CN111487016B - 机组润滑油泄露故障诊断方法 - Google Patents

机组润滑油泄露故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了机组润滑油泄露故障诊断方法,通过采集油位数据、计算油位特征量、油总量变化率并进行逻辑判断实现机组润滑油泄露故障诊断及预警。本发明能够避免油位测量粗糙、测量不准确导致监测不到位以及出现误报警的情况,并且准确判断是否出现漏油故障。

Description

机组润滑油泄露故障诊断方法
技术领域
本发明涉及润滑油检测技术领域,尤其涉及机组润滑油泄露故障诊断方法。
背景技术
机组润滑油泄露会引起严重的事故,若未被及时发现,会烧毁发电机轴承,若轴瓦油膜没有形成,将会造成烧瓦,使得轴承出现严重的擦伤和划痕。润滑油由于渗透、泄露等原因,在生产、使用过程中的跑损会对设备造成较大影响;泄漏容易增加高压注油风险、机械伤害、火灾隐患、员工跌倒几率等,并且还会出现污染周围环境、引发环境问题及一系列安全问题。
传统油位检测报警采用传感器实时检测油位数据,油位测量比较粗糙,测量不准确,监测不到位,很容易出现误报警的情况,无法准确判断是否出现漏油故障。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供机组润滑油泄露故障诊断方法,包括如下步骤:
S1:系统采集油箱、油罐油位数据,获取导叶开度与水头参数;
S2:系统根据导叶开度与水头参数作关于油位数据的拟合:设x为导叶开度与水头参数,c1,c2,......cm是m个相同工况下确定的导叶开度与水头参数,y为油位特征值;则:
y=f(x;c1,c2,......cm);
设a、b为基于时间差的权重系数,t现在为当前时间,t拟合值为公式(1)中的y,Δt为现在时间与拟合时间的差值;
则:
Figure GDA0003552043380000021
S3:X当前为当前油位值,将拟合值并与当前值进行比较,取加权平均得到加权平均数Y:
Figure GDA0003552043380000022
S4:计算油总量的特征值:设y1为油箱油位特征值,y2为油罐油位特征值,油箱长为l,油箱宽为l,油罐底面半径为r,油箱与油罐总体积为V;
计算油箱中油体积:V1=l*l*y1;计算油罐中油体积:V2=π*r2*y2
则油总量的特征值:V=V1+V2
S5:计算油位变化率:
设一天中所有的实测值所计算出的油总量的特征值V的总个数为k;取当前时间为t,此时取X当前=V,带入公式(3)中即得出移动平均值为Yt
Figure GDA0003552043380000023
再根据式(4)得出t期的移动平均值为
Figure GDA0003552043380000024
Figure GDA0003552043380000025
设取n天内的移动平均值,i为n天内的第i天,设总时间为t,ti为第i天的时间,设时间间隔为
Figure GDA0003552043380000026
则:
Figure GDA0003552043380000027
Figure GDA0003552043380000028
为所有移动平均值与当前油位特征值的偏差,将t与当前时间的时间间隔作为权重,则:
Figure GDA0003552043380000029
Figure GDA00035520433800000210
为油位变化率,则:
Figure GDA00035520433800000211
S6:油系统漏油故障预警:设定油箱油位、油罐油位与所计算出的油总量变化率阈值,并做逻辑判断,若油箱油位或油罐油位或油总量到达设定阈值则报警,否则不报警。
本发明的有益效果在于:本发明通过采集油位数据、计算油位特征量、油总量变化率并进行逻辑判断实现机组润滑油泄露故障诊断及预警,能够避免油位测量粗糙、测量不准确导致监测不到位以及出现误报警的情况,并且准确判断是否出现漏油故障。
附图说明
图1是本发明的流程图;
图2是本发明的系统图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明:
如图1所示,本发明机组润滑油泄露故障诊断方法,包括如下步骤:
S1:系统采集油箱、油罐油位数据,获取导叶开度与水头参数;
S2:系统根据导叶开度与水头参数作关于油位数据的拟合:设x为导叶开度与水头参数,c1,c2,......cm是m个相同工况下确定的导叶开度与水头参数,y为油位特征值;则:
y=f(x;c1,c2,......cm);
设a、b为基于时间差的权重系数,t现在为当前时间,t拟合值为公式(1)中的y,Δt为现在时间与拟合时间的差值;
则:
Figure GDA0003552043380000031
S3:X当前为当前油位值,将拟合值并与当前值进行比较,取加权平均得到加权平均数Y:
Figure GDA0003552043380000041
S4:计算油总量的特征值:设y1为油箱油位特征值,y2为油罐油位特征值,油箱长为l,油箱宽为l,油罐底面半径为r,油箱与油罐总体积为V;
计算油箱中油体积:V1=l*l*y1;计算油罐中油体积:V2=π*r2*y2
则油总量的特征值:V=V1+V2
S5:计算油位变化率:
设一天中所有的实测值所计算出的油总量的特征值V的总个数为k;取当前时间为t,此时取X当前=V,带入公式(3)中即得出移动平均值为Yt
Figure GDA0003552043380000042
再根据式(4)得出t期的移动平均值为
Figure GDA0003552043380000043
Figure GDA0003552043380000044
设取n天内的移动平均值,i为n天内的第i天,设总时间为t,ti为第i天的时间,设时间间隔为
Figure GDA0003552043380000045
则:
Figure GDA0003552043380000046
Figure GDA0003552043380000047
为所有移动平均值与当前油位特征值的偏差,将t与当前时间的时间间隔作为权重,则:
Figure GDA0003552043380000048
Figure GDA0003552043380000049
为油位变化率,则:
Figure GDA00035520433800000410
S6:油系统漏油故障预警:设定油箱油位、油罐油位与所计算出的油总量变化率阈值,并做逻辑判断,若油箱油位或油罐油位或油总量到达设定阈值则报警,否则不报警。
