一種數(shù)據(jù)驅(qū)動模式下往復(fù)式壓縮機通用診斷模式研究

羅 柯黃 婧 孫素芬 郭錦江王 雪

（1.中石油西南油氣田分公司川西北氣礦 四川江油 2.重慶科技學(xué)院 重慶）

一、概述

往復(fù)式壓縮機是石油化工和油氣集輸?shù)年P(guān)鍵設(shè)備，對壓縮機進行有效的在線監(jiān)測和正確的故障診斷，一直都是學(xué)術(shù)界和工程界關(guān)注的熱點問題。在現(xiàn)場診斷當(dāng)中，振動信號是反應(yīng)壓縮機運行狀態(tài)的重要和關(guān)鍵信息來源，因此振動信號分析是進行往復(fù)式壓縮機故障診斷的重要手段[1-3]。

利用振動信號進行往復(fù)式壓縮機的故障診斷方法一般有：基于壓縮機動力學(xué)模型的診斷方法、基于動態(tài)信號處理的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。

基于動力學(xué)模型的方法是需要建立壓縮機故障時系統(tǒng)的動力學(xué)模型，根據(jù)模型的特征進行診斷；文獻[4]采用ANSYS方法對壓縮機各關(guān)鍵部件進行建模，通過分析失效時的結(jié)構(gòu)模態(tài)的不同來判定故障類型；文獻[1]通過非線性動力學(xué)模型對故障的機理進行了深入分析，用于實際的診斷中。由于壓縮機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，故障動力學(xué)模型很難完備建立，很多研究都是基于理想和簡化邊界條件基礎(chǔ)上進行的，工程上成功應(yīng)用還較為困難。

基于動態(tài)信號處理的方法是研究最為廣泛的一種方法，通過信號處理，找尋能表征故障的特征信號，該信號可以作為判定壓縮機故障的重要依據(jù)，如文獻[2][5-6]。但尋找能正確表征各個故障的特征信號較為困難，找到的特征信號往往不具有通用性。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法是控制優(yōu)化方法的一個領(lǐng)域，其核心思想是利用系統(tǒng)在線和離線數(shù)據(jù)，不需要知道系統(tǒng)的精確機械模型，通過統(tǒng)計分析、定量分析和數(shù)據(jù)挖掘，尋找能表征系統(tǒng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)內(nèi)部的特征。該方法已經(jīng)成為當(dāng)前故障診斷研究的熱點問題。在往復(fù)式壓縮機的故障診斷方面，已有大量的研究和應(yīng)用了。

文獻[1]通過研究LZC復(fù)雜度，通過大量的樣本數(shù)據(jù)，找到表征壓縮機不同故障的穩(wěn)定參數(shù)進行故障診斷；張來斌等人[7]提出了基于混沌理論的往復(fù)式壓縮機故障診斷方法，通過計算信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指數(shù)來判定故障類型；文獻[8]著重研究了往復(fù)式壓縮機的非線性動力學(xué)特征，采用了EMD和局域波時域相干等方法進行診斷研究，取得一定的診斷效果；文獻[8]通過近似熵方法，對往復(fù)式壓縮機故障診斷進行研究，采用參數(shù)建模的方法利用SVM方法進行診斷等。

上述這些方法為構(gòu)建通用的往復(fù)式壓縮機故障診斷提供良好的研究基礎(chǔ)和途徑。對于像往復(fù)式壓縮機這樣復(fù)雜的系統(tǒng)，由于難以建立精確的物理模型，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動模式下的故障診斷是可行的。

盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動的模式可以不用了解系統(tǒng)的精確模型，但是向量參數(shù)的選擇和故障識別算法卻對診斷有至關(guān)重要的影響。利用振動信號選擇適合數(shù)據(jù)驅(qū)動模式的特征向量參數(shù)，是研究的核心問題。

往復(fù)式壓縮機采用曲柄連桿結(jié)構(gòu)傳動，有進氣及出氣管道系統(tǒng)。壓縮機運行過程中產(chǎn)生強烈的變向沖擊和變載沖擊，活塞對缸套的撞擊；各個氣閥的閥門，周期性地產(chǎn)生落座沖擊；管道、地基等各個部位產(chǎn)生的附加振動。這些來自不同部位的振動，互相混疊交織，彼此干擾，使綜合振動變得相當(dāng)復(fù)雜。這些綜合振動既包含了平穩(wěn)周期信號，也包含了瞬時沖擊信號，表現(xiàn)出線性和非線性動力學(xué)特征。當(dāng)機器發(fā)生某種故障時，其線性和非線性動力學(xué)特征都會發(fā)生明顯的變化。

為此，提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動模式的往復(fù)式壓縮機通用故障診斷方法，該方法采用的特征參數(shù)包括了刻畫平穩(wěn)周期信號特征的時域參數(shù)和倍頻參數(shù)；刻畫沖擊信號的解調(diào)信號參數(shù)；刻畫非線性動力學(xué)特征的MSE參數(shù)。將這些參數(shù)進行PCA方法降維處理，利用SVM進行訓(xùn)練診斷，就可以對往復(fù)式壓縮機故障進行有效診斷。

二、往復(fù)式壓縮機振動激勵分析

從引起壓縮機振動的角度出發(fā)，可以將激勵源分為四類:慣性力、氣體力、機械沖擊和摩擦力。

1.慣性力激振源

往復(fù)式壓縮機的慣性力可分為旋轉(zhuǎn)慣性力和往復(fù)慣性力。旋轉(zhuǎn)慣性力主要來源于曲軸的不平衡質(zhì)量，形成的激振力為：

式中mr——旋轉(zhuǎn)運動部分的總質(zhì)量

r——曲柄旋轉(zhuǎn)半徑

ω——曲柄旋轉(zhuǎn)角速度

φ——初相角

往復(fù)慣性力可表示為：

式中ms——往復(fù)部件的總量

α——曲柄轉(zhuǎn)角

引起往復(fù)式壓縮機周期平穩(wěn)信號的主要是慣性激振力。該力引起以轉(zhuǎn)頻為基礎(chǔ)的各個倍頻系，如0.5倍、2倍、4倍等倍頻。因此該信號是進行振動故障診斷重要的參數(shù)之一。

