CN111751105B - 基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法 - Google Patents
基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111751105B CN111751105B CN202010350899.5A CN202010350899A CN111751105B CN 111751105 B CN111751105 B CN 111751105B CN 202010350899 A CN202010350899 A CN 202010350899A CN 111751105 B CN111751105 B CN 111751105B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- max
- cavitation
- frequency block
- regulating valve
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 title claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims description 13
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims description 7
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 3
- 239000003292 glue Substances 0.000 claims description 3
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 abstract description 12
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 abstract 2
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 abstract 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 4
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 1
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
- G01M13/003—Machine valves
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
- G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了基于振动数据功率谱密度的调节阀气蚀诊断方法,用于诊断调节阀气蚀是否发生以及评估严重程度。本方法是从调节阀阀后管道的特定位置采集振动加速度数据,从振动数据的功率谱密度数据中提取出几个特征参数,通过分析判断特征参数,判断该调节阀此时是否发生了气蚀以及气蚀的严重程度。
Description
技术领域
本发明涉及调节阀气蚀诊断技术领域,具体涉及基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法。
背景技术
调节阀作为过层控制系统中的重要执行部件,它是是否安全稳定可靠地运行为重点关注问题,其中,气蚀是调节阀内一种常见的现象。
气蚀分为两个过程,分别是闪蒸和气蚀;闪蒸是不可压缩流体流经调节阀时,从缩流断面直至阀出口的静压降低到等于或低于该流体在阀入口温度下的饱和蒸汽压时,部分液体汽化使阀后形成汽液两相的现象;气蚀为不可压缩流体经调节阀时,从缩流断面直至阀出口的静压降低到等于或低于该流体在阀入口温度下的饱和蒸汽压时,部分液体汽化成气泡,继而静压又恢复到该饱和蒸汽压时,气泡爆裂恢复成液相的现象。这种气泡产生和破裂的全过程称为气蚀,气蚀作用对材料的侵蚀称为气蚀。
气蚀对阀芯产生严重的冲刷破坏,冲刷发生在流速最大处,通常在阀芯和阀座环接触线或附近。由于气泡破裂,释放能量,它会对阀造成噪声损坏,发出类似流沙流过阀门的爆裂声,而且释放的能量冲刷阀芯表面,并涉及下游管道。它不仅可以影响阀门的特性曲线,而且将导致严重的噪声、振动、爆破冲刷和调节阀内部件的破坏等。在这种情况下,调节阀的使用寿命缩短,工作可靠型下降,进而引起工艺系统和装置生产率的大幅下降。因此在实际工况中,不可避免的要考虑到气蚀的影响并且力求避免。
实际情况中,一般没有实验条件允许一个调节阀进行完整的气蚀实验,来确定调节阀在什么时候发生了哪种程度的气蚀。本发明通过分析处理调节阀后固定位置的振动信号,来直接判断调节阀是否发生气蚀及评估气蚀严重程度,这种方法方便快捷,环境要求低。
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基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法,用于诊断调节阀气蚀是否发生以及评估其严重程度。
本发明的技术方案如下:
基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:使用采样频率大于10kHz的振动加速度传感器,使用快干胶固定于待测调节阀阀后六倍于管道公称通径的管道正上方位置,待工况稳定后,设置信号采集装置以固定采样频率采集固定时间段内的振动加速度数据;
步骤二:先对采集的振动加速度数据做快速傅里叶变换获得数据集D,然后将数据集D与其自身的复共轭相乘,获得对应工况振动加速度数据的功率谱密度数据和功率谱密度图;
步骤三:从功率谱密度数据中提取相应的参数指标用于判断气蚀程度;
所得功率谱频率范围为0Hz-5kHz,将其分为低频块A(50Hz-2.5kHz),高频块B(2.5kHz-5kHz),直流分量块M(0-50Hz);
将低频块A分为10块区域,分别是A1(50-250Hz),A2(250Hz-500Hz),A3(500Hz-750Hz),A4(750Hz-1000Hz),A5(1000Hz-1250Hz),A6(1250Hz-1500Hz),A7(1500Hz-1750Hz),A8(1750Hz-2000Hz),A9(2000Hz-2250Hz),A10(2250Hz-2500Hz);
A1max,A2max,A3max,A4max,A5max,A6max,A7max,A8max,A9max,A10max分别是A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10中的最大值;
