CN111520535B - 一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于调节阀工业控制系统中的性能分析领域,公开了一种气动调节阀定位器松动的在线诊断方法。该方法包括:获取随机检测信号,将随机检测信号进行四层小波包分解,根据第三层八个节点的频谱分布实现对节点小波进行重构,再将小波包分解后的各个频段的能量占比通过能量特征提取的方法绘制出来可以分析各阶模态及能量占比特性,获得气动调节阀定位器松动故障的在线诊断识别。经实验验证,提出的方法具有良好的分类特性,能够很好的支持气动调节阀的定位器的故障诊断工作。

Description

一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法
技术领域
本发明涉及气动定位器故障诊断技术领域,具体涉及一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法。
背景技术
气动调节阀作为自动控制调节系统中的执行部件,在现代工业生产中得到广泛应用,其控制及通讯方式安全可靠的运行是我们关注的问题。在高温高压等严酷工况使用过程中,管道流体往往因设备结构设计、安装或工艺参数设计不当等原因而产生停滞。
气动调节阀定位器与气动执行机构共同构成自控单元和各种调节阀连接经过调试安装后,组合成气动调节阀。气动阀门定位器接收来自控制器或控制系统中4~20mA等弱电信号,并向气动执行机构输送空气信号来控制阀门位置的装置。其与气动调节阀配套使用,构成闭环控制回路。把控制系统给出的直流电流信号转换成驱动调节阀的气信号,控制调节阀的动作。同时根据调节阀的开度进行反馈,使阀门位置能够按系统输出的控制信号进行正确定位。当气动调节阀在不带定位器时,阀位信号为气动压力。它作用在膜片上产生推力,与弹簧张力和阀的轴向作用力平衡。因此,当此作用力在达到一定的程度的情况下,如果摩擦力、不平衡力等都发生着变化的时候,那么弹簧张力也一定会随之而变化的,进而使行程发生变化,就是说不带定位器时,阀位信号压力不是直接阀位比较,而力的平衡,故精度低,不平衡力变化大,阀位变化也大。定位器是有一定作用的,在某一程度上,能大大地提高阀的精度,而且在气源压力大的时候,还可以用来提高阀许用压差,具有加快阀动作,改变作用方式、改变流量特性等功能。因此气动调节阀的定位器正常工作对气动调节阀的正常运行有着极大的推动。
但在实际气动调节阀运行工作中,有时候定位器的阀杆可能出现松动情况,并且工作人员不宜察觉,因此如何提供一种高准确率的技术方案,是目前本领域技术人员待解决的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题,本发明的目的在于提供了一种气动调节阀定位器松动的在线故障诊断方法,通过获取随机检测信号,将随机检测信号进行四层小波包分解,根据第三层八个节点的频谱分布实现对节点小波进行重构,再将小波包分解后的各个频段的能量占比通过能量特征提取的方法绘制出来可以分析各阶模态及能量占比特性,获得气动调节阀定位器松动故障的在线诊断识别。经实验验证,提出的方法具有良好的分类特性,能够很好的支持气动调节阀的定位器的故障诊断工作。
本发明的技术方案如下:
一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:对正常阀位反馈信号x(t)进行小波包分解,在小波包分解过程中,选择最优基函数,进行三层小波包分解;
步骤二:进行正常阀位反馈信号x(t)的小波包信号重构,得到第三层八个节点重构后的频谱分布;
步骤三:能量特征提取即将频谱分布的各个频段的能量占比绘制图;
步骤四:相同工况条件下,对定位器松动故障的气动调节阀进行相同实验,得到故障阀位反馈信号x1(t),对故障阀位反馈信号x1(t)处理过程同上步骤一至步骤三。
所述的一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法,其特征在于,步骤二中的正常阀位反馈信号x(t)的小波包信号重构,根据正常阀位反馈信号x(t)的特征,自适应的选择相应的频带,在正常阀位反馈信号x(t)第三层各节点重构后的频谱图中,频谱分布是根据节点顺序依次递增排列,观察相同节点的频谱图中的频率特征。
所述的一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法,其特征在于,步骤三中的能量特征提取方法:从模态能量的角度出发,分别对正常阀位信号x(t)和故障阀位信号x1(t)分别进行权利要求1中的步骤一至步骤四,通过正常阀位信号x(t)的能量特征构建特征向量,与故障阀位信号x1(t)的能量特征构建特征向量相对比,作为设备故障分析的重要特征;
构建气动调节阀阀位信号的能量特征为:
Figure BDA0002474162590000021
各个模态分量与总模态分量的能量比为:
Figure BDA0002474162590000022
式中:ej表示第j个节点频率段的能量大小,Ej表示总能量大小。
所述的一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法,其特征在正常阀位信号x(t)经过步骤一至步骤四后,经过小波包分解后的第三层八个节点的特征能量占比是逐渐降低的,故障阀位信号x1(t)经过步骤一至步骤四后第四个频段的能量占比是高于第三个频段的。从而获得气动调节阀定位器松动故障的在线诊断。
本发明的优点是:通过分析气动调节阀的阀位反馈信号,对其进行在线小波包分解,进行小波包能量特征提取,绘制模态能量占比图,可以清晰的发现气动调节阀定位器松动故障情况与正常运行情况的差异。能够有效实现气动调节阀定位器松动故障的在线诊断。
附图说明
图1为本发明的线诊断方法流程图;
图2为本发明的正常阀位信号和故障阀位信号的随机信号;
图3为本发明中阀位信号小波包四层分解图;
图4为本发明正常阀位信号x(t)经过小波包分解和重构后的频谱图;
图5为本发明故障阀位信号x1(t)经过小波包分解和重构后的频谱图;
图6为本发明正常阀位信号x(t)能量模态占比图;
图7为本发明故障阀位信号x1(t)能量模态占比图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做进一步的描述,但本发明的保护范围并不仅限于此:
如图1-7所示,一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法,具体步骤如下:
步骤一:对正常阀位反馈信号x(t)进行小波包分解,在小波包分解过程中,选择最优基函数,进行四层小波包分解;
步骤一中的对正常阀位反馈信号x(t)进行小波包分解,在小波包分解过程中,选择最优基函数,进行四层小波包分解;利用小波包分析可以对信号分析的更加精细,小波包分析可以将时域平面划分的更加细致。
步骤二:进行正常阀位反馈信号x(t)的小波包信号重构,得到第三层八个节点重构后的频谱分布;输入信号采样频率是128Hz,根据采样定理,小波包分解根节点(0,0)处的频率是0-64Hz,(3,0)节点处的频率是0-8Hz,(3,1)节点处的频率是8-16Hz,(3,2)节点处的频率是16-24Hz,后面节点处依次以8Hz为一个段递增。
第三层八个节点,每个节点有相应的频率范围,即频段
(3,0):第三层第一节点,(0-8Hz);
(3,1):第三层第二节点,(8-16Hz);
(3,2):第三层第三节点,(16-24Hz);
(3,3):第三层第四节点,(24-32Hz);
(3,4):第三层第五节点,(32-40Hz);
(3,5):第三层第六节点,(40-48Hz);
(3,6):第三层第七节点,(48-56Hz);
(3,7):第三层第八节点,(56-64Hz)。
步骤二中的正常阀位反馈信号x(t)的小波包信号重构,根据正常阀位反馈信号x(t)的特征,自适应的选择相应的频带,在正常阀位反馈信号x(t)第三层各节点重构后的频谱图中,频谱分布是根据节点顺序依次递增排列,观察相同节点的频谱图中的频率特征。
步骤三:能量特征提取即将频谱分布的各个频段的能量占比绘制图;
步骤三中的能量特征提取方法:从模态能量的角度出发,分别对正常阀位信号x(t)和故障阀位信号x1(t)分别进行权利要求1中的步骤一至步骤四,通过正常阀位信号x(t)的能量特征构建特征向量,与故障阀位信号x1(t)的能量特征构建特征向量相对比,作为设备故障分析的重要特征。
构建气动调节阀阀位信号的能量特征为:
Figure BDA0002474162590000041
各个模态分量与总模态分量的能量比为:
Figure BDA0002474162590000042
式中:ej表示第j个节点频率段的能量大小,Ej表示总能量大小。
步骤四:相同工况条件下,对定位器松动故障的气动调节阀进行相同实验,得到故障阀位反馈信号x1(t),对故障阀位反馈信号x1(t)处理过程同上步骤一至步骤三。
正常阀位信号x(t)经过步骤一至步骤四后,经过小波包分解后的第三层八个节点的特征能量占比是逐渐降低的,故障阀位信号x1(t)经过步骤一至步骤四后第四个频段的能量占比是高于第三个频段的。从而获得气动调节阀定位器松动故障的在线诊断。

