CN111503525B - 一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法 - Google Patents

一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法，用于实现气动调节阀气室漏气的在线诊断，待测气动调节阀工作在一个带负载的闭环调节系统，一旦发生气室漏气故障，对于阀位会有较为明显的影响。我们通过在线检测待测气动调节阀的阀位反馈信号，将其进行小波分析，提取其中有代表性的细节系数，计算其整流平均值AV、方差VAR、均方根值RMS，并做Smoothing Spline进行拟合得到AV曲线、VAR曲线和RMS曲线，将整个过程分为正常状态运行区和气室漏气故障状态运行区。以此来判断该气动调节阀是否漏气，并且找出漏气时刻，实现气动调节阀气室漏气的在线诊断。

Description

一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法
技术领域
本发明涉及气室漏气在线故障诊断技术领域，具体涉及一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法。
背景技术
调节阀的所有类型中，气动薄膜单座调节阀的应用最为普遍，通常，它与其它仪器仪表配套使用，可实现对生产过程中的液体、气体、蒸汽等介质的液位、压力、温度等工艺参数的自动调节与远程控制。据现场实际工作经验，一旦调节阀发生故障将可能导致难以想象的后果，如原材料浪费、环境污染甚至造成工作人员的伤亡，从而给工业生产带来巨大的经济损失，因此，如何保证调节阀在生产中的可靠、准确运行，便显得尤为重要。
对于气动调节阀来说，若气室出现漏气等故障，将会对气室气压产生重要的影响，从而造成阀杆不能准确快速的跟随设定信号，最终导致阀门不能精确地控制流量大小，为生产工艺带来不利。因此，对气动调节阀气室漏气故障研究有着重要的实际性意义。
在正常生产过程中，对于气动调节阀的维护都是定期维修，这样存在很大的弊端。一方面若气动调节阀未发生气室漏气故障，定期维修必然会停止生产，从而影响生产效益；另一方面，若气动调节阀发生了气室漏气故障但人为很难察觉，这样的话对生产也会带来极大的不利，因此对于气动调节阀气室漏气故障的在线诊断变得极为重要。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法。
本发明的技术方案如下：
一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：待测气动调节阀处于在线运行状态，检测得到其阀位反馈信号PV；
步骤二：利用db3小波基对阀位信号PV进行七层小波分解，得到七层细节系数d1～d7；
步骤三：选取步骤二小波分解得到的d6细节系数来进一步分析气室是否漏气；
步骤四：计算d6细节系数的整流平均值AV、方差VAR、均方根值RMS；
步骤五：将步骤四得到的AV、方差VAR、均方根值RMS分别做Smoothing Spline进行拟合，得到拟合后的AV曲线，VAR曲线和RMS曲线；
步骤六：分析步骤五得到的AV曲线，VAR曲线和RMS曲线，若AV曲线，VAR曲线和RMS曲线在某一时刻都发生了较为明显的突变，并且突变前后曲线有这明确的划分界限，能够将正常状态运行区(R区)和气室漏气故障状态运行区(F区)明显区分，则代表气室漏气故障发生，发生突变的时刻即为故障发生时刻。
本发明的有益效果是：气动调节阀气室漏气是气动调节阀工作中极为常见的故障，本发明为气动调节阀气室漏气故障的诊断提供了有效的诊断方法；另外，本发明提供的方法为在线诊断方法，气动调节阀处于在线工作状态时即可进行气室漏气故障诊断，避免了传统的定期停机检修给生产带来的效益损失。
附图说明
图1是本发明待测气动调节阀在线运行时的阀位PV变化；
图2是本发明对阀位信号PV进行小波分解的结果(图中S表示PV)；
图3是本发明d6细节系数的AV曲线；
图4是本发明d6细节系数的VAR曲线；
图5是本发明d6细节系数的RMS曲线。
具体实施方式
以下结合说明书附图，对本发明作进一步描述。
如图1-5所示，以对某在线运行的气动调节阀进行气室漏气在线诊断的过程为例进行说明：
1)某待测气动调节阀处于在线运行状态，检测得到其阀位反馈信号PV，阀位变化如图1所示。
2)利用db3小波基对阀位信号PV进行七层小波分解，分解结果如图2所示，并从中提取得到七层细节系数d1～d7。经实验发现小波基中db3小波基与阀位故障信号最为接近。
3)选取小波分解得到的d6细节系数来进一步分析气室是否漏气。经实验显示，在步骤二得到的七层细节系数d1～d7中，d6细节系数对于气室漏气故障较为敏感，故障发生前后d6细节系数会有明显差异，可以作为故障特征。
4)计算d6细节系数的整流平均值AV、方差VAR、均方根值RMS(AV、VAR、RMS均每隔1000个数据计算一次)。
5)将d6细节系数的整流平均值AV、方差VAR、均方根值RMS分别做SmoothingSpline(平滑逼近)进行拟合，得到拟合后的AV曲线，VAR曲线和RMS曲线，如图3、图4、图5所示。
6)分析得到的AV曲线。AV曲线在46s时发生突变，并且以直线AV＝0.5和直线t＝46为界限区分，R区为正常状态运行区，F区为气室漏气故障状态运行区，气室漏气故障发生时刻为t＝46s。
分析得到的VAR曲线。VAR曲线在46s时发生突变，并且以直线VAR＝0.4和直线t＝46为界限区分，R区为正常状态运行区，F区为气室漏气故障状态运行区，气室漏气故障发生时刻为t＝46s。
分析得到的RMS曲线。RMS曲线在46s时发生突变，并且以直线RMS＝0.65和直线t＝46为界限区分，R区为正常状态运行区，F区为气室漏气故障状态运行区，气室漏气故障发生时刻为t＝46s。
根据上述结果可知：该气动调节阀在运行过程中发生气室漏气故障，故障发生时刻为t＝46s。

Claims (1)

1.一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法，用于实现气动调节阀是否发生气室漏气故障的在线诊断以及漏气时刻的在线诊断，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：待测气动调节阀处于在线运行状态，检测得到其阀位反馈信号PV；
步骤二：利用db3小波基对阀位信号PV进行七层小波分解，得到七层细节系数d1～d7；
步骤三：选取步骤二小波分解得到的d6细节系数来进一步分析气室是否漏气；
步骤四：计算d6细节系数的整流平均值AV、方差VAR、均方根值RMS；
步骤五：将步骤四得到的整流平均值AV、方差VAR、均方根值RMS分别做SmoothingSpline进行拟合，得到拟合后的AV曲线，VAR曲线和RMS曲线；
步骤六：分析步骤五得到的AV曲线，VAR曲线和RMS曲线，若AV曲线，VAR曲线和RMS曲线在某一时刻都发生了较为明显的突变，并且突变前后曲线有这明确的划分界限，能够将正常状态运行区和气室漏气故障状态运行区明显区分，则代表气室漏气故障发生，发生突变的时刻即为故障发生时刻。
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