高流量控制阀的智能故障诊断

慕国行 闫磊 朱燕芳 李远 徐利美

【关键词】故障诊断;控制阀;高流量

近年来，随着经济的快速发展，全国互联电网建设迅速崛起[1-2]，对于控制阀的需求标准也在不断提升。控制阀是通过动力控制过程来控制系统中介质流动的设备。其中节流元件的阀门组件可以改变介质的流速。该阀连接到致动器，该致动器向节流元件提供动力。在调节致动器位置的压力下，节流元件的位置也被调节。所以控制阀的结构包括两个部分：阀门组件和执行机构[3]。控制阀是流体管道的控制装置，用于连接、截断和引导工作流体，调节介质压力和流量，保护管道和设备。控制阀在电力工业领域发挥着重要作用[4]。

常规故障诊断技术通常依赖于工程判断。然而，在复杂情况下的工程判断中的故障诊断是最困难的。实际上，一旦客观阀门发生故障，故障信息就包含在检测所得的振动信号中[5]，但不易观察，特别是在复杂的多种故障模式或嘈杂的工作环境下。因此，它被认为是分析外部测量的振动信号以揭示故障特征和识别故障模式的通用且有效的方法。迄今为止，许多专门用于分析淹没在振动信号中的故障特征的信号处理方法已被开发，例如小波包分解，局部均值分解，经验模式分解，卡尔曼滤波器等。

在缺乏故障特征的诊断领域，各种智能故障诊断方法得到迅速发展。例如，基于对供应压力、执行器通风口堵塞和隔膜泄漏的分析，利用多层前馈神经网络来估计阀门的健康指标[6]。然而，值得注意的是，每种智能故障诊断方法都有自己的能力范围，并不适合所有的故障诊断任务。在一些实际应用中，采用单一的智能故障诊断方法而获得的诊断结果可能不稳定，例如，虽然整体识别准确率很高，但某些类型故障的准确率波动较大。为了提高受单一智能故障诊断方法限制的诊断结果的准确性和稳定性，提出了智能故障诊断（IFD）的关键技术。

阀门大多容易发生外部泄漏故障，下面我们对控制阀外部泄露的分类和机理进行简要分析。

（一）外部泄漏的分类

除了阀体的泄漏之外，还有三个位置通常会出现外部泄漏[7]。因此，根据这些故障发生的不同位置，外部泄漏可以分为四组，如图1所示。从图1中，我们还可以知道外部泄漏可能发生在哪些部分。

（二）外部泄漏的机理

从图1中所示的由故障导致外部泄漏的零件，我们可以找到外部泄漏机理的结果，如表1所示。对控制阀的其他类型的故障应通过类似的方式进行研究。

故障诊断是一门综合性、多技术的学科。故障诊断方法分为三组：基于模型的方法、基于信号的方法和基于知识的方法[8-9]。每种方法都有自己的特点。基于信号的方法通过分析宽度、相位和频率来检测故障，这不需要建立系统的精确模型。

寻找合适的故障诊断方法是控制阀故障诊断研究的重要課题之一。根据常见故障的机理和不同诊断方法的特点，可以选择适合每种故障的故障诊断方法。无论选择哪种方法，其原理都可以描述为：被检测对象的情况（包括正常和异常）由一个名为S的情况空间组成，而其可检测数据的数值由一个名为Y的特征空间组成，所以当系统处于一个名为S的特定情况时，我们可以找到一个名为Y的特征值。

对于混合气体控制阀的故障诊断，关键问题是根据特征值来区分情况的模型。我们可以通过三个步骤通过特征值来完成这个过程，如图2所示。

我们可以按照图3所示的路线来开发IFDD系统，包括对控制阀故障诊断策略的研究和对控制阀故障知识的总结。

泄漏、堵塞、振动、噪声和稳定性是控制阀的常见故障。其中造成泄露和堵塞的原因更加复杂。我们对控制阀进行故障诊断时需要详细排查是否发生泄露以及堵塞。在本文中，我们依据电力工业中控制阀的故障，分析了控制阀外部泄露的分类及机理，控制阀常见的故障诊断方法，并且提出了IFDD系统的研究路线。总之，对控制阀故障诊断方法的理论研究是故障检测的基础和开发IFDD系统的前提。研究某一类故障的机理，是寻找适用于阀门不同故障的诊断方法过程中的一个突破。