大型隔膜泵泵閥狀態(tài)識(shí)別方法研究.pdf

1、本文是東北大學(xué)設(shè)備診斷工程中心與東鞍山燒結(jié)廠針對(duì)大功率隔膜泵泵閥狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷的實(shí)際需求，聯(lián)合研發(fā)的一個(gè)實(shí)際項(xiàng)目。 往復(fù)式活塞隔膜泵是工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的重要機(jī)械設(shè)備之一，其運(yùn)行狀態(tài)的好壞直接關(guān)系著生產(chǎn)效率，因此，對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的趨勢(shì)預(yù)報(bào)與及時(shí)維修，避免過(guò)剩維修和維修不足是十分必要的。而泵閥作為隔膜泵的重要組成部分，其卡閥與泄漏故障時(shí)有發(fā)生，給生產(chǎn)帶來(lái)了很大損失。因此，本文針對(duì)隔膜泵泵閥的卡閥故障展開(kāi)了研究，給

2、出了診斷結(jié)果。這項(xiàng)技術(shù)在國(guó)內(nèi)大型隔膜泵研究中還寥寥無(wú)幾，而且具有一定的經(jīng)濟(jì)意義。本文主要研究?jī)?nèi)容和成果如下： (1)以雙缸雙作用往復(fù)式隔膜泵的結(jié)構(gòu)和工作原理為基礎(chǔ)，對(duì)其運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模，并建立了振動(dòng)微分方程。此外，分析了引起泵閥振動(dòng)的主要激勵(lì)源及泵閥的失效機(jī)理，闡述了內(nèi)部激勵(lì)源與表面振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)之間的內(nèi)在關(guān)系，論證了利用泵閥表面振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)對(duì)其進(jìn)行故障診斷的可行性。 (2)針對(duì)泵閥的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，利用ANSYS有限元分

3、析軟件對(duì)閥箱體動(dòng)態(tài)響應(yīng)分析。對(duì)泵閥及管道實(shí)體建模，得出了在閥盤(pán)的沖擊下，閥箱體上不同測(cè)點(diǎn)的位移及加速度響應(yīng)情況。從理論上分析了傳感器的最佳放置位置。此外，分析了閥箱體的幾階固有頻率及振型。 (3)對(duì)采集到的泵閥表面振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理、小波降噪、時(shí)域、幅域、頻域及小波包分析，提取了卡閥的故障特征。試驗(yàn)信號(hào)分析表明：垂直方向的幅域參數(shù)尤其是脈沖因數(shù)和峰值因數(shù)兩個(gè)指標(biāo)可作為有力的輔助診斷參數(shù)；功率譜分析為以后的小波包頻帶分解技術(shù)提供

4、了有力的依據(jù)，驗(yàn)證了用振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行卡閥故障特征識(shí)別的可行性。利用小波包頻帶分解技術(shù)，可有效提取故障信號(hào)特征，實(shí)現(xiàn)卡閥故障的識(shí)別。 (4)為了將多種特征提取方法更加完美的結(jié)合在一起，使診斷的精度更加精確。本位采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障提取，將幅域分析中的敏感參數(shù)和小波包頻帶分解技術(shù)相結(jié)合，一起作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。這樣可以充分的利用多種特征提取的結(jié)果，使診斷的精度大大提升。此外，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以使診斷系統(tǒng)不斷完善，具有極好的可擴(kuò)充性，可以實(shí)