离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法技术

本发明专利技术属于设备故障诊断领域，具体的说是一种离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法。本发明专利技术采用数据采集与分析仪、加速度传感器以及转速传感器利用多通道同步采集的方式，对压缩机进口振动加速度信号和转速信号进行了同步采集。并且对安装有正常叶轮试验台和已破坏叶轮试验台在不同转速下的信号进行采集。对于振动加速度信号采用小波包分解以及小波包重构的方法进行分析。本发明专利技术研究制定一种新型的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，从而解决离心式压缩机半开式叶轮裂纹的动态检测问题，避免由于叶片的裂纹故障而引起的事故发生。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术属于设备故障诊断领域，具体的说是一种。本专利技术采用数据采集与分析仪、加速度传感器以及转速传感器利用多通道同步采集的方式，对压缩机进口振动加速度信号和转速信号进行了同步采集。并且对安装有正常叶轮试验台和已破坏叶轮试验台在不同转速下的信号进行采集。对于振动加速度信号采用小波包分解以及小波包重构的方法进行分析。本专利技术研究制定一种新型的，从而解决离心式压缩机半开式叶轮裂纹的动态检测问题，避免由于叶片的裂纹故障而引起的事故发生。【专利说明】
本专利技术属于设备故障诊断领域，具体的说是一种基于小波包分解与重构的离心式 压缩机半开式叶轮裂纹故障在线识别方法。
技术介绍
叶片是叶轮机械的关键部件在运行中载荷复杂，工作条件苛刻，并且承受离心力、 流体动力、振动、温差、介质等的综合作用。因制造、安装和工况环境降低了叶片的抗疲劳能 力，所以长期运行的转子，会出现不同程度的裂纹，最终可能引起叶片断裂，造成机组损坏。 现今叶轮机械正朝着重载化、高速化、轻型化方向发展，使叶片工作长度和工作参数不断提 高。工作条件的越来越严酷，导致叶片更容易发生故障。叶轮裂纹的产生会对整个机组的 安全运行带来严重的威胁，甚至导致重大事故的产生。如何以相对简单的方法和较高的准 确率实现动态无损检测叶片的裂纹故障，是困扰国内外设备故障诊断工程界和学术界的难 题。 现在对裂纹无损检测常规的方法主要有超声探伤、射线探伤、涡流探伤、磁粉探伤 和渗透法探伤等。这些方法可以有效地检测出叶片裂纹，但大都不能对叶片裂纹进行实时 检测，需先停机再测试。而对于许多在线检测技术来说大多采用基于平稳过程的经典信号 处理方法即傅立叶分析和加窗傅立叶分析，分别仅从时域或频域给出信号的统计平均结 果，无法同时兼顾信号在时域和频域的全貌和局部化特性，而这些局部化特征往往是故障 的表征。 小波包分解将频带进行多层次划分，对多分辨率分析没有细分的高频部分进一步 分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从 而提高了时频分辨率，因此小波包具有更广泛的应用价值。小波分解一般采用经典的快速 迭代算法： 【权利要求】1. 一种，其特征在于，包括以下步骤： 通过振动加速度传感器、转速传感器、数据采集分析仪采集离心式压缩机壳体的振动 加速度信号和转速信号； 对测得的离心式压缩机的振动信号进行小波包分解和小波包重构，获得特征参数； 通过参照试验获得的裂纹判定标准与无裂纹叶轮振动信号进行对比，进而判断出离心 式压缩机半开式叶轮有无裂纹。2. 根据权利要求1所述的，其特征在于， 所述振动加速度信号和转速信号通过设置在压缩机进口型环位置的振动加速度传感器和 转速传感器采集。3. 根据权利要求1所述的，其特征在于， 所述对测得的离心式压缩机的振动信号进行小波包分解和小波包重构，获得特征参数，具 体为： 对采集到的振动加速度信号进行小波包分解并进行小波重构后得到有效值RMS，取 RMS为叶片裂纹评定的特征参数，RMS公式如下： RMS=4fA+ ^ n~\ 其中，xn为重构信号各点对应的幅值，N为重构信号的长度。4. 根据权利要求3所述的，其特征在于， 所述小波重构需经过以下过程： 对离心式压缩机的振动信号进行小波分解，得到各个尺度上的小波系数； 将各个尺度上的小波系数分别重构为时域信号。5. 根据权利要求1所述的，其特征在于， 所述裂纹判定标准通过对安装有正常叶轮试验台和已破坏叶轮试验台在不同转速下的信 号进行采集，从而获得叶片裂纹判定的标准。6. 根据权利要求1所述的，其特征在于， 所述裂纹判定标准的制定过程为： 1) 在离心式压缩机进口型环位置布置加速度传感器输入轴端布置转速传感器； 2) 通过振动加速度传感器、转速传感器和数据采集分析仪采集不同转速下无裂纹叶轮 以及裂纹分别为30mm、50mm、70mm的叶轮振动信号，并对振动信号进行小波包分解并进行 小波包重构，建立进行叶片裂纹评定的特征参数，将数据进行对比获得有无裂纹的判定标 准，即：各转速工况下，待测叶片振动信号经数据处理后得到的有效值与无裂纹叶轮信号的 有效值的比值超过1. 5时，则可判定为离心式压缩机半开式叶轮存在裂纹故障，而且在相 同转速下有效值越大其裂纹长度越大。7. 根据权利要求1所述的，其特征在于， 所述通过参照试验获得的裂纹判定标准与无裂纹叶轮振动信号进行对比，进而可知离心式 压缩机半开式叶轮有无裂纹，具体为：待测叶片数据处理得到的有效值与无裂纹叶轮信号 的有效值的比值超过1. 5时，则可判定为离心式压缩机半开式叶轮存在裂纹故障。8. 根据权利要求1所述的，其特征在于， 所述待测叶片数据处理得到的有效值与无裂纹叶轮信号的有效值的比值越大，则判定其裂 纹长度越大。【文档编号】G01M13/00GK104236871SQ201310229647【公开日】2014年12月24日 申请日期:2013年6月9日 优先权日:2013年6月9日 【专利技术者】李宏坤, 王学军, 杨树华, 肖忠会, 张学峰, 王开宇 申请人:沈阳透平机械股份有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过振动加速度传感器、转速传感器、数据采集分析仪采集离心式压缩机壳体的振动加速度信号和转速信号；对测得的离心式压缩机的振动信号进行小波包分解和小波包重构，获得特征参数；通过参照试验获得的裂纹判定标准与无裂纹叶轮振动信号进行对比，进而判断出离心式压缩机半开式叶轮有无裂纹。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李宏坤，王学军，杨树华，肖忠会，张学峰，王开宇，
申请(专利权)人：沈阳透平机械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21