离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法.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(10)申请公布号CNCN104236871104236871A(43)申请公布日2014.12.24(21)申请号201310229647.7(22)申请日2013.06.09(71)申请人沈阳透平机械股份有限公司地址110869辽宁省沈阳市经济技术开发区开发大路16号甲(72)发明人李宏坤王学军杨树华肖忠会张学峰王开宇(74)专利代理机构沈阳科苑专利商标代理有限公司21002代理人许宗富(51)Int.Cl.G01M13/00(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书4页说明书4页附图2页附图2页(54)发明名称离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法(57)摘要本发明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。CN104236871ACN10423687ACN104236871A权利要求书1/2页1.一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。2.根据权利要求1所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，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所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，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：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所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，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所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，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所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，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所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，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所述的离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法，其特征在于，2CN104236871A权利要求书2/2页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。3CN104236871A说明书1/4页离心式压缩机半开式叶轮裂纹故障识别方法技术领域[0001]本发明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。背景技术[0002]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