【摘 要】
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离心泵是一种常见的流体输送设备,广泛应用于航天航空、石油化工等领域,在日常生活和工业生产中发挥着重要作用。离心泵由于受特殊工作环境和极长运行时间等因素的影响,比较容易出现故障,而故障一旦发生轻则导致效率下降,重则引发安全事故。因此,为保障工程中离心泵的高效安全运行,必须实现对离心泵运行状态的有效监测。传统的离心泵状态监测依赖于各类传感器,并通过特定参数指标实现对离心泵的状态监测及故障判断,这类方法
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离心泵是一种常见的流体输送设备,广泛应用于航天航空、石油化工等领域,在日常生活和工业生产中发挥着重要作用。离心泵由于受特殊工作环境和极长运行时间等因素的影响,比较容易出现故障,而故障一旦发生轻则导致效率下降,重则引发安全事故。因此,为保障工程中离心泵的高效安全运行,必须实现对离心泵运行状态的有效监测。传统的离心泵状态监测依赖于各类传感器,并通过特定参数指标实现对离心泵的状态监测及故障判断,这类方法通常因传感器安装困难,监测成本较高而难以实际应用。为解决上述问题,本文结合了机器学习和嵌入式技术,研究出了一套低成本、高效率的离心泵状态监测系统。搭建了基于改进KNN算法的离心泵故障预测模型,通过振动和外磁场信号实现了离心泵偏工况下的故障预测,实时性较好且准确率较高;通过设计嵌入式装置进行监测信号采集和特征指标计算,成本较低且对监测对象的外部结构友好。本文主要研究内容和创新点如下:(1)针对传统离心泵状态监测中单一信号特征变化不明显的问题,本文提出了通过振动和外磁场信号实现离心泵状态监测的方法。通过振动和外磁场信号的形成机理分析,以及离心泵不同故障状态下振动和外磁场信号特征指标变化规律的分析,验证了该方法的可行性。结果表明,离心泵基座振动信号和电机切向外磁场感应电压信号对离心泵不同故障状态的变化反应相对明显。(2)针对离心泵在线监测应用少、效率低和可靠性不高的问题,搭建了基于改进KNN算法的故障预测模型,通过监测信号特征指标实现偏工况下的故障预测。以Relief F算法筛选特征指标,减少模型训练数据冗余,提高了模型的预测效率;以马氏距离替代KNN算法中原有距离函数,消除了特征指标间量纲的影响,减小了样本差异性,提高了样本数据的可靠性;以十折交叉验证算法选择KNN算法关键值K,确保了预测准确率。(3)针对传统监测方法破坏泵体、抗干扰性较差的问题,利用嵌入式技术,并结合信号监测需求设计了非侵入式信号监测装置。硬件设计上,本文根据需求对装置进行了模块化架构和功能设计。在软件设计上,本文根据各模块运行逻辑进行了程序设计,完善了底层硬件驱动设计并配套了各模块调用函数。
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