CN109030849A - 压缩机旋转失速的监测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种压缩机旋转失速的监测方法及装置,涉及设备故障诊断技术领域,主要目的在于能够在压缩机实际运行过程中,基于压力脉动信号对压缩机旋转失速进行准确且有效地监测。所述方法包括:在压缩机实际运行过程中,实时采集压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在压力脉动信号频谱中将特定特征频率与叶轮工作的转速频率进行对比;若特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。本发明适用于压缩机旋转失速的监测。
Description
技术领域
本发明涉及设备故障诊断技术领域,特别是涉及一种压缩机旋转失速的监测方法及装置。
背景技术
随着现代工业生产的高度发展,压缩机得到了广泛使用和发展,在国民经济尤其是整个重工业体系中占有十分重要的地位。压缩机有时因为操作点远离它的设计工况,气流压缩产生不稳定流动,引起机器流通道和管道内的气流压力脉动,从而导致机器和管道的强烈振动,同时会造成机器零件与管道的疲劳破坏,产生了一系列严重后果。这种气流不稳定现象主要是由三方面的原因引起的,即旋转失速、不稳定的进口涡流以及喘振,其中以旋转失速引起的故障较为常见。
旋转失速是一种局部扰动诱发的不稳定流动,它不但会减小压缩机的通流面积,限制机器的稳定工作范围,影响运行的可靠性,使压缩机性能大为恶化,更严重时甚至会引起压缩机叶片剧烈振动以致叶片断裂而造成巨额经济损失。
目前,通过数值模拟仿真的方式,无法准确获取旋转失速的相关频谱特征,以致于无法对压缩机旋转失速进行有效且准确地监测,因此如何结合生产实践,在压缩机实际运行过程中对旋转失速进行有效监测,已经成为当前亟待解决的难题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种压缩机旋转失速的监测方法,主要目的在于能够在压缩机实际运行过程中,基于压力脉动信号对压缩机旋转失速进行准确且有效地监测。
依据本发明一个方面,提供了一种压缩机旋转失速的监测方法,包括:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
依据本发明另一个方面,提供了一种压缩机旋转失速的监测装置,包括:
采集单元,用于在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
分析单元,用于对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
检测单元,用于通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
提取单元,用于若所述检测单元检测叶通频两侧出现调制现象,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率;
对比单元,用于在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
确定单元,用于若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
依据本发明又一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
依据本发明再一个方面,提供了一种压缩机旋转失速的监测装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
本发明提供一种压缩机旋转失速的监测方法及装置,能够够在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。与此同时,能够通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,从而能够在压缩机实际运行过程中,基于压力脉动信号对压缩机旋转失速进行准确且有效地监测。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了本发明实施例提供的一种压缩机旋转失速的监测方法流程图;
图2示出了本发明实施例提供的另一种压缩机旋转失速的监测方法流程图;
图3示出了本发明实施例提供的一种压缩机旋转失速的监测系统的参数设置界面的示意图;
图4示出了本发明实施例提供的7451rpm下旋转失速时压力脉动信号频谱图;
图5示出了本发明实施例提供的7451rpm压力脉动信号主要频率成分幅值比随流量变化情况;
图6示出了本发明实施例提供的一种压缩机旋转失速的监测系统的实时监测界面的示意图;
图7示出了本发明实施例提供的一种压缩机旋转失速的监测装置的结构示意图;
图8示出了本发明实施例提供的另一种压缩机旋转失速的监测装置的结构示意图;
图9示出了本发明实施例提供的一种压缩机旋转失速的监测装置的实体结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如背景技术所述,目前,通过数值模拟仿真的方式,无法准确获取旋转失速的相关频谱特征,以致于无法对压缩机旋转失速进行有效且准确地监测,因此如何结合生产实践,在压缩机实际运行过程中对旋转失速进行有效监测,已经成为当前亟待解决的难题。
为了解决上述问题,本发明实施例提供了一种压缩机旋转失速的监测方法,如图1所示,所述方法包括:
101、在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号。
需要说明的是,由旋转失速的产生机理可知,旋转失速主要靠叶轮机械内部非定常气流脉动在叶轮流道中产生失速脱离团,并以一定的传播速度沿着叶轮旋转的相反方向在叶轮各个流道内依次出现。因此,为了检测旋转失速,可以基于内部气流脉动的压力脉动信号对失速特征频率进行监测。此外,本发明实施例还可以采集所述压缩机的主轴转速信号并进行实时显示。所述压力脉动信号和转速信号可以分别通过声压传感器以及转速传感器进行采集,所述声压传感器可以布置到叶轮入口、出口通道上,所述转速传感器布置在扩压器后面转轴附近。
102、对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。
其中,通过对压缩机旋转失速的机理研究可知,在压缩机未旋转失速时,所述压力脉动信号频谱中的主要频率成分为轴频(也称为工频,即叶轮工作的转速频率)、叶通频以及它们的相关倍数;在压缩机旋转失速时,所述压力脉动信号频谱中叶通频以内低频处会出现较明显的失速特征频率,且在叶通频两侧会出现调制现象。因此,在对压缩机旋转失速的监测时,可以通过检测叶通频两侧是否出现调制现象以及叶通频以内低频范围内的明显的失速特征频率,确定所述压缩机是否出现旋转失速。
103、通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象。若是,则执行步骤104。