2.機械沖擊及氣流沖擊信號

往復(fù)式壓縮機里面存在的沖擊信號主要有機械沖擊信號和氣流沖擊信號。機械沖擊信號主要表現(xiàn)在：①氣閥開啟和落座時分別對升程限制器和閥座的沖擊；②當(dāng)活塞出現(xiàn)磨損時，活塞和缸套之間存在間隙，使得活塞在缸套中往復(fù)運動時產(chǎn)生搖擺，對缸套形成撞擊，撞擊為瞬時突加載荷；③連桿小頭磨損嚴(yán)重，間隙過大時，也會在往復(fù)運動時發(fā)生機械沖擊。

氣體沖擊主要有汽缸內(nèi)氣流沖擊、渦動和氣閥周期性吸（排）氣引起的氣流沖擊。壓縮機氣閥瞬時開啟時，由于氣閥兩側(cè)內(nèi)外壓力差的作用，氣流高速通過氣閥流道流出或流入汽缸，這種沖擊性激勵的頻率很高。增壓機氣閥周期性的吸、排氣過程認(rèn)為是無限個諧波的合成。

氣體沖擊頻率也是描述往復(fù)式壓縮機振動的重要指針，因此必須納入特征參數(shù)中。

3.摩擦力引起的振動

增壓機中主要存在以下幾對摩擦副：活塞與汽缸、十字頭與滑道、十字頭大小頭與軸瓦、曲軸與支撐軸承、填料函與活塞桿等。在未發(fā)生故障時，由于油膜的存在，各摩擦副之間的摩擦力較小，引起振動的幅值和頻率都較低，在整個信號中所占的比例很小，在分析信號時一般不予考慮。當(dāng)某部分油膜被破壞或因潤滑不良，發(fā)生金屬之間的干摩擦?xí)r，產(chǎn)生的摩擦力就具有尖峰狀突發(fā)性脈沖力性質(zhì)和金屬摩擦力有關(guān)，在時域上就表現(xiàn)為突發(fā)的沖擊脈沖信號，會激起活塞、曲軸、連桿系統(tǒng)或汽缸的各階固有頻率的振動響應(yīng)，并且響應(yīng)信號具有周期性。摩擦力引起的振動還具有一定非線性動力學(xué)特征。

除了上述激振源以外，由于壓縮機系統(tǒng)的復(fù)雜性，表現(xiàn)出的振動信號遠(yuǎn)比上述分析的復(fù)雜得多。既包含了穩(wěn)態(tài)信號，也包含了很多非線性動力學(xué)特征。因此選擇的特征參數(shù)應(yīng)該能刻畫這些特點。

三、信號參數(shù)群的選擇

1.穩(wěn)態(tài)信號成分的特征參數(shù)

穩(wěn)態(tài)信號成分可以通過時域參數(shù)和倍頻參數(shù)進行描述，形成參數(shù)群中第一個類別，即：

其中 T1，T2，T3，T4為時域參數(shù)：

T1——描述信號的均方根值

T2——描述信號的峭度值

T3——描述時域信號的波形指標(biāo)

T4——描述時域信號的峰峰值

這4個時域信號指標(biāo)可以在整體上描述時域信號的基本特點。

F1——描述頻域信號中，以慣性力轉(zhuǎn)頻為基準(zhǔn)的0.5倍頻

F2——慣性力轉(zhuǎn)頻的1倍頻

F3～F8——慣性力轉(zhuǎn)頻的2～6倍頻

考慮到慣性力的影響，將這些倍頻作為模型識別的參數(shù)之一。

2.沖擊信號成分的特征參數(shù)

沖擊信號為表征壓縮機固有特性的信號之一。由于周期沖擊信號占有很大部分的比例，需要提取周期脈沖引發(fā)的振動。當(dāng)壓縮機發(fā)生與氣體共振、氣閥彈簧失效等故障時，其沖擊信號必然會發(fā)生改變。

由于沖擊信號較弱且疊加在慣性力平穩(wěn)信號上，對沖擊信號的處理流程見圖1。首先對采集到的原始信號進行帶通濾波，去除基波的影響，然后采用Hilbert變換進行包絡(luò)檢波，將含有周期脈沖的信號檢出，將檢出信號變換成直方圖，由時域直方圖形成參數(shù)群。

基于數(shù)據(jù)的驅(qū)動方法要求形成固定維度的參數(shù)，針對脈沖直方圖這種情況，采用時域區(qū)域加權(quán)法來確定參數(shù)群。

圖2中矩形是脈沖信號直方圖。在整個時域長度上共劃分了n個區(qū)域，每個區(qū)域包含m個等量的直方脈沖。假設(shè)虛線為整個直方圖的均值A(chǔ)，則只統(tǒng)計每個區(qū)域內(nèi)高于均值的直方幅值V（圖2中背景為灰色的直方圖），進行加權(quán)求和，形成n個參數(shù)：

圖1 脈沖信號參數(shù)群生成流程

由此，相當(dāng)于將整個時域上的脈沖特征進行了等效壓縮，可最終形成表征往復(fù)式壓縮機沖擊信號成分的特征參數(shù)群：

在實際的建模過程中，n和m的數(shù)量可根據(jù)事先對脈