CN117109909B - 一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法及***，涉及数据处理技术领域，该方法包括：将待进行性能检测的机械密封剖开，采集第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像；进行图像特征处理，拟合获取曲线并计算曲线变化角度；计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；获得第一匹配性能参数；获得多个弹性压缩量，对第一匹配性能参数进行校正计算，在第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。本发明解决了现有技术中存在机械密封性能检测预警可靠度低、预警准确度差的技术问题，达到了提高机械密封性能检测预警的可靠性，通过校正提高预警质量的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法及***。
背景技术
机械设备运行的稳定性和安全性与机械密封性能的好坏有着密切的联系。目前，在对机械密封进行设计中主要解决3个泄漏点，分别位于动密封环与主轴之间、静密封环与压盖之间、动密封环与静密封环之间。前两者之间主要为静密封，而后者为动密封环与静密封环接触面间的动密封。由于动密封环和静密封环在接触面间产生相对滑动，对于两者之间的动密封性能主要从外观缺陷、密封面平整度进行检测。密封面平整度主要是通过专用工具进行检查，同时也有利用智能化的手段进行性能检测，但是由于忽略了机械密封安装过程弹性元件的补偿作用，导致检测结果无法提供可靠的预警依据，使大轴径半剖式机械密封性能失效的后果。现有技术中存在机械密封性能检测预警可靠度低、预警准确度差的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法及***，用于针对解决现有技术中存在机械密封性能检测预警可靠度低、预警准确度差的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法及***。
本申请的第一个方面，提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法，所述方法包括：
将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环；
对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线；
采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集；
在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；
根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数；
将所述机械密封进行装配固定，采集所述机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量；
根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。
本申请的第二个方面，提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警***，所述***包括：
图像采集模块，所述图像采集模块用于将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环；
曲线拟合模块，所述曲线拟合模块用于对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线；
角度集获得模块，所述角度集获得模块用于采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集；
匹配系数获得模块，所述匹配系数获得模块用于在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；
性能参数获得模块，所述性能参数获得模块用于根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数；
弹性压缩量获得模块，所述弹性压缩量获得模块用于将所述机械密封进行装配固定，采集所述机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量；
预警模块，所述预警模块用于根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请通过将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，机械密封为大轴径半剖式机械密封，第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环，然后对第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线，进而采用密封检测步长，在第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集，然后在第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数，根据第一匹配系数和第二匹配系数，进行机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数，进而将机械密封进行装配固定，采集机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量，根据多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。达到了提高对大轴径半剖式机械密封性能检测预警可靠性，提升检测预警准确度的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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为本申请实施例提供的一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法中拟合获取第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法中计算获得第二匹配系数的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警***结构示意图。
