一种机械密封泄漏故障预测方法
技术领域
本发明涉及机械密封泄漏检测领域，尤其涉及一种机械密封泄漏故障预测方法。
背景技术
目前机械密封主要用以解决旋转轴用动密封问题，由于机械密封具有泄漏量少，工作可靠性程度高和寿命长等许多优点，目前已广泛应用于石油、化工、医药、燃料和国防等工业领域。
由于许多因素的影响，机械密封的使用寿命长短各异，长的可达2～4年，短的只有2～3个月，甚至几周时间，若不能预测机械密封泄漏损失和泄漏率超标时间，往往导致过早地更换新的密封件，或者因不能及时发现泄漏率超标，延误维修时间，引起易燃、易爆、有害介质大量泄漏而导致事故。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机械密封泄漏故障预测方法，旨在解决现有技术中的机械密封的使用寿命长短各异，若不能预测机械密封泄漏损失和泄漏率超标时间，延误维修时间，引起易燃、易爆、有害介质大量泄漏而导致事故的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用的一种机械密封泄漏故障预测方法，包括如下步骤：
对设备投入运行时间点和泄漏时间点进行记录，采用光学检测法通过电磁阀确定机械密封的泄漏时间点，并测量泄漏时间点的泄漏量，采集机械密封的泄漏液体量；
机械密封的四个端部分别安装有溢流管，在溢流管内安装有差压监测仪，并实时传输管内差压数据至上位机，且在溢流管的端部安装有阻流弯管，采集机械密封四个端部连接管内的泄漏液体量的差压，从而确定机械密封的泄漏方位；
收集机械密封在规定条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障数据以及发生的时间点，收集机械密封由于误用、维修不当以及外界因素引起的故障数据以及发生的时间点，采用等时间间隔频次法绘制泄漏故障间隔时间散点图，将统计总时间划分为等时间区间，以时间区间中间值为横坐标，对应时间区间内的故障发生数为纵坐标，得到故障间隔时间内故障发生分布图；
建立机械密封故障分布模型，包括时间点和故障类型；
对机械密封故障分布模型进行正态分布，在上位机得到机械密封故障正态分布图，其中可直观显示机械密封的泄漏部位、故障方式以及故障时间点，从而可以预测出设备机械密封的可靠性寿命。
本发明的一种机械密封泄漏故障预测方法，通过确定机械密封泄露的大体位置；对机械密封进行同等条件的多组试验，从而从多组试验中收集泄露故障的关联故障和非关联故障，从而建立机械密封泄露故障的数据驱动模型，包括运行故障数据，分别建立正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，从而得到一个机械密封泄露故障数据驱动模型，对机械密封泄露故障数据模型的数据进行选择，从而预测设备机械密封的可靠性寿命。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的机械密封泄漏故障预测方法的流程图。
图2是本发明的关联故障数据和非关联故障数据的收集整理的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
请参阅图1和图2，本发明提供了一种机械密封泄漏故障预测方法，包括如下步骤：
S101：对设备投入运行时间点和泄漏时间点进行记录，采用光学检测法通过电磁阀确定机械密封的泄漏时间点，并测量泄漏时间点的泄漏量，采集机械密封的泄漏液体量；
在本实施方式中，采集机械密封的泄漏液体量具有两种方式，一种是用于当检测到泄漏液体量符合液滴计数条件时，通过漏斗对泄漏液滴进行接收，通过对漏斗接收的一段时间内的接收量进行测量，并加以液滴时间段的计数，通过对液滴存量除以液滴时间，从而得出液滴的流量；还有一种方式是通过光学采集法采集泄漏液体的流量，其应用于泄漏液体流量较大时，通过计算泄漏液体量的横截面积、第一时刻的管内液体差压、第二时刻的管内液体差压，测量得出泄漏液体的液体密度，通过计数设备对投入运行时间进行测定，并以秒为单位进行不同时间点的泄露量记录，从而能够建立时间-泄露量的线性表格；光学检测法包括两个光电二极管，一个光电二极管输出高平信号，另一个光电二极管输出地平信号，并通过两个发光二极管和两个放大器对输出信号进行整合放大，在没有泄露时，发光二极管发射红外线信号，光电二极管接收红外线信号，放大器将红外线信号放大、整流、输出低电平信号，从而使上位机能够接收机械密封的泄露信息，从而计算出管内液体的差压变化。
