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阀门存在的问题与技术发展方向

发布时间:2018-06-01发布者:苏阀达尔阀门

1.阀门状态参数检测精度不够高

对阀门的状态参数进行测量是进行阀门故障诊断的基础,但是目前有些检测方法和设备受检测原理或检测环境的限制,存在检测精度不够的问题。例如用钳形推力传感器(C-Clamp)进行闸阀阀杆推力的测量时,推力的测量误差   大可达20%,而这个误差往往超出了阀门执行器输出力预留的裕度。显然此时通过阀杆推力的测量结果来判断阀门未来启闭性能的结果可信度是较差的。又如用声发射设备检测阀门内漏时,一旦阀门承受的压差较小,介质冲击阀体无法产生应力波信号时,阀门即使存在较大内漏也无法被检测出来。

2.阀门早期微弱故障难以诊断

对阀门故障的诊断   先要获得阀门运行时的各种状态信号,从信号中提取各种特征信息。通过对特征信息的分析获得故障发生的征兆。但是目前情况下,阀门的诊断分析方法都是针对阀门在运行过程中已经出现较明显故障的情况。对于一些早期、微弱以及复合的故障目前还缺少   的诊断分析方法。对阀门故障诊断分析方法本身的性还缺少相关的   ,这也是目前阀门故障诊断分析方法在实际中应用较少的原因。另外,有些阀门的故障并不是由单一的原因引发,而是由多个起因耦合产生的,而现有诊断方法几乎都是针对单一的故障模式开展。因此针对复合型、系统型的阀门故障,现有的诊断方法还不能   地溯源故障成因。

3.阀门故障机理   不够深入

阀门的故障机理即为病理,指引起阀门故障的物理、化学、机械、电气或是人的原因及其因果关系。目前对于阀门故障模式的分析有很多工程上的例子,但是对引发这些症状原因的   目前还比较少。阀门故障机理的   需要大量基础理论   和工程实际数据支撑,一般需要建立故障机理的基本数学模型,通过实际故障数据对其进行修改完善。但是由于阀门的种类较多,使用的工况存在很大的差异,获得所有阀门较   的故障数据几乎是不可能的,因此通过仿真分析阀门的故障机理将是一种   的手段。

4.诊断决策系统的智能性尚待提高

由于对阀门故障机理的   存在不足,阀门故障实际数据的累积比较少,因此阀门故障诊断系统用来推理判断的基础知识比较缺乏,这也导致对阀门进行故障诊断时仍需要人为参与。目前用于诊断决策的专家系统缺乏足够的知识表达,推理效率低下。而人工神经网络系统无法获得足够的训练样本,并且需要人为设置一些假定条件和参数,因此其实际运用也受到限制。模糊诊断技术也需要先验知识确定各关系矩阵。因此,底层故障机理和故障数据的不足制约了上述诊断方法智能性的发挥。

技术发展方向

虽然目前阀门故障诊断技术的   已经取得了一些进展,但是从阀门故障诊断技术当前面临的问题出发,该项技术未来还需在以下几个方面加强   :

1.提高检测结果的精度和性

如果检测结果的精度和性出现问题,即便后续的分析方法和决策系统再   ,诊断的结果也有可能是错误的。现有检测设备精度不高的原因主要是由检测原理本身所造成的,因此很有   吸收利用当前摩擦学、材料学、电子学和测量学的相关   成果,结合阀门本身的特点   出、高性的检测设备。对于某些重要的阀门状态参数,可以采用不同的检测设备对其测量,以提高检测结果的性。另外,多传感器融合技术也是提高检测结果性的一种方法,在阀门的运行过程中,单一的故障很有可能引起多个状态参数的变化,例如,由落入异物而导致的阀门内漏,除了密封副处出现应力波信号,还会引起阀门前后压力的变化,阀杆运动不到位,甚至还伴有噪声。仅仅使用一种传感器监测阀门状态,其性和准确性都较低。通过多种传感器同时监测阀门的运行参数,多个传感器的数据进行综合分析,剔除无用和错误的信息,有利于提高传感器系统的性,使   终的决策判断   加合理。

2.加强早期的故障诊断   

阀门使用现场往往环境较为恶劣,如存在高温,空间狭小和有毒介质泄漏等问题,操作人员在现场进行诊断时存在   的危险性,因此,现有阀门诊断实施的频率较低。现有的诊断一般都是在阀门出现明显故障征兆后的事后诊断,这种诊断方法很难发现早期微弱的故障。利用网络技术对阀门进行远程在线诊断,一方面可以让操作人员远离危险环境进行诊断,提高作业的   性;另外通过组网技术,将现场的关键阀门联系起来,提高诊断的效率。   为关键的是基于网络的实时连续监测有利于早期微弱故障的发现。基于网络的远程在线诊断技术需要将现有的阀门故障诊断技术,DTU技术和网络技术相结合,在阀门使用现场设立在线监测点,采集阀门的运行数据,在技术力量较强的   所或企业建立诊断分析   。诊断分析   获得远程传输的阀门运行数据后,对阀门状态进行判断,再远程提供检修建议。这在提高阀门运行的性和降低阀门维护成本方面具有很大的优势。未来建立过程控制系统时将越来越多地考虑运用该项技术。

3.阀门故障机理的深入   

阀门故障机理反映了阀门故障的本质,是阀门故障诊断方法和技术的坚实基础。机理不明,则只能对阀门故障的表象进行   ,无法对阀门故障进行   正确地解释。加强对阀门故障机理的   不能仅仅将阀门作为一个独立对象开展   ,而应将阀门放在整个工艺系统中,对阀门的实际使用工况,控制系统逻辑等   地分析。对于故障机理的数学模型,应通过仿真数据和实际故障数据对其进行反复修正。

4.提高决策系统的智能性

阀门故障诊断决策系统智能性的不够主要问题在于基础故障数据较少,决策缺乏实际依据。因此   建立阀门数据库,收集阀门运行的状态数据。   的阀门制造商、阀门用户和   院开始联合建立阀门数据库,但是国内还没有实施类似的计划。阀门的数据库不仅包含阀门在整个寿命过程中的运行状态数据,   包含阀门设计、加工、装配和试验各环节的数据记录。运用阀门数据库,可以综合分析影响阀门健康状态的关键因素,改进薄弱环节来提升阀门寿命。然而,建立阀门数据库是个庞大的系统工程,阀门的种类繁多,工况各异,依靠单一的力量根本无法完成。只有在行业协会   下,各阀门制造商、设计院和阀门用户相互联合,数据共享,才能推动阀门数据库的建立,提升阀门故障诊断技术的水平。

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