【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及往复压缩机故障诊断，特别是涉及到一种基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法。
技术介绍
1、往复压缩机广泛应用于石油、化工行业，是过程工业的关键设备，但由于往复压缩机结构复杂，运动零部件多，激励源多，所以往复压缩机故障问题较多。因此，为保障安全生产，往复压缩机在线监测诊断系统不可或缺。压力信号、位移信号、振动信号是在线监测诊断系统进行压缩机运行状态评估的数据来源。但对上述信号直接进行数据采集获得的是随时间变化的时域信号，无法直观地对往复压缩机进行故障分析与诊断。而往复压缩机具有显著的周期特性，各信号量随往复压缩机曲柄转角周期性变化，以各信号量大小为纵坐标，活塞位于上止点时的曲柄转角角度为起点，曲柄旋转一周时曲柄转角的角度值为横坐标的变化曲线称为往复压缩机整周期角域信号，利用该信号可以绘制往复压缩机示功图、压力角域图、位移角域图、振动角域图等故障分析图谱，也可以将各信号量与往复压缩机运行过程相关联，是进行往复压缩机状态监测与故障诊断的重要基础。
2、目前，工业上常用的往复压缩机的整周期角域信号提取方法是通过在飞轮或联轴器位置处安装键相块与键相传感器，并将键相块与键相传感器重合位置与活塞上止点相对应，以键相传感器的键相信号作为触发其它信号开始采集的参考信号，以此确定整周期角域信号的起点。再基于往复压缩机额定转速确定曲轴旋转一周的时间，利用该时间与信号的采样率，计算采样点数，即可实现整周期角域信号的采集。但该种方法受键相信号与额定转速的影响较大。当键相块脱落、键相块与活塞上止点存在对应偏差、键相传
3、在申请号：202011419522.7的中国专利申请中，涉及到一种往复压缩机信号的无键相角域周期分割方法，属于往复压缩机故障诊断
该专利技术针对实际中往复压缩机在线监测中键相信号异常甚至丢失导致故障诊断分析无法进行的问题，通过挖掘信号自身内部有效信息来完成信号整周期截取。包括步骤：1)获得振动信号并转化为图像；2)确定截取窗口大小；3)识别气阀开启冲击；4)计算气阀开启的相位并截取整周期信号。该方法实现了不安装键相传感器或键相传感器故障情况下对采集的压缩机原始信号进行整周期再分割。省去了键相设备高昂费用的同时避免了由于监测设备故障导致的在线监测系统无法进行有效诊断、气量调控系统失效等问题，有效提高了压缩机监测调控系统的可靠性。但是该种方法在使用过程中，需要计算气阀开启相位，而气阀开启相位与膨胀系数、吸气压力、排气压力有关，压缩机实际运行过程中的膨胀系数、吸气压力、排气压力难以准确获得，因此，该种方法获得的整周期信号存在一定偏差。
4、在申请号：201510428935.4的中国专利申请中，涉及到针对实际往复压缩机在线监测中键相信号异常导致故障分析诊断无法进行的问题，对信号相位校准方法进行研究，提出了一种基于相似性分析的往复压缩机信号整周期相位校准方法。利用往复压缩机各测点因键相信号异常后出现相位偏差的波形与相位正常的波形是相似的这一特点，对出现相位偏差后的波形进行相位偏移，再与正常波形进行对比，计算相似性系数，通过不断的偏移迭代计算，获得相似性系数最大值对应的偏移相位值；当大多数信号波形最大相似性系数对应的偏移相位值相等时，即可通过该偏移相位值对键相信号异常后的波形进行相位校准。该方法较好地解决了因键相信号异常导致故障诊断无法进行的问题，同时也为下一步往复压缩机故障特征提取方法研究奠定了基础。但是该种方法依赖于正常采集的压缩机信号，且对于变工况运行的压缩机而言需要正常采集多组工况的压缩机信号，当压缩机运行在没有正常采集的信号作为基础数据的工况下时，该种方法失效。
5、在《甘肃工业大学学报》1987年第13卷第2期的往复式压缩机气阀阀片的动态气体力的测定方法和实验装置中，提出了一种测量和计算往复式压缩机气阀阀片所受动态气体力的方法,首次在运转的往复式压缩机上测得了阀片所受动态气体力。还介绍了实验用气阀的设计、实验装置和有关的实验测试技术。该文中利用在飞轮位置处安装的位移传感器的信号输出作为气缸气体压力信号与阀片位移信号的角度识别信号。
6、在《化工机械》2009年第36卷第6期的往复式压缩机综合性能测试系统的研制中，介绍了往复式压缩机性能综合测试系统的研制方法,从系统的硬件组成、测试方法、组态软件设计及实现功能等方面进行了阐述。该文中以旋转编码器的输出脉冲作为气缸压力采样的外部触发信号，获得角域压力信号，进而得到示功图。
7、以上现有技术均与本专利技术有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们专利技术了一种新的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种具有降低硬件成本，提高往复压缩机在线监测诊断系统的可靠性的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法。
2、本专利技术的目的可通过如下技术措施来实现：基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，该基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法包括：
3、步骤1，同步采集压缩机各测点的信号；
4、步骤2，对动态压力信号数组进行离散微分特性分析，提取各测点整周期信号；
5、步骤3，重构周期信号：
6、步骤4，将重构后的周期信号转换为角域信号。
7、本专利技术的目的还可通过如下技术措施来实现：
8、步骤1包括：
9、1.1，计算压缩机额定运行周期t；
10、1.2，计算压缩机运行两周期2t时间内的采样点数m；
11、1.3，以采样率f、每通道采样点数m为采样参数对压缩机动态压力测点、振动测点、位移测点进行同步信号采集。
12、在步骤1.1，根据压缩机额定工作转速n，计算压缩机额定运行周期t，
13、在步骤1.2，根据所设定的信号采样率f，计算压缩机运行两周期2t时间内的采样点数m，m＝2tf。
14、在步骤1.3，以采样率f、每通道采样点数m为采样参数对压缩机动态压力测点、振动测点、位移测点进行同步信号采集，上述测点分别记为p，v，d，则采集的动态压力测点信号数组为{p1，p2，···，pm}，采集的振动测点信号数组为{v1，v2，···，vm}，采集的位移测点信号数组为{d1，d2，···，d m}，其中下标1，2···m代表数据点在整个数组中的位置序号。
15、步骤2包括：
16、2.1，对动态压力测点信号数组{p1，p2，···，pm}进行离散微分，得到离散微分数组y；
17、2.2，求取数组y的相邻的两个最大值的位置序号：
