\right)+\frac{\sqrt{z_{0.05}\left(2{\mathrm{\θ}}_2{h}_0^2\right)}}{{\mathrm{\θ}}_1}]}^{\frac{1}{h0}}---\left(3\right)$

其中： 

z_0.05是标准正态分布的99％置信度控制限， 

$h_0=1-2{\mathrm{\θ}}_1{\mathrm{\θ}}_3/\left(3{\mathrm{\θ}}_2^2\right)$

θ₁＝tr(V) 

θ₂＝tr(V²)， 

θ₃＝tr(V³) 

V＝E′E/(I-1) 

V是残差E的协方差矩阵， 

tr表示求矩阵的迹， 

θ₁，θ₂，θ₃，h₀是SPEControllim计算过程的部分中间变量， 

R是上一步骤中得到的主元个数， 

I是建模批次。 

3)过程监测； 

基于多元统计模型的过程监测就是在线监视新过程数据的多元统计指标是否符合原来的统计分布，当新的过程出现异常并导致过程变量的运行轨迹或者过程变量之间的相互关系发生显著变化时，正常操作工况下建立的统计模型无法完全解释新工况下过程数据所呈现的统计关系，这就导致多元统计指标超过其对应的控制限，提示异常工作状况的发生。 

具体来说，在监测状态下，本发明所述在线监测系统利用检测单元采集到的各变量，计算实时的T² _t和SPE_t并与上一步骤中的控制限T²和SPE进行比较，当T² _t和SPE_t超过控制限时，数据处理单元向用户终端发出指令，用户终端模块通过声音、图像等方式发出报警信息，则用户可以在第一时间收到信息并采取相应措施。 

由于MPCA是对整个批次过程的轨迹进行建模，在线监测时第k时刻，只能获得x_new，k(1：kJ)，本发明采用的是PCA投影法，将当前批次后面的未知数据当作缺失数据，将已 知数据x_new，k(1：kJ)投影到低维的模型空间计算实时的主元t_t以及残差e_t， 

t_R，k＝(P′_kP_k)P′_kx_new，k

e＝t′_R，kP_k-x_new，k

其中P_k(kJ×R)是上面MPCA模型完成后得到的1到当前时刻k的负载矩阵，这种方法预测出的主元非常接近其真实值，在线应用具有较大的优势。 

应该理解，本发明并不局限于上述具体实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。 

Claims (8)

1.一种机械密封在线监测系统，基于机械密封装置，其特征在于，包括数据处理单元、与数据处理单元相连的检测单元和用户终端，所述检测单元包括I/O模块和与I/O模块相连的电机转速传感器、电流传感器、径向振动传感器和噪声传感器，其中：

数据处理单元用于处理来自检测单元和用户终端的数据；

检测单元用于检测机械密封装置的工作状态并将传感器信号反馈给数据处理单元；

用户终端用于与数据处理单元进行数据交换并显示监测结果。

2.如权利要求1所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述电机转速传感器设置于电机轴上。

3.如权利要求1所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述电流传感器设置于电机控制器上。

4.如权利要求1所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述径向振动传感器的数量为2，分别设置于电机外壳的外围，2个径向振动传感器位于电机轴的同一横截面上，所述横截面和电机轴心线交点与2个径向振动传感器的连线相互垂直。

5.如权利要求4所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述径向振动传感器与电机外壳的最小距离介于1mm-10mm之间。

6.如权利要求1所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述噪声传感器位于电机外壳上。

7.如权利要求1所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述检测单元采集的信息至少包括电机转速信号、流经电机的电流信号、电机轴的径向振动信号和噪声信号。

8.如权利要求1所述的机械密封在线监测系统，其特征在于，所述用户终端至少包含用户输入模块和显示模块。

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