[发明专利]电厂汽动给水泵运行状态智能监测方法

权利要求书

1.一种电厂汽动给水泵运行状态智能监测方法，包括小汽轮机和汽动给水泵，以及设置于小汽轮机和汽动给水泵各轴承座上用于输出振动信号的振动传感器，汽动给水泵工艺参数包括转速给定值、转速反馈值、出口压力、增压级叶轮口环晃动度和推力盘工作面瓢偏数据，各数据直接从电厂设备管理系统获得，其特征在于本方法包括如下步骤：

步骤一、采集各轴承座振动传感器输出的原始振动信号Xi，对该原始振动信号Xi作频谱分析，提取小汽轮机和汽动给水泵的特征信号；原始振动信号的总振动值A由原始振动信号Xi的离散值x_i(i＝1,2,……,N)求得，

其中，A为总振动值，x_i为原始振动信号Xi的离散值，为平均值；

步骤二、建立汽动给水泵主汽调门伺服阀卡涩故障的分类指标；

根据汽动给水泵的转速给定值V_s和转速反馈值V_f，计算汽动给水泵主调门伺服阀故障系数M,

M＝(V_s-V_f)/V_s×100％ (2)

当汽动给水泵主调门伺服阀故障系数M20％时，预报汽动给水泵主调门伺服阀卡涩故障；

步骤三、建立汽动给水泵入口堵塞故障的分类指标；

根据汽动给水泵的出口压力设定值P_s和实际值P_f，计算汽动给水泵入口堵塞故障系数J,

J＝(P_s-P_f)/P_s×100％ (3)

当汽动给水泵入口堵塞故障系数J15％时，预报汽动给水泵入口堵塞故障；

步骤四、汽动给水泵转子不平衡故障的分类指标；

对于已获取的原始振动信号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_i(t)(i＝1)，通过信号重构获得转子不平衡故障信号，计算不平衡故障系数B，

B＝X₁(t)/A (4)

监测汽动给水泵转子不平衡故障系数B,当B80％时，预报汽动给水泵转子不平衡故障；

步骤五、建立汽动给水泵轴系安装对中不良引起机械振动故障的分类指标；

经频谱分析FFT变换提取原始振动信号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X_i(t)(i＝2，3,4)，通过信号重构获得由于安装对中不良引起的故障信号，计算安装对中不良引起的机械振动故障系数G，

监测安装对中不良引起的机械振动故障系数G,当G30％时，预报汽动给水泵轴系安装对中不良故障；

步骤六、建立汽动给水泵滑动轴承故障的分类指标；

对于已获取的滑动轴承轴承座的原始振动信号，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率至6倍频转速频率处的振动幅值分量X_i(t)(i＝1,2，3,4,5,6)，通过信号重构获得汽动给水泵滑动轴承故障信号，计算汽动给水泵滑动轴承故障系数H,

监测汽动给水泵滑动轴承故障系数H，当H60％时,预警滑动轴承状态异常；

步骤七、建立汽动给水泵油膜涡动产生的机械振动故障的分类指标；

经频谱分析FFT变换提取原始振动信号0.5倍频转速频率处的振动幅值分量Xw(t)，通过信号重构获得油膜涡动引起的机械振动故障信号，计算油膜涡动产生的机械振动故障系数W，

W＝Xw(t)/A (7)

监测油膜涡动产生的机械振动故障系数W,当W20％时，预报汽动给水泵发生油膜涡动故障；

步骤八、建立汽动给水泵流体激振引起的机械振动故障的分类指标；

经频谱分析FFT变换提取原始振动信号0.8倍频转速频率处的振动幅值分量Xs(t)，通过信号重构获得流体激振引起的机械振动故障信号，计算流体激振引起的机械振动故障系数F，

F＝Xs(t)/A (8)

监测流体激振引起的机械振动故障系数F,当F30％时，预报汽动给水泵发生流体激振引起的机械振动故障；

步骤九、建立汽动给水泵芯包故障的分类指标；

采集电厂设备管理系统的汽动给水泵增压级叶轮口环晃动度S和芯包推力盘工作面瓢偏数据Z，计算汽动给水泵芯包故障系数R₁和R₂

R₁＝S-0.1 (9)

R₂＝Z-0.01 (10)

监测汽动给水泵芯包故障系数R₁和R₂,当R₁≥0或者R₂≥0，即增压级叶轮口环晃动度S大于0.1mm或者芯包推力盘工作面瓢偏数据Z大于0.01mm时，预报汽动给水泵芯包故障。