附图标记说明：图像采集模块11，曲线拟合模块12，角度集获得模块13，匹配系数获得模块14，性能参数获得模块15，弹性压缩量获得模块16，预警模块17。
具体实施方式
本申请通过提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法及***，用于针对解决现有技术中存在机械密封性能检测预警可靠度低、预警准确度差的技术问题。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法，其中，所述方法包括：
A1：将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环；
在本申请的一个实施例中，从所述待进行性能检测的机械密封的中心轴线处，对机械密封进行剖开，也就是将动密封环、静密封环从中心轴线处平均分为两半，获得第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环。将所述第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环装配后形成圆环，从而把旋转的器械臂包裹起来密封，实现避免流体泄漏的目标。其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环。进而，通过利用电荷耦合器件（CCD）分别对第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环进行图像采集，获得所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像。其中，第一动环图像反映了第一动密封环的外观状态。所述第二动环图像反映了第二动密封环的外观状态。所述第一静环图像反映了第一静密封环的外观状态，所述第二静环图像反映了第二静密封环的外观状态。达到了为后续进行机械密封性能检测提供基础检测分析数据的技术效果。
A2：对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线；
进一步的，如图2所示，对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线，本申请实施例步骤A2包括：
A21：对所述机械密封剖开状态下的历史检测图像进行提取，获取历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合；
A22：在预处理后的所述历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合内，提取动密封环和静密封环边缘多个点的坐标，获得历史第一动边缘点坐标集、历史第二动边缘点坐标集、历史第一静边缘点坐标集和历史第二静边缘点坐标集；
A23：基于卷积神经网络，以历史动环图像或历史静环图像作为输入，以历史边缘点坐标集合作为输出，构建密封环边缘点识别通道，所述密封环边缘点识别通道内包括第一动边缘点识别路径、第二动边缘点识别路径、第一静边缘点识别路径和第二静边缘点识别路径；
A24：将预处理后的所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像输入所述密封环边缘点识别通道内，进行图像卷积特征处理分析，获得第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集；
A25：根据所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集，拟合获取所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
进一步的，本申请实施例步骤A25还包括：
A25-1：采用最小二乘法，根据所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集，拟合获取所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
一种可能的设计中，在获得第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像之后，进行图像特征处理，获得图像中能够反映动密封环和静密封环边缘的特征，进而根据获得的特征进行边缘曲线拟合，获得所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。其中，所述第一动环曲线用于描述第一动密封环的边缘形状。所述第二动环曲线用于描述第二动密封环的边缘形状。所述第一静环曲线用于描述第一静密封环的边缘形状。所述第二静环曲线用于描述第二静密封环的边缘形状。达到了通过图像特征处理，对机械密封的动密封环和静密封环的边缘曲线进行拟合，提升性能检测数据可靠性的技术效果。
在本申请的一个实施例中，通过对处于剖开状态下的机械密封在历史时间段内的检测图像进行提取，优选的，通过以机械密封剖开状态下的历史检测图像为索引，在数据库中进行检索，获得符合要求的历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合。
