申请/专利权人：四川科力特硬质合金股份有限公司

申请日：2022-11-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN115754010B

主分类号：G01N29/14

分类号：G01N29/14;G01N29/44;G01B7/02;G01B7/14;G01B21/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.03.24#实质审查的生效;2023.03.07#公开

摘要：本发明公开了机械密封环密封端面质量控制方法。本发明中，建了以电涡流、声发射和振动检测为主的机械密封信号监测系统；并根据技术路线，分别设计了针对密封开启过程、工作过程和磨损过程的数据采集试验。从而为进一步构建密封的端面健康评估模型提供数据支持，提高了对于该机械密封环密封端面质量检测时的数据精确性；随着密封端面的不断磨损，密封的开启转速和膜稳定参数将逐渐增加，利用以上信息来训练神经网络，则能有实现流体动压型机械密封的端面健康评估。试验中，两个密封环转速检测神经网络在总体上都表现出了较好的识别率，从而提高了对于密封端面质量控制检测时的全面性，同时也为后续的试验研究过程提供了良好的数据支撑。

主权项：1.机械密封环密封端面质量控制方法，其特征在于：所述机械密封环密封端面质量控制方法包括以下步骤：S1:先进行传感器的安装，安装电涡流传感器是基于被测导体在磁场中切割磁感线所产生的漩涡状感应电流来测定密封环两个端面之间的距离；由于该传感器所检测的对象必须是金属，且测量时不能直接对密封环端面造成破坏；S2:进行声发射传感器的安装，将其中一个声发射传感器安装在密封腔前端，距离密封端面较近；而将另一个传感器安装在密封腔侧沿，距离密封端面较远；S3:首先利用电涡流、声发射和振动传感器对机械密封进行多通道同步信息采集，接着再将各传感器所检测信号通过信号调理仪放大，最后再将调理后的信号通过不同频率的数据采集卡传入至工控机;S4:进行信号的抽取；从三种膜厚状态的声发射信号组中，按照所给压力的不同合主轴转速的不断增加，均匀地抽取60个数据包，保证每个数据包都包括连续采样得到的30万个点；接下来平均把数据包分成三段，为减少庞大的计算量，在接下来DHMM中我们将把这三段作为DHMM的帧数，即60个样本，每组分成3帧；每种状态则有180个数据段，即180个初始样本，之后对数据进行先进行零均值化处理，又叫做中心化处理；S5:进行频域分析特征提取；经过频谱分析，能直观看到信号在频谱图上的频率分布情况、各个谐波幅值大小、相位，此后就可以通过计算来得到反映频谱结构的功率和能量；S6:对得到的特征参数向量进行降维优化处理，剔除特征向量参数中相互关联的子集，减少模式识别训练运算难度，提高膜厚状态识别精度；S7:开始进行密封环转速检测，先进行信号的分帧处理；将采集的机械密封数据均匀划分为T段，每一段对应各时刻的观测值，这样O={D1，D2，03，．．．q就成为一个观察序列；每个膜厚状态样本的300000个采样数据点分成3帧，则帧长为100000；这样就将每种膜厚状态对应的采样样本分成短序列，然后对每帧分别提取特征参数，就得到了每帧的特征值，假设第n帧信号的特征参数为On，再将各帧的特征值参数向量汇总为观察值序列D=q1，q2，q3;S8:到足够的观测值的样本的序列后，针对算法存在的下溢的问题，采用改进后的公式重估模型，得各状态的HMM模型对应的参数；然后用得到的数据建立三种机械密封膜厚状态的HMM模型；S9:运用Viterbi算法具有的概率推理的能力，把测试用的膜厚状态样本输入三种机械密封膜厚状态对应的DHMM模型，将概率取最大值对应的模型的状态作为识别的状态。

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