CN105649978A - 单螺杆泵故障诊断和性能测试装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种单螺杆泵故障诊断和性能测试装置及方法，可实现单螺杆泵运行工况在线监测、故障诊断及性能测试。装置提供两种工作模式，即正常生产监测模式和性能在线测试模式。正常生产监测模式下，基于对正常生产过程中泵运行参数实时监测，实现泵运行工况在线监测；能够利用在线检测到的数据完成泵常见故障在线诊断，并在此基础上完成维修策略制定。泵性能测试模式下，可以实现在役单螺杆泵/非在役单螺杆泵在一般工况/极限工况下泵性能测试，完成不同工况下泵容积效率、轴功率、扬程及总效率等性能参数计算，并在此基础上进行性能曲线绘制及存储。

Description

单螺杆泵故障诊断和性能测试装置及方法

技术领域

本发明属于油田测试技术领域，涉及油气集输系统中使用的多相混输泵的故障诊断和性能测试，具体涉及一种单螺杆泵在线故障诊断和性能测试装置，以及单螺杆泵故障诊断和性能测试方法。

背景技术

在原油集输中，采用气液混输管路输送与用单相管路分别输送原油和天然气相比，可以简化集输流程，缩短集输工程设计和施工时间，降低集输工程投资，提高油田开发的经济效益。在沙漠、近海等特定环境的油田开发中，混输管路更有单相管路不可比拟的优点，突出地表现在能简化处理工艺、节省海上平台空间、减少运营管理费用、提高油气田的生产能力，是实现边际油田、沙漠深部或水下采油不可缺少的技术。在油田地面集输系统中，混输管路的应用日益广泛。

多相混输泵是多相混输系统中的增压设备，出于深海石油及边际油田开发的需要，20世纪80年代法国、德国、挪威、美国等国家开发了多种多相混输泵，其中具有代表性的是法国石油研究院、法国道达尔和挪威国家石油公司联合开发的“海神”系列多相混输泵。按工作原理，多相混输泵可分为透平式和容积式两种类型。透平式混输泵靠叶轮的旋转使流体获得能量，包括螺旋轴流式混输泵和多级离心泵。容积泵工作原理是利用泵腔容积的变化将流体从低压侧输送到高压侧，包括双螺杆泵、单螺杆泵、反转轴多相泵、直线驱动活塞泵等。其中应用较广泛的是螺旋轴流式泵和螺杆泵。

单螺杆油气混输泵(简称单螺杆泵)属于单螺杆水力机械，是摆线内啮合螺旋齿轮副的一种应用。单螺杆泵主要工作部件是螺杆转子和橡胶衬套副，二者利用摆线的多等效动点效应在泵长度方向上形成多个封闭腔室，当二者作相对转动时，封闭腔室将作轴向移动，完成流体介质的增压输送。单螺杆泵独特的结构特点使其具有以下优点：(1)运行稳定，流量较均匀，特别是在转速较低的情况下；(2)排量与泵转速成正比，具有很好的变量调节性；(3)运动件少，流道短而简单，过流面积大，油流扰动小；(4)对砂、蜡的适应性较好，能够在高黏原油增压输送中保持较高效率。然而，单螺杆泵结构上的缺点也给其应用带来了较大的弊端。单螺杆泵螺杆转子和衬套副的配合方式为过盈配合，且衬套副的材质一般为橡胶材料，在运行中易发生定、转子磨损，进而造成泵故障率升高、性能降低。此外，初期安装不规范，运行中维护不及时也会导致泵寿命缩短，故障频率升高等不利情况发生。因此，设计一套单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，实现泵运行过程中运行工况在线实时监测、故障诊断及维修策略制定、泵性能在线测试，对保证单螺杆泵安全可靠运行具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的旨在针对上述现有技术中存在的问题，提供一种单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，可用于实现对单螺杆泵运行中出现的故障进行在线诊断，并根据诊断结果制定维修策略；本发明提供的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置可以进一步应用于单螺杆泵性能在线测试。

本发明的另一目的在于提供一种单螺杆泵故障诊断和性能测试方法。

为了达到上述目的，本发明采取以下技术方案来实现：

本发明提供了一种单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，包括设置在油田地面集输系统接转站内的终端设备和监控中心；终端设备根据控制命令进行工作模式的切换、运行参数的采集和运行工况的调节；监控中心实现单螺杆泵运行工况的监测、控制命令的下达、故障诊断和性能分析；终端设备与监控中心之间通过网关节点实现无线通信；

接转站内设有正常生产监测区和性能测试区；正常生产监测区，实现正常生产过程中单螺杆泵运行参数监测，包括一条以上以并联方式连接的增压管路，每条增压管路上均安装有单螺杆泵；性能测试区，用于实现一般工况和极限工况下单螺杆泵性能测试，包括三条测试管路，分别为第一测试管路、第二测试管路和第三测试管路；第一测试管路与第三测试管路同时启用时构成液相测试管路，第二测试管路与第三测试管路同时启用时构成气相测试管路，三条测试管路同时启用构成气液混输测试管路；

终端设备包括安装在增压管路和测试管路上的传感器节点、电控阀门执行机构以及安装在电机上的变频器；传感器节点，用于采集并上传单螺杆泵运行参数；电控阀门执行机构，用于控制阀门开度；变频器，通过对电机转速的无级调节实现泵转速调节；

依据监控中心控制命令，终端设备实现正常生产监测模式和泵性能测试模式间的切换；正常生产监测模式下，可实现单螺杆泵运行参数在线监测及故障诊断；在性能测试模式下，可实现单螺杆泵性能测试。

上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，增压管路的第一入口与第一集油汇管连接，出口与第二集油汇管连接。

上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，第一测试管路的入口与气液分离器的液相输出端连接，出口与第三测试管路入口连接；第二测试管路入口与储气罐的输出端连接，出口与第三测试管路入口连接；第三测试管路出口与增压管路的第二入口连接；气液分离器的输入端与第一集油汇管连接；储气罐的输入端与气液分离器的气相输出端连接。第一测试管路上设置有定量泵，用于液相流量调节；储气罐输出端安装有气相流量调节阀，用于气相流量调节；第二测试管路上设置有增压旁路，用于对气相介质增压。

上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，至少一条增压管路上的单螺杆泵入口和出口上设置有快接软管，用于将非在役单螺杆泵接入性能测试管路，实现非在役单螺杆泵性能在线测试。

上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，传感器节点与网关节点之间通过ZigBee网络实现通信；网关节点与监控中心之间通过GPRS网络实现通信。

本发明进一步提供了一种单螺杆泵故障诊断方法，利用上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，启动正常生产监测模式，井口采出液经第一集油汇管进入各增压管路，经各单螺杆泵增压后通过第二集油汇管进入集油干线；在此过程中，各传感器节点采集单螺杆泵运行参数，并将采集的运行参数通过无线网络传送至监控中心；监控中心依据运行参数可实现单螺杆泵运行工况在线监测，并能够结合故障诊断模型，完成故障在线诊断；

出现故障时，监控中心根据故障类型，结合泵运行参数进行故障原因分析，并在此基础上制定相应维修策略；依据维修策略，监控中心进行维修方式的选择，维修方式包括远程调节泵运行工况进行故障消除和发送维修策略至管理终端，由技术人员现场维修进行故障消除两种方式；