优选的，由于图像存储时间过长以及进行存储的媒介不同，导致图像集合中的图像质量不一，有些图像进行压缩后，清晰度过低，无法用于分析。因此，通过利用图像增强技术对所述历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合进行预处理，然后预处理后的所述历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合内对动密封环和静密封环边缘多个点的坐标进行提取。其中，图像增强技术用于对图像的对比度进行增强，从而提高图像质量，包括直方图均衡技术、Gamma变换、Laplace变换等。可选的，通过以动密封环和静密封环的公共圆心为坐标系的原点，构建坐标系，结合所述动密封环和静密封环边缘多个点在坐标系中的位置，获得动密封环和静密封环边缘多个点的坐标。进而，确定所述历史第一动边缘点坐标集、历史第二动边缘点坐标集、历史第一静边缘点坐标集和历史第二静边缘点坐标集。其中，历史第一动边缘点坐标集反映了在历史性能检测中第一动密封环的边缘点坐标情况。历史第二动边缘点坐标集反映了在历史性能检测中第二动密封环的边缘点坐标情况。历史第一静边缘点坐标集反映了在历史性能检测中第一静密封环的边缘点坐标情况。历史第二静边缘点坐标集反映了在历史性能检测中第二静密封环的边缘点坐标情况。
具体而言，以卷积神经网络为通道运算逻辑，以历史动环图像或历史静环图像作为输入，以历史边缘点坐标集合作为输出进行卷积分析，生成所述密封边缘点识别通道，其中，所述密封边缘点识别通道用于对机械密封的动密封环或静密封环进行边缘点识别的智能通道，包括第一动边缘点识别路径、第二动边缘点识别路径、第一静边缘点识别路径和第二静边缘点识别路径。所述第一动边缘点识别路径用于对第一动密封环进行边缘点识别。所述第二动边缘点识别路径用于对第二动密封环进行边缘点识别。所述第一静边缘点识别路径用于对第一静密封环进行边缘点识别。所述第二静边缘点识别路径用于对第二静密封环进行边缘点识别。达到了提高密封环边缘点识别的效率，提升识别精度的技术效果。
具体的，将利用图像增强技术进行预处理后的所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像分别输入所述密封环边缘点识别通道中的第一动边缘点识别路径、第二动边缘点识别路径、第一静边缘点识别路径和第二静边缘点识别路径进行分析，获得所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集。
优选的，通过利用最小二乘法将所述第一动边缘点坐标集中的坐标拟合成第一动环曲线，在拟合过程中可以使第一动边缘点坐标集与曲线之间的误差绝对值的和最小，从而降低拟合误差，提高拟合后的第一动环曲线准确度。其中，获取目标函数,其中，L为目标函数，n为边缘点坐标集中的坐标数量，/>为第i个边缘坐标点的坐标，/>为拟合曲线。通过将所述第一动边缘点输入所述目标函数中，当目标函数求取获得最小值时，获得第一动环曲线。基于同样的原理，将第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集分别输入到目标函数中，求取目标函数最小值，获得所述第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
A3：采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集；
进一步的，采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，本申请实施例步骤A3包括：
A31：根据所述机械密封的轴径，设置获取外密封检测步长和内密封检测步长，其中，所述密封检测步长的大小与所述轴径的大小正相关；
A32：按照所述外密封检测步长和内密封检测步长，在所述第一动环曲线上确定多个第一动检测点，以及在第一静环曲线上确定多个第一静检测点，所述多个第一动检测点和多个第一静检测点一一对应；
A33：在其中一个第一动检测点为圆心，以所述密封检测步长为预瞄距离，以所述预瞄距离为半径画圆，将与所述第一动环曲线的交点作为预瞄点，根据所述预瞄距离和预瞄点，计算获得其中一个第一动曲线角度，如下式：
；
其中，为第一动曲线角度，/>为其中一个第一动检测点处所述第一动环曲线的切线与所述预瞄点和其中一个第一动检测点连线的夹角，/>为预瞄距离；
A34：继续计算获得所述第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集。
在一个可能的实施例中，所述密封检测步长是对所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线、第一压盖曲线和第二压盖曲线的变化角度进行检测的两个相邻检测点之间的距离。优选的，根据所述机械密封的轴径，设置获取外密封检测步长和内密封检测步长，其中，所述密封检测步长的大小与所述轴径的大小正相关。
具体而言，通过以第一动环曲线上任意一点为检测起始点，根据外密封检测步长的大小，确定多个第一动检测点，以及根据内密封检测步长的大小，在第一静环曲线上确定多个第一静检测点，所述多个第一动检测点和多个第一静检测点一一对应，也就是说，每个动检测点对应一个静检测点。外密封检测步长为机械密封外环的动密封环两个相邻检测点之间相隔的距离。内密封检测步长为机械密封内环的静密封环两个相邻检测点之间相隔的距离。进而，以其中一个第一动检测点为圆心，密封检测步长为预瞄距离，以所述预瞄距离为半径画圆，将与所述第一动环曲线的交点作为预瞄点，根据所述预瞄距离和预瞄点，计算获得其中一个第一动曲线角度。第一动曲线角度用于描述第一动环曲线的第一动检测点与第一动密封环圆心所连直线与预瞄点与第一动密封环圆心所连直线的夹角。
基于同样的方式，计算其余的第一动检测点对应的第一动曲线角度集，获得所述第一动曲线角度集，以及根据第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度获得所述第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集。
A4：在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；
进一步的，如图3所示，在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数，本申请实施例步骤A4包括：