对于本发明实施例,通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,还能够确定发生失速时低频噪声淹盖的失速特征频率。由于有些失速微弱信号中低频失速特征频率被噪声成分淹盖,从压力脉动信号频谱中无法确定失速特征频率,甚至调制现象也不太明显,因此通过带通滤波+包络解调,能够从解调频谱中提取最明显的特征频率作为失速特征频率。一般情况下,包络解调频谱中最明显的特征频率即为叶通频两侧被调制的频率成分。
104、提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在压力脉动信号频谱将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比。
其中,所述特定特征频率可以为低频范围内较明显的特征频率。所述将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比的过程可以为:将所述特定特征频率的幅值与所述转速频率的幅值进行对比。
105、若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
对于本发明实施例,所述预设倍数可以为根据压缩机失速时应该出现的频谱特征确定的。具体地,可以预先采集不同转速各流量系数下的压力脉动信号,然后对旋转失速信号特征进行提取,包括针对失速微弱信号研究低频失速特征频率的相关增强方法,对压力脉动信号进行分析,对比失速前后的信号频谱特征,总结旋转失速信号特征,包括确定所述预设倍数的具体数值。
本发明实施例提供的一种压缩机旋转失速的监测方法,在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。与此同时,能够通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,从而能够在压缩机实际运行过程中,基于压力脉动信号对压缩机旋转失速进行准确且有效地监测。
进一步的,为了更好的说明上述压缩机旋转失速的监测的过程,作为对上述实施例的细化和扩展,本发明实施例提供了另一种压缩机旋转失速的监测方法,如图2所示,但不限于此,具体如下所示:
201、在压缩机实际运行过程中,获取通过采集参数设置界面设置的采样频率、采样通道、传感器和灵敏度。
其中,本发明实施例的执行主体可以为压缩机旋转失速的监测系统,用户可以点击所述监测系统初始化界面中的设置按钮进入参数设置界面,如图3所示,设置试验名、采集数据存储路径、采样频率、采样通道、传感器和灵敏度;设置完毕后,点击监测按钮后,所述监测系统能够获取通过采集参数设置界面设置的采样频率、采样通道、传感器和灵敏度,并对所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号进行采集。通过利用这些参数采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号,能够保证采集的压力脉动信号和转速信号更能够贴近压缩机的实际运行情况,从而能够保证压力脉动信号和转速信号的准确性。
202、利用所述采样频率、所述采样通道、所述传感器和所述灵敏度实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号。
203、对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。
204、通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象。若是,则执行步骤205。
对于本发明实施例,所述步骤204具体可以包括:通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现以低频范围内的特定特征频率中的一个特征频率为差值的边频带;若出现所述边频带,则确定叶通频两侧出现调制现象。具体地,可以检测叶通频两侧是否存在被调制的5Hz到1/2转频范围内较明显的频率成分中某一个低频特征频率。
205、提取包络解调后频谱中5Hz~1/2转频范围内的特定特征频率。
对于本发明实施例,如图4和图5可知,通过对转速7451rpm不同流量系数下所测得压力脉动数据进行分析,对比该测试转速工况失速前后流量工况点的频谱图,可以发现当进入旋转失速时,在5Hz~1/2转速频率的低频范围内会出现一个较明显的低频特征频率,同时叶通频两侧有调制现象;随着流量系数的减小,直到近喘流量工况时低频失速特征频率会特别明显,其幅值相对轴频以及叶通频处幅值更高更明显。具体地,压缩机失速前压力脉动信号频谱中5Hz~1/2转速频率的低频范围内不会有幅值大于1/3转频幅值的频率成分;从进入初始失速一直到喘振的失速范围内,压力脉动信号频谱中5Hz~1/2转速频率的低频范围内会出现一个幅值大于1/3转频幅值的频率成分,通常比较明显,该频率成分即为特定特征频率,在本发明实施例也可以称为失速特征频率。
206、利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,并在所述压力脉动信号频谱中将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比。
需要说明的是,所述利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强的具体过程可以包括:首先,利用高斯势(Gaussian Potential,GP)将单稳随机共振系统(Woods-Saxon Stochastic Resonance,WSSR)变为双稳随机共振系统,采用的随机共振势阱模型是由Woods-Saxon势阱模型和Gaussian Potential势阱模型组合成的双稳随机共振系统势阱模型(WSGP);其次,确定好随机共振势阱模型后,选择的势阱模型的相关参数一定要慎重,势阱的深度V1、势阱宽度R1、势垒高度V2、两势阱之间的距离R2以及势阱的陡峭程度a都决定着随机共振处理后的效果。最后,通过技术人员编写的随机共振处理程序对失速特征频率进行增强,即将失速特征频率一定频带范围内的部分噪声成分的能量转化为该频率成分的能量,从而使整个系统的输出信噪比大大提高,提高失速微弱信号检测的性能。通过对特定特征频率进行局部增强,能够降低噪声对压缩机旋转失速检测的影响,使低频噪声干扰较大的失速微弱信号更容易被监测到,避免出现压缩机已经进入失速范围却因低频噪声成分淹盖而未识别到失速的情况。
对于本发明实施例,如图6所示,可以看到该转速当前流量工况下采集的压力脉动信号初始傅里叶变换频谱中低频失速频率17Hz并不明显,转频452Hz也不太明显。经过随机共振算法处理后,将17Hz和452Hz附近的噪声频率成分的能量向以上有用信号能量进行转移,从而提高了微弱信号响应,使失速微弱特征频率增强。由随机共振算法增强频谱可以看到,增强效果很明显,避免了因噪声淹盖导致失速不易检测。由增强后低频17Hz与转频452Hz幅值对比,可以判定该工况发生旋转失速。