其中，监测的运行参数包括单螺杆泵进出口压力和温度、单螺杆泵入口介质含气率、电机参数、单螺杆泵振动参数、单螺杆泵泵轴扭矩及转速；

故障诊断模型采用基于BP人工神经网络的方法构建。

上述螺杆泵故障诊断方法中，故障诊断模型的构建包括以下步骤：

步骤S1，建立BP人工神经网络，其中包括输入层、隐含层和输出层；输入层有7个神经元，从采集的运行参数中选取，包括泵排量、泵出口压力、泵出口温度、泵进口含气率、泵轴扭矩、电机电流和泵振动强度；隐含层有7个神经元；输出层有6个神经元，为6种常见故障类型，包括泵严重漏失、卡泵、泵体温度过高、螺杆转子不对中、减速器故障、供液不足；每个输出神经元的期望输出值为0或1，0代表该类型故障没有发生，1代表该类型故障发生；隐含层传递函数选用S型正切函数Tan-Sigmoid函数，输出层传递函数选用S型对数函数Log-Sigmoid函数，Tan-Sigmoid函数值域为(-1,1)，Log-Sigmoid函数值域为(0,1)；连接权值包括输入层与隐含层之间的连接权值、隐含层与输出层之间的连接权值，阈值包括隐含层各神经元阈值及输出层各神经元阈值；

步骤S2，初始化连接权值和阈值；对连接权值和阈值进行初始化，赋予区间(-1，1)内随机值；

步骤S3，输入训练样本；用于网络训练的样本集由(输入状态参数，期望输出值)向量对构成；从样本集中随机选取一个样本输入到网络；

步骤S4，计算隐含层和输出层各神经元节点输出值；依据输入向量、输入层与隐含层之间的连接权值及隐含层神经元阈值计算隐含层输入向量，并利用隐含层传递函数计算隐含层输出向量；依据隐含层输出向量、隐含层与输出层之间的连接权值及输出层神经元阈值计算输出层输入向量，并利用输出层传递函数计算网络实际输出向量；

步骤S5，通过误差反向传播计算输出层和隐含层神经元误差；比较样本集中的期望输出向量和实际输出向量，计算输出层各神经元误差；利用输出层各神经元误差、隐含层与输出层之间的连接权值及隐含层输出向量，计算隐含层各神经元误差；

步骤S6，调整连接权值和阈值；依据输出层各神经元误差和隐含层各神经元输出向量进行隐含层与输出层之间的连接权值和输出层神经元阈值的修正；依据隐含层各神经元误差和输入层各神经元输入向量进行输入层与隐含层之间的连接权值和隐含层神经元阈值的修正；

步骤S7，判断网络是否收敛，若输出层各神经元误差不大于设定精度，说明网络已收敛，进入步骤S8；若输出层各神经元误差大于设定精度，说明网络未收敛，返回步骤S3；

步骤S8，保存收敛后的BP人工神经网络，得到基于BP人工网络神经的故障诊断模型。

本发明进一步提供了一种单螺杆泵性能测试方法，利用上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，启动单螺杆泵性能测试模式，按照以下步骤进行泵性能测试：

步骤A1，测试用介质收集，利用气液分离器收集来自第一集油汇管的多相介质，并进行气液分离，将气相介质存储于储气罐中；

步骤A2，进行正常工况下泵性能测试，设定气液比，满足正常工况下含气率要求，即含气率为0～90％；

步骤A3，在步骤A2基础上，通过远程控制方式进一步调节定量泵、气相流量调节阀、变频器和安装在增压管路上的泵出口压力调节阀，必要时启用增压旁路，实现单螺杆泵设定气液比下不同运行工况调节；

步骤A4，利用各传感器节点采集设定气液比下不同工况泵运行参数，并通过无线网络传送至监控中心；

步骤A5，计算设定气液比下不同工况泵容积效率、轴功率、杨程及总效率等性能参数，并完成性能曲线绘制及存储；

步骤A6，按照步骤A2～A5重新设定气液比，完成泵不同气液比下不同运行工况性能测试；

步骤A7，完成性能测试后，将工作模式切换为正常生产监测模式；

依据步骤A1～A7，可以实现极限工况下泵性能测试，极限工况是指含气率大于90％；在进行极限工况下性能测试时，通过调节气液比达到满足极限工况的含气率，再按照步骤A3～A7完成极限工况下单螺杆泵性能测试。

上述单螺杆泵性能测试方法中，当对非在役单螺杆泵进行性能测试时，首先利用上述快接软管将非在役泵安接入性能测试管路，并在非在役泵上安装所需传感器节点，按照步骤A1～步骤A6实现对非在役泵性能测试，测试完成后，将非在役泵从快接软管上拆卸下来，将工作模式切换为正常生产监测模式。

本发明提供了一种单螺杆泵故障诊断和性能测试装置及方法，能够实现单螺杆泵运行工况在线监测、故障诊断以及性能测试。上述装置具有两种工作模式，即正常生产监测模式和性能测试模式，且能够通过远程控制方式实现两种模式间的切换。在正常生产监测模式下，基于采集的泵运行参数，可实现单螺杆泵运行工况在线监测、完成泵常见故障在线诊断；并依据诊断结果分析故障原因、制定维修策略。在性能测试模式下，可实现在正常工况/极限工况下对在役单螺杆泵/非在役单螺杆泵进行性能测试，完成泵容积效率、轴功率、杨程及总效率等性能参数的计算，并在此基础上进行泵性能曲线绘制及存储。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，以下将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，以下描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图所示实施例得到其它的实施例及其附图。

图1为本发明提供的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置的结构示意图；

图2为本发明提供的数据采集模块结构框图；

图3为本发明提供的无线通讯模块结构框图；

图4为本发明提供的电控阀门工作原理示意图；

图5为本发明提供的电控阀门中控制器结构框图；

图6为本发明提供的ZigBee/GPRS网关节点结构框图；

图7为本发明提供的GPRS通讯模块的结构框图；

图8为本发明提供的ZigBee协调器的结构框图；

图9为本发明提供的单螺杆泵故障诊断流程示意图；

图10为本发明提供的单螺杆泵故障维修策略示意图；

图11为本发明提供的单螺杆泵性能测试流程示意图。

其中，1、变频器；2、电参数采集单元；3、振动传感器；4、扭矩、转速传感器；5、含气分析仪；6、泵进口温度传感器；7、泵进口压力传感器；8、泵出口温度传感器；9、泵出口压力传感器；10、止回阀；11、14、15、16、19、24、25、27电控阀门；12、多相流量计；13、20、30、31截止阀；17、气液分离器；18、排污阀；21、定量泵；22、储气罐；23、液体涡轮流量计；26、压缩机；28、气体涡轮流量计；29、油气混合器；32、ZigBee/GPRS网关节点；33、安全阀；34、第一集油汇管；35、第一测试管路；36、第二测试管路；37、第三测试管路；38、第二集油汇管；39、泵进口过滤器；40、快接软管。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

实施例1

本发明的目的之一是设计一套单螺杆泵故障诊断及性能测试装置，其功能是通过监控中心对设置在油田地面集输系统接转站内终端设备进行远程控制，实现单螺杆泵运行工况在线监测、故障诊断及性能测试。

为了实现上述目的，本发明提供的单螺杆泵故障诊断及性能测试装置，总体上主要包括设置在油田地面集输系统接转站内的终端设备和监控中心；终端设备根据控制命令进行工作模式的切换、运行参数的采集和运行工况的调节；监控中心实现运行工况的监测、控制命令的下达、故障诊断和性能分析；终端设备与监控中心之间通过网关节点实现无线通信。

上述工作模式包括正常生产监测模式和性能测试模式。依据监控中心控制命令，终端设备完成正常生产监测模式和泵性能测试模式间的切换；在正常生产监测模式下，可实现单螺杆泵运行参数在线监测及故障诊断；在性能测试模式下，可实现单螺杆泵性能测试，这里包括对在役单螺杆泵性能测试和非在役单螺杆泵性能测试。

