一种离心真空泵喘振识别方法及系统与流程

本发明涉及离心真空泵喘振识别，尤其涉及一种离心真空泵喘振识别方法及系统。

背景技术：

1、离心真空泵在运行过程中，当系统流量过小、管网阻力过大时，叶轮或扩压器内会产生旋转脱离，流动恶化引发失速，泵出口压力突然大幅下降，低于管网压力，导致气体瞬间向泵内倒流；倒流使叶轮内流动暂时改善，出口压力回升，管网压力因气体倒流而下降，倒流停止后泵重新向管网供气；正常供气使管网阻力增加，流量再次减小，再次引发失速，如此形成周期性、低频率、大振幅的气流振荡现象，称为喘振。喘振是离心真空泵的固有属性，严重的喘振会使设备剧烈振动、离心叶轮剐蹭，对设备造成严重损坏。因此，准确识别喘振并采取及时的退喘措施，对于保障设备安全运行具有重要意义。

2、现有喘振识别方案存在以下不足：

3、单一下降阈值判断导致误报：现有技术中，存在通过监测驱动电机电流变化率来识别喘振的方案，其基本逻辑为：当电流下降超过某一阈值时即判定为喘振。然而，离心真空泵在正常工况调整（如进气阀调节、负载切换）时，电流也会出现短暂下降，若降幅超过阈值，即被误判为喘振，触发不必要的保护动作。

4、多参数融合判断仍存在误报问题：现有技术中还存在同时监测真空度、温度、振动及电流变化率等多参数进行综合判断的方案，但其各参数均采用变化率阈值触发逻辑，当工况波动导致温度、真空度等参数同步波动时，仍会产生误报。多参数融合并未从根本上解决阈值触发型判断逻辑的固有缺陷。

5、对电流波形特征的利用不足：喘振发生时，电流波形呈现急剧下降-大幅回升（超调）-逐渐恢复稳态的完整特征，而现有方案仅关注电流下降阶段，未能利用回升超调这一喘振特有的波形特征，漏报与误报并存。

6、未考虑变频器主动调速的干扰：现有基于电流的喘振识别方案普遍未考虑变频器输出频率变化对电流的影响。当变频器主动调速时，电流也会发生显著变化，但此时并非喘振，现有方案无法区分。

7、现有滑动窗口方案的应用局限：近年来出现了基于滑动窗口提取电流最值及计算标准差的喘振判断方法，该方法采用电流标准差作为判断依据，虽然引入了滑动窗口概念，但其核心仍为阈值触发逻辑，且需要同时处理转速与电流两组数据、涉及标准差计算，算法较为复杂。

8、因此，如何提供一种能够准确区分喘振与工况波动、排除变频器主动调速干扰、实现喘振精确识别的离心真空泵喘振识别方法，是本领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：针对上述存在的问题，提供一种离心真空泵喘振识别方法及系统，通过引入电流超调判断机制和频率不变判断机制，有效降低误报率，排除变频器调速干扰，提高识别准确性。

2、为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：

3、根据本发明的一个方面，提供了一种离心真空泵喘振识别方法及系统，包括以下步骤：

4、s1、采用滑动窗口连续采集离心真空泵驱动电机的电流数据和驱动频率数据；

5、s2、在滑动窗口内，计算滑动窗口首尾电流差值，若电流下降，计算电流下降对应的电流下降幅度，当所述电流下降幅度达到预设的第一阈值，进行下一步骤；

6、s3、监测电流数据的回升情况，若电流数据出现超调，且对应的超调幅度达到预设的第二阈值，进入下一步骤；

7、s4、在滑动窗口对应的时间段内，计算驱动频率数据的变化率，若频率变化率低于预设的第三阈值，判定频率不变；

8、s5、当同时满足步骤s2~s4时，判定离心真空泵发生喘振。

9、优选的，在步骤s1中，所述电流数据和驱动频率的采集方法具体包括以下步骤：

10、定义预设数量的连续变量构成滑动窗口，所述滑动窗口用于存储最近预设时间段内的历史数据；

11、将各连续变量按顺序移位，将当前采样值存入第一连续变量；

12、以预设采样周期连续采集电流数据和频率数据；

13、每个采样周期执行一次数据传送。

14、优选的，所述滑动窗口的长度为4~6个连续变量，所述采样周期为0.5~2s。

15、优选的，在步骤s2中，所述电流下降幅度的计算方法包括以下步骤：

16、计算滑动窗口内电流持续下降前的初始电流与电流持续下降后的末态电流的电流差值；

17、计算所述电流差值与所述初始电流的百分比，作为电流下降幅度。

18、优选的，所述第一阈值为10~20%。

19、优选的，在步骤s3中，所述超调为电流在经历下降后重新回升，并且回升的峰值超过下降前初始电流值。

20、优选的，所述超调幅度由下式计算：

21、

22、其中，为超调幅度；为回升的峰值电流；为下降前的初始电流值。

23、优选的，所述第二阈值为3~8%。

24、优选的，在步骤s4中，所述频率变化率由下式计算：

25、

26、其中，为频率变化率；为窗口末频率；为窗口首频率；为滑动窗口长度；为采样周期；

27、所述第三阈值为0.05~0.2 hz/s。

28、优选的，一种离心真空泵喘振识别系统，包括：

29、参数配置模块，用于设定采样周期、滑动窗口长度、第一阈值、第二阈值和第三阈值；

30、数据采集模块，用于按照设定的采样周期连续采集离心真空泵驱动电机的电流数据和驱动频率数据；

31、滑动窗口处理模块，用于按照设定的窗口长度对采集的数据进行滑动窗口存储与更新；

32、逻辑判断模块，用于判断离心真空泵是否发生喘振；

33、输出控制模块，用于在判定喘振时输出报警信号并执行退喘保护动作。

34、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

35、1、本发明通过引入电流超调判断机制，利用喘振特有的先降后升波形特征与工况波动电流变化相区分。工况波动导致的电流下降通常不会伴随显著超调，从而从根源上解决了误报问题。

36、2、本发明通过引入频率不变判断机制，只有当电流变化同期变频器频率未发生变化时才确认为喘振，精确排除了变频器主动调速导致的电流变化被误判为喘振的情形。

37、本发明的第一重下降判断作为筛选条件，第二重超调判断作为关键确认条件，第三重频率判断作为排除条件，三重递进、层层筛选，兼顾了识别效率与准确性。

38、本发明的方案无需复杂的标准差计算、移动平均处理或多参数融合分析，仅需简单的差值计算和阈值比较，易于在plc等嵌入式控制器中实时实现，硬件零成本增加。

1.一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：在步骤s1中，所述电流数据和驱动频率的采集方法具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：所述滑动窗口的长度为4~6个连续变量，所述采样周期为0.5~2s。

4.根据权利要求1所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：在步骤s2中，所述电流下降幅度的计算方法包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：所述第一阈值为10~20%。

6.根据权利要求1所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：在步骤s3中，所述超调为电流在经历下降后重新回升，并且回升的峰值超过下降前初始电流值。

7.根据权利要求6所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：所述超调幅度由下式计算：

8.根据权利要求1所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：所述第二阈值为3~8%。

9.根据权利要求1所述的一种离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：在步骤s4中，所述频率变化率由下式计算：

10.一种离心真空泵喘振识别系统，用于执行权利要求1~9任一项所述的离心真空泵喘振识别方法，其特征在于：包括：