[发明专利]压缩机故障诊断方法、装置、压缩机、存储介质及处理器在审
申请号: | 202110102274.1 | 申请日: | 2021-01-26 |
公开(公告)号: | CN113007082A | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 邓瑞;韦衍;吕浩福;徐嘉 | 申请(专利权)人: | 珠海格力节能环保制冷技术研究中心有限公司 |
主分类号: | F04B51/00 | 分类号: | F04B51/00;G01D21/02 |
代理公司: | 北京煦润律师事务所 11522 | 代理人: | 朱清娟;梁永芳 |
地址: | 519070 广东省珠*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 压缩机 故障诊断 方法 装置 存储 介质 处理器 | ||
1.一种压缩机故障诊断方法,其特征在于,包括:
获取所述压缩机内部润滑油的油液信息,并获取所述压缩机的振动参数;
根据所述油液信息,确定所述压缩机的故障区域;
根据所述振动参数,确定所述压缩机的故障位置;
根据所述故障区域和所述故障位置,确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。
2.根据权利要求1所述的压缩机故障诊断方法,其特征在于,获取所述压缩机内部润滑油的油液信息,包括:
对所述压缩机内部润滑油进行光谱分析仪监测,得到所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数,作为所述压缩机内部润滑油的油液信息;
获取所述压缩机的振动参数,包括:
在所述压缩机的壳体表面设置所需进行故障诊断的一个以上测试点,测量得到每个所述测试点的振动幅值,作为所述压缩机的振动参数。
3.根据权利要求2所述的压缩机故障诊断方法,其特征在于,其中,
根据所述油液信息,确定所述压缩机的故障区域,包括:
在所述压缩机内部润滑油中各元素的浓度变化参数中,若有至少一个所述元素的浓度变化参数超过设定浓度,则确定至少一个所述元素为异常元素;
将所述异常元素所属涂层在所述压缩机内部零件上的涂覆区域,确定为所述压缩机的故障区域;
根据所述振动参数,确定所述压缩机的故障位置,包括:
在一个以上所述测试点的振动幅值中,若有至少一个所述测试点的振动幅值超过设定幅值,则确定至少一个所述测试点为故障点;
将所述故障点在所述压缩机的壳体表面所处位置,确定为所述压缩机的故障位置。
4.根据权利要求3所述的压缩机故障诊断方法,其特征在于,根据所述故障区域和所述故障位置,确定所述压缩机的故障零件的磨损程度,包括:
根据所述故障位置处测试点的当前振动幅值、以及所述故障位置处测试点的设定幅值,确定所述故障位置处零件的磨损程度;
根据所述故障区域处异常元素的当前含量、以及所述故障区域处异常元素的设定含量,确定所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值,并确定所述故障区域处零件的磨损程度;
对所述故障位置处零件的磨损程度、以及所述故障区域处零件的磨损程度进行极大-极小复合处理,得到所述压缩机的零件的磨损程度;
将所述压缩机的零件的磨损程度,与所述故障区域处零件的磨损程度的等权重分析值进行比较,确定所述故障位置和所述故障区域中的零件中的严重磨损零件的磨损程度,作为所述压缩机的故障零件的磨损程度。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的压缩机故障诊断方法,其特征在于,还包括:
根据所述压缩机的故障零件的磨损程度,对所述压缩机的磨损状态进行评估。
6.根据权利要求5所述的压缩机故障诊断方法,其特征在于,根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度,对所述压缩机的磨损状态进行评估,包括:
根据所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度在设定的磨损状态评价参数中所处区域,对所述压缩机的磨损状态进行评估;
其中,在所述压缩机的故障位置和排量中的至少之一发生变化的情况下,根据发生变化后的故障位置和排量中的至少之一,对所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度进行加权补偿处理后,再根据加权补偿处理后的所述压缩机在所述故障位置处的零件的磨损程度,对所述压缩机的磨损状态进行评估。
7.一种压缩机故障诊断装置,其特征在于,包括:
获取单元,被配置为获取所述压缩机内部润滑油的油液信息,并获取所述压缩机的振动参数;
诊断单元,被配置为根据所述油液信息,确定所述压缩机的故障区域;
所述诊断单元,还被配置为根据所述振动参数,确定所述压缩机的故障位置;
所述诊断单元,还被配置为根据所述故障区域和所述故障位置,确定所述压缩机的故障零件的磨损程度。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于珠海格力节能环保制冷技术研究中心有限公司,未经珠海格力节能环保制冷技术研究中心有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110102274.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。