18、2.3，截取整周期信号数组。
19、在步骤2.1，对动态压力测点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，该基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤1.1，根据压缩机额定工作转速N，计算压缩机额定运行周期T，
4.根据权利要求2所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤1.2，根据所设定的信号采样率f，计算压缩机运行两周期2T时间内的采样点数M，M＝2Tf。
5.根据权利要求2所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤1.3，以采样率f、每通道采样点数M为采样参数对压缩机动态压力测点、振动测点、位移测点进行同步信号采集，上述测点分别记为P，V，D，则采集的动态压力测点信号数组为{P1，P2，···，PM}，采集的振动测点信号数组为{V1，V2，···，VM}，采集的位移测点信号数组为{D1，D
6.根据权利要求1所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤2包括：
7.根据权利要求6所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤2.1，对动态压力测点信号数组{P1，P2，···，PM}进行离散微分，采用二阶中心的微分方法，得到动态压力测点信号数组的离散微分数组Y，其中i＝1,2,···M；dt代表数组中相邻两个数据的位置序号之差；P0取P1，PM+1取PM。
8.根据权利要求6所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤2.2包括：
9.根据权利要求6所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤2.3，对动态压力测点信号数组P、振动测点信号数组V、位移测点信号数组D以位置序号j为起点，k-1为终点截取整周期信号数组：整周期动态压力测点信号数组{Pj，Pj+1，···，Pk-1}、整周期振动测点信号数组{Vj，Vj+1，···，Vk-1}、整周期位移测点信号数组{Dj，Dj+1，···，Dk-1}。
10.根据权利要求1所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤3包括：
11.根据权利要求10所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤3.1，遍历寻找满足Pq+1≤Pj≤Pq-1(q＝k-2，k-3，···，j+1)的数组元素Pq，找到即停止寻找。
12.根据权利要求10所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤3.2，对整周期动态压力测点信号数组{Pj，Pj+1，···，Pk-1}、整周期振动测点信号数组{Vj，Vj+1，···，Vk-1}、整周期位移测点信号数组{Dj，Dj+1，···，Dk-1}进行重构，转化为以活塞上止点为起点的整周期信号，即动态压力测点信号数组{Pq，Pq+1，···，Pk-1，Pj，Pj+1，···，Pq-1}、振动测点信号数组{Vq，Vq+1，···，Vk-1，Vj，Vj+1，···，Vq-1}、位移测点信号数组{Dq，Dq+1，···，Dk-1，Dj，Dj+1，···，Dq-1}。
13.根据权利要求12所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤4，分别以动态压力测点信号数组{Pq，Pq+1，···，Pk-1，Pj，Pj+1，···，Pq-1}、振动测点信号数组{Vq，Vq+1，···，Vk-1，Vj，Vj+1，···，Vq-1}、位移测点信号数组{Dq，Dq+1，···，Dk-1，Dj，Dj+1，···，Dq-1}的各数组元素为纵坐标值，以为横坐标，其中m＝1,2，···，(k-j)，绘制二维坐标系下的曲线图，即得到以活塞上止点为起点的往复压缩机整周期角域信号。
...【技术特征摘要】
1.基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，该基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤1.1，根据压缩机额定工作转速n，计算压缩机额定运行周期t，
4.根据权利要求2所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤1.2，根据所设定的信号采样率f，计算压缩机运行两周期2t时间内的采样点数m，m＝2tf。
5.根据权利要求2所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤1.3，以采样率f、每通道采样点数m为采样参数对压缩机动态压力测点、振动测点、位移测点进行同步信号采集，上述测点分别记为p，v，d，则采集的动态压力测点信号数组为{p1，p2，···，pm}，采集的振动测点信号数组为{v1，v2，···，vm}，采集的位移测点信号数组为{d1，d2，···，dm}，其中下标1，2···m代表数据点在整个数组中的位置序号。
6.根据权利要求1所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤2包括：
7.根据权利要求6所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤2.1，对动态压力测点信号数组{p1，p2，···，pm}进行离散微分，采用二阶中心的微分方法，得到动态压力测点信号数组的离散微分数组y，其中i＝1,2,···m；dt代表数组中相邻两个数据的位置序号之差；p0取p1，pm+1取pm。
8.根据权利要求6所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，步骤2.2包括：
9.根据权利要求6所述的基于微分特性分析的往复压缩机整周期角域信号提取方法，其特征在于，在步骤2.3，对动态压力测点信号数组...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈兆龙，丁涛，史培玉，王希国，赵鹏，沈健，樊兆存，胡庭，陈至立，宋薇，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。