A41：在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集内，计算对应的第一动检测点和第一静检测点的第一动曲线角度和第一静曲线角度的偏差百分比，获得第一曲线角度偏差集；
A42：计算所述第一曲线角度偏差集的均值，获得所述第一匹配系数；
A43：根据所述第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集，计算获得所述第二匹配系数。
在一个可能的实施例中，通过在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集对应的检测点，对角度集进行匹配分析，确定第一动密封环和第一静密封环之间的匹配情况，获得所述第一匹配系数。以及根据第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集确定第二动密封环和第二静密封环之间的匹配情况，获得所述第二匹配系数。
优选的，计算对应的第一动检测点和第一静检测点的第一动曲线角度和第一静曲线角度之间的差值，乘以百分比获得所述第一曲线角度偏差集。其中，所述第一曲线角度偏差集反映了第一动密封环和第一静密封环之间多个检测点之间的偏差情况。对所述第一曲线角度偏差集的均值，确定第一动密封环和第一静密封环之间平均偏差情况，获得所述第一匹配系数。进而，计算对应的第二动检测点和第二静检测点的第二动曲线角度和第二静曲线角度之间的差值，乘以百分比获得所述第二曲线角度偏差集。其中，所述第二曲线角度偏差集反映了第二动密封环和第二静密封环之间多个检测点之间的偏差情况。对所述第二曲线角度偏差集的均值，确定第二动密封环和第二静密封环之间平均偏差情况，获得所述第二匹配系数。达到了对第一动密封环和第一静密封环、以及第二动密封环和第二静密封环之间的密封性能进行量化确定的技术效果。
A5：根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数；
进一步的，根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数，本申请实施例步骤A5还包括：
A51：对所述机械密封的历史密封性能数据进行提取和处理，获取样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集和密封性能参数集，其中，所述密封性能参数集包括机械密封在不同样本第一匹配系数和样本第二匹配系数下装配固定后进行作业的泄漏量；
A52：根据密封性能参数集，评估获得样本匹配性能参数集；
A53：以第一匹配系数和第二匹配系数为决策特征，采用所述样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集，构建多层决策节点；
A54：获取所述多层决策节点的多个决策结果，并采用所述样本匹配性能参数集内的多个样本匹配性能参数进行标记，获得匹配性能决策通道；
A55：将所述第一匹配系数和所述第二匹配系数输入所述匹配性能决策通道进行划分决策，获得所述第一匹配性能参数。
在本申请的一个实施例中，根据第一匹配系数和第二匹配系数，确定所述机械密封的动密封环和静密封环之间的匹配性能，获得所述第一匹配性能参数，其中，所述第一匹配性能参数反映了机械密封的密封性能等级。达到了对机械密封的动密封环和静密封环之间的密封性能进行确定的技术效果。
在一个实施例中，通过调取机械密封的历史密封性能数据，得到样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集和密封性能参数集。其中，所述密封性能参数集包括机械密封在不同样本第一匹配系数和样本第二匹配系数下装配固定后进行作业的泄漏量。泄漏量越大对应的密封性能越低，也就是说性能参数越小。优选的，通过由本领域技术人员设定密封性能参数与匹配性能参数之间的映射关系。以所述密封性能参数集为索引，基于所述映射关系进行匹配性能评估，获得所述样本匹配性能参数集。
具体而言，所述多层决策节点用于对第一匹配系数和第二匹配系数进行比对匹配。优选的，通过根据样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集，构建多层决策节点。从所述样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集中不放回随机选取一样本第一匹配系数和对应的样本第二匹配系数存储至第一决策节点，再次从所述样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集中不放回随机选取一样本第一匹配系数和对应的样本第二匹配系数存储至第二决策节点，经过多次不放回随机选取，获得多层决策节点。进而，将样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集输入所述多层决策节点中，若匹配系数均小于多层决策节点中存储的样本第一匹配系数和样本第二匹配系数，则存储至多层决策节点的多个决策结果中。然后，利用样本匹配性能参数集内的多个样本匹配性能参数对所述多个决策结果进行标记。根据所述多个决策节点和具有标记的多个决策结果生成所述匹配性能通道。
具体的，将所述第一匹配系数和所述第二匹配系数输入所述匹配性能决策通道进行划分决策，获得对应的决策结果，根据对应的决策结果的标记，确定第一匹配性能参数。达到了智能化的对匹配性能参数进行确定，提升动密封环和静密封环之间匹配性能参数确定效率的技术效果。
A6：将所述机械密封进行装配固定，采集所述机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量；
A7：根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。
进一步的，根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，本申请实施例步骤A7还包括：
A71：计算所述多个弹性压缩量的方差，获得所述弹性压缩匹配系数；
