基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断

往复压缩机以多源非线性冲击振动信号为主,应用传统方法难以从振动信号中提取故障特征,为此提出一种基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断方法。以气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂及弹簧损坏4种状态下往复压缩机气阀振动信号为分析数据,在小波阈值降噪处理的基础上,采用均值符号化方法计算信号的归一化Lempel-Ziv复杂度(Lempel-Zivcomplexity,LZC)指标,分别给出各状态相应的LZC特征区间,利用BP人工神经网络对各状态信号的有效值特征、功率谱能量特征及LZC特征分别进行训练和测试,结果表明LZC更能准确区分不同状态的往复压缩机气阀故障,为往复压缩机故障诊断和维修决策提供了一种有效方法。     

无级气量调节工况耦合气阀故障对压缩机工作影响分析及试验验证北大核心CSCD

针对往复压缩机在安装顶开吸气阀无级气量调节系统后易出现卸荷压叉动作延迟、吸气阀破损泄漏等问题,对压缩机传统工作模型进行改进,增加卸荷压叉运动速度、吸气阀泄漏面积等参数,构建了无级气量调节工况耦合压叉故障、吸气阀泄漏故障的压缩机工作模型,实现故障仿真模拟。采用试验数据验证了模型的正确性,仿真数据综合偏差低于10%;进一步通过数值仿真获得无级气量调节工况下不同故障对应的动态压力数据,优选示功图面积、最终排气体积、单位排气体积消耗功作为故障特征指标进行计算分析,得到了不同故障对无级气量调节效果的影响规律,为变负荷工况下往复压缩机故障诊断奠定了基础。     

往复压缩机气阀泄漏故障试验模拟与诊断分析

气阀是往复压缩机最容易出故障的部件,因高频开启关闭、受力情况复杂时常导致泄漏等故障的发生,对机组高效、稳定运行产生不利影响。针对往复压缩机气阀泄漏故障,通过建模仿真获得气阀泄漏理论数据,掌握故障早期特征变化规律;基于试验台故障模拟试验,融合压力、温度数据分析故障特征,验证理论仿真结论;最后提出了一种融合多参数实现气阀泄漏故障分析诊断方法。研究成果为实际往复压缩机故障报警限值的确定和自动诊断提供了支持。     

往复压缩机气量无级调节工况下吸气阀故障模拟与诊断

气阀是往复空压机上的易损部件,由于机组排气量调节要求需增加无级气量调节系统,进而改变了气阀的工作状态,使得气阀故障机理变得复杂化。通过建立往复压缩机工作循环的数学模型,利用软件模拟获得压缩机气量调节工况下动态压力曲线;改进数学模型、增加故障影响参数后,模拟了吸气阀的泄漏故障和弹簧刚度失效故障,得到了故障下的气缸压力数据;基于PCA方法进行了气阀故障状态的自动分类。     

运用小波包变换与能量算子的气阀故障特征提取

针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,提出了基于小波包变换与能量算子相结合的包络解调技术对其振动信号进行包络分析,解决了对信号包络解调前需要人为确定载波带对信号进行带通滤波的问题.并将其用于往复压缩机气阀的故障诊断,实例数据的分析表明,把包络信号的歪度值和峭度值作为特征指标较好地区分了气阀的不同故障,并且表现出抑噪特性.     

基于示功图几何性质与神经网络的往复压缩机气阀故障诊断

示功图是判别往复压缩机气缸部分工作性能和运行状况的重要依据,与机体表面振动分析方法相比,其特征机理明确,能够从更深层次上诊断往复压缩机故障。针对往复压缩机示功图的特征提取问题,提出一种基于平面图形几何性质的示功图特征定量描述方法,为了验证所提方法的有效性,分别提取了往复压缩机气阀4种常见状态下示功图的几何性质参数和振动信号的时域统计指标作为特征向量,利用BP神经网络作为分类器进行训练和测试的对比分析。结果表明,所提方法对气阀故障的识别率达到了100%,因此该方法能够有效提取往复压缩机的异常特征,可以提高往复压缩机气缸部分在线状态监测与故障诊断的准确率。     

往复压缩机气阀故障诊断的信息融合方法研究

针对使用单一信号对往复压缩机气阀故障进行诊断时所存在的不足．提出一种适合气阀故障诊断的信息融合方法。该方法将气阀的压力信号和振动信号特征进行信息融合，再通过RBF神经网络进行故障诊断。诊断实例表明该方法能更准确地诊断出气阀的各种故障。     

往复压缩机气阀故障分析及诊断实例

往复压缩机绝大多数的故障发生在气阀上,分析其气阀故障机理以及工程上气阀故障诊断常依据的信号;基于温度、振动信号分析某石化企业往复压缩机气阀阀片断裂故障.     

基于局部均值分解与关联维数的往复压缩机气阀故障诊断

针对往复压缩机气阀振动信号具有的非线性与非平稳复杂特性,提出基于局部均值分解与关联维数相结合的方法,通过将原始振动信号进行分解,定量化提取了不同气阀故障状态下的关联维数特征,结果表明:局部均值分解后的振动信号信噪比得到显著提高,高频分量的关联维数能够明显区分不同故障状态特征,因此可以作为往复压缩机气阀故障诊断的有效依据。     

基于VMD和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法

针对往复压缩机气阀振动信号具有非平稳性、非线性和多分量耦合特性,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用VMD方法分解振动信号,并根据互相关系数法选取主要模态分量进行信号重构,可有效的消除噪声干扰;应用改进多尺度熵对重构信号进行量化分析,获得各振动信号的特征向量,并以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态实测信号进行分类识别。研究结果表明:该方法能够比较准确地提取出往复压缩机气阀故障信息,可实现往复压缩机气阀故障的正确识别。     

基于RBF神经网络的往复压缩机气阀故障诊断

提出了一种往复压缩机气阀的故障诊断方法.把往复压缩机气阀的振动信号作为识别故障的特征向量,送入RBF神经网络中,进行故障类别的自动识别.试验结果表明,该诊断模型对往复压缩机气阀故障诊断具有良好的诊断效果,系统不仅能够检测到往复压缩机气阀故障的存在,而且能够比较准确地识别往复压缩机气阀的故障模式.     

