CN114526806A - 基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法 - Google Patents

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CN114526806A CN202210182670.4A CN202210182670A CN114526806A CN 114526806 A CN114526806 A CN 114526806A CN 202210182670 A CN202210182670 A CN 202210182670A CN 114526806 A CN114526806 A CN 114526806A
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张恒
张卫军
陈旭东
卫大为
赵博
王丹
董雷
韩传高
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Abstract

本发明公开了基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，包括从在线监测系统获取旋转机械的转速和振动数据；找到一个转速稳定的时间段；判断转速稳定时间长度是否可用于振动爬升特征提取；用二次指数平滑法计算振动爬升量；用模糊隶属度函数计算振动爬升特征值；根据振动爬升特征值判断是否存在振动爬升特征、振动爬升量是否达到报警值。本发明可准确提取旋转机械振动爬升特征并予以报警提示，帮助运行人员及时发现振动爬升异常的问题，防止故障的加重。另外，还可通过该方法对设备的历史振动数据进行分析，以分析设备振动历史数据中是否出现过振动爬升现象。

Description

基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法
技术领域
本发明属于旋转机械振动分析技术领域，尤其涉及基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法。
背景技术
旋转机械，如汽轮机、发电机、燃气轮机、压缩机、泵、风机等是电力、石化、冶金等行业的关键设备。振动是衡量旋转机械能否持续安全稳定运行的重要指标。旋转机械定速运行过程中，振动爬升是动静碰摩、转子热弯曲等故障的显著特征。当前，大多数重要旋转机械都安装了振动在线监测系统，但在线监测系统仅以振动的数值大小来判定机组是否存在振动异常。如果设备在出现故障前振动很小，出现故障后导致振动出现爬升，但在线监测系统并不能发现此时的振动异常，等振动爬升到报警值时，可能已经造成设备部件损坏。因此，有必要在设备运行过程中准确地提取出振动爬升特征并进行报警提示，以便在故障发生初期发现振动异常并采取缓解或治理措施，避免设备部件的损坏。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，结合在线监测系统采集到的转速和振动数据，准确提取振动爬升特征并予以报警提示，以解决现有技术中无法及早发现振动爬升异常的问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，包括以下步骤：
步骤(1)，从旋转机械配备的在线监测系统获取旋转机械的转速和振动数据；
步骤(2)，选取从当前时刻起往前一段时间的转速和振动数据；
步骤(3)，判断步骤(2)时间段内转速是否稳定，如果转速不稳定(转速波动量超过30r/min)，则以当前时刻为基准，向前寻找，找到转速稳定的一个时间段，并计算出该时间段对应的时间长度；
步骤(4)，如果转速稳定时间段的时间长度小于15min，则认为转速稳定时间段持续时间太短，无法准确反映振动爬升情况，无法提取振动爬升特征，将特征值置0，结束；
如果转速稳定时间段的时间长度大于或等于15min，则转入下一步进行振动爬升特征提取；
步骤(5)，计算振动爬升量；
步骤(5.1)，记转速稳定时间段内的振动幅值序列为Ai＝{A1，A2，A3，…，An}，对应的时间点序列为ti＝{Δt，2Δt，3Δt，…，nΔt}，采用二次指数平滑法计算的振动幅值爬升斜率，其计算公式为：
Figure BDA0003521868890000031
其中，a为平滑系数(0<a<1)，kp为爬升斜率；
Figure BDA0003521868890000032
和
Figure BDA0003521868890000033
均为振动预测值；
步骤(5.2)，计算时间T内的振动爬升量：
Figure BDA0003521868890000034
其中，Δt为样本点的时间间隔；
步骤(6)，采用模糊隶属度函数计算振动爬升特征值：
Figure BDA0003521868890000035