A72：根据所述机械密封的历史性能测试数据，获取样本弹性压缩匹配系数集，并计算获得平均样本弹性压缩匹配系数；
A73：计算所述弹性压缩匹配系数与所述平均样本弹性压缩匹配系数的比值，作为校正系数；
A74：采用所述校正系数对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得所述第二匹配性能参数。
通过将所述机械密封进行装配固定，对固定后弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化数值进行采集，获得所述多个弹性压缩量。其中，弹簧元件用于对机械密封中动密封环和静密封环之间的密封进行补偿，包括弹簧、波纹管等。所述预设监测窗口是由本领域技术人员预先设置的进行补偿监测的时间段。因此需要获得多个弹性压缩量对之前获得的第一匹配性能参数进行校正。
优选的，通过对所述多个弹性压缩量进行分析，确定弹性压缩匹配系数。其中，所述弹性压缩系数越小，表明弹性元件波动越大，弹性元件对机械密封中动密封环和静密封环之间的密封补偿程度越大，动密封环和静密封环之间的密封性能越差，才会导致弹性元件不平稳。利用弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数。所述第二匹配性能参数反映了考虑弹性元件补偿后机械密封的动密封环和静密封环之间的匹配性能差。当所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，表明机械密封性能已经不能正常工作，需要进行预警。
在一个实施例中，通过计算多个弹性压缩量的方差，将方差作为所述弹性压缩匹配系数。进而，从机械密封的历史性能测试数据中提取预设监测窗口内的多个样本弹性压缩量集，并分别计算方差，获得样本弹性匹配系数集，进行对所述样本弹性匹配系数集进行均值计算，获得平均样本弹性压缩匹配系数。进而，计算所述弹性压缩匹配系数与所述平均样本弹性压缩匹配系数的比值，作为校正系数。通过对历史性能测试数据集中样本第一匹配性能参数集与样本第二匹配性能参数集之间的差值进行均值计算，获得平均校正度。进而，将校正系数乘以平均校正度，获得第一匹配性能参数进行校正的程度，经过校正后，获得所述第二匹配性能参数。达到了提升密封性能检测预警可靠性和准确性的技术效果。
综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：
本申请通过对机械密封进行剖开，对第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的边缘坐标点进行采集，从而拟合获得动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线，然后分析曲线变化角度，并根据分析结果进行机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数，进而，对装配固定后的机械密封弹簧元件的压缩量进行分析，考虑弹簧元件的补偿对机械密封中动密封环和静密封环密封性能的影响，对第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。达到提升对机械密封性能检测预警的准确性和智能化程度，提高检测预警效率的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警***，本申请实施例中的***与方法实施例基于同样的发明构思。其中，所述***包括：
图像采集模块11，所述图像采集模块11用于将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环；
曲线拟合模块12，所述曲线拟合模块12用于对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线；
角度集获得模块13，所述角度集获得模块13用于采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集；
匹配系数获得模块14，所述匹配系数获得模块14用于在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；
性能参数获得模块15，所述性能参数获得模块15用于根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数；
弹性压缩量获得模块16，所述弹性压缩量获得模块16用于将所述机械密封进行装配固定，采集所述机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量；
预警模块17，所述预警模块17用于根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。
进一步的，所述预警模块12用于执行如下方法：
对所述机械密封剖开状态下的历史检测图像进行提取，获取历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合；
在预处理后的所述历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合内，提取动密封环和静密封环边缘多个点的坐标，获得历史第一动边缘点坐标集、历史第二动边缘点坐标集、历史第一静边缘点坐标集和历史第二静边缘点坐标集；
基于卷积神经网络，以历史动环图像或历史静环图像作为输入，以历史边缘点坐标集合作为输出，构建密封环边缘点识别通道，所述密封环边缘点识别通道内包括第一动边缘点识别路径、第二动边缘点识别路径、第一静边缘点识别路径和第二静边缘点识别路径；
将预处理后的所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像输入所述密封环边缘点识别通道内，进行图像卷积特征处理分析，获得第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集；
根据所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集，拟合获取所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