Claims (1)

1.一种气动调节阀定位器松动故障的在线诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:对正常阀位反馈信号x(t)进行小波包分解,在小波包分解过程中,选择具有对称性以及具有较好压缩性能的双正交小波为最优基函数,进行三层小波包分解;
步骤二:进行正常阀位反馈信号x(t)的小波包信号重构,得到第三层八个节点重构后的频谱分布;步骤二中的正常阀位反馈信号x(t)的小波包信号重构,根据正常阀位反馈信号x(t)的特征,自适应的选择相应的频带,在正常阀位反馈信号x(t)第三层各节点重构后的频谱图中,频谱分布是根据节点顺序依次递增排列,观察相同节点的频谱图中的频率特征;
步骤三:能量特征提取,将频谱分布的第三层八个频段的能量占比绘制图;
步骤四:相同工况条件下,对定位器松动故障的气动调节阀进行相同实验,得到故障阀位反馈信号x1(t),对故障阀位反馈信号x1(t)处理过程同上步骤一至步骤三;
步骤三中的能量特征提取方法:从模态能量的角度出发,分别对正常阀位反馈信号x(t)和故障阀位反馈信号x1(t)分别进行步骤一至步骤三,通过正常阀位反馈信号x(t)的能量特征构建特征向量,与故障阀位反馈信号x1(t)的能量特征构建特征向量相对比,作为设备故障分析的重要特征;
构建气动调节阀阀位信号的能量特征为:
Figure FDA0003406718960000011
各个模态分量与总模态分量的能量比为:
Figure FDA0003406718960000012
式中:ej表示第j个节点频率段的能量大小,Ej表示总能量大小;
所述正常阀位反馈信号x(t)经过步骤一至步骤三后,经过小波包分解后的第三层八个节点的频段的特征能量占比是逐渐降低的;所述故障阀位反馈信号x1(t)经过步骤一至步骤三后,经过小波包分解后的第三层八个节点的频段的特征能量占比中,第四个频段的能量占比高于第三个频段的能量占比,从而获得气动调节阀定位器松动故障的在线诊断。
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Assignor: JIANG University OF TECHNOLOGY

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Denomination of invention: An online diagnostic method for loose faults in pneumatic control valve positioners

Granted publication date: 20220201

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