【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及制冷設(shè)施運行監(jiān)測，特別是涉及一種基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、制冷系統(tǒng)，是用于降低或維持低溫的設(shè)備和工藝流程的集合，通常通過移除系統(tǒng)內(nèi)的熱量來達到降溫或保持低溫的目的。
2、為了保障制冷系統(tǒng)的長期穩(wěn)定運行，減少設(shè)備故障和能耗，提高系統(tǒng)效率，維護和監(jiān)測系統(tǒng)的各個組件，尤其是干燥過濾器，變得尤為重要。現(xiàn)有技術(shù)中一般對干燥過濾器采用的是定期檢查和更換的方法，然而，過濾器的健康狀態(tài)可能并不會立即顯現(xiàn)問題，且通過人工監(jiān)測不適宜高風(fēng)險、長時間運行的制冷系統(tǒng)。
3、此外，現(xiàn)有技術(shù)中還有通過設(shè)置傳感器進行檢測的方案，但多存在數(shù)據(jù)分析精度低的問題，使得微小的故障變化會被忽略，進而導(dǎo)致過早或過晚進行維護和健康預(yù)警，從而產(chǎn)生因健康診斷不精準(zhǔn)、不及時導(dǎo)致的制冷系統(tǒng)健康趨勢監(jiān)控效率低的問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠解決因健康診斷不精準(zhǔn)、不及時導(dǎo)致的制冷系統(tǒng)健康趨勢監(jiān)控效率低的問題，并實現(xiàn)基于振動監(jiān)測的快速健康診斷，再通過綜合壓力降因素實現(xiàn)多維度判斷制冷系統(tǒng)設(shè)施健康狀態(tài)的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法及系統(tǒng)。
2、本專利技術(shù)技術(shù)方案如下：
3、一種基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，所述方法包括：
4、獲取制冷系統(tǒng)中干燥過濾器的過濾過程振動數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述過濾過程振動數(shù)據(jù)生成過濾振動健康指數(shù)；
5、根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥
6、若判斷為否，則獲取制冷系統(tǒng)中干燥過濾器的干燥過濾狀態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述干燥過濾狀態(tài)數(shù)據(jù)生成壓力降偏差趨勢因子；
7、判斷所述壓力降偏差趨勢因子是否大于等于標(biāo)準(zhǔn)壓力降趨勢閾值，若判斷為是，則生成過濾器健康診斷異常指令，并根據(jù)所述過濾器健康診斷異常指令指示制冷設(shè)施管理人員進行檢修。
8、可選地，所述過濾振動健康指數(shù)包括故障頻率偏差值和振動頻率起伏指數(shù)；
9、根據(jù)所述過濾過程振動數(shù)據(jù)生成過濾振動健康指數(shù)，包括：
10、根據(jù)所述過濾過程振動數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)采樣窗口進行數(shù)據(jù)提取，并生成多個振動過程窗口數(shù)據(jù)；
11、獲取標(biāo)準(zhǔn)故障頻率段中的預(yù)標(biāo)定頻率點的標(biāo)定點數(shù)量，并將所述標(biāo)定點數(shù)量設(shè)定為頻率采樣數(shù)量；
12、按照所述頻率采樣數(shù)量從所述振動過程窗口數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)采樣，并生成多個采樣頻率段，其中，所述采樣頻率段中的采樣頻率點的數(shù)量與所述標(biāo)準(zhǔn)故障頻率段中的預(yù)標(biāo)定頻率點的數(shù)量相同；
13、根據(jù)所述采樣頻率段中的各采樣頻率點與所述標(biāo)準(zhǔn)故障頻率段中的各預(yù)標(biāo)定頻率點生成故障頻率偏差值，其中，每個采樣頻率段對應(yīng)一個故障頻率偏差值；
14、根據(jù)所述振動過程窗口數(shù)據(jù)中各所述采樣頻率段對應(yīng)的故障頻率偏差值，基于以下公式生成振動頻率起伏指數(shù)：
15、；
16、其中，vfc為振動頻率起伏指數(shù)，n為采樣頻率段對應(yīng)的故障頻率偏差值的數(shù)量，dvf為故障頻率偏差值，為第j個采樣頻率段對應(yīng)的故障頻率偏差值，j為采樣頻率段的序號，為采樣頻率段對應(yīng)的故障頻率偏差值的均值。
17、可選地，基于以下公式計算故障頻率偏差值dvf：
18、；
19、其中，dvf為故障頻率偏差值，n為標(biāo)定點數(shù)量，為第i個采樣頻率點的頻率值，為第i個預(yù)標(biāo)定頻率點的頻率值。
20、可選地，根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥過濾器是否振動異常，包括：
21、判斷所述故障頻率偏差值是否小于等于預(yù)設(shè)的第一偏差閾值；
22、若判斷為是，則判斷所述干燥過濾器振動異常；
23、若判斷為否，則判斷所述振動頻率起伏指數(shù)是否大于等于預(yù)設(shè)的第二偏差閾值；
24、若判斷為是，則判斷所述干燥過濾器振動異常；
25、若判斷為否，則判斷所述干燥過濾器不是振動異常。
26、可選地，根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥過濾器是否振動異常，之后還包括：
27、若判斷為是，則生成振動健康異常指令；
28、將所述振動健康異常指令發(fā)送至制冷設(shè)施管理人員，其中，所述振動健康異常指令用于指示所述制冷設(shè)施管理人員對所述干燥過濾器進行振動異常檢修。
29、可選地，根據(jù)所述干燥過濾狀態(tài)數(shù)據(jù)生成壓力降偏差趨勢因子，包括：
30、根據(jù)所述干燥過濾狀態(tài)數(shù)據(jù)提取制冷劑狀態(tài)數(shù)據(jù)、過濾器狀態(tài)數(shù)據(jù)和過濾器出入口壓力數(shù)據(jù)，其中，所述過濾器出入口壓力數(shù)據(jù)包括干燥過濾器的入口壓力和出口壓力；