207、若局部增强后的频率的幅值大于1/3倍的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
208、向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息。
对于本发明实施例,通过向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制,从而能够避免严重失速造成相关损害,确保压缩机组稳定运行,有效延长压缩机组的寿命和安全运行周期,降低维护和运行成本,同时可以提高压缩机组运行效率,节约能源,提高经济效益。具体地,所述预设失速抑制措施可以为调大流量或者降低转速等。
与步骤207并列的步骤209、若局部增强后的频率的幅值小于或者等于1/3倍的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机未发生旋转失速。
本发明实施例提供的另一种压缩机旋转失速的监测方法,能够在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。与此同时,能够通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,从而能够在压缩机实际运行过程中,基于压力脉动信号对压缩机旋转失速进行准确且有效地监测。进一步地,通过利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,能够降低噪声对压缩机旋转失速监测的影响,使低频噪声干扰较大的失速微弱信号更容易被监测到,避免出现压缩机已经进入失速范围却因低频噪声成分淹盖而未识别到失速的情况。此外,通过向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,以便所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制,能够避免严重失速造成相关损害,确保压缩机组稳定运行,有效延长压缩机组的寿命和安全运行周期,降低维护和运行成本,同时可以提高压缩机组运行效率,节约能源,提高经济效益。
进一步地,作为图1的具体实现,本发明实施例提供了一种压缩机旋转失速的监测装置,如图7所示,所述装置包括:采集单元31、分析单元32、检测单元33、提取单元34、对比单元35和确定单元36。
所述采集单元31,可以用于在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;所述采集单元31是本装置中在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号的主要功能模块。
所述分析单元32,可以用于对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。所述分析单元32是本装置中对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率的主要功能模块。
所述检测单元33,可以用于通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象。所述检测单元33是本装置中通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象的主要功能模块。
所述提取单元34,可以用于若所述检测单元33检测叶通频两侧出现调制现象,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率;所述提取单元34是本装置中若检测叶通频两侧出现调制现象,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率的主要功能模块。
所述对比单元35,可以用于在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比。所述对比单元35是本装置中在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比的主要功能模块。
所述确定单元36,用于若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。所述确定单元36是本装置中若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
对于本发明实施例,为了降低噪声对压缩机旋转失速监测的影响,使低频噪声干扰较大的失速微弱信号更容易被监测到,避免出现压缩机已经进入失速范围却因低频噪声成分淹盖而未识别到失速的情况,所述对比单元35,具体可以用于利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,并将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比。
所述确定单元36,具体可以用于若局部增强后的频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
在具体应用场景中,所述提取单元34,具体可以用于提取包络解调后频谱中5Hz~1/2转频范围内的特定特征频率。
所述确定单元36,具体可以用于若所述特定特征频率的幅值大于1/3倍的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
对于本发明实施例,为了确定叶通频两侧出现调制现象,所述检测单元33,具体可以用于通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现以以低频范围内的特定特征频率中的一个特征频率为差值的边频带;若出现所述边频带,则确定叶通频两侧出现调制现象。
此外,为了避免严重失速造成相关损害,确保压缩机组稳定运行,有效延长压缩机组的寿命和安全运行周期,降低维护和运行成本,同时可以提高压缩机组运行效率,节约能源,提高经济效益,所述装置还包括:发送单元37,如图8所示。
所述发送单元37,可以用于向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,以便所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制。
对于本发明实施例,为了保证压力脉动信号和转速信号采集的准确性,所述采集单元31,具体可以用于获取通过采集参数设置界面设置的采样频率、采样通道、传感器和灵敏度;利用所述采样频率、所述采样通道、所述传感器和所述灵敏度实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号。
所述确定单元36,还可以用于若所述特定特征频率的幅值小于或者等于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述离心压缩机未发生旋转失速。