(一)正常生产监测区和性能测试区

上述接转站为油气集输系统中以为油流增压为主要功能的集输站场，内设增压设备。为了满足本发明功能需求，接转站设有正常生产监测区和性能测试区。

下面结合图1对正常生产监测区和性能测试区给出进一步的解释。

正常生产监测区，实现正常生产过程中单螺杆泵运行参数监测，包括一条以上以并联方式连接的增压管路，每条增压管路上均安装有单螺杆泵。如图1所示，增压管路的第一入口与第一集油汇管34连接，出口与第二集油汇管38连接。

性能测试区，用于实现一般工况和极限工况下单螺杆泵性能测试，包括三条测试管路，分别为第一测试管路35、第二测试管路36和第三测试管路37；第一测试管路35与第三测试管路37同时启用时构成液相测试管路，第二测试管路36与第三测试管路37同时启用时构成气相测试管路，三条测试管路同时启用构成气液混输测试管路。如图1所示，第一测试管路35的入口与气液分离器17的液相输出端连接，出口与第三测试管路37入口连接；第二测试管路36入口与储气罐22的输出端连接，出口与第三测试管路37入口连接；第三测试管路37出口与增压管路的第二入口连接；气液分离器17的输入端与第一集油汇管34连接；储气罐22的输入端与气液分离器17的气相输出端连接。第一测试管路35上设置有定量泵21，用于液相流量调节；储气罐22输出端安装有气相流量调节阀24；第二测试管路36上设置有增压旁路，用于对气相介质增压；增压旁路上设置有压缩机26。

为了实现非在役单螺杆泵性能在线测试，本实施例在至少一条增压管路上的单螺杆泵入口和出口上设置有快接软管40，用于将非在役单螺杆泵接入性能测试管路。快接软管40可以选择快接金属软管。

为了实现单螺杆泵在线监测和在线性能测试，本实施例进一步设置了多种阀门，其中包括能够实现远程控制的电控阀门。如图1所示，本实施例采用的远程电控阀门主要安装在增压管路、第一测试管路、第二测试管路和第三测试管路上，包括电控阀门(11,14,15,16,19,24,25,27)；其中，电控阀门11设置于与单螺杆泵出口，调节泵出口压力；电控阀门14设置于增压管路第一入口，控制增压管路与第一集油汇管34接通/断开；电控阀门15设置于增压管路第二入口，控制增压管路与第三测试管路37接通/断开；电控阀门16设置于气液分离器17输入端，控制气液分离器17与第一集油汇管34接通/断开；电控阀门19设置于气液分离器17液相输出端，控制气液分离器17与第一测试管路35接通/断开；电控阀门24设置于储气罐22输出端，控制储气罐22与第二测试管路36接通/断开，同时调节第二测试管路36中气相流量；电控阀门25设置于增压旁路上，电控阀门27设置于第二测试管路36与增压旁路并联段，电控阀门25、27实现两条管路的切换，同时控制第二测试管路36与第三测试管路37接通/断开。

此外，在电控阀门11前方设置止回阀10，后方设置有多相流量计12。在增压管路出口设置有截止阀13，气液分离器17气相输出端设置有截止阀20，第三测试管路37上设置有截止阀30，与第一集油汇管34相连的原油输入管路上设置有截止阀31。气液分离器17的上下端口分别设置有安全阀33和排污阀18。单螺杆泵入口设置有泵进口过滤器39。上述截止阀(13,20,30,31)为常开阀门，只有在进行大修、清管等特殊情况下才会关闭或开启，在进行正常生产监测和性能测试过程中并不需要调整。安全阀门33为自动开启、关闭阀门，它的开启关闭由气液分离器17、储气罐22内压力决定，是一种保护阀门。排污阀18只有在对分离器进行排污清理的时候启用，平常为关闭状态。

上述电控阀门、截止阀、排污阀、安全阀的具体选型及设置位置是本实例中为了实现对单螺杆泵故障诊断和性能测试装置的操作而给出的实例，并不构成对本发明的进一步限定。本领域技术人员可以基于本发明给出的管路结构设计在适当的位置添加这些构件；任何基于本发明给出的管路结构对具体构件进行的任何微小的调整均落入本发明的保护范围。

(二)终端设备

终端设备包括安装在增压管路和测试管路上的传感器节点、电控阀门执行机构以及安装在电机上的变频器。

下面结合附图1对本实施例中的传感器节点、电控阀门执行机构以及变频器进行详细的解释。

1、传感器节点，用于采集单螺杆泵运行参数，并将采集的数据进行处理后发送至网关节点。传感节点主要包括传感器模块以及与之相对应的数据处理模块、无线通讯模块和供电模块。传感器模块采集单螺杆泵运行状态参数模拟信号；数据处理模块对传感器模块采集的模拟信号进行处理并转换成数字信号；无线通讯模块将数据处理模块得到的数字信号发送至网关节点；供电模块用于给整个传感器节点供电。

能够反映单螺杆泵运行状态的特征参数较多，如泵在生产运行中产生的振动，噪声，定、转子温度，进、出口压力，轴功率等。在本发明设计中，针对特征参数的选取，遵循的原则为：选取易于监测，且对单螺杆泵状态变化较为敏感的特征参数。根据单螺杆泵的工艺特点，结合装置的功能要求，本实施例选取泵进出口压力、进口含气率、流量、温度、扭矩、电机电参数、泵体振动情况以及转速等状态参数作为监测对象。因此，上述传感器节点涉及的传感器有温度传感器、压力传感器、流量计、含气分析仪、电参数采集单元、振动传感器、扭矩传感器和转速传感器。

(1)温度传感器：本实施例采用PT-100型铂电阻温度传感器，对单螺杆泵进、出口温度参数进行采集；如图1所示，温度传感器安装于单螺杆泵进、出口处，即泵进口温度传感器6和泵出口温度传感器8。本领域技术人员可根据工作环境及精度要求选择其它类型温度传感器。

(2)压力传感器：本实施例采用压阻式压力传感器，对单螺杆泵进、出口压力参数进行采集。如图1所示，压力传感器安装于单螺杆泵进出口处，即泵进口压力传感器7和泵出口压力传感器9。本领域技术人员可以根据工作环境以及精度要求选择其它类型压力传感器。

(3)流量计：本实施例采用涡轮流量计，分别对第一测试管路35和第二测试管路36中的液相和气相流量进行采集。如图1所示，第一涡轮流量计23安装在第一测试管路35上，位于定量泵21的后方。第二涡轮流量计28安装在第二测试管路36上。本领域技术人员可以根据具体流量范围选择不同量程流量计或其它类型流量计。

(4)含气分析仪：本实施采用γ射线型原油含气分析仪，对单螺杆泵进口含气率进行采集。如图1所示，含气分析仪5安装于单螺杆泵进口处。本领域技术人员可以根据工作环境和含气率范围选择其它类型含气分析仪。

(3)电参数采集单元，包括电压互感器(PT)和电流互感器(CT)，实现对电机电压、电流信号的采集，并将电压信号和电流信号转换为测量模块能够处理的小信号。为了获得电机电参数，还需要对通过电压互感器和电流互感器转换后的小信号进行样本采集，并计算测量，这个过程可以采用市场上很多专业的电参数测量芯片来实现，例如ADE7878芯片、ADE7758芯片、ATT7022C芯片等。本实施例选择上述电压互感器、电流互感器和电参数测量芯片相结合的方式，来实现对电机电压、电流、功率和频率等电参数的采集。如图1所示，电参数采集单元安装于电机上。

(4)振动传感器：本实施例采用三角剪切型压电式振动传感器对单螺杆泵运行过程中振动参数进行采集。如图1所示，振动传感器3安装于单螺杆泵轴承箱处。本领域技术人员可以根据工作环境以及需测量的振动频率范围，选择其它类型振动传感器。