进一步的，所述预警模块12用于执行如下方法：
采用最小二乘法，根据所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集，拟合获取所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
进一步的，所述角度集获得模块13用于执行如下方法：
根据所述机械密封的轴径，设置获取外密封检测步长和内密封检测步长，其中，所述密封检测步长的大小与所述轴径的大小正相关；
按照所述外密封检测步长和内密封检测步长，在所述第一动环曲线上确定多个第一动检测点，以及在第一静环曲线上确定多个第一静检测点，所述多个第一动检测点和多个第一静检测点一一对应；
在其中一个第一动检测点为圆心，以所述密封检测步长为预瞄距离，以所述预瞄距离为半径画圆，将与所述第一动环曲线的交点作为预瞄点，根据所述预瞄距离和预瞄点，计算获得其中一个第一动曲线角度，如下式：
；
其中，为第一动曲线角度，/>为其中一个第一动检测点处所述第一动环曲线的切线与所述预瞄点和其中一个第一动检测点连线的夹角，/>为预瞄距离；
继续计算获得所述第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集。
进一步的，所述匹配系数获得模块14用于执行如下方法：
在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集内，计算对应的第一动检测点和第一静检测点的第一动曲线角度和第一静曲线角度的偏差百分比，获得第一曲线角度偏差集；
计算所述第一曲线角度偏差集的均值，获得所述第一匹配系数；
根据所述第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集，计算获得所述第二匹配系数。
进一步的，所述性能参数获得模块15用于执行如下方法：
对所述机械密封的历史密封性能数据进行提取和处理，获取样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集和密封性能参数集，其中，所述密封性能参数集包括机械密封在不同样本第一匹配系数和样本第二匹配系数下装配固定后进行作业的泄漏量；
根据密封性能参数集，评估获得样本匹配性能参数集；
以第一匹配系数和第二匹配系数为决策特征，采用所述样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集，构建多层决策节点；
获取所述多层决策节点的多个决策结果，并采用所述样本匹配性能参数集内的多个样本匹配性能参数进行标记，获得匹配性能决策通道；
将所述第一匹配系数和所述第二匹配系数输入所述匹配性能决策通道进行划分决策，获得所述第一匹配性能参数。
进一步的，所述预警模块17用于执行如下方法：
计算所述多个弹性压缩量的方差，获得所述弹性压缩匹配系数；
根据所述机械密封的历史性能测试数据，获取样本弹性压缩匹配系数集，并计算获得平均样本弹性压缩匹配系数；
计算所述弹性压缩匹配系数与所述平均样本弹性压缩匹配系数的比值，作为校正系数；
采用所述校正系数对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得所述第二匹配性能参数。
需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环；
对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线；
采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集；
在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；
根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数；
将所述机械密封进行装配固定，采集所述机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量；
根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线，包括：
对所述机械密封剖开状态下的历史检测图像进行提取，获取历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合；
在预处理后的所述历史第一动环图像集合、历史第二动环图像集合、历史第一静环图像集合和历史第二静环图像集合内，提取动密封环和静密封环边缘多个点的坐标，获得历史第一动边缘点坐标集、历史第二动边缘点坐标集、历史第一静边缘点坐标集和历史第二静边缘点坐标集；
基于卷积神经网络，以历史动环图像或历史静环图像作为输入，以历史边缘点坐标集合作为输出，构建密封环边缘点识别通道，所述密封环边缘点识别通道内包括第一动边缘点识别路径、第二动边缘点识别路径、第一静边缘点识别路径和第二静边缘点识别路径；
将预处理后的所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像输入所述密封环边缘点识别通道内，进行图像卷积特征处理分析，获得第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集；
根据所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集，拟合获取所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
采用最小二乘法，根据所述第一动边缘点坐标集、第二动边缘点坐标集、第一静边缘点坐标集和第二静边缘点坐标集，拟合获取所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，包括：
根据所述机械密封的轴径，设置获取外密封检测步长和内密封检测步长，其中，所述密封检测步长的大小与所述轴径的大小正相关；