基于示功图的往复压缩机故障诊断技术

往复压缩机结构复杂、激励源多,常规的机械振动声学法难以满足压缩机故障诊断的需要.示功图是有效的参数法诊断手段,是反应设备内部能量循环的最佳方式,可在较深层次上诊断压缩机故障.介绍了往复压缩机气缸内动态压力的测取方法,比较了常用的示功图测试装置,详细阐述了基于示功图分析的故障诊断方法,并对常见的进气阀、排气阀、活塞环泄漏故障进行了基于示功图法的故障分析.     

往复压缩机动态压力仿真及瞬态流场分析

针对实际往复式压缩机故障监测诊断中监测动态压力中存在的风险、难点以及不易实现的情况,采用数值模拟方法对双作用往复压式缩机进行气阀流道及气缸建模,通过FLUENT软件进行计算求解,从而得到气缸内理论动态压力及流场的三维数值模拟结果,并截取模拟结果的速度分布云图和压力分布云图。并作出气缸内气体动态压力随曲轴转角的变化趋势曲线,可对往复式压缩机的不同工作过程进行分析,并为往复式压缩机关键部件的受力分析和故障诊断提供依据。     

基于角域的往复压缩机连杆小头瓦故障诊断

针对往复压缩机在线故障诊断时难以提取连杆小头瓦故障特征的实际情况,提出了一种基于角域分析原理的在线诊断方法,简述了往复压缩机连杆小头瓦无反向角和敲击故障诊断的分析方法,并通过诊断案例证明了角域分析的实用性.     

天然气压缩机组故障智能诊断系统及应用研究

天然气压缩机组是气田开采、天然气外输的核心动设备,降低压缩机组故障率、减少故障停机频次,是保障气田平稳生产的关键。本文针对天然气压缩机组典型故障模式,在机组已有控制系统监测参数的基础上,应用多源信号在线监测技术,实现对压缩机动态压力、壳体振动、活塞杆沉降,发动机壳体振动、瞬时转速等信号的综合监测;基于监测信号特征,建立多源信息融合的复合诊断模型,实现对典型故障的自动预警诊断。实际应用表明,研发应用的智能故障诊断系统可自动诊断发动机失火、压缩机气阀断裂等典型故障,显著提升了设备故障诊断智能化水平。     

往复压缩机变负荷工况阀片运动规律及气缸内状态仿真研究

为了更好地了解往复式压缩机在不同工况下阀片的运动规律以及气缸内压力、温度的变化情况,对压缩机气缸及阀片运动规律进行了模拟仿真研究。采用有限元分析手段建立了往复压缩机的三维流场模型,在变负荷工况下,运用Fluent软件模拟分析了压缩机气阀与气缸工作状态;在正常工况下,模拟了压缩机气阀的运动情况和气缸内的压力变化情况,并利用往复压缩机实验台进行了实验验证;在气量调节工况和不同的阀片顶开位移的工况下,针对压缩机进行了模拟,得到了不同工况下阀片运动规律、气缸内示功图及气缸内温度变化规律。研究结果表明:针对机组复杂运行状态可用计算机仿真研究进行深入模拟,获得贴近实际运行状态的数据,对分析压缩机运行状态,改进优化气量调节系统具有重要作用。     

基于原始振动信号的往复压缩机卷积神经网络故障诊断

往复压缩机振动信号特性复杂,传统特征提取方法难以有效提取故障特征,从而影响故障诊断效果。提出了基于原始振动信号卷积神经网络(RVCNN)的方法,将采集的一维原始振动信号作为输入,充分利用卷积神经网络(CNN)自动提取信号特征的特性,对往复压缩机故障进行特征提取及诊断。使用从试验台获得的压缩机气阀故障数据样本进行测试,结果表明,与传统方法相比,RVCNN方法具有更高的故障识别率和更好的抗噪性能。     

基于示功图修正的往复压缩机气阀故障诊断方法

在较多的文献中给出了往复压缩机气阀诊断的标准示功图,但是当应用不同的气缸内压力采集装置,采集的气缸内压力不能直接制作标准的示功图,这需要对采集的数据根据采集装置的特点进行修正。通过实际的气缸内压力采集系统,校正了用于制作标准示功图的压力采集曲线外死点位置,并给出实际测量的气阀故障示功图。     

往复压缩机气阀故障时气阀定位方法研究

利用Karhunen-Loeve(KL)变换与径向基函数建立气阀故障异常检测模型,以往复压缩机气阀温度在线监测为基础,通过对往复压缩机不同气阀进行分组,提出了一种故障气阀的搜索策略,建立了能够在气阀故障时进行故障气阀定位的气阀故障诊断模型,提高了往复压缩机气阀监测与故障诊断的自动化程度。     

往复压缩机气阀故障模拟实验与诊断研究

气阀是往复压缩机最易发生故障的部件。本文在分析气阀故障原理的基础上,首次在大型往复压缩机实验平台上对吸气阀、排气阀进行了一系列破坏性实验,对现场机组气阀的各类故障情况进行了真实模拟,最大限度地保证采集到的振动及温度信号与实际机组的故障信号相符合,利用BH5000R在线监测诊断系统对故障特征进行了识别和分析,结果表明,该方法能够有效识别往复压缩机气阀的故障特征。