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摘要：本发明提供一种三相卧螺离心机运行状态参数采集与故障诊断方法，涉及离心机诊断技术领域，本发明采集三相卧螺离心机幅度时序数据，温度时序数据和噪声时序数据；对采集数据进行特征提取得到幅度时域特征数据、振动频域特征数据、温度时域特征数据和噪声时域特征数据。通过振动、温度和噪声的时域特征数据生成振动异常系数、温度异常系数和噪声异常系数。根据振动异常系数与振动频域特征数据生成不平衡故障系数；根据振动异常系数与温度异常系数生成润滑故障系数；根据振动异常系数与噪声异常系数生成磨损故障系数。将不平衡故障系数、润滑故障系数和磨损故障系数与预设的阈值进行比较，根据比较结果诊断故障类型。

主权项：1.一种三相卧螺离心机运行状态参数采集与故障诊断方法，其特征在于，具体包括：步骤1：采集三相卧螺离心机的工作时的工作状态时序数据，所述工作状态时序数据包括轴承振动的幅度时序数据、轴承的温度时序数据和三相卧螺离心机的噪声时序数据；步骤2：将轴承振动的幅度时序数据分为N段，并分别使用傅里叶变换将时序数据从时域转换为频域，并进行分析和处理，获得每段时序数据对应的功率谱密度，综合分析每一段幅度时序数对应的功率谱密度得到最大功率谱密度和平均功率谱密度；步骤3：对幅度时序数据进行分析和处理获得幅度时序数据的幅度时域特征数据，所述幅度时域特征数据包括振动幅度平均值和振动幅度均方根值，并根据振动幅度平均值和生成振动幅度均方根值构建数学分析模型，生成振动异常系数；再通过振动异常系数和振动频域特征数据构建不平衡故障模型，生成不平衡故障系数；生成不平衡故障系数所依据的具体逻辑为：将振动幅度平均值和生成振动幅度均方根相乘生成振动异常系数，再通过振动异常系数和振动频域特征数据生成不平衡故障系数，生成动异常系数所依据的具体公式为： 其中，ZD为振动异常系数，为振动的平均值，ZRMS为振动的均方根；生成不平衡故障系数所依据的具体公式为： Bl为不平衡故障系数，Pmax为最大功率谱密度，为平均功率谱密度；步骤4：对温度时序数据进行分析和处理获得温度时序数据的温度时域特征数据，所述温度时域特征数据包括最大温度变化率、温度波动率，并对最大温度变化率和温度波动率进行数学分析，生成温度异常系数，通过温度异常系数和振动异常系数构建润滑故障模型，生成润滑故障系数；生成温度波动率所依据的具体逻辑为：计算温度时序数据的平均值，对每个时刻的温度数值与平均值的差的平方进行积分，然后除以时间段的持续时间得到温度波动率；所依据的具体公式为： 其中，TB为温度波动率，T为温度时序数据总时间，Tt为温度时序数据；生成润滑故障系数所依据的具体逻辑为：通过分析最大温度变化率和温度波动率生成温度异常系数，再通过分析温度异常系数和振动异常系数生成润滑故障系数；生成振动异常系数所依据的具体公式为： TD为温度异常系数，为最大温度变化率，TB为温度波动率；生成润滑故障系数所依据的具体公式为：Lu＝ZD*TDLu为润滑故障系数，ZD为振动异常系数；步骤5：对噪声时序数据进行分析和处理获得噪声时序数据的噪声时域特征数据，所述噪声时序特征数据包括最大噪声级和等效连续噪声级；并根据最大噪声级和等效连续噪声级构建噪声异常模型，生成噪声异常系数，通过温度异常系数与噪声异常系数构建磨损故障模型，生成磨损故障系数；生成磨损故障系数所依据的具体逻辑为：通过最大噪声级和等效连续噪声级生成噪声异常系数，再通过分析温度异常系数与噪声异常生成磨损故障系数；生成噪声异常系数所依据的具体公式为：LD＝Leq5*LmaxLD为噪声异常系数，Leq为等效连续噪声级，Lmax为最大噪声级；生成磨损故障系数所依据的具体公式为：Mo＝TD+LD2Mo为磨损故障系数，TD为温度异常系数；步骤6：将不平衡故障系数、润滑故障系数和磨损故障系数分别与预设的阈值进行比较，根据比较结果诊断故障类型；对三相卧螺离心机进行评估所依据的具体逻辑为：若BlBl0，则三相卧螺离心机发生不平衡故障；若LuLu0，则三相卧螺离心机发生润滑故障；若MoMo0；则三相卧螺离心机发生磨损故障；其中，Bl为不平衡故障系数，Bl0为不平衡故障阈值，Lu为润滑故障系数，Lu0为润滑故障阈值，Mo为磨损故障系数，Mo0为磨损故障阈值。

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