S102：机械密封的四个端部分别安装有溢流管，在溢流管内安装有差压监测仪，并实时传输管内差压数据至上位机，且在溢流管的端部安装有阻流弯管，采集机械密封四个端部连接管内的泄漏液体量的差压，从而确定机械密封的泄漏方位；
在本实施方式中，机械密封的四个端部分别连接有连接管，溢流管接的数量为四个，分别安装在机械密封的四个侧面的端部，对机械密封的泄露液体进行接收，溢流管的自由端部安装有阻流弯管，阻流弯管对泄露液体进行阻挡和收集，从而避免了液体泄露造成污染，通过在连接管内安装差压测量阀和漏斗，从而对机械密封的泄露回收采集，差压监测仪的型号为SM5651-001D-3S，能够对管内流量的变化造成管内气压变化进行监测，并实时将监测数据传输至上位机，如此能够确定机械密封泄露的大体位置。
S103：收集机械密封在规定条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障数据以及发生的时间点，收集机械密封由于误用、维修不当以及外界因素引起的故障数据以及发生的时间点，采用等时间间隔频次法绘制泄漏故障间隔时间散点图，将统计总时间划分为等时间区间，以时间区间中间值为横坐标，对应时间区间内的故障发生数为纵坐标，得到故障间隔时间内故障发生分布图；
S1031：关联故障是指机械密封在规定条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障。
S1032：非关联故障是由于误用、维修不当以及外界因素引起的故障。
在本实施方式中，所述的关联故障数据和非关联故障数据的收集收集，包括收集在役转动设备上的机械密封投入运行时间点、泄漏失效时间点，所述的关联故障，是指机械密封在规定的条件下使用，由于运行环境的温度、压力和介质因素造成机械密封部件磨损或劣化而引起的故障，以及在计算可靠性特征量时必须纳入的故障；所述的非关联故障，是由于误用或维修不当以及外界因素引起的故障，在计算可靠性特征量时不应纳入的故障，对机械密封进行同等条件的多组试验，从而从多组试验中收集泄露故障的关联故障和非关联故障，从而建立机械密封泄露故障的数据驱动模型；所述的关联故障数据和非关联故障数据的收集整理，是采用等时间间隔频次法或经验分布函数法绘制泄漏故障间隔时间散点图，其中，所述泄漏故障间隔时间由机械密封泄漏失效时间点减去投入运行时间点得到；所述的等时间间隔频次法，是将统计总时间划分为若干等时间区间，以时间区间中间值为横坐标，对应时间区间内的故障发生概率为纵坐标，得到故障间隔时间概率密度函数的散点图。
S104：建立机械密封故障分布模型，包括时间点和故障类型；
在本实施方式中，建立机械密封泄露故障的数据驱动模型，包括运行故障数据。
S105：对机械密封故障分布模型进行正态分布，在上位机得到机械密封故障正态分布图，其中可直观显示机械密封的泄漏部位、故障方式以及故障时间点，从而可以预测出设备机械密封的可靠性寿命。
在本实施方式中，分别建立正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型和两参数威布尔分布模型，并进行模型参数反演和参数检验，从而得到一个机械密封泄露故障数据驱动模型，对机械密封泄露故障数据模型的数据进行选择；在机械密封故障正态分布图中，机械密封泄露部位、故障方式以及故障时间点的走势被清晰地表示，通过对机械密封泄露部位和故障方式的高发时间段进行分析，从而可以预测出设备机械密封的可靠性寿命，从而预测设备机械密封的可靠性寿命。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