31、根據(jù)所述制冷劑狀態(tài)數(shù)據(jù)生成制冷劑影響系數(shù)；
32、根據(jù)所述過濾器狀態(tài)數(shù)據(jù)生成干燥器影響系數(shù)；
33、基于以下公式生成壓力降偏差趨勢因子：
34、；
35、其中，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的壓力降偏差趨勢因子，為干燥過濾器在數(shù)據(jù)采樣時間點t時的出口壓力，為干燥過濾器在數(shù)據(jù)采樣時間點t時的入口壓力，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的制冷劑動力黏度，l為干燥過濾器的過濾填充層長度，為干燥過濾器的滲透系數(shù)，為干燥過濾器的過濾橫截面積，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時制冷劑的流速，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的制冷劑影響系數(shù)，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的干燥器影響系數(shù)。
36、可選地，所述制冷劑狀態(tài)數(shù)據(jù)包括制冷劑質(zhì)量流量、制冷劑密度、制冷劑動力黏度；基于以下公式生成制冷劑影響系數(shù)：
37、；
38、其中，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的制冷劑影響系數(shù)，為基礎(chǔ)影響系數(shù)，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的制冷劑質(zhì)量流量，為質(zhì)量流量參考值，為流量指數(shù)，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的制冷劑密度，為密度參考值，為密度指數(shù)，為數(shù)據(jù)采樣時間點t時的制冷劑動力黏度，為動力黏度參考值，為黏度指數(shù)。
39、可選地，所述制冷劑狀態(tài)數(shù)據(jù)還包括制冷劑流速；
40、根據(jù)所述過濾器狀態(tài)數(shù)據(jù)生成干燥器影響系數(shù)，包括：
41、根據(jù)所述過濾器狀態(tài)數(shù)據(jù)獲取干燥過濾器的已使用時間；
42、根據(jù)已使用時間生成濾芯影響系數(shù)和過濾介質(zhì)影響系數(shù)；
43、根據(jù)所述制冷劑流速對歷史流速的標(biāo)準(zhǔn)差和歷史流速均值進行更新，并生成實時流速標(biāo)準(zhǔn)差和實時流速均值；
44、基于以下公式生成干燥器影響系數(shù)：
45、；
46、其中，為干燥器影響系數(shù)，為過濾介質(zhì)影響系數(shù)，為濾芯影響系數(shù)，為干燥過濾器中濾芯表面的粗糙度，為干燥過濾器中過濾介質(zhì)的顆粒直徑，g為過濾器的過濾形狀影響系數(shù)，為干燥過濾器中濾芯的孔隙度，為實時流速標(biāo)準(zhǔn)差，為實時流速均值。
47、可選地，判斷所述壓力降偏差趨勢因子是否大于等于標(biāo)準(zhǔn)壓力降趨勢閾值，還包括：
48、若判斷為否，則生成壓力降偏差趨勢正常指令；
49、根據(jù)所述壓力降偏差趨勢正常指令生成當(dāng)前健康評估報告，并將所述當(dāng)前健康評估報告存儲。
50、可選地，本申請還提供一種基本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，所述過濾振動健康指數(shù)包括故障頻率偏差值和振動頻率起伏指數(shù)；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，基于以下公式計算故障頻率偏差值DVF：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥過濾器是否振動異常，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥過濾器是否振動異常，之后還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，根據(jù)所述干燥過濾狀態(tài)數(shù)據(jù)生成壓力降偏差趨勢因子，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，所述制冷劑狀態(tài)數(shù)據(jù)包括制冷劑質(zhì)量流量、制冷劑密度、制冷劑動力黏
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，所述制冷劑狀態(tài)數(shù)據(jù)還包括制冷劑流速；
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，判斷所述壓力降偏差趨勢因子是否大于等于標(biāo)準(zhǔn)壓力降趨勢閾值，還包括：
10.一種基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，所述過濾振動健康指數(shù)包括故障頻率偏差值和振動頻率起伏指數(shù)；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，基于以下公式計算故障頻率偏差值dvf：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥過濾器是否振動異常，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的基于實時設(shè)備監(jiān)控的制冷設(shè)施健康趨勢診斷方法，其特征在于，根據(jù)所述過濾振動健康指數(shù)判斷所述干燥過濾器是否振動異常，之后還包括：
6....
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黃志波，孫玉康，
申請(專利權(quán))人：上海能譽科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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