(5)扭矩传感器，本实施例采用基于逆磁致伸缩效应的逆磁致伸缩扭矩传感器，对单螺杆泵运行过程中泵轴扭矩参数进行采集。本领域技术人员可以根据工作环境选择其它类型扭矩传感器。

(6)转速传感器，本实施例采用反射式光电转速传感器，对单螺杆泵运行过程中泵转速参数进行采集。本领域技术人员可以根据不同环境需求选择其它类型转速传感器。如图1所示，扭矩、转速传感器4安装于电机减速器与单螺杆泵动密封之间。

图2给出了各传感器节点数据采集模块结构框图。对于压力传感器、温度传感器、涡轮流量计、扭矩转速传感器、含气分析仪、振动传感器，其输出信号均为模拟信号，数据采集模块硬件主要由信号调理电路、采样/保持器、模数转换器以及微控制单元等组成，其中，由于温度传感器输出信号变化较慢，不设采样/保持器。电参数采集单元由电压、电流互感器和专用的电参数测量芯片构成，其中电参数测量芯片作为相应传感器节点的数据采集模块。

1)信号调理电路：传感器输出的模拟信号往往很微弱，且混有干扰噪声，不能被模数转换器所识别，必须通过信号调理电路进行信号调整。所作调整主要有前置放大、滤波、线性化补偿等。由于本发明并未对信号调理电路进行改进，采用的是本领域常用信号调理电路，这里就不再对信号调理电路的结构进行详细说明。

2)采样/保持器：A/D转换器完成模数转换需要一定的时间，当输入信号变化频率较高时，会造成较大的误差。为避免产生这种误差，须在A/D转换器前设置采样/保持器，其作用是在A/D转换开始时保持信号稳定，转换结束后跟踪输入信号变化。

3)A/D转换器：将调整后的模拟信号转换成数字信号。

4)微控制单元(MCU)：集成了微处理器、RAM、ROM、和多种I/O接口，负责接收由A/D转换器转换后的数字信号，完成采集参数的运算，并将其存储于存储单元中。此外，微控制单元还提供与无线通讯模块的数据交换接口，实现与无线通讯模块之间的数据信息传递。

本实施例采用的传感器节点无线通讯模块，如图3所示。本实施例中的传感器节点与网关节点之间是通过ZigBee网络实现通信的，故无线通讯模块为集成有MCU和基于ZigBee的无线射频控制器的芯片，实现数据采集和无线收发。该芯片主要有微处理器、存储器、通用I/O接口、基于ZigBee协议的无线射频收发器、电源管理模块等构成，微处理器通过SPI总线与ZigBee无线射频收发器进行数据传递。

本实施例选用防爆电池作为无线传感器节点供电模块，同时应用电源管理芯片，以延长电池使用寿命。

2、电控阀门执行机构，用于控制电控阀门开度。通过控制电控阀门(14,15，16)可以实现正常生产监测模式与性能测试模式两种工作模式的切换；通过控制电控阀门(19，24,25,27)可以实现不同气液比条件下的不同工况性能测试。

电控阀门执行机构主要包括控制器和执行器，驱动电源为泵房配置的220V交流电源，工作原理如图4所示。远程电阀门执行机构的控制过程是一个闭环控制，通过对比来自监控中心设定阀门开度信号和由行程反馈装置反馈回的阀门开度反馈信号来控制电机转动，驱动电控阀门动作。

控制器是执行机构的核心模块，其结构如图5所示，主要包括MCU、ZigBee通讯模块、电机控制模块、反馈信号采集模块及电源模块等。MCU负责对接收到的阀门开度信号和反馈信号进行对比分析，并通过电机控制模块对电机下达控制命令，控制阀门开度；ZigBee通讯模块负责与网关节点的实时通信，实现控制信息的双向传递；反馈信号采集模块负责采集阀门开度信息，并将其传送至MCU；电源模块负责为整个控制器供电。

执行器是在控制器的控制下完成相应阀门动作的机械执行部分。本实施例采用的是防爆型电动执行器。

3、变频器，通过对电机转速的无级调节实现对泵转速的调节

本实施例选择变频器作为泵速调节器，用于调节单螺杆泵转速。如图1所示，变频器1与电机相连，用于实现对电机转速无级调节；通过改变电机转速实现泵转速无级调节。此外，变频器也可实现电机过流、过压及过载保护。

(三)监控中心

监控中心即为安装在上位机上的数据处理软件，能够实现的功能包括数据的接收、存储和处理，故障诊断及维修策略制定，发送泵工况调节指令，单螺杆泵性能曲线绘制、存储、查询及打印等。监控中心主要包括故障诊断模块和性能测试模块。故障诊断模块，基于本发明提供的故障诊断方法建立，依据检测到的运行参数，结合基于BP人工神经网络方法建立的故障诊断模型实现故障诊断。性能测试模块，基于本发明提供的性能测试方法建立，在性能测试模式下，依据采集的不同工况下运行参数和相关计算方法得到泵容积效率、轴功率、杨程及总效率性能参数，并绘制出泵性能曲线。

当出现故障时，监控中心还可以根据故障类型，结合泵运行参数进行故障原因分析，并在此基础上制定相应维修策略；依据维修策略，监控中心进行维修方式的选择，维修方式包括(i)远程调节泵运行工况进行故障消除和(ii)将维修策略发送至管理终端，由技术人员现场维修进行故障消除。

(四)网关节点

各传感器节点将采集到的数据通过内嵌无线通讯模块传送至网关节点，网关节点接入无线传输网络，并将接收到的数据远距离传送至监控中心。上述传感器节点与网关节点之间通过ZigBee网络实现通信；网关节点与监控中心之间通过GPRS网络实现通信。

上述ZigBee网络可由工业自动化监控领域的其它短距离无线通信技术替代。GPRS(GeneralPacketRadioService)，即通用分组无线业务，是在现有GSM(GlobalSystemforMobileCommunication)移动通信系统基础上发展起来的。在本次设计中，选用GPRS无线网络通讯技术作为远程终端与监控中心之间的通信技术。

本实施例采用的网关节点为ZigBee/GPRS网关节点32。该网关节点组成如图6所示，主要包括ZigBee协调器，GPRS通讯模块，存储模块、微处理器及电源模块。ZigBee协调器和GPRS通讯模块均通过UART串口同微处理器进行数据通讯，电源模块负责给整个网关节点供电。

GPRS通讯模块，如图7所示，包括GSM/GPRM单元、SIM卡单元、串口单元和电源单元。GSM/GPRS单元是GPRS通讯模块的核心，内嵌TCP/IP协议，可进行数据的自动打包和自动解析，主要作用是完成网络的建立、维护和数据通信；SIM卡单元用于安装网络运营商SIM卡；串口单元提供与微处理器进行信息交换的通道；电源单元负责给整个GPRS通讯模块供电。

ZigBee协调器实质上是一个可以对网络进行管理和配置的ZigBee无线网络收发单元，它负责向传感器节点发送监测任务，并收集监测数据，然后通过串口传送至网关节点的微处理器进行协议转换等相关处理。ZigBee协调器，如图8所示，主要由主控MCU、ZigBee无线射频收发器、电源单元以及串口单元组成。主控MCU用于监测命令/数据转发命令的下达；ZigBee无线射频收发器用于数据或指令的收发；串口单元提供与主控MCU进行信息交换的通道；电源单元负责给整个ZigBee协调器供电。

