基于ARIMA的往复式压缩机气缸振动故障预测

以中国石油青岛石化厂的P301A往复式压缩机气缸的振动速度数据为研究对象,使用自回归积分滑动平均模型(ARIMA),对其振动故障进行了预测。首先,使用单位根检验法,对设备的振动数据进行序列平稳性判定;然后,对通过平稳性判定检验的数据进行白噪声检验,绘制其自相关函数图及偏自相关函数图,并通过模型拟合确定最佳p、q参数值;最后,对序列进行预测,得到30组预测数据。对比实际数据与预测数据,两者相差很小,说明该方法在往复式压缩机气缸振动故障上预测效果良好。该研究将大数据分析与生产设备的故障预测相结合,相比于传统的设备参数在线监测来判断故障,在保证较高准确率的前提下可以提前预判设备故障,极大地提高了技术人员的工作效率,减少了设备因故障所带来的损失。