[发明专利]一种磁体制冷系统异常的识别方法和装置

权利要求书

1.一种磁体制冷系统异常的识别方法，所述磁体制冷系统包括冷头、氦压机、以及冷头和氦压机之间连接的氦气管，其特征在于，识别方法具体包括如下步骤：

S1.采集磁体制冷系统的时间-震动幅值数据并进行滤波处理，得到冷头工作频率段；

S2.采用能量比较法，识别冷头工作频率段内的氦气压力波动异常情况；氦气压力波动，表现为氦气管震动变化，间隔固定时间，分别计算500ms时间内震动值特征，由于氦气压力波动引起氦气管震动变化的表达公式为：

其中，T(n)为第n次500ms时长采样的开始时间；f(t)为经过S1步骤滤波后的震动数据；t为第n次500ms采样开始后，装置实际工作的时间，单位ms；P(n)为第n次采样开始，500ms内震动数据的能量值；通过分析一周内P(n)值波动情况，若P(n)值出现向下变化趋势，则存在氦气泄漏；通过趋势变化快慢，判断氦气泄漏速率；

S3.对采集的震动数据进行快速傅里叶变换，得到氦压机的工作频谱，取其250Hz-500Hz频率段幅值绝对值的最大值，分析一个月内幅值绝对值的最大幅值变化，若氦压机出现异常，往往伴随异常震动，幅值绝对值的最大值异常增大，则氦压机出现异常；

S4.识别冷头异常状态，由于冷头电机作用，氦气管中冷媒氦气(99.999％高纯氦气)不断的膨胀和压缩，因此其管内压力也处于动态波动中，正常情况下其最大值(压缩)和最小值(膨胀)有0.1MPa差值；计算压缩和膨胀时引起的氦气管震动幅值的最大值和最小值，可以识别冷头异常状态。

2.如权利要求1所述的磁体制冷系统异常的识别方法，其特征在于，步骤S1中采用100Hz低通滤波器对采集的震动数据进行滤波处理。

3.如权利要求1所述的磁体制冷系统异常的识别方法，其特征在于，震动数据的采样频率为1次/1ms，完成数据处理任务后休眠1分钟，之后定时唤醒执行另外一周期数据采集处理。

4.如权利要求1所述的磁体制冷系统异常的识别方法，其特征在于，S3所述氦压机工作异常的识别公式为：

F＝max(FFT(f(t)))

其中，F为FFT变换后氦压缩机工作频率之间的最大幅值，分析一个月内最大幅值变化，识别氦压机工作异常。

5.如权利要求2所述的磁体制冷系统异常的识别方法，其特征在于，S4中冷头异常状态的识别公式为：

if(max(f(t))-min(f(t)))0

其中max(f(t))和min(f(t))为经过100Hz滤波后，采样周期500ms内对应幅值的最大值和最小值，冷头正常工作时，max(f(t))-min(f(t))0；若出现停电，冷头卡死等异常情况时，氦气管压力不会出现波动，max(f(t))-min(f(t))＝0。

6.如权利要求1所述的磁体制冷系统异常的识别方法，其特征在于，冷头寿命预测过程如下：

Pd(n)＝P1+P2+P3+P4

其中，P1、P2、P3和P4分别为每天0点、6点、12点和18点时开始采样，500ms周期内氦气管震动的能量值，计算方法与步骤S2中由于氦气压力波动引起氦气管震动的公式一致；在氦气管内的氦气压力及氦压机工作状态无异常情况下，Pd(n)为第n天四个固定时间点的累加值，其值输入多元线性回归模型，预测冷头寿命变化。

7.一种实现权利要求1所述的磁体制冷系统异常的识别方法的装置，其特征在于，包括：震动采集模块、数字低通滤波器、氦气管压力波动识别模块、氦压机状态识别模块、冷头状态识别模块、冷头寿命预测模块和异常报警模块；

所述震动采集模块，用于采集氦气管的震动数据；所述数字低通滤波器用于对所需处理识别的震动数据进行滤波处理，得到所需频率带；所述氦气管压力波动识别模块，用于判断是否出现氦气泄漏，以及计算冷头状态和寿命；所述氦压机状态识别模块，用于判断氦压机是否存在异常震动，判断氦压机是否异常；所述冷头状态识别模块，用于判断冷头是否出现停止，卡死等常见故障；所述冷头寿命预测模块，用于预测剩余冷头寿命；所述异常报警模块，用于短信报警，提示制冷系统异常。