[发明专利]一种旋转机械劣化趋势预测的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及旋转机械状态监测领域，特别是涉及一种旋转机械劣化趋势预测的方法和装置。

背景技术

设备的劣化是指随着时间的推移，设备原有功能的降低及丧失，以及设备的技术、经济性能的降低。本发明所说的设备劣化趋势，是指从监测设备劣化开始到设备必须停机处理所经过的时间，特别是解决用户关心的当设备出现异常时，还可以运行多长时间的问题。目前，常用的劣化趋势预测方法是根据统计数据做出曲线，用线性函数或二次函数多项式的最小二乘法进行曲线拟合，确定停机极限值出现的时间。在此过程中，假设不同时期的测量数据的性质相同，劣化趋势曲线为比较理想的形状。实际上，设备劣化的发展，往往经历一个由量变到质变的过程，不同时期的数据不具有可比性。同时，由于影响设备劣化的因素多种多样，劣化趋势有多种形式，不一定按照拟合曲线的情况发展。如果不能根据实际情况及时调整，可能会发生因设备状态急剧恶化需要提前停机而没有及时停机，或因设备状态有所好转可以多运行一段时间而没有延迟停机，两种情况都会造成经济损失。

目前的劣化趋势预测是基于数据统计分析，没有考虑设备劣化的性质，但故障性质对劣化趋势有严重影响。旋转机械劣化的主要表现形式是磨损、腐蚀、疲劳和剥落等，主要监测数据是设备的振动情况，因为设备的各种故障一般在振动信号上有所反映，振动信号包含着丰富的信息，而对振动进行测量比较方便，一般不会影响设备的正常工作。大多数情况下，与转速同步的旋转机械的同(基)频振动是主要的，也是不可避免的，如果没有引起其它问题，对设备的危害程度不大。但是，如果出现较大的低频振动和高频振动，则意味着设备出现了异常，对设备的危害程度大大增加。因此，在振幅基本相同的情况下，频率成分的变化反映故障的性质，对设备的劣化趋势预测有重大影响。如果不加区分，势必造成计算结果与实际情况出现明显偏差。

发明内容

本发明实施例要解决的问题是提供一种旋转机械劣化趋势预测的方法和装置，通过对劣化原因的综合分析，确定科学合理的停机时机，以克服目前劣化趋势预测单纯依靠数学推导，容易发生不合理的提前或推迟停机的问题。

为达到上述目的，本发明提供一种旋转机械劣化趋势预测的方法，所述方法包括：

根据国内外绝对和相对标准以及设备的具体情况确定旋转机械劣化极限值；

通过在线连续测量或离线定期测量旋转机械的运行参数；

依靠人工智能专家系统自动分析旋转机械故障的性质；

根据故障的性质确定故障对旋转机械劣化趋势的影响程度；

预测旋转机械的劣化趋势；

显示预测结果和影响因素以及需要采取的预防措施。

上述旋转机械劣化趋势预测的方法，其特征在于，所述运行参数选用振动、转速、负荷、温度和压力的至少其中一个。

上述旋转机械劣化趋势预测的方法，其特征在于，所述预测旋转机械的劣化趋势，是指通过拟合运行参数随时间变化曲线，预测运行参数达到旋转机械劣化极限值的时刻。

上述旋转机械劣化趋势预测的方法，其特征在于，所述预测旋转机械的劣化趋势，是指按照不同的时间间隔或者随时计算预测旋转机械的劣化趋势。

上述旋转机械劣化趋势预测的方法，其特征在于，根据故障的性质确定故障对旋转机械劣化趋势的影响程度，是指根据故障类型通过故障影响象系数表来确定故障影响系数。

上述旋转机械劣化趋势预测的方法，其特征在于，采用如下故障影响系数表：