脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113864208A(43)申请公布日2021.12.31(21)申请号202010617410.6(22)申请日2020.06.30(71)申请人宝武装备智能科技有限公司地址201900上海市宝山区同济路3520号(72)发明人蔡正国(74)专利代理机构上海天协和诚知识产权代理事务所31216代理人沈国良(51)Int.Cl.F04D15/00(2006.01)G01M7/02(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法(57)摘要本发明公开了一种脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法，本方法在浆液循环泵和减速机的轴承座安装振动传感器，并采集振动传感器输出的原始振动信号，经频谱分析得到原始振动信号的总振动值；分别建立轴承异音振动故障、浆液循环泵进口堵塞、叶轮磨损、安装不对中、减速机主轴断裂、浆液循环泵汽蚀故障的分类指标并计算，依据计算结果进行诊断并分别给出预警。本方法针对浆液循环泵的主要失效形式，采用传感器采集相关的运行参数，通过信号重构获得故障特征参数，采用分类指标实现智能监测及诊断，把握浆液循环泵运行状态的劣化趋势，指导设备管理人员及时进行检修。CN113864208ACN113864208A权利要求书1/2页1.一种脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、将振动传感器安装于浆液循环泵和减速机的轴承座上，采集振动传感器输出的浆液循环泵和减速机的原始振动信号Xi，对该原始振动信号Xi作频谱分析，提取浆液循环泵的特征信号；原始振动信号Xi的总振动值A由原始振动信号的离散值X〔i＝1，2，i……，N〕可求得，式中，A为总振动值，xi为原始振动信号Xi的离散值，为平均值；步骤二、建立轴承异音振动故障的分类指标，根据原始振动信号Xi的总振动值A，计算最大轴承异音振动故障系数M，算法如式(2)，M＝201g(A/10-6)〔2〕当M＞78时预报轴承异音振动故障；步骤三、建立浆液循环泵进口堵塞的分类指标，根据浆液循环泵进口压力设定值Ps和实际值Pf，计算浆液循环泵进口堵塞故障系数J，算法如式(3)，J＝(Ps-Pf)/Ps×100％〔3〕当J＞30％时预报浆液循环泵进口堵塞故障；步骤四、建立浆液循环泵叶轮磨损分类指标，对原始振动信号Xi经频谱分析FFT变换，提取1倍频转速频率处的振动幅值分量X〔t〕〔i＝1〕，通过反算叠加后重构质量不平衡引起i的故障信号，叶轮磨损故障系数B算法如式(4)，B＝X1(t)/A(4)监测叶轮磨损故障系数B，当B＞50％时预报浆液循环泵叶轮磨损，建议进行动平衡校正；步骤五、建立浆液循环泵安装不对中引起的机械振动故障分类指标，对原始振动信号Xi经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率、2倍频转速频率、3倍频转速频率和4倍频转速频率处的振动幅值分量Xi(t)〔i＝1，2，3，4〕，通过反算叠加后重构安装对中不良引起的故障信号，安装不对中故障系数G算法如式(5)，G＝[X(2)+X(4)]/[X(1)+X(2)+X(3)+X(4)](5)监测安装不对中故障系数G，当G＞40％时预报安装对中不良；步骤六、建立浆液循环泵减速机主轴断裂故障分类指标，通过设备管理系统获取浆液循环泵运行电流C和最大启动电流S，监测C和S的变化，减速机主轴断裂故障系数H算法如式(6)，H＝C/C0〔6〕式中，C0为浆液循环泵运行电流设定值，当H＞30％且S＝0时，预警减速机主轴断裂；步骤七、建立浆液循环泵汽蚀故障分类指标，通过设备管理系统获取脱硫吸收塔液位Y、石膏浆液浓度F，监测Y和F的变化，浆液循环泵汽蚀故障系数D算法如式(7)，D＝(Y/Y0)*(F0/F)〔7〕式中，Y0为吸收塔液位设定值，F0为石膏浆液浓度设定值，当D≤0.996时，预警浆液循环2CN113864208A权利要求书2/2页泵汽蚀故障。2.根据权利要求1所述的脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法，其特征在于：所述步骤二至步骤七的监测诊断结果传输至设备管理系统，设备管理系统在人机界面显示脱硫浆液循环泵的运行状态。3.根据权利要求2所述的脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法，其特征在于：所述设备管理系统接收任一项脱硫浆液循环泵运行状态预警信号后，将该预警信号转发至设定的智能终端。3CN113864208A说明书1/4页脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法技术领域[0001]本发明涉及设备监测与诊断技术领域，尤其涉及一种脱硫浆液循环泵运行状态智能监测诊断方法。背景技术[0002]随着环保需求的不断提高，对火电厂脱硫设备的可靠运行提出了更高要求。其中，脱硫浆液循环泵是电厂脱硫系统的重要组成部分，对于