同样将高频块B分为10块区域,分别是B1(2500Hz-2750Hz),B2(2750Hz-3000Hz),B3(3000Hz-3250Hz),B4(3250Hz-3500Hz),B5(3500Hz-3750Hz),B6(3750Hz-4000Hz),B7(4000Hz-4250Hz),B8(4250Hz-4500Hz),B9(4500Hz-4750Hz),B10(4750Hz-5000Hz);
B1max,B2max,B3max,B4max,B5max,B6max,B7max,B8max,B9max,B10max分别是B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、B10中的最大值;
设定参数NA、NB分别为低频块A和高频块B的有效幅值个数。有效幅值定义,以低频块A举例,将A1max,A2max,A3max,A4max,A5max,A6max,A7max,A8max,A9max,A10max进行数值大小排序,从大到小分别记为a10,a9…an…a2,a1,将a10记为第一个有效幅值,若满足则an-1也记为有效幅值;
设定参数L为直流分量块M的幅值,大于104时记为1,小于104时记为0;
设定参数Max为Amax、Bmax、L中的最大值;
步骤五:设定气蚀的四个等级:等级一:无气蚀;等级二:气蚀初始;等级三:气蚀加剧;等级四:闪蒸;
步骤六:当NA+NB>7并且C>1时为等级四:闪蒸;当NA+NB>7、C>1均为假且L=1时为等级三:气蚀加剧;当NA+NB>7、C>1、L=1均为假且C<1、Max>30为真时为等级二:气蚀初始;当NA+NB>7、C>1、L=1、C<1、Max>30均为假时,为等级一:无气蚀。
本发明的有益效果:本发明提供了一种新的气蚀诊断方法,该方法基于气蚀振动信号的频域分析,方便快捷容易实现,诊断准确率高,并摆脱了传统气蚀诊断方法过于依赖诊断设备的缺点。
附图说明
图1为本发明无气蚀时典型的振动数据功率谱密度图;
图2为本发明气蚀初始时典型的振动数据功率谱密度图;
图3为本发明气蚀加剧时典型的振动数据功率谱密度图;
图4为本发明闪蒸时典型的振动数据功率谱密度图;
图5为本发明振动数据功率谱密度特征参数判断流程。
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,基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法,是依靠已有的调节阀测试管路和信号采集装置,从特定位置的振动加速度数据的功率谱密度提取出几个参数指标,设计了一种用于判断调节阀是否发生气蚀及评估气蚀严重程度的方法。具体包括以下步骤:
步骤一:使用采样频率大于10kHz的振动加速度传感器,使用快干胶固定于待测调节阀阀后六倍于管道公称通径的管道正上方位置。待工况稳定后,设置信号采集装置以10k采样频率采集20s的振动加速度数据。
步骤二:先对采集的振动加速度数据做快速傅里叶变换获得数据集D,然后将数据集D与其自身的复共轭相乘。获得对应工况振动加速度数据的功率谱密度数据和功率谱密度图。无气蚀时典型的振动数据功率谱密度图如图1;气蚀初始时典型的振动数据功率谱密度图如图2;气蚀加剧时典型的振动数据功率谱密度图如图3;闪蒸时典型的振动数据功率谱密度图如图4;
步骤三:这一步是从功率谱密度数据中提取几个参数指标用于判断气蚀程度。
所得功率谱频率范围为0Hz-5kHz,将其分为低频块A(50Hz-2.5kHz),高频块B(2.5kHz-5kHz),直流分量块M(0-50Hz)。
将低频块A分为10块区域,分别是A1(50-250Hz),A2(250Hz-500Hz),A3(500Hz-750Hz),A4(750Hz-1000Hz),A5(1000Hz-1250Hz),A6(1250Hz-1500Hz),A7(1500Hz-1750Hz),A8(1750Hz-2000Hz),A9(2000Hz-2250Hz),A10(2250Hz-2500Hz)。
A1max,A2max,A3max,A4max,A5max,A6max,A7max,A8max,A9max,A10max分别是A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10中的最大值。
同样将高频块B分为10块区域,分别是B1(2500Hz-2750Hz),B2(2750Hz-3000Hz),B3(3000Hz-3250Hz),B4(3250Hz-3500Hz),B5(3500Hz-3750Hz),B6(3750Hz-4000Hz),B7(4000Hz-4250Hz),B8(4250Hz-4500Hz),B9(4500Hz-4750Hz),B10(4750Hz-5000Hz)。
B1max,B2max,B3max,B4max,B5max,B6max,B7max,B8max,B9max,B10max分别是B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、B10中的最大值。
设定参数NA、NB分别为低频块A和高频块B的有效幅值个数。有效幅值定义,以低频块A举例,将A1max,A2max,A3max,A4max,A5max,A6max,A7max,A8max,A9max,A10max进行数值大小排序,从大到小分别记为a10,a9…an…a2,a1,将a10记为第一个有效幅值,若满足则an-1也记为有效幅值。
设定参数L为直流分量块M的幅值,大于104时记为1,小于104时记为0。
设定参数Max为Amax、Bmax、L中的最大值。
步骤五:设定气蚀的四个等级:等级一:无气蚀;等级二:气蚀初始;等级三:气蚀加剧;等级四:闪蒸。
步骤六:具体判断流程参照图5,文字描述如下:NA+NB>7并且C>1时为等级四:闪蒸;当NA+NB>7、C>1均为假且L=1时为等级三:气蚀加剧;当NA+NB>7、C>1、L=1均为假且C<1、Max>30为真时为等级二:气蚀初始;当NA+NB>7、C>1、L=1、C<1、Max>30均为假时,为等级一:无气蚀。
Claims (1)
1.基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:使用采样频率大于10kHz的振动加速度传感器,使用快干胶固定于待测调节阀阀后六倍于管道公称通径的管道正上方位置;待工况稳定后,设置信号采集装置以固定采样频率采集固定时间段内的振动加速度数据;
步骤二:先对采集的振动加速度数据做快速傅里叶变换获得数据集D,然后将数据集D与其自身的复共轭相乘;获得对应工况振动加速度数据的功率谱密度数据和功率谱密度图;
步骤三:从功率谱密度数据中提取相应的参数指标用于判断气蚀程度;
所得功率谱频率范围为0hz-5khz,将其分为低频块A(50Hz-2.5kHz),高频块B(2.5kHz-5kHz),直流分量块M(0-50Hz);
将低频块A分为10块区域,分别是A1(50-250Hz),A2(250Hz-500Hz),A3(500Hz-750Hz),A4(750Hz-1000Hz),A5(1000Hz-1250Hz),A6(1250Hz-1500Hz),A7(1500Hz-1750Hz),A8(1750Hz-2000Hz),A9(2000Hz-2250Hz),A10(2250Hz-2500Hz);