GPRS通讯模块工作时功耗较大，可以利用泵房电力系统为网关节点供电，由于现场电力系统电压较高，需配备电压转换器和稳压器，以保证网关节点的安全供电。

通过本实施例提供的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置具有以下优点：

1)提供了一种综合测试平台，既能够实现单螺杆泵在线监测、故障诊断，又能够实现单螺杆泵性能在线测试；

2)在正常生产监测模式下，可实现正常生产过程中泵运行工况在线实时监测；在必要时，启用监控中心故障诊断模块，结合采集的单螺杆泵工作状态参数，完成故障在线诊断；若存在故障，监控中心可根据故障类型，结合泵运行参数进行故障原因分析，并在此基础上制定相应维修策略；依据维修策略，监控中心选择相应的维修方式；以期在最短时间内恢复单螺杆泵正常运行；

3)将工作模式切换至性能测试模式，同时启用性能测试管路和待测单螺杆泵所在增压管路，可以实现在正常工况/极限工况下待测泵性能测试，计算不同工况下泵容积效率、轴功率、杨程及总效率等性能参数，完成性能曲线绘制及存储；

4)由于性能测试过程中，仅涉及含有待测单螺杆泵的增压管路，其它增压管路不受影响，可进行正常生产；

5)在性能测试模式下，只需将非在役泵通过快接软管接入测试管路，便可快速实现非在役泵在线性能测试；在提高泵性能测试效率的同时，简化了非在役泵性能测试流程，降低了基建成本；

6)通过ZigBee/GPRS网络实现远程控制和在线操作，提高了故障诊断和维修效率，对保证单螺杆泵安全可靠运行具有非常重要的意义。

本发明提供的单螺杆故障诊断及性能测试装置，可以适用于以下范围：

1)适用于电机驱动卧式单螺杆泵；

2)适用于各单螺杆泵采用并联连接方式的增压工艺流程；

3)适用于转速不超过500r/min，排量在1000mL/r以下，工作温度低于120℃，工作压力不高于2.0MPa，输送介质含气率在10％～90％范围内，粘度在0～200000mm²/s的单螺杆泵；

4)适用于伴生气中CO₂含量在0～20％范围内，H₂S含量在0～15％范围内的集输环境。

实施例2

本实施例提供了一种利用实施例1提供的装置在正常生产监测模式下对单螺杆泵进行故障诊断的方法。

正常生产监测模式如图1中白色箭头所示。在进行正常生产时，通过远程控制，关闭电控阀门(15、16、19、24)，使性能测试管路处于停用状态，开启电控阀门(11、14)，井口采出液经第一集油汇管34进入各增压管路，经各单螺杆泵增压后通过第二集油汇管38进入集油干线，完成增压过程。在此过程中，各无线传感器节点进行单螺杆泵运行状态参数采集，并将所采集参数通过ZigBee/GPRS网络传送至监控中心，实现泵运行工况在线实时监测，必要时，启用故障诊断程序，将检测到的运行参数输入故障诊断模型，完成单螺杆泵故障在线诊断。

(一)单螺杆泵常见故障

单螺杆泵在运行中常见故障主要有：泵严重泄漏、卡泵、泵体温度过高、螺杆转子和电机不对中、减速器损坏、供液不足等。

(1)泵严重漏失

单螺杆泵所输介质多表现为高含气率、高含砂率和高粘度等特征，且泵定、转子长期处于高温、高压环境中，易发生磨损或腐蚀，导致定、转子过盈配合密封性能变差，单个泵腔承压能力下降，泵发生严重漏失。泵发生严重漏失后，容积效率下降，排液量减少，电机功率及电流值会降低，同时泵轴扭矩会减小。

(2)卡泵

发生卡泵故障时，泵转子扭矩会突然增大，电机工作电流和有功功率也随之急剧增大。单螺杆泵在运行过程中，任何能够造成转子旋转阻力过大的因素都会导致卡泵，如：1)泵出厂时，定、转子过盈量偏大，或定子橡胶发生溶胀、温胀而造成定、转子过盈量偏大；2)定子脱胶导致卡泵；3)油流含沙较严重，导致泵内沉积大量沙砾，造成卡泵等；4)泵停机再启动时，如果停机时间过长，泵定、转子间静摩擦力和静吸附力过大，泵启动扭矩会随之增大，导致泵启动困难，甚至不能启动等。

(3)泵体温度过高

为了保证泵腔的密封性，单螺杆泵定、转子是以过盈配合的方式组装起来的，转子在定子内旋转的同时会产生大量的热，这是造成泵体温度升高的主要因素，此外，如果泵输流体介质含气率较高，泵腔温升将加剧。泵腔温度过高会导致橡胶定子的物性发生变化，造成定子温胀，甚至会发生脱胶。

(4)螺杆转子不对中

转子不对中是旋转机械设备中常见的一种故障类型，造成这种故障的原因主要有：1)在进行泵安装时对中精度较差，转子轴心线和轴承中心线不在同一圆心上，发生了倾斜或偏移；2)泵运行过程中转子和轴承发生形变，导致转子不对中；3)在安装施工时，没有正确估算运行后转子温升所导致的轴心线升高量，导致运行后由于温升而发生转子对中不良现象等。转子不对中将导致泵体发生异常振动，加速泵定、转子磨损。

(5)减速器故障

减速器故障主要表现为齿轮或轴承损坏，其中齿轮损坏形式主要有轮齿断裂、齿面磨损及齿面腐蚀等，轴承损坏形式主要表现为疲劳剥落、磨损、塑性变形、断裂及保持架变形等。减速器故障会导致泵机组发生振动，产生噪声，泵效降低，甚至造成泵机组的损坏。

(6)供液不足

当泵入口进液率过低时，定、转子啮合面得不到很好的润滑作用，且定、转子摩擦产生的热量不能够被及时带走，会造成定、转子磨损加剧、温度急剧升高，进而导致定子橡胶温胀、老化，降低泵寿命。此类故障主要表现是：进口含气率过高、电机电流减小，出口压力降低。

由此可以看出，只有先诊断出所发生的故障，才能进一步找到故障原因，进而给出相应故障维修策略。结合上述中常见故障的表现形式，判断故障类型所涉及的参数包括单螺杆泵泵排量、泵进出口压力和温度、泵入口介质含气率、泵轴扭矩、电机参数及泵振动强度等。

(二)故障诊断模型的构建

故障诊断，即通过一定技术识别机器或设备工作状态是否正常。本实施例采用基于BP人工神经网络的方法来构建故障诊断模型。

上述故障诊断模型的构建，如图9所示，包括以下步骤：

步骤S1，建立BP人工神经网络，其中包括输入层、隐含层和输出层；输入层有7个神经元，为从采集的参数中选取的参数，包括泵排量、泵出口压力、泵出口温度、泵进口含气率、泵轴扭矩、电机电流和泵振动强度；隐含层有7个神经元；输出层有6个神经元，为6种常见故障类型，包括泵严重漏失、卡泵、泵体温度过高、螺杆转子不对中、减速器故障、供液不足；每个输出神经元的期望输出值为0或1，0代表该类型故障没有发生，1代表该类型故障发生；隐含层传递函数选用S型正切函数Tan-Sigmoid函数，输出层传递函数选用S型对数函数Log-Sigmoid函数，Tan-Sigmoid函数值域为(-1,1)，Log-Sigmoid函数值域为(0,1)；本实施例中，假设X₇＝(x₁，x₂，…，x₇)为样本集中输入向量，Y₆＝(y₁，y₂，…，y₆)为样本集中理想输出向量，A₇＝(a₁，a₂，…，a₇)为隐含层神经元输入向量，B₇＝(b₁，b₂，…，b₇)为隐含层神经元输出向量，C₆＝(c₁，c₂，…，c₆)为输出层神经元输入向量，D₆＝(d₁，d₂，…，d₆)为神经网络实际输出向量；连接权值包括输入层与隐含层之间连接权值W_ij、隐含层与输出层之间连接权值V_jk，阈值包括隐含层各神经元阈值θ_j及输出层各神经元阈值γ_k；

