基于红外热成像与CNN的压裂装备故障精准识别及预警

页岩气大规模压裂作业过程中,以压裂泵为代表的压裂装备的安全性、可靠性直接关系到整体压裂作业的顺利进行.考虑到复杂工况及作业环境对振动分析的影响,且设备内部不便安装振动传感器,可引入红外热成像技术进行运行状态的监测.由于页岩气压裂设备外部壳体较厚,加之内部液体的降温作用,使得泵头体等常见故障区域温度表征不明显.针对此问题...     

基于谐波小波分析的管道小泄漏诊断方法

在长输管道泄漏诊断过程中,复杂噪声背景下的管道小泄漏信号往往难以检测,更无法准确提取小泄漏负压波信号拐点进行泄漏点定位,为此提出基于谐波小波分析技术的小泄漏信号识别与负压波拐点准确提取方法.介绍r谐波小波分析的基本原理及其快速算法,利用谐波小波时频图、时频等高线图以及时频剖面图挖掘管道泄漏敏感特征,准确提取负压波拐点,实现了对长输管线小泄漏的故障诊断.现场采集复杂噪声背景下的输油管道小泄漏信号,分别采用Daubechies小波与谐波小波进行分析对比.试验结果表明,谐波小波泄漏检测法在噪声干扰下对小泄漏信号识别的准确率较高,为长输管道安全输送提供了可靠的保障.     

基于最大李雅普诺夫指数的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障后期的非线性行为以及判断故障的劣化趋势标准问题，提出了最大李雅普诺夫（Lyapunov）指数判别方法。利用包络解调法对轴承原始信号进行了0～1000，2000-3000及3000-4500Hz分频段降噪处理，研究了不同时段轴承故障劣化程度与Lyapunov指数的关系以及信号噪声对Lyapunov指数的影响。结果表明，在0～1000比频段内，轴承早期故障的Lyapunov指数为0．612，运行5个月后，Lyapunov指数增大到0．8105，2000-3000Hz及3000-4500Hz频段内，Lyapunov指数也呈缓慢增大趋势，说明Lyapunov指数能够反映轴承故障劣化程度，因此可以把Lyapur剐指数作为判断轴承故障严重程度的特征参量，这为轴承故障的劣化判断提供了一条有效途径。     

迭代奇异值分解降噪与关联维数在烟气轮机故障诊断中的应用

烟气轮机的振动信号具有很强的非线性特征.提出了将迭代奇异值分解(ISVD)降噪与关联维数分析相结合应用于烟气轮机故障诊断.采用低通数字滤波与ISVD降噪两种方法对实测数据进行降噪处理,对其效果进行对比,并计算烟气轮机在不同故障状态下振动信号降噪前、后的关联维数.结果表明:对于烟气轮机信号,低通数字滤波的降噪效果并不理想,而ISVD降噪则能有效地去除噪声;降噪后,烟气轮机振动信号的伪相图特征清晰,关联积分曲线的标度区明显变宽;不同故障状态下计算得到的关联维数明显不同,可以将关联维数作为故障诊断的定量特征进行提取,从而为烟气轮机故障诊断提供简单而有效的方法.     

基于相对振动能量的转轴运行状态诊断

定性分析了输油泵机组转轴的运行状态与两端相对振动能量的关系曲线近似服从浴盆曲线,但比浴盆曲线多出一个拐点。利用了多测点、多通道轴心轨迹振动信号合成三维轴心轨迹,在此基础上提取轴两端测点的轴心轨迹相对跳动量,该指标融合了相位及轴心轨迹半径两个指标;并提取了可以反应转轴两端相对跳动量能量的指标;在大量实验的基础上,验证了该指标与机组的运行状态曲线与定性分析的结果基本上一致。验证了转轴两端相对振动能量法对转子系统运行状态分析、诊断的可行性。     

局部投影降噪在往复压缩机故障诊断中的应用

往复压缩机的振动信号为典型的非线性、非平稳信号.提出利用局部投影法对振动信号降噪,提取关联维数,并与热力参数相结合诊断往复压缩机故障的方法.首先利用基于定量递归分析的局部投影降噪算法滤除振动信号中的噪声,然后提取关联维数,再根据热力参数计算气缸的压缩比,最后结合关联维数和压缩比,诊断压缩机的故障.结果表明:应用局部投影法降噪后振动信号的局部标度指数曲线存在明显的平台区,关联维数易收敛;在降噪后时域指标无明显变化的情况下,关联维数变化明显,基于局部投影法降噪后的关联维数更能有效地反映设备的故障状态变化.实例中诊断出的往复压缩机活塞磨损故障验证了这种方法的有效性.     

基于FLUENT的气罐泄漏仿真在油气安全中的应用

近年来,油气田地面装置、炼油厂、化工厂中的爆炸、火灾、中毒等事故频发,这些事故大多源于各种油品或其他化工介质的非正常泄漏.因此,对于介质泄漏后在环境因素影响下扩散规律的研究就显得非常重要.本文采用目前流行的流体计算软件Fluent,针对气罐泄漏进行流体泄漏数值仿真,对于指导安全评估、规避风险及防灾避灾有重要的意义.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率。