A1max,A2max,A3max,A4max,A5max,A6max,A7max,A8max,A9max,A10max分别是A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10中的最大值;
同样将高频块B分为10块区域,分别是B1(2500Hz-2750Hz),B2(2750Hz-3000Hz),B3(3000Hz-3250Hz),B4(3250Hz-3500Hz),B5(3500Hz-3750Hz),B6(3750Hz-4000Hz),B7(4000Hz-4250Hz),B8(4250Hz-4500Hz),B9(4500Hz-4750Hz),B10(4750Hz-5000Hz);
B1max,B2max,B3max,B4max,B5max,B6max,B7max,B8max,B9max,B10max分别是B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、B10中的最大值;
设定参数NA、NB分别为低频块A和高频块B的有效幅值个数,有效幅值定义,以低频块A举例,将A1max,A2max,A3max,A4max,A5max,A6max,A7max,A8max,A9max,A10max进行数值大小排序,从大到小分别记为a10,a9…an…a2,a1,将a10记为第一个有效幅值,若满足则an-1也记为有效幅值;
设定参数L为直流分量块M的幅值,大于104时记为1,小于104时记为0;
设定参数Max为Amax、Bmax、L中的最大值;
步骤五:设定气蚀的四个等级:等级一:无气蚀;等级二:气蚀初始;等级三:气蚀加剧;等级四:闪蒸;
步骤六:根据参数NA、NB、C、L及Max来进行气蚀等级判断。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010350899.5A CN111751105B (zh) | 2020-04-28 | 2020-04-28 | 基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010350899.5A CN111751105B (zh) | 2020-04-28 | 2020-04-28 | 基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111751105A CN111751105A (zh) | 2020-10-09 |
CN111751105B true CN111751105B (zh) | 2022-08-05 |
Family
ID=72673359
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010350899.5A Active CN111751105B (zh) | 2020-04-28 | 2020-04-28 | 基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111751105B (zh) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140044986A (ko) * | 2012-09-25 | 2014-04-16 | 현대중공업 주식회사 | 선박 추진기 캐비테이션 감시 시스템 및 방법 |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS61228344A (ja) * | 1985-04-02 | 1986-10-11 | Fuji Electric Co Ltd | キヤビテ−シヨン検出装置 |
SU1415171A1 (ru) * | 1986-12-12 | 1988-08-07 | ЛГУ им.А.А.Жданова | Способ измерени порога кавитации |
JP2592999B2 (ja) * | 1991-01-10 | 1997-03-19 | 沖電気工業株式会社 | キャビテーション雑音検出方法 |
DE59207622D1 (de) * | 1992-02-07 | 1997-01-16 | Sulzer Pumpen Ag | Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der kavitationsbedingten Erosion in fluiddurchströmten Komponenten |
US7637723B2 (en) * | 2005-07-25 | 2009-12-29 | Emerson Electric Co | Cavitation detection device and method |
DE102006026525A1 (de) * | 2005-11-08 | 2007-05-16 | Schmidbauer Kg Elma Hans | Verfahren zur Messung des Kavitationsrauschens |
CN101813512B (zh) * | 2009-12-07 | 2012-05-30 | 哈尔滨电机厂有限责任公司 | 采用计算机程序确定模型水轮机转轮叶片初生空化的声学方法 |
JP2012122740A (ja) * | 2010-12-06 | 2012-06-28 | Yokogawa Electric Corp | キャビテーション検出装置 |
CN102590338B (zh) * | 2012-01-19 | 2014-04-16 | 清华大学 | 基于共振峰的超声空化状态识别方法 |
JP2014077517A (ja) * | 2012-10-11 | 2014-05-01 | Azbil Corp | キャビテーション診断装置 |
DE102013014539B4 (de) * | 2013-09-03 | 2018-12-27 | Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertreten durch den Präsidenten der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt | Gerät und Verfahren zur Messung einer Kavitationsstärke in einem flüssigen Medium |
CN104091085B (zh) * | 2014-07-18 | 2017-03-08 | 安徽工业大学 | 基于螺旋桨尾流压力脉动计算的空化噪声特征估计方法 |