其中，y为振动爬升特征值，x为振动爬升量，c和k为隶属度函数系数，不同参数(瓦振或轴振、振动速度有效值或振动位移峰峰值等)对应不同的隶属度函数系数；将式步骤(5)计算得到的振动爬升量作为自变量带入式(3)，即可计算得到振动爬升特征值；
步骤(7)，根据计算出的振动爬升特征值判断是否存在振动爬升特征，振动爬升量是否达到报警值。
所述步骤(2)中选取的时间段长度为60min。
所述步骤(3)中转速波动量的计算方法：记该时间段内的转速序列为{N1，N2，N3，…，Nn}，计算转速序列中转速最大值与最小值的差值，即为转速波动量，根据转速波动量判断转速是否稳定。
所述步骤(5)中平滑系数a应满足0.001<(1-a)n<0.01；时间T一般选择30min。
所述步骤(7)中振动爬升量报警值针对不同参数应设置不同的数值，一般情况下，报警值对应的隶属度函数值为0.5，当振动爬升特征值为0时，说明该设备不存在振动爬升特征；当振动爬升特征值大于0且小于0.5时，说明该设备存在振动爬升特征，但时间T内爬升量较小，即振动爬升速率较慢；当振动爬升特征值大于或等于0.5时，说明该设备存在振动爬升特征，且时间T内振动爬升量已达到报警值，即振动爬升速率较快。
本发明的有益效果：
本发明使用二次指数平滑法和振动数据计算振动爬升量，使用模糊隶属度函数计算振动爬升特征值，并根据振动爬升特征值判定设备是否存在振动爬升特征、振动爬升量是否达到报警值，进而进行报警提示，以及早发现振动爬升异常的问题，防止故障的加重。另外，还可通过该方法对设备的历史振动数据进行分析，以分析设备振动历史数据中是否出现过振动爬升现象。
附图说明
图1为本发明基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法流程图。
图2为某汽轮发电机组轴系布置图。
图3为某汽轮发电机组4X轴振测点振动趋势图及振动爬升特征提取结果。
具体实施方式
本发明为了克服现有技术存在的不足，提出一种基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，用于计算旋转机械振动爬升特征值，并根据振动爬升特征值判定设备是否存在振动爬升特征、振动爬升量是否达到报警值，下面结合附图及具体的实施方式对本发明作进一步详细说明。
如图1为基于二次指数平滑法的旋转机械振动波动特征提取方法流程图，包括以下步骤：
步骤(1)，从旋转机械配备的在线监测系统获取旋转机械的转速和振动数据。
步骤(2)，选取从当前时刻起往前一段时间的转速和振动数据。
步骤(3)，判断步骤(2)时间段内转速是否稳定。如果转速不稳定(转速波动量超过30r/min)，则以当前时刻为基准，向前寻找，找到转速稳定的一个时间段，并计算出该时间段对应的时间长度。
步骤(4)，如果转速稳定时间段的时间长度小于15min，则认为转速稳定时间段持续时间太短，无法准确反映振动爬升情况，无法提取振动爬升特征，将特征值置0，结束；
如果转速稳定时间段的时间长度大于或等于15min，则转入下一步进行振动爬升特征提取。
步骤(5)，计算振动爬升量。
步骤(5.1)，记转速稳定时间段内的振动幅值序列为Ai＝{A1，A2，A3，…，An}，对应的时间点序列为ti＝{Δt，2Δt，3Δt，…，nΔt}，采用二次指数平滑法计算的振动幅值爬升斜率，其计算公式为：
Figure BDA0003521868890000061
其中，a为平滑系数(0<a<1)，kp为爬升斜率，
Figure BDA0003521868890000062
和
Figure BDA0003521868890000063
均为振动预测值。
步骤(5.2)，计算时间T内的振动爬升量：
Figure BDA0003521868890000064
其中，Δt为样本点的时间间隔。
步骤(6)，采用模糊隶属度函数计算振动爬升特征值：
Figure BDA0003521868890000065
其中，y为振动爬升特征值，x为振动爬升量，c和k为隶属度函数系数，不同参数(瓦振或轴振、振动速度有效值或振动位移峰峰值等)对应不同的隶属度函数系数；将式步骤(5)计算得到的振动爬升量作为自变量带入式(3)，即可计算得到振动爬升特征值。
步骤(7)，根据计算出的振动爬升特征值判断是否存在振动爬升特征，振动爬升量是否达到报警值。
所述步骤(2)中选取的时间段长度一般为60min。
所述步骤(3)中转速波动量的计算方法：记该时间段内的转速序列为{N1，N2，N3，…，Nn}，计算转速序列中转速最大值与最小值的差值，即为转速波动量，根据转速波动量判断转速是否稳定。
所述步骤(5)中平滑系数a应满足0.001<(1-a)n<0.01；时间T一般选择30min。
