[发明专利]在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法

权利要求书

1.一种在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)泄漏故障数据收集和整理，包括关联故障和非关联故障；

2)建立机械密封泄漏故障数据驱动模型，包括基于在役转动设备机械密封的运行故障数据，分别建立：正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，得到一个机械密封泄漏故障数据驱动模型；

3)对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行优化；

是选择相关指数法或灰关联分析法对机械密封泄漏故障数据驱动模型进行优化，其中，

所述的相关指数法，是通过计算相关指数R来衡量，R值越接近1，说明模型精度越高，相关指数R通过下式计算：

式中：F_n(t_i)是统计得到的实际故障间隔时间累积分布概率；F₀(t_i)是通过模型拟合得到的故障间隔时间累积分布概率；是F_n(t_i)的平均值；

所述的灰关联分析法，是通过计算关联度参量r(X₁,X₂)衡量，其中，关联度参量值越大，表明建立的模型越接近故障历史数据，模型精度则更高，关联度参量通过下式计算：

式中：a和b为故障数据区间的起点和终点；ξ(t_k)为各时间点的关联系数；Δt_k为两时间点之间的时间间隔；

4)根据机械密封泄漏故障数据驱动模型，预测在役转动设备机械密封的可靠性寿命；包括：

(1)首先给出机械密封寿命计算模型如下：

式中，θ为机械密封寿命值，单位为h；t为机械密封运行时间，单位为h；f(t)为概率密度函数；T为总运行时间；

(2)根据机械密封寿命计算模型和机械密封泄漏故障数据驱动模型，确定的基于故障数据的机械密封寿命单点值：其中

正态分布模型的寿命预测单点值：

θ＝E(T)＝μ，μ期望值

对数正态分布模型的寿命预测单点值：

μ期望值、σ标准差

指数分布模型的寿命预测单点值：

λ幂指数常数

两参数威布尔分布模型的寿命预测单点值：

m形状参数、η尺度参数

(3)根据统计学方法和机械密封泄漏故障数据驱动模型，得到不同数据驱动模型下机械密封的寿命预测区间值：

正态分布模型的寿命预测区间值：

式中，z_α/2为标准正态分布的α/2分位点，通过值查阅标准正态分位表得到；n为泄漏故障间隔时间个数；

对数正态分布模型的寿命预测区间值：

指数分布模型的寿命预测区间值：

式中，T为总运行时间；r为故障次数，与泄漏故障间隔时间个数n相等；为卡方分布的α/2分位点，该值通过查阅卡方分布分位数表；

两参数威布尔分布模型的寿命预测区间值：

式中，A₁,A₂,ω₁,ω₂为统计参数；Γ为伽玛函数值，通过查阅伽玛函数表获取；

上面各模型的寿命预测区间值的可靠度均为：1-α。

2.根据权利要求1所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤1)所述的泄漏故障数据收集，包括收集在役转动设备上的机械密封投入运行时间点、泄漏失效时间点。

3.根据权利要求1所述的在役转动设备机械密封泄漏故障预测方法，其特征在于，步骤1)中所述的关联故障，是指机械密封在规定的条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障，以及在计算可靠性特征量时必须纳入的故障；所述的非关联故障，是由于误用或维修不当以及外界因素引起的故障，在计算可靠性特征量时不应纳入的故障。