步骤S2，初始化连接权值和阈值；对连接权值(W_ij、V_jk)和阈值(θ_j、γ_k)进行初始化，赋予区间(-1，1)内的随机值；

步骤S3，输入训练样本；用于网络训练的样本集由(输入状态参数，期望输出值)的向量对构成，即(X₇，Y₆)；从样本集(X₇，Y₆)中随机选取一个样本输入到网络；

步骤S4，计算隐含层和输出层各神经元节点输出；依据输入向量X₇、输入层与隐含层之间连接权值W_ij及隐含层神经元阈值θ_j计算隐含层输入向量A₇，并利用隐含层传递函数计算隐含层输出向量B₇；依据隐含层输出向量B₇、隐含层与输出层之间连接权值V_jk及输出层神经元阈值γ_k计算输出层输入向量C₆，并利用输出层传递函数计算网络实际输出向量D₆；

步骤S5，通过误差反向传播计算输出输出层和隐含层神经元误差；比较样本集中期望输出向量Y₆和实际输出向量D₆，计算输出层各神经元误差；利用输出层各神经元误差、隐含层与输出层之间的连接权值V_jk及隐含层输出向量B₇，计算隐含层各神经元误差；

步骤S6，调整连接权值和阈值；依据输出层各神经元误差和隐含层各神经元输出向量B₇进行隐含层与输出层之间连接权值V_jk和输出层神经元阈值γ_k的修正；依据隐含层各神经元误差和输入层各神经元输入向量X₇进行输入层与隐含层之间连接权值W_ij和隐含层神经元阈值θ_j的修改；

步骤S7，判断网络是否收敛，若输出层各神经元误差不大于设定精度，说明网络已收敛，进入步骤S8；若输出层各神经元误差大于设定精度，说明网络未收敛，返回步骤S3；

步骤S8，保存调整连接权值和阈值后的BP人工神经网络，得到基于BP人工网络神经的故障诊断模型。

对于步骤S1，由于输入的状态参数具有不同量纲和数量级，不能直接作为网络输入量，需进行归一化处理，使输入参数无量纲化，同时缩小其变化幅度，之后才能作为网络输入向量；此外，进行输入参数归一化处理可以加快网络收敛速度。本实施例将输入参数进行归一化处理。变换为[0,1]区间的值，具体使用的公式为：

${\stackrel{\‾}{x}}_i=\frac{x_i-x_{i,min}}{x_{i,max}-x_{i,min}}$

式中——归一化处理后的第i个输入参数；

x_i——归一化处理前的第i个输入参数；

x_i,min——第i个输入参数的最小值；

x_i,max——第i个输入参数的最大值。

在步骤1中，正切函数Tan-Sigmoid和对数函数Log-Sigmoid函数的值域分别为(-1,1)和(0,1)，二者表达式分别为：

Tan-Sigmoid： $f\left(n\right)=\frac{1-e^{-2n}}{1+e^{-2n}}$

Log-Sigmoid： $f\left(n\right)=\frac{1}{1+e^{-n}}$

在步骤1中，针对某一类型单螺杆泵故障，采用二进制编码来表示其发生与否，即0代表该种类型故障没有发生，1代表该种故障类型发生，因此每个神经网络输出神经元的期望输出值为0或1，如表1所示。

表1网络期望输出值与故障类型的关系

在步骤S1中，对于连接权值包括输入层与隐含层之间的连接权值W_ij、隐含层与输出层之间的连接权值V_jk，阈值包括隐含层各神经元的阈值θ_j及输出层各神经元阈值γ_k，i、j、k分别表示输入层、隐含层和输出层的节点数；其中，i为1,…,7；j为1,…,7；k为1,…,6。

在步骤S4中，依据输入向量X₇、输入层与隐含层之间的连接权值W_ij及隐含层神经元阈值θ_j计算隐含层输入向量A₇，具体方法为：依据隐含层输出向量B₇、隐含层与输出层之间的连接权值V_jk及输出层神经元阈值γ_k计算输出层输入向量C₆，具体方法为： $c_k=\underset{j=1}{\overset{7}{\Σ}}{V}_{jk}{b}_k-{\mathrm{\γ}}_k.$

在步骤S5中，比较样本集中的期望输出向量Y₆和实际输出向量D₆，计算输出层各神经元误差，具体方法为：e_k＝(y_k-d_k)·d_k·(1-d_k)。利用输出层各神经元误差、隐含层与输出层之间的连接权值V_jk及隐含层输出向量B₇，计算隐含层各神经元误差，具体方法为 $f_j=\[\underset{k=1}{\overset{6}{\Σ}}{e}_k\·V_{jk}\]\·b_j\·(1-b_j).$

在步骤S6中，依据输出层各神经元误差和隐含层各神经元输出向量B₇进行隐含层与输出层之间的连接权值V_jk和输出层神经元阈值γ_k的修正，具体方法为：V_jk(N+1)＝V_jk(N)+α·e_k·b_j；γ_k(N+1)＝γ_k(N)+α·e_k；其中,k＝1,…,6；j＝1,…,7；0＜α＜1。依据隐含层各神经元误差和输入层各神经元输入向量X₇进行输入层与隐含层之间的连接权值W_ij和隐含层神经元阈值θ_j的修正，具体方法为：W_ij(N+1)＝W_ij(N)+β·f_j·x_i；θ_j(N+1)＝θ_j(N)+β·f_j；其中,j＝1,…,7；i＝1,…,7；0＜β＜1。

为了加快网络收敛，可以将步骤S6中有关连接权值修正的方法替换为基于非线性最小二乘法的Levenberg-Marquardt最优算法。

显然，神经网络真实的输出结果不会是绝对的0或1，而是一个介于0和1之间的数值。要完成单螺杆油气混输泵故障的诊断，就需要对神经网络真实输出结果进行处理，将其整定到0或1。选用区间判别的方法对神经网络输出结果进行处理，即根据专家经验，设定一个判别区间，将输出结果与判别区间进行比较，最后确定将输出结果归于0还是归于1，以此来完成故障类型的判断。此外，若判别结果为多个故障并行发生，则需根据输出结果判定哪一种故障发生的概率最大，即输出结果最接近1的神经元对应的故障类型发生的概率最大。

当故障诊断模型建立后，在进行故障诊断时，就可以将流量计12采集的泵液相排量、泵出口压力、泵出口温度、泵进口含气率、泵轴扭矩、电机电流和泵振动强度参数归一化后输入到故障诊断模型，其输出的即为所出现的故障。

(三)泵故障维修策略制定

泵故障维修是在故障诊断的基础上进行的，当诊断结果显示泵发生故障时，监控中心将发出预警，并制定相应故障维修策略；然后依据维修策略，监控中心进行维修方式的选择，如图10所示。故障维修方式主要包括：(i)远程调节泵运行工况进行故障消除和(ii)将维修策略发送至管理终端，由技术人员现场维修进行故障消除。下面结合故障类型对相应故障维修策略进行说明。

1)泵严重漏失

泵严重漏失往往是定、转子过盈配合密封性能下降，或进出口压差过大所导致的一种故障形式。当故障诊断结果为泵严重漏失，且发现泵进、出口压差较大时，可通过调节单螺杆泵出口电控阀门11的开度来减小泵进、出口压差，排除故障。如果远程调节无法解决泵严重漏失，则需通过远程控制电机的方式实现暂时停泵，并安排技术人员进行现场故障原因排查，进行相应故障维修。

2)卡泵

造成卡泵的原因较为复杂，任何能够造成转子旋转阻力过大的因素都会导致卡泵，比如定、转子过盈量偏大、定子脱胶、泵内沉积大量沙砾等。如果故障诊断结果为卡泵，需进行远程停泵，安排技术人员进行拆泵查找故障原因，并进行相应故障处理。