所述步骤(7)中振动爬升量报警值针对不同参数应设置不同的数值。一般情况下，报警值对应的隶属度函数值为0.5。当振动爬升特征值为0时，说明该设备不存在振动爬升特征；当振动爬升特征值大于0且小于0.5时，说明该设备存在振动爬升特征，但时间T内爬升量较小，即振动爬升速率较慢；当振动爬升特征值大于或等于0.5时，说明该设备存在振动爬升特征，且时间T内振动爬升量已达到报警值，即振动爬升速率较快。
例如：某汽轮发电机组轴系布置如图2所示，该机组共有5个轴承，每个轴承处分别布置了2个轴振测点。本例对该机组4X轴振测点的振动数据进行振动爬升特征提取。
本例中，n＝60，进行振动爬升特征值计算时，按表1数据选择报警值、平滑系数和隶属度函数系数。
表1报警值、平滑系数和隶属度函数系数
Figure BDA0003521868890000071
该机组4X轴振测点振动趋势图及振动爬升特征提取结果如图3所示。
从图3可以看出，该机组存在振动爬升特征，且存在30min内振动爬升量达到报警值的情况，即存在振动速率较快的情况，可能导致设备损坏。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)，从旋转机械配备的在线监测系统获取旋转机械的转速和振动数据；
步骤(2)，选取从当前时刻起往前一段时间的转速和振动数据；
步骤(3)，判断步骤(2)时间段内转速是否稳定，如果转速不稳定，则以当前时刻为基准，向前寻找，找到转速稳定的一个时间段，并计算出该时间段对应的时间长度；
步骤(4)，如果转速稳定时间段的时间长度小于15min，则认为转速稳定时间段持续时间太短，无法准确反映振动爬升情况，无法提取振动爬升特征，将特征值置0，结束；
如果转速稳定时间段的时间长度大于或等于15min，则转入下一步进行振动爬升特征提取；
步骤(5)，计算振动爬升量；
步骤(6)，采用模糊隶属度函数计算振动爬升特征值：
步骤(7)，根据计算出的振动爬升特征值判断是否存在振动爬升特征，振动爬升量是否达到报警值。
2.根据权利要求1所述的基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，所述步骤(2)中选取的时间段长度为60min。
3.根据权利要求1所述的基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，所述步骤(3)中转速波动量的计算方法：记该时间段内的转速序列为{N1，N2，N3，…，Nn}，计算转速序列中转速最大值与最小值的差值，即为转速波动量，根据转速波动量判断转速是否稳定。
4.根据权利要求1所述的基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：
步骤(5.1)，记转速稳定时间段内的振动幅值序列为Ai＝{A1，A2，A3，…，An}，对应的时间点序列为ti＝{Δt，2Δt，3Δt，…，nΔt}，采用二次指数平滑法计算的振动幅值爬升斜率，其计算公式为：
Figure FDA0003521868880000021
其中，a为平滑系数(0<a<1)，kp为爬升斜率；
Figure FDA0003521868880000022
和
Figure FDA0003521868880000023
均为振动预测值；
步骤(5.2)，计算时间T内的振动爬升量：
Figure FDA0003521868880000024
其中，Δt为样本点的时间间隔。
5.根据权利要求4所述的基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，所述步骤(5)中平滑系数a应满足0.001<(1-a)n<0.01；时间T一般选择30min。
6.根据权利要求1所述的基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，所述步骤(6)具体为：
Figure FDA0003521868880000031
其中，y为振动爬升特征值，x为振动爬升量，c和k为隶属度函数系数，不同参数(瓦振或轴振、振动速度有效值或振动位移峰峰值等)对应不同的隶属度函数系数；将式步骤(5)计算得到的振动爬升量作为自变量带入式(3)，即可计算得到振动爬升特征值。
7.根据权利要求1所述的基于二次指数平滑法的旋转机械振动爬升特征提取方法，其特征在于，所述步骤(7)中振动爬升量报警值针对不同参数应设置不同的数值，一般情况下，报警值对应的隶属度函数值为0.5，当振动爬升特征值为0时，说明该设备不存在振动爬升特征；当振动爬升特征值大于0且小于0.5时，说明该设备存在振动爬升特征，但时间T内爬升量较小，即振动爬升速率较慢；当振动爬升特征值大于或等于0.5时，说明该设备存在振动爬升特征，且时间T内振动爬升量已达到报警值，即振动爬升速率较快。
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