CN108227670A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-06-29 | 浙江工业大学 | 一种控制阀气蚀诊断装置及方法 |
CN108895018B (zh) * | 2018-04-20 | 2019-08-16 | 浙江理工大学 | 一种监测离心泵叶片汽蚀发展过程的装置及方法 |
CN109190166B (zh) * | 2018-07-31 | 2023-03-24 | 江苏大学 | 一种叶片泵空化判定及状态评估方法及其系统 |
CN109668723B (zh) * | 2019-01-25 | 2020-11-10 | 浙江工业大学 | 调节阀汽蚀诊断系统及其诊断方法 |
CN110410336B (zh) * | 2019-07-22 | 2021-02-02 | 西安因联信息科技有限公司 | 一种泵汽蚀状态自动识别方法 |
CN111059066B (zh) * | 2019-12-18 | 2020-11-10 | 浙江大学 | 一种基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法 |
-
2020
- 2020-04-28 CN CN202010350899.5A patent/CN111751105B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140044986A (ko) * | 2012-09-25 | 2014-04-16 | 현대중공업 주식회사 | 선박 추진기 캐비테이션 감시 시스템 및 방법 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
新型吸水室改善汽蚀性能的数值模拟与实验研究;牟介刚 等;《轻工机械》;20140228;第32卷(第1期);第13-16页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111751105A (zh) | 2020-10-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109668723B (zh) | 调节阀汽蚀诊断系统及其诊断方法 | |
Martin et al. | Cavitation inception in spool valves | |
Lee et al. | Leak location in pipelines using the impulse response function | |
Bin et al. | Time-frequency signal processing for gas-liquid two phase flow through a horizontal venturi based on adaptive optimal-kernel theory | |
CN111521388A (zh) | 一种调节阀汽蚀诊断装置及其诊断方法 | |
CN110953488B (zh) | 基于堆栈自编码的气液两相流管道泄漏声发射检测方法 | |
CN110410336A (zh) | 一种泵汽蚀状态自动识别方法 | |
CN104596766A (zh) | 一种轴承早期故障确定方法 | |
CN111751105B (zh) | 基于振动数据功率谱的调节阀气蚀诊断方法 | |
Liu et al. | Flow regime identification for air valves failure evaluation in water pipelines using pressure data | |
CN112067283A (zh) | 一种基于声音功率谱的调节阀气蚀诊断系统及其诊断方法 | |
CN113155266B (zh) | 综合振动测试和压力脉动测试的水轮机空化初生判定方法 | |
CN211478951U (zh) | 故障诊断装置和故障诊断系统 | |
Ye et al. | Multi-variable classification model for valve internal leakage based on acoustic emission time–frequency domain characteristics and random forest | |
CN105928666B (zh) | 基于希尔伯特黄变换与盲源分离的泄漏声波特征提取方法 | |
CN108345289A (zh) | 一种基于替代数据法的工业过程平稳性检测方法 | |
CN116340819A (zh) | 一种供水管网水力状态判别方法 | |
CN117109923A (zh) | 一种滚动轴承故障诊断方法及系统 | |
CN105927861B (zh) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 | |
CN211477587U (zh) | 在线安全预警装置和故障诊断系统 | |
Harsch et al. | Estimation of Cavitation Erosion Damage with Anomaly Detection Neural Networks | |
Escaler et al. | Cavitation erosion prediction from inferred forces using material resistance data | |
Kampelopoulos et al. | Applying one class classification for leak detection in noisy industrial pipelines | |
CN115854269A (zh) | 泄漏孔喷流噪声识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN110501428A (zh) | 故障诊断装置和故障诊断系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20201009 Assignee: FOSHAN DOUQI TECHNOLOGY Co.,Ltd. Assignor: JIANG University OF TECHNOLOGY Contract record no.: X2024980000081 Denomination of invention: A Diagnosis Method for Control Valve Cavitation Based on Vibration Data Power Spectrum Granted publication date: 20220805 License type: Common License Record date: 20240104 |