基于振动信号SVM的管壳式换热器堵塞故障诊断方法研究

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换热器是大型石化企业的一种典型化工设备,其典型故障是管道结垢、堵塞,严重时会引起泄漏,这些故障会影响换热器的换热效果,严重时甚至影响整套化工装置的安全运行。因此,研究换热器的状态监测系统十分必要。传统的化工设备状态监测系统,一般采用有线网络传输数据,因其布线困难、施工难度大等原因,对投产后的化工设备进行状态监测是个难题。无线传感器网络具有安装部署灵活,可扩展性和鲁棒性强等优点,使其可以解决有线监测系统的布线难题。迄今国内外针对换热器流体诱导振动原理和减振设计等方面研究较多,针对换热器故障监测的系统比较少,利用振动判断循环水换热器故障状态的研究则更少。本文以基于无线振动传感器的循环水换热器故障故障诊断为选题,主要研究内容有:(1)基于流固耦合的换热器堵塞故障模型研究采用有限元法建立输流直管不同结垢程度的故障模型,探讨结垢故障状态下输流直管的振动属性,研究流体流速和结垢程度对输流直管振动的影响程度。通过输流直管振动实验,验证该模型的可行性。通过建立流固耦合的换热器堵塞故障模型,研究不同堵塞管数、不同入口流速下换热器故障模型的振动属性,探讨流速和堵塞管数对换热器振动信号的影响。(2)基于振动信号的循环水换热器故障诊断方法研究通过分析换热器不同状态的振动信号,结合入口流速和离心泵转速等参数,提出一种基于换热器入口流速的振动信号时频域故障特征提取法,建立换热器时频故障特征数据库和基于整流平均值的支持向量机分类器(MAV-SVM)。研究换热器振动信号的五个经典无量纲参数,建立基于无量纲参数特征提取的支持向量机分类器(DPD-SVM),进一步构建基于整流平均值的六维DPD-SVM。通过研究SVM参数优化技术,提高DPD-SVM分类器在换热器故障诊断中的识别准确率。(3)换热器堵塞故障实验床及现场实验研究通过人工填充堵塞物的方法,建立不同堵塞管数的换热器实验模型,分析换热器各种堵塞故障状态下的振动信号,验证时频域故障特征提取法、MAV-SVM和DPD-SVM分类器的可行性。通过对石化生产现场不同状态三台换热器的振动信号采样和分析,研究生产现场换热器振动信号获取的可行性和现场环境噪声对数据采集的影响程度,并验证DPD-SVM方法对不同状态振动信号的可分性。(4)基于振动信号的换热器状态监测系统研究运用LabVIEW和Matlab混合编程技术,开发基于有线振动传感器和无线振动传感器的换热器信号分析系统,实现对振动信号的时域、频域参数和无量纲参数的分析。结合换热器典型故障的故障特征数据库和DPD-SVM分类器,开发基于实验室换热器模型的实时监控、故障诊断和报警系统。
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