机组润滑油泄露故障诊断方法步骤包括数据采集、油位特征值计算、油位总量计算、油位变化率计算及油系统漏油故障预警。
具体的,如附图2所示,由现地机组油压辅机设备采集各个油箱、油罐油位数据,并通过Modbus通讯协议与机组LCU控制单元进行数据互通;机组LCU控制单元连接用于油位数据及计算后的油总量数据、油位变化率数据显示的显示屏;机组采集的现地参量通过光纤汇聚到监控服务器,再由光纤送入工业互联网KDM服务器,由KDM服务器统一处理。
油箱油位水平取决于机组工况条件,不同工况下,机组各油箱油位稳定值不同,故根据导叶开度与水头作关于油位的拟合:设x为导叶开度与水头参数,c1,c2,......cm是m个相同工况下确定的导叶开度与水头参数,y为油位特征值;则:
y=f(x;c1,c2,......cm);
设a、b为基于时间差的权重系数,t现在为当前时间,t拟合值为y,Δt为现在时间与拟合时间的差值;
则:
Figure GDA0003552043380000051
其中c1,c2......cm是m个相同工况下确定的参数,对于每一组工况数据都对应于平面上的一个点,只要选取m组测量值带入该式子,便可得到方程组。
设X计算为导叶开度与水头做关于油位数据的拟合后得出的油位值,X当前为当前油位值,将拟合值并与当前值进行比较,取加权平均:
Figure GDA0003552043380000052
计算油总量的特征值:设y1为油箱油位特征值,y2为油罐油位特征值,油箱体积为V1,油箱长为l,油箱宽为l,油罐体积为V2,油罐底面半径为r,油箱与油罐总体积为V;
计算油箱中油体积:V1=l*l*y1;计算油罐中油体积:V2=π*r2*y2
则油总量的特征值:V=V1+V2
特征值是基于现地实测值,在计算过程中单位cm并没有改变,即为反应各油箱油量的参量。
油总量所计算出的特征值是排除了工况的影响得出的相对稳定的值,该值根据时间变化,每一时刻的值具有随机性,但是前后时刻数据具有相关性,因此对其进行周期性分析。
计算油位变化率:
设一天中所有的实测值所计算出的特征值总个数为k,移动平均值为Yt,t期的移动平均值为
Figure GDA0003552043380000061
则:
Figure GDA0003552043380000062
设取n天内的移动平均值,i为n天内的第i天,设总时间为t,ti为第i天的时间,将t与当前时间的时间间隔作为权重,设时间间隔为
Figure GDA0003552043380000063
则:
Figure GDA0003552043380000064
Figure GDA0003552043380000065
为所有移动平均值与当前油位特征值的偏差,则:
Figure GDA0003552043380000066
Figure GDA0003552043380000067
为油位变化率,则:
Figure GDA0003552043380000068
油系统漏油故障预警:设定油箱油位、油罐油位与所计算出的油总量变化率阈值,并做逻辑判断,若油箱油位或油罐油位或油总量到达设定阈值则报警,否则不报警。
此外还能够对油量缓变率即油量变化率的导数值进行计算,根据油量变化率或油量缓变率的值设定报警值,例如将油量变化率达到5%以上的情况视作各个油箱、油罐报警值。
发明通过采集油位数据、计算油位特征量、油总量变化率并进行逻辑判断实现机组润滑油泄露故障诊断及预警,能够避免油位测量粗糙、测量不准确导致监测不到位以及出现误报警的情况,并且准确判断是否出现漏油故障。
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制,凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形,均落入本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.机组润滑油泄露故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:系统采集油箱、油罐油位数据,获取导叶开度与水头参数;
S2:系统根据导叶开度与水头参数作关于油位数据的拟合:设x为导叶开度与水头参数,c1,c2,......cm是m个相同工况下确定的导叶开度与水头参数,y为油位特征值;则:
y=f(x;c1,c2,......cm); (1)
设a、b为基于时间差的权重系数,t现在为当前时间,t拟合值为公式(1)中的y,Δt为现在时间与拟合时间的差值;
则:
Figure FDA0003552043370000011
S3:X当前为当前油位值,将拟合值并与当前值进行比较,取加权平均得到加权平均数Y:
Figure FDA0003552043370000012
S4:计算油总量的特征值:设y1为油箱油位特征值,y2为油罐油位特征值,油箱长为l,油箱宽为l,油罐底面半径为r,油箱与油罐总体积为V;
计算油箱中油体积:V1=l*l*y1;计算油罐中油体积:V2=π*r2*y2
则油总量的特征值:V=V1+V2
S5:计算油位变化率:
设一天中所有的实测值所计算出的油总量的特征值V的总个数为k;取当前时间为t,此时取X当前=V,带入公式(3)中即得出移动平均值为Yt
Figure FDA0003552043370000013
再根据式(4)得出t期的移动平均值为
Figure FDA0003552043370000014
Figure FDA0003552043370000015
设取n天内的移动平均值,i为n天内的第i天,设总时间为t,ti为第i天的时间,设时间间隔为
Figure FDA0003552043370000021
则:
Figure FDA0003552043370000022
Figure FDA0003552043370000023
为所有移动平均值与当前油位特征值的偏差,将t与当前时间的时间间隔作为权重,则:
Figure FDA0003552043370000024
Figure FDA0003552043370000025
为油位变化率,则:
Figure FDA0003552043370000026
S6:油系统漏油故障预警:设定油箱油位、油罐油位与所计算出的油总量变化率阈值,并做逻辑判断,若油箱油位或油罐油位或油总量到达设定阈值则报警,否则不报警。
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