3)泵体温度过高

泵体温度过高的主要原因是泵定、转子摩擦产生的热量不能够被带走、泵进口含气率较高、泵转速过高等。当故障诊断结果为泵体温度过高，且发现泵进口含气率过高时，可通过远程控制的方式，打开图1中的电控阀门(15、19)，利用定量泵21为单螺杆泵补充一定量的液体，从而使泵体温度恢复正常，消除故障；若泵温度过高是泵转速过快引起的，可通过变频器1远程完成泵转速调节，排除泵体温度过高的故障。如果不是以上问题，则需进行停泵，然后进行现场故障维修。

4)螺杆泵转子不对中

当遇到此类故障时，需远程停泵后，由技术人员现场查出转子不对中原因，并重新安装或更换转子予以解决。

5)减速器故障

减速器故障表现形式主要有：主要有轮齿断裂、齿面磨损、齿面腐蚀。轴承疲劳剥落、磨损、塑性变形、断裂及保持架变形等。当诊断结果为此类故障时，须远程停泵后进行现场更换损坏的齿轮或轴承。

6)供液不足

此类故障往往会导致泵温升高、效率下降、寿命减少、定、转子磨损加剧等严重后果。解决此类故障，可通过远程控制的方式，打开图1中的电控阀门(15、19)，利用定量泵21补充一定量的液体，降低泵进口含气率。

实施例3

性能测试，实现单螺杆泵不同工况下排量、容积效率、功率及总效率等性能参数的检测，并完成流量—杨程、效率—杨程、轴功率—杨程等性能曲线的绘制，以掌握单螺杆油气混输泵当前性能状况。

本实施例提供的在役泵性能测试主要包括正常工况泵性能测试和极限工况泵性能测试，检测工艺流程如图1中黑色箭头所示。采用上述单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，通过电控阀门关闭需要待测单螺杆泵所在增压管路的第一入口，打开待测单螺杆泵所在增压管路的第二入口，并切换至性能测试模式。下面就两种性能测试，说明本发明提供的单螺杆泵性能测试方法。

本实施例提供的单螺杆泵在正常工况下性能测试方法，如图11所示，包括以下步骤：

步骤A1，测试用介质收集，通过远程控制的方式，开启电控阀门16，利用气液分离器17收集来自第一集油汇管34的多相介质，并进行气液分离，将气相介质存储于储气罐22中；

步骤A2，进行正常工况下泵性能测试，设定气液比，满足正常工况下含气率要求，即含气率为0～90％；

步骤A3，收集完介质后(这里对收集介质的量没有特别的限制，只要够用即可)，关闭电控阀门(14,16)，同时开启电控阀门(15、19)；在步骤A2基础上，通过远程控制方式进一步调节定量泵21、调节气相流量的电控阀门24、变频器1和安装在增压管路上调节泵出口压力的电控阀门11，必要时启用增压旁路，实现单螺杆泵设定气液比下不同运行工况调节；

步骤A4，利用各传感器节点采集设定气液比下不同工况泵运行参数，并通过ZigBee/GPRS无线网络传送至监控中心；运行参数包括泵排量，泵进出口压力，泵转速，泵轴扭矩等；

步骤A5，计算设定气液比下不同工况泵容积效率、轴功率、杨程及总效率性能参数，完成性能曲线绘制及存储；

步骤A6，按照步骤A2～A5重新设定气液比，完成泵不同气液比下不同运行工况性能测试；

步骤A7，完成性能测试后，将工作模式切换为正常生产监测模式。

在步骤A5中，泵容积效率计算公式为：

${\mathrm{\η}}_v=\frac{Q}{Q_T}$

式中，Q为泵实际总排量，混合介质体积流量，由多相流量计12获得，单位为m³/s，Q_T为泵理论排量，

$Q_T=\frac{4eDTn}{60}$

式中，e为螺杆偏心距，单位为m；D螺杆截面圆直径，单位为m；T为螺杆衬套导程，单位为m；n为螺杆转速，单位为r/min。

在步骤A5中，轴功率计算公式为：

$N_Z=\frac{\mathrm{\π}Mn}{30}$

式中，M为泵轴扭矩，单位为N·m；n为螺杆转速，单位为r/min。

在步骤A5中，杨程计算公式为：

$H_M=\frac{P_o-P_i}{{\mathrm{\γ}}_L}+K\·\frac{P_i}{{\mathrm{\γ}}_L}\·ln\frac{P_o}{P_i}$

式中，P₀为泵出口压力，单位为MPa；P_i为泵进口压力，单位为MPa；γ_L为液相介质重度；K为泵进口含气率。

在步骤A5中，总效率计算公式为：

${\mathrm{\η}}_T=\frac{N_Y}{N_Z}$

式中，Nz为轴功率，单位为kW；N_Y为泵有效功率，单位为kW，N_Y计算公式为：

$N_Y={\mathrm{\γ}}_L\·Q_L\·(\frac{P_o-P_i}{{\mathrm{\γ}}_L}+K\·\frac{P_i}{{\mathrm{\γ}}_L}\·ln\frac{P_o}{P_i})$

式中，Q_L为液相介质体积流量，单位为m³/s；P₀为泵出口压力，单位为MPa；P_i为泵进口压力，单位为MPa；γ_L为液相介质重度；K为泵进口含气率。

在步骤A5中，利用计算得到的泵容积效率、轴功率、杨程及总效率性能参数，可实现泵总排量-杨程、容积效率-杨程、轴功率-杨程及总效率-杨程等性能曲线的绘制，并完成保存和打印。

依据步骤A1～A7，可以实现极限工况下泵性能测试，极限工况是指含气率大于90％。在进行极限工况下性能测试时，通过调节气液比达到满足极限工况的含气率，再按照步骤A3～A7完成极限工况下单螺杆泵性能测试。

对非在役单螺杆泵进行性能测试时，首先将非在役泵安装在利用图1中的快接软管40接入性能测试管路，并在非在役泵上安装所需传感器节点，按照步骤A1～步骤A6实现对非在役泵性能测试，测试完成后，将非在役泵从快接软管上拆卸下来，将工作模式切换为正常生产监测模式。

综上所述，通过本发明提供的单螺杆泵故障诊断方法能够实现对单螺杆泵运行中故障在线诊断，并能够通过远程调控的方式，排除部分故障，缩短故障维修时间的同时降低了维修成本。本发明提供的单螺杆泵性能测试方法，不仅能够实现在役单螺杆泵正常工况/极限工况下的性能在线测试，完成待测泵性能参数检测和泵流量-杨程、容积效率-杨程、轴功率-杨程及总效率-杨程等性能曲线绘制，有效指导实际生产；而且能够在不影响正常生产的情况下，实现对非在役单螺杆泵性能的在线测试。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，其特征在于，包括设置在油田地面集输系统接转站内的终端设备和监控中心；终端设备根据控制命令进行工作模式的切换、运行参数的采集和运行工况的调节；监控中心实现单螺杆泵运行工况监测、控制命令的下达、故障诊断和性能分析；终端设备与监控中心之间通过网关节点实现无线通信；

接转站内设有正常生产监测区和性能测试区；正常生产监测区，实现正常生产过程中单螺杆泵运行参数监测，包括一条以上以并联方式连接的增压管路，每条增压管路上均安装有单螺杆泵；性能测试区，用于实现一般工况和极限工况下单螺杆泵性能测试，包括三条测试管路，分别为第一测试管路(35)、第二测试管路(36)和第三测试管路(37)；第一测试管路(35)与第三测试管路(37)同时启用时构成液相测试管路，第二测试管路(36)与第三测试管路(37)同时启用时构成气相测试管路，三条测试管路同时启用构成气液混输测试管路；