基于上述如图1所示方法,相应的,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
基于上述如图1所示方法所示的实施例,本发明实施例还提供了一种压缩机旋转失速的监测装置的实体结构,如图9所示,该装置包括:处理器41、存储器42、及存储在存储器42上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器41执行所述程序时实现以下步骤:在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
通过本发明的上述技术方案,能够在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率。与此同时,能够通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,从而能够压缩机实际运行过程中,基于压力脉动信号对压缩机旋转失速进行有效且准确地监测。进一步地,通过利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,能够降低噪声对压缩机旋转失速监测的影响,使低频噪声干扰较大的失速微弱信号更容易被监测到,避免出现压缩机已经进入失速范围却因低频噪声成分淹盖而未识别到失速的情况。此外,通过向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,以便所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制,能够避免严重失速造成相关损害,确保压缩机组稳定运行,有效延长压缩机组的寿命和安全运行周期,降低维护和运行成本,同时可以提高压缩机组运行效率,节约能源,提高经济效益。
本发明实施例还提供如下技术方案:
A1、一种压缩机旋转失速的监测方法,包括:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
A2、如A1所述的方法,所述在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比,包括:
利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,并在所述压力脉动信号频谱中将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比;
所述若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,包括:
若局部增强后的频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
A3、如A1所述的方法,所述提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,包括:
提取包络解调后频谱中5Hz~1/2转频范围内的特定特征频率;
所述若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,包括:
若所述特定特征频率的幅值大于1/3倍的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
A4、如A1所述的方法,所述通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象,包括:
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现以低频范围内的特定特征频率中的一个特征频率为差值的边频带;
若出现所述边频带,则确定叶通频两侧出现调制现象。
A5、如A1所述的方法,所述确定所述压缩机发生旋转失速之后,所述方法还包括:
向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,以便所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制。
A6、如A1所述的方法,所述在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号,包括:
在压缩机实际运行过程中,获取通过采集参数设置界面设置的采样频率、采样通道、传感器和灵敏度;
利用所述采样频率、所述采样通道、所述传感器和所述灵敏度实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号。
A7、如A1-A6任一项所述的方法,所述将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比之后,所述方法还包括:
若所述特定特征频率的幅值小于或者等于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述离心压缩机未发生旋转失速。
B8、一种压缩机旋转失速的监测装置,包括:
采集单元,用于在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
分析单元,用于对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
检测单元,用于通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
提取单元,用于若所述检测单元检测叶通频两侧出现调制现象,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率;
对比单元,用于在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
确定单元,用于若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
B9、如B8所述的装置,
所述对比单元,具体用于利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,并在所述压力脉动信号频谱中将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比;
所述确定单元,具体用于若局部增强后的频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
B10、如B8所述的装置,
所述提取单元,具体用于提取包络解调后频谱中5Hz~1/2转频范围内的特定特征频率;
所述确定单元,具体用于若所述特定特征频率的幅值大于1/3倍的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
B11、如B8所述的装置,
