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EMD方法在燃气调压器故障诊断和安全预警技术的应用研究

2014/6/18 0:00:00              

摘 要:EMD方法是一种基于信号处理的诊断方法。本文通过对调压器出口压力数据进行EMD分解,对比分析故障和非故障时各能量矩的分布规律,从而获得调压器不同故障的特征信号,并藉此形成调压器的故障诊断和安全预警模型。我们对这个模型进行了进一步开发,使之和SCADA系统通讯,实现对调压器的实时监测,有效辅助燃气调压器的安全运维工作。

关键词:EMD,IMF,能量矩,调压器,故障诊断,预警

燃气调压系统是燃气管网的核心设施,是燃气系统安全稳定供气的重要保障。如果调压器出现故障,调压器的调压稳压的作用就会失效,影响下游供气。因此,加强燃气调压器故障诊断和安全预警的研究工作,不仅影响供气质量,而且与人民生命和国家财产安全息息相关,对于发展我国燃气事业有着非常重要的意义。

目前我国的设备诊断研究集中在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等的关键设备上,尤其是对大型旋转机械的故障诊断,已经形成了一批自己的监测诊断产品。而关于燃气调压器故障诊断和预警方面,目前国内外较为先进的是采用地理信息系统,即GIS系统综合管理方案。就是运用GIS系统对整个管网系统进行监控,并对相关运行数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述。在GIS系统中涉及了物理、信号处理、模型和人工智能多种诊断方法。不过由于系统在很多方面仍不完善,如故障判断,数据采集等,所以在燃气系统的安全预警方面,要走的道路还很长。

EMD方法是一种基于信号处理的诊断方法。它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解,具有正交性和自适应性,理论上可以应用于任何类型的信号的分解,因而这些年应用越来越广泛。本文主要研究这种方法在燃气调压器故障诊断和安全预警技术中的应用。

1. EMD方法的概述

1998年,Huang[1]提出了一种新的信号处理方法—经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)。1999年,Huang[2]又将该方法进行了一些改进。该方法从本质上讲是对一个信号(或其导数,视所需的分解精度而定)进行平稳化处理,其结果是将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来,产生一系列具有不同特征尺度的数据序列,每一个序列称为一个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。n个IMF分量的能量之和应等于原始信号的总能量。

EMD方法与传统的数据处理方法完全不同。它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解,无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。正是由于这样的特点,EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解,因而在处理非平稳及非线性数据上,具有非常明显的优势。

经过EMD分解后的各IMF分量分别代表了一组特征尺度下的平稳信号,各频带能量的变化就表征了燃气调压器在不同出口压力情况下的故障状态。因此选取各 IMF 分量的能量矩作为分类器的特征向量来识别燃气调压器的工作。

2.      EMD方法在调压器故障诊断和安全预警技术中的应用

2.1燃气调压器的故障类型

燃气调压器最常见的故障是:调压器出口压力低、夜间关闭压力高、调压器出口压力喘振。因此故障信息提取目标的最终类型归结为以下四种情况中的一种:

1.调压器出口压力低;

2.调压器出口夜间关闭压力高;

3.调压器出口压力喘振;

4.调压器出口压力正常。

2.2实例分析

本文所用研究数据来自某燃气公司的SCADA系统,主要采集燃气调压器出口压力数据。从每天的0:00开始直至23:55,每隔5min取值一次,全天共计288个点。对全天的288个点进行EMD分解并求取能量矩来进行调压器故障信息的分析。

经过计算发现调压器出口压力数据经过EMD分解得出的本征模函数(IMF)从5到8项不等。因此对应的能量矩Ei也从5项到8项不等。其中前3项的Ei所对应的是高频故障,后3项尤其是最后2项的Ei代表了系统的低频故障。根据燃气调压器不同故障的特性,高速频繁性的故障主要对应调压器的喘振,低频的故障一般反映的是调压器夜间用气低峰时调压器出口压力高或用气高峰时调压器出口压力低[4]。

接下来选取较有代表性的2个调压站来详细阐述如何应用能量矩对调压器进行故障诊断和安全预警[4]。

分别给出了A站5月1日至6月14日二维能量矩演变图和总能量矩演变图。其中6月1日至6月14日出口压力数据经EMD分解计算出的各能量矩列于表1。由于每天的出口压力数据变化不一,按照EMD分解的规律,分解出的IMF能量矩项也从5项到7项不等。

A站在6月7日的夜间出现了严重的关闭压力高故障。问题出现之后,工作人员在6月8日时对故障的调压器进行了修复。从图1及表1中可以看出,在6月7日故障的当天,能量矩Ei3-Ei7出现了一个波峰。其中最大的能量矩项Ei6已经达到了20以上,总能量矩ΣEi则达到了56,这与正常的数据范围(总能量矩ΣEi<3)相差极大。从图1和图2中不难看出,能量矩的突变准确指示出6月7日当天调压器设备出现了严重故障问题。值得注意的是,能量矩二维折线图和总能量矩折线图上还清晰的显示出6月7日发生严重故障之前,能量矩已经从5月29日之后就开始波动攀升,到达6月之后更是有了明显的增加。这说明能量矩的变化对调压器故障具有一定的预见性。如图1所示,图上变化较为明显的是后三项能量矩,即Ei5、Ei6、Ei7。在6月初的时候,Ei5已经出现了一次较大的波动,紧接着Ei6也随之上升,这都说明在调压器严重故障发生之前,能量矩的变化已经对调压器日趋不稳定性给出了预警信号。同时,由上文可知,Ei5-Ei7反映的是系统低频故障,夜间低峰用气时关闭压力高的情况正是属于低频故障问题。

随着6月8日对调压器的修复,系统从总能量矩和各分项能量矩都明显下降并恢复到正常水平。

B站按照燃气公司有关规范属于正常工况站点。不过通过EMD分解得到各项能量矩后发现,Ei1及Ei2在整体的能量矩数值中处于一个较高的位置。因为前三项能量矩主要对应高频系统故障,也就是说能量矩显示此站的高频微小喘振较多。通过和检修人员联系,证实此站确实存在此种现象,但是由于喘振的幅度小,而且常年数据较有规律,并无太大的变化,因此此站并未作为故障站维修过。

一般情况下调压器出口压力低的故障都是发生在用气高峰的时刻,这种故障出现的频率在总体故障中并不高,而且一般情况下不会太严重,所以此处不在对这种故障的能量矩给出实例。

基于对大量站点历史数据的分析和统计,该 EMD方法可以成功用来进行调压器故障诊断和安全预警时。

3. 调压器故障诊断和安全预警软件的开发

应用EMD分解求取能量矩的方法来进行调压器故障诊断和安全预警技术经过系统的开发和调试形成了自主知识产权的软件并申请专利。

该软件通过和SCADA系统的通讯,实时对各站点中低压调压器出口压力数据进行采集和计算,实现了对调压器的实时监测,根据调压器实际运行情况给出安全预警信息和故障诊断信息,为燃气系统的运行提供安全保障。可以预见,燃气调压器故障诊断和安全预警技术作为主动安全管理技术和智能设备诊断技术势必成为智能燃气的关键技术之一。

标签:调压器
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