基于声信号的离心泵故障诊断研究

各种原因使得工业现场设备状态监测的首选测量信号是声信号时,提出一种基于声信号的设备状态监测方法显得尤为必要。以某型离心泵为依据对象,对现场采集的声信号提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为信号的初始特征,然后计算这些MFCC初始特征的散布熵(DE)值,并通过主成分分析法(PCA)对矩阵进行降维,从而构造特征矩阵。利用蝙蝠优化算法(BA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数与核函数参数进行优化,对离心泵的多种故障工况开展诊断,并与多种诊断方法进行比较。实验结果表明,经过BA优化后的模型在诊断准确率上提高了21.7%;在该模型的基础上利用DE对MFCC提取的信号进行深度挖掘,使模型诊断的准确率提高2.05%。

基于识别规则的注水站离心泵故障预测方法

针对油田注水站通过传统的人工“望闻问切”等手段,分析判断离心泵机组工况现状的不足,提出了一种基于识别规则的智能故障诊断方法,实现了离心泵实时故障诊断。首先,通过采集注水站离心泵正常状态以及异常状态时的参数,接着分析两种状态下这些参数的变化趋势,将其进行对比分析,研究出离心泵在正常状态和异常状态下参数变化的特征。再次,通过这些离心泵机组参数的变化率及其阈值,计算出离心泵机组故障异常的边界条件。最后,研制出一种离心泵故障识别的规则,实现对离心泵故障的智能预测。通过油田离心泵机组的现场验证,该方法预测故障的准确率达到了99.5%,确保了离心泵机组正常生产运行。

离心泵故障原因分析与维修策略

在石油行业发展的过程中,为了能够更好地对生产质量和生产效率进行保障,就需要在实际生产中对各种机械设备进行使用,离心泵作为现阶段较常使用的设备类型,在实际生产加工过程中,有着较为良好的应用效果。但是,在目前离心泵设备使用过程中,经常会出现各种故障问题,对实际使用的效果和质量造成严重的影响。本文主要针对现阶段离心泵机械设备使用故障原因进行分析,并提出有效的维修策略,希望能对今后设备的使用提供有效参考。

基于多物理场信号相关分析与支持向量机的离心泵故障诊断方法

为解决传统离心泵故障诊断仅使用单一振动信号而无法综合利用多物理场相关性信息等问题,该研究提出一种基于多物理场信号相关分析与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先对采集到的离心泵在不同状态下的多物理场信号进行归一化操作;其次计算任意两个归一化后的多物理场信号的相关度并组成相关度矩阵;最后,以相关度矩阵作为特征使用SVM进行诊断。为验证该方法的有效性,使用离心泵故障数据对所提方法进行了验证。结果表明,相比仅使用单一信号的故障诊断方法,该方法能充分提取离心泵多物理场相关度信息,特征提取更充分,有效提高离心泵故障诊断正确率。

探讨天然气净化厂离心泵故障处理及日常维护

离心泵是一种通过旋转让水产生离心作用来进行工作的设备,随着社会的进步和时代的飞速发展,离心泵在许多类型工作领域中都得到了充分的利用,其中,石油化工方面对离心泵的应用在日趋广泛。本文对离心泵进行了分析,详细的介绍了离心泵的工作原理和结构,以此为基础,对离心泵常出现的故障、处理方案以及维护进行了探讨。

电厂常用离心泵故障原因及修复方法

水泵在长时间运行中,会因各种原因出现的不同情况的故障,使水泵性能劣化、效率下降、能耗增加,必须采用经济合理,快速诊断及时维修使其恢复运行,才能提高水泵运行效率,确保发电机组安全、经济发电。因此,笔者着重探讨发电厂常用的离心泵在运行中存在的常见故障情况进行分析,并给出有针对性的检修对策。

离心泵常见故障诊断方法与日常维护

本文根据离心泵的工作原理及结构介绍了离心泵的故障诊断方法,并提出了相应的诊断处理办法以及在今后的工作中的日常维护以保证生产平稳运行,为设备检修提供更好的技术指导和依据。

莱钢1080m^3高炉高压供水系统改造实践

针对莱芜分公司炼铁厂银山前区2座1080m3高炉高压供水系统存在的问题进行了’分析和研究，运用小扬程、大流量的离心泵代替原系统大扬程、小流量的无密封自吸泵，并对系统工艺管道进行优化，提高了系统稳定性，降低了设备故障率。