所述检测单元,具体用于通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现以低频范围内的特定特征频率中的一个特征频率为差值的边频带;若出现所述边频带,则确定叶通频两侧出现调制现象。
B12、如B8所述的装置,所述装置还包括:
发送单元,用于向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,以便所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制。
B13、如B8所述的装置,
所述采集单元,具体用于获取通过采集参数设置界面设置的采样频率、采样通道、传感器和灵敏度;利用所述采样频率、所述采样通道、所述传感器和所述灵敏度实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号。
B14、如B8-B14任一项所述的装置,
所述确定单元,还用于若所述特定特征频率的幅值小于或者等于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述离心压缩机未发生旋转失速。
C15、一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
D16、一种压缩机旋转失速的监测装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
可以理解的是,上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外,上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例,而并不代表各实施例的优劣。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
Claims (10)
1.一种压缩机旋转失速的监测方法,其特征在于,包括:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比,包括:
利用随机共振算法对所述特定特征频率进行局部增强,并在所述压力脉动信号频谱中将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比;
所述若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,包括:
若局部增强后的频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,包括:
提取包络解调后频谱中5Hz~1/2转频范围内的特定特征频率;
所述若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速,包括:
若所述特定特征频率的幅值大于1/3倍的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象,包括:
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现以低频范围内的特定特征频率中的一个特征频率为差值的边频带;
若出现所述边频带,则确定叶通频两侧出现调制现象。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述压缩机发生旋转失速之后,所述方法还包括:
向中控室发送压缩机旋转失速的报警信息,以便所述中控室根据所述报警信息和预设失速抑制措施对压缩机旋转失速进行抑制。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号,包括:
在压缩机实际运行过程中,获取通过采集参数设置界面设置的采样频率、采样通道、传感器和灵敏度;
利用所述采样频率、所述采样通道、所述传感器和所述灵敏度实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号和转速信号。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述将局部增强后的频率与所述转速频率进行对比之后,所述方法还包括:
若所述特定特征频率的幅值小于或者等于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述离心压缩机未发生旋转失速。
8.一种压缩机旋转失速的监测装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
分析单元,用于对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
检测单元,用于通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
提取单元,用于若所述检测单元检测叶通频两侧出现调制现象,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率;
对比单元,用于在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
确定单元,用于若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现以下步骤:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
通过对所述压力脉动信号频谱中的叶通频进行带通滤波以及包络解调分析,检测叶通频两侧是否出现调制现象;
若是,则提取包络解调后频谱中低频范围内的特定特征频率,并在所述压力脉动信号频谱中将所述特定特征频率与所述转速频率进行对比;
若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
10.一种压缩机旋转失速的监测装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
在压缩机实际运行过程中,实时采集所述压缩机的叶轮入口、出口的压力脉动信号;
对采集的压力脉动信号进行傅里叶变换分析,得到压力脉动信号频谱和叶轮工作的转速频率;
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若所述特定特征频率的幅值大于预设倍数的所述转速频率的幅值,则确定所述压缩机发生旋转失速。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112326987A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-05 | 厦门大学 | 基于水下声信号的海上风机非接触式叶轮转速监测方法 |
CN112417774A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-26 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 压缩机旋转失速的识别方法、装置及计算机设备 |