按照所述外密封检测步长和内密封检测步长，在所述第一动环曲线上确定多个第一动检测点，以及在第一静环曲线上确定多个第一静检测点，所述多个第一动检测点和多个第一静检测点一一对应；
在其中一个第一动检测点为圆心，以所述密封检测步长为预瞄距离，以所述预瞄距离为半径画圆，将与所述第一动环曲线的交点作为预瞄点，根据所述预瞄距离和预瞄点，计算获得其中一个第一动曲线角度，如下式：
；
其中，为第一动曲线角度，/>为其中一个第一动检测点处所述第一动环曲线的切线与所述预瞄点和其中一个第一动检测点连线的夹角，/>为预瞄距离；
继续计算获得所述第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数，包括：
在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集内，计算对应的第一动检测点和第一静检测点的第一动曲线角度和第一静曲线角度的偏差百分比，获得第一曲线角度偏差集；
计算所述第一曲线角度偏差集的均值，获得所述第一匹配系数；
根据所述第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集，计算获得所述第二匹配系数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数，包括：
对所述机械密封的历史密封性能数据进行提取和处理，获取样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集和密封性能参数集，其中，所述密封性能参数集包括机械密封在不同样本第一匹配系数和样本第二匹配系数下装配固定后进行作业的泄漏量；
根据密封性能参数集，评估获得样本匹配性能参数集；
以第一匹配系数和第二匹配系数为决策特征，采用所述样本第一匹配系数集、样本第二匹配系数集，构建多层决策节点；
获取所述多层决策节点的多个决策结果，并采用所述样本匹配性能参数集内的多个样本匹配性能参数进行标记，获得匹配性能决策通道；
将所述第一匹配系数和所述第二匹配系数输入所述匹配性能决策通道进行划分决策，获得所述第一匹配性能参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，包括：
计算所述多个弹性压缩量的方差，获得所述弹性压缩匹配系数；
根据所述机械密封的历史性能测试数据，获取样本弹性压缩匹配系数集，并计算获得平均样本弹性压缩匹配系数；
计算所述弹性压缩匹配系数与所述平均样本弹性压缩匹配系数的比值，作为校正系数；
采用所述校正系数对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得所述第二匹配性能参数。
8.一种大轴径半剖式机械密封性能检测预警***，其特征在于，所述***包括：
图像采集模块，所述图像采集模块用于将待进行性能检测的机械密封剖开，并采集第一动密封环、第二动密封环、第一静密封环和第二静密封环的第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像，其中，所述机械密封为大轴径半剖式机械密封，所述第一动密封环、第二动密封环装配固定后形成动密封环，所述第一静密封环和第二静密封环装配固定后形成静密封环；
曲线拟合模块，所述曲线拟合模块用于对所述第一动环图像、第二动环图像、第一静环图像和第二静环图像进行图像特征处理，拟合获取动密封环和静密封环边缘的第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线和第二静环曲线；
角度集获得模块，所述角度集获得模块用于采用密封检测步长，在所述第一动环曲线、第二动环曲线、第一静环曲线、第二静环曲线内的多个检测点计算曲线变化角度，获得第一动曲线角度集、第二动曲线角度集、第一静曲线变化角度集和第二静曲线变化角度集；
匹配系数获得模块，所述匹配系数获得模块用于在所述第一动曲线角度集和第一静曲线变化角度集、第二动曲线角度集和第二静曲线变化角度集内，计算对应检测点的曲线变化角度的匹配系数，获得第一匹配系数和第二匹配系数；
性能参数获得模块，所述性能参数获得模块用于根据所述第一匹配系数和第二匹配系数，进行所述机械密封的动密封环和静密封环的匹配性能决策分配，获得第一匹配性能参数；
弹性压缩量获得模块，所述弹性压缩量获得模块用于将所述机械密封进行装配固定，采集所述机械密封的弹簧元件在预设监测窗口内的弹性压缩量变化情况，获得多个弹性压缩量；
预警模块，所述预警模块用于根据所述多个弹性压缩量，计算获取弹性压缩匹配系数，对所述第一匹配性能参数进行校正计算，获得第二匹配性能参数，在所述第二匹配性能参数小于匹配性能参数阈值时，进行预警。
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Legal Events
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Address after: 215600 Building 2, No. 2009, Yanjiang Road, Daxin Town, Zhangjiagang City, Suzhou City, Jiangsu Province Patentee after: Jiangsu Seth Sealing Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: No. 57, Group 21, Chaodong Weigang Village, Daxin Town, Zhangjiagang City, Suzhou City, Jiangsu Province, 215636 Patentee before: Zhangjiagang Seth Mechanical Seal Co.,Ltd. Country or region before: China |
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| CP03 | Change of name, title or address |