[发明专利]一种基于模糊综合评判的离心泵状态评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及离心泵机组状态监测领域，特别是涉及离心泵状态评估方法。

背景技术

作为装置的心脏，泵在石油化工行业中用途十分广泛。一个大型的千万吨/年的炼油及其配套装置(常减压蒸馏、催化裂化、加氢等)需要各类泵200台左右，其中离心泵占83％。泵的工作条件比较苛刻，输送介质比较恶劣，如高温、高压、易燃、腐蚀性或毒性介质。因此，良好地评估离心泵的运行状态是石油化工行业安全的重要保证。

离心泵常见故障包括：

(1)轴承类故障，轴承故障多来源于粘着磨损、疲劳磨损、腐蚀等，由于泵长时间运转，轴承温度上升，接触面的间隙小，同时运转过程受到交变载荷的作用，滚到的表面会发生疲劳点蚀，随着轴承的运转，逐渐发生剥落等故障，造成机组振动过大。

(2)泵的异常响声，泵在正常运转时出现异响可能的原因为泵吸入异物，堵塞或损坏叶轮；吸程过大，叶轮进口产生气蚀，水流经叶轮时在低压区出现气泡，到高压区气泡溃灭，产生异响。

(3)流量不足、扬程不够，泵的扬程不够可能的原因为泵的转速不足，选泵的性能达不到设计要求，介质的物理特性与设计条件不符；泵的流量不足可能的原因为泵吸入侧少量漏气，进出口管路堵塞，密封环磨损、叶轮磨损，

(4)泵超功率运行，离心泵运行过程中电机过热、电流表读书超常，可能为泵超功率运行，可能的原因为泵的转速过高；填料压的过紧；轴承剧烈磨损或损坏；泵转动部分发生摩擦。

常用的状态预测方法有：趋势图分析方法、时间序列分析法、基于灰色理论的预测方法等，上述预测方法只能进行单因素线性预测。而离心泵的状态特征参数，如海上平台外输油泵状态常常受到其运行参数如轴承振动、进 出口流量、进出口压力、温度等因素影响，因此上述方法用与离心泵的状态评估，都存在一定的问题，影响评估精度。

模糊理论发展至今已三十余年，应用范围非常广泛，它不需要复杂的数学模型来分析问题，对于工程科技领域也有模糊理论的研究成果，人工智能专家系统中故障诊断、型样识别等。本专利利用模糊综合评判方法对离心泵的不同运行状态进行评价预测。

发明内容

本发明对离心泵的一段时间内运行状态进行评估，提出了一种基于模糊综合评判的离心泵状态评估方法

本发明的目的通过以下技术方案来实现：

1.基于模糊综合评判的离心泵的状态评估方法，该方法包括如下步骤：

1)离心泵数据采集，通过多级离心泵实验台和离心泵故障诊断与在线状态监测系统采集正常运行与故障状态数据；

2)离心泵运行状态确定，结合离心泵不同运行状态的运行参数，确定离心泵的运行状态等级；

3)状态监控数据整理分类，结合评价模型数据类型，对监测数据进行分析整理；

4)模糊评价函数选取，对离心泵不同类型监测参数选取不同的模糊评价函数；

5)模型参数的确定，根据不同参数的变化范围及规律，对因数集、模糊评价矩阵参数进行确定；

6)离心泵运行状态识别，根据某一时刻监测参数以及模糊评价模型，实时确定离心泵的运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评判的离心泵状态评估方法，其特征在于，所述步骤1中监测数据包括离心泵机组及其部件振动、转速、流量、压力、温度、扬程、效率、电机电流、电压中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评判的离心泵状态评估方法，其特征在于，所述步骤2中离心泵的运行状态分为A、B、C、D四个状态， 作为评语集。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评判的离心泵状态评估方法，其特征在于，所述步骤4中模糊评价函数类型包括偏小型函数、偏大型(戒下型)函数、中间型(对称型)函数、S型函数、Z型函数、π型函数中的一种或几种。

偏小型函数包括：降半矩形分布、降半Γ分布、降半正态分布、降半柯西分布、降半梯形分布、降岭形分布；

偏大型(戒下型)函数包括：升半矩形分布、升半Γ分布、升半正态分布、升半柯西分布、升半梯形分布、升岭形分布；

中间型(对称型)函数包括：矩形分布、尖Γ分布、正态分布、柯西分布、梯形分布、岭形分布；

5.根据权利要求1所述的一种基于模糊综合评判的离心泵状态评估方法，其特征在于，所述步骤5中，选取几种不同的参数作为因素集，记作

U＝{u₁,u₂,u₃,…,u_m}   (1)

将离心泵的状态集合作为评语集，记作