CN112460061A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种离心式压缩机失速状态判定方法、装置及机组设备 |
CN114033736A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-02-11 | 国家能源集团泰州发电有限公司 | 一种基于气压脉动信号风机故障监测系统 |
CN114151320A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-03-08 | 中国航发四川燃气涡轮研究院 | 一种压气机流动系统失稳的识别算法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130209218A1 (en) * | 2010-06-16 | 2013-08-15 | Sulzer Pump Solutions Ab | Turbomachine |
CN103983697A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-13 | 西安交通大学 | 一种运行状态下离心压缩机叶轮裂纹的频域定量诊断方法 |
CN104165925A (zh) * | 2014-08-06 | 2014-11-26 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 随机共振的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障检测方法 |
CN104236871A (zh) * | 2013-06-09 | 2014-12-24 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法 |
CN106321465A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-01-11 | 江苏大学 | 一种离心泵叶轮旋转失速的动力学表征方法 |
CN106640722A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-05-10 | 中国科学院工程热物理研究所 | 一种压气机气动稳定性诊断和控制的装置及方法 |
CN107165850A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-15 | 西北工业大学 | 一种基于频域驼峰识别的轴流压气机旋转失速预警方法 |
-
2018
- 2018-05-22 CN CN201810497342.7A patent/CN109030849B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130209218A1 (en) * | 2010-06-16 | 2013-08-15 | Sulzer Pump Solutions Ab | Turbomachine |
CN104236871A (zh) * | 2013-06-09 | 2014-12-24 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法 |
CN103983697A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-13 | 西安交通大学 | 一种运行状态下离心压缩机叶轮裂纹的频域定量诊断方法 |
CN104165925A (zh) * | 2014-08-06 | 2014-11-26 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 随机共振的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障检测方法 |
CN106321465A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-01-11 | 江苏大学 | 一种离心泵叶轮旋转失速的动力学表征方法 |
CN106640722A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-05-10 | 中国科学院工程热物理研究所 | 一种压气机气动稳定性诊断和控制的装置及方法 |
CN107165850A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-15 | 西北工业大学 | 一种基于频域驼峰识别的轴流压气机旋转失速预警方法 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112417774A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-26 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 压缩机旋转失速的识别方法、装置及计算机设备 |
CN112417774B (zh) * | 2020-10-14 | 2024-02-23 | 沈阳透平机械股份有限公司 | 压缩机旋转失速的识别方法、装置及计算机设备 |
CN112326987A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-05 | 厦门大学 | 基于水下声信号的海上风机非接触式叶轮转速监测方法 |
CN112460061A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种离心式压缩机失速状态判定方法、装置及机组设备 |
CN114151320A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-03-08 | 中国航发四川燃气涡轮研究院 | 一种压气机流动系统失稳的识别算法 |
CN114151320B (zh) * | 2021-10-20 | 2023-06-13 | 中国航发四川燃气涡轮研究院 | 一种压气机流动系统失稳的识别算法 |
CN114033736A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-02-11 | 国家能源集团泰州发电有限公司 | 一种基于气压脉动信号风机故障监测系统 |
CN114033736B (zh) * | 2021-12-23 | 2024-05-31 | 国家能源集团泰州发电有限公司 | 一种基于气压脉动信号风机故障监测系统 |
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