终端设备包括安装在增压管路和测试管路上的传感器节点、电控阀门执行机构以及安装在电机上的变频器；传感器节点，用于采集并上传单螺杆泵运行参数；电控阀门执行机构，用于控制阀门开度；变频器，通过对电机转速的无级调节实现泵转速调节；

依据监控中心控制命令，终端设备实现正常生产监测模式和泵性能测试模式间的切换；正常生产监测模式下，可实现单螺杆泵运行参数在线监测及故障诊断；性能测试模式下，可实现单螺杆泵性能测试。

2.根据权利要求1所述的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，其特征在于，增压管路的第一入口与第一集油汇管(34)连接，出口与第二集油汇管(38)连接。

3.根据权利要求2所述的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，其特征在于，第一测试管路(35)的入口与气液分离器(17)的液相输出端连接，出口与第三测试管路(37)入口连接；第二测试管路(36)入口与储气罐(22)的输出端连接，出口与第三测试管路(37)入口连接；第三测试管路(37)出口与增压管路的第二入口连接；气液分离器(17)的输入端与第一集油汇管(34)连接；储气罐(22)的输入端与气液分离器(17)的气相输出端连接。

4.根据权利要求3所述的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，其特征在于，第一测试管路(35)上设置有定量泵(21)，用于液相流量调节；储气罐(22)输出端安装有电控阀门(24)，用于调节气相流量；第二测试管路(36)上设置有增压旁路，用于对气相介质增压。

5.根据权利要求1至4任一所述的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，其特征在于，至少一条增压管路上的单螺杆泵入口和出口上设置有快接软管，用于将非在役单螺杆泵接入性能测试管路，实现非在役单螺杆泵在线性能测试。

6.根据权利要求1所述的单螺杆泵故障诊断和性能测试装置，传感器节点与网关节点之间通过ZigBee网络实现通信；网关节点与监控中心之间通过GPRS网络实现通信。

7.一种单螺杆泵故障诊断方法，其特征在于，利用权利要求1至6任一所述的装置，启动正常生产监测模式，井口采出液经第一集油汇管(34)进入各增压管路，经各单螺杆泵增压后通过第二集油汇管(38)进入集油干线；在此过程中，各传感器节点采集单螺杆泵运行参数，并将采集的运行参数通过无线网络传送至监控中心；监控中心依据运行参数可实现单螺杆泵运行工况在线监测，并能够结合故障诊断模型，完成故障在线诊断；

出现故障时，监控中心根据故障类型，结合泵运行参数进行故障原因分析，并在此基础上制定相应维修策略；依据维修策略，监控中心进行维修方式的选择，维修方式包括(i)远程调节泵运行工况进行故障消除和(ii)将维修策略发送至管理终端，由技术人员现场维修进行故障消除；

其中，监测的运行参数包括单螺杆泵进出口压力和温度、单螺杆泵入口介质含气率、电机参数、单螺杆泵振动参数、单螺杆泵泵轴扭矩及转速；

故障诊断模型采用基于BP人工神经网络的方法构建。

8.根据权利7所述的单螺杆故障诊断方法，其特征在于，故障诊断模型的构建包括以下步骤：

步骤S1，建立BP人工神经网络，其中包括输入层、隐含层和输出层；输入层有7个神经元，从采集的运行参数中选取，包括泵排量、泵出口压力、泵出口温度、泵进口含气率、泵轴扭矩、电机电流和泵振动强度；隐含层有7个神经元；输出层有6个神经元，为6种常见故障类型，包括泵严重漏失、卡泵、泵体温度过高、螺杆转子不对中、减速器故障、供液不足；每个输出神经元的期望输出值为0或1，0代表该类型故障没有发生，1代表该类型故障发生；隐含层传递函数选用S型正切函数Tan-Sigmoid函数，输出层传递函数选用S型对数函数Log-Sigmoid函数，Tan-Sigmoid函数值域为(-1,1)，Log-Sigmoid函数值域为(0,1)；连接权值包括输入层与隐含层之间的连接权值、隐含层与输出层之间的连接权值，阈值包括隐含层各神经元阈值及输出层各神经元阈值；

步骤S2，初始化连接权值和阈值；对连接权值和阈值进行初始化，赋予区间(-1，1)内随机值；

步骤S3，输入训练样本；用于网络训练的样本集由(输入状态参数，期望输出值)向量对构成；从样本集中随机选取一个样本输入网络；

步骤S4，计算隐含层和输出层各神经元节点输出值；依据输入向量、输入层与隐含层之间的连接权值及隐含层神经元阈值计算隐含层输入向量，并利用隐含层传递函数计算隐含层输出向量；依据隐含层输出向量、隐含层与输出层之间的连接权值及输出层神经元阈值计算输出层输入向量，并利用输出层传递函数计算网络实际输出向量；

步骤S5，通过误差反向传播计算输出层和隐含层神经元误差；比较样本集中的期望输出向量和实际输出向量，计算输出层各神经元误差；利用输出层各神经元误差、隐含层与输出层之间的连接权值及隐含层输出向量，计算隐含层各神经元误差；

步骤S6，调整连接权值和阈值；依据输出层各神经元误差和隐含层各神经元输出向量进行隐含层与输出层之间的连接权值和输出层神经元阈值的修正；依据隐含层各神经元误差和输入层各神经元输入向量进行输入层与隐含层之间的连接权值和隐含层神经元阈值的修正；

步骤S7，判断网络是否收敛，若输出层各神经元误差不大于设定精度，说明网络已收敛，进入步骤S8；若输出层各神经元误差大于设定精度，说明网络未收敛，返回步骤S3；

步骤S8，保存收敛后的BP人工神经网络，得到基于BP人工网络神经的故障诊断模型。

9.一种单螺杆泵性能测试方法，其特征在于，利用权利要求1至6任一所述的装置，启动单螺杆泵性能测试模式，按照以下步骤进行泵性能测试：

步骤A1，测试用介质收集，利用气液分离器(17)收集来自第一集油汇管(34)的多相介质，并进行气液分离，将气相介质存储于储气罐(22)中；

步骤A2，进行正常工况下泵性能测试，设定气液比，满足正常工况下含气率要求，即含气率为0～90％；

步骤A3，在步骤A2基础上，通过远程控制方式进一步调节定量泵(21)、气相流量电控阀门(24)、变频器(1)和安装在增压管路上的泵出口压力电控阀门(11)，必要时启用增压旁路，实现单螺杆泵设定气液比下不同运行工况调节；

步骤A4，利用各传感器节点采集设定气液比下不同工况泵运行参数，并通过无线网络传送至监控中心；

步骤A5，计算设定气液比下不同工况泵容积效率、轴功率、扬程及总效率性能参数，完成性能曲线绘制及存储；

步骤A6，按照步骤A2～A5，重新设定气液比，完成泵不同气液比下不同运行工况性能测试；

步骤A7，完成性能测试后，将工作模式切换为正常生产监测模式；

依据步骤A1～A7，可以实现极限工况下泵性能测试，极限工况是指含气率大于90％；在进行极限工况下性能测试时，通过调节气液比达到满足极限工况的含气率，再按照步骤A3～A7完成极限工况下单螺杆泵性能测试。

10.根据权利要求9所述单螺杆性能测试方法，其特征在于，当对非在役单螺杆泵进行性能测试时，首先将非在役泵安装在利用权利要求5提供的快接软管接入性能测试管路，并在非在役泵上安装所需传感器节点，按照步骤A1～步骤A6实现对非在役泵性能测试，测试完成后，将非在役泵从快接软管上拆卸下来，将工作模式切换为正常生产监测模式。