一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法与流程

技术特征：
1.一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取传感器的实时监测数据；并基于稳定正常的历史数据建立数据对比模板；步骤2、计算温压比数据和压缩比数据；步骤3、将传感器的实时监测数据、温压比数据和压缩比数据分别进行数据拟合；步骤4、将数据拟合得到的各项数据的关系规律进行趋势分析以及跳变分析；步骤5、对拟合得到的各项数据关系规律、趋势分析以及跳变分析得到的结果进行相关性分析，对故障进行初步分析排除，完成故障的初筛；步骤6、对各项监测数据、趋势分析、跳变分析以及相关性分析的结果进行对比分析，进一步完成机组故障的筛选；步骤7、确定或预判机组的故障及其位置。2.根据权利要求1所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤1中传感器的实时监测数据包括温度数据、压力数据、振动数据以及液位数据。3.根据权利要求1所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤2中温压比数据是通过同一监测位置的温度数据和压力数据计算得到，而压缩比数据是通过闪蒸气压缩机的入口压力数据和出口压力数据计算得到。4.根据权利要求1所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤3采用最小二乘法对监测得到的数据进行数据拟合，明确监测数据之间的关系规律，而最小二乘法算法公式如下：x
i
＝a0 a1t
i
a2t
i2

…
a
i
t
ik
式中：t
i
为时间点，x
i
为t
i
时刻各个传感器数据值，数据点(t
i
，x
i
)，a
i
为最小二乘法拟合系数，k为拟合函数的多项式阶数。5.根据权利要求1所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤4包括以下分步骤：步骤4.1、基于步骤3的数据拟合进行趋势分析，并确定异常趋势数据；步骤4.2、基于步骤3的数据拟合进行跳变分析，确定异常跳变数据；步骤4.3、整合趋势分析和跳变分析得到所有可能得到的故障点。6.根据权利要求5所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤4.1依次包括趋势提取和异常趋势判断，进而确定异常趋势数据。7.根据权利要求6所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤4.2采用跳变检测算法：式中：w为一定时间宽度内全部监测数据；median(
·
)表示取中位数；σ为时间宽度内数据的标准差，σ
min
为其最小值；根据监测数据和数据对比模板分别计算得到的s
t
，数据对比模板的s
t
可首先确定数据对比模板的历史检测数据的窗口序列，并计算窗口序列的平均值，依据该平均值计算s
t
；并
对监测数据和平均值计算的s
t
进行对比，进而判断监测数据是否发生跳变。8.根据权利要求1所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤5包括以下分步骤：步骤5.1、趋势分析的相关性分析，实现故障的初步筛选；步骤5.2、跳变分析结果的相关性分析，进一步筛选故障。9.根据权利要求8所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤5.2的跳变分析结果的相关性分析基于在线检测算法，在线检测算法主要是利用基于皮尔逊相关系数的测点聚类算法结果建立线性模型，而皮尔逊相关系数计算公式如下：式中：x，y表示两组用于对比的监测数据值，i表示传感数据的样本数量。10.根据权利要求1所述的一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，其特征在于，步骤6的对比分析主要通过计算数据之间的累计距离矩阵表示，累计距离则通过欧氏距离进行表达，欧式距离采用动态时间规整算法。

技术总结
本发明提供了一种闪蒸汽压缩机组故障诊断方法，涉及闪蒸汽压缩机组领域，将监测数据拟合得到的各项监测数据的关系规律进行趋势分析以及跳变分析；再进行相关性分析，对故障进行初步分析排除，完成故障初筛；进行对比分析，进一步完成机组故障的筛选；确定或预判机组的故障及其位置；本发明通过对实时监测的闪蒸汽压缩机组数据进行处理挖掘，迅速准确的确定闪蒸汽压缩机组的故障位置或未来的设备运行趋势，及时预警维护，防止压缩机组损坏停机造成经济损失；此种压缩机组故障诊断方法能够联系各类型以及各位置处的传感器，通过对所有监测数据的系统分析，实现准确高效判断压缩机组整理流程中的故障点及故障类型。组整理流程中的故障点及故障类型。组整理流程中的故障点及故障类型。


技术研发人员：尤学刚 邓欣 张秀林 王鑫章 彭程 孙恪成 王京博 唐星 朱映默 王利平 杨波 崔泽昊
受保护的技术使用者：中海石油（中国）有限公司海南分公司 中海油能源发展股份有限公司 中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司
技术研发日：2021.10.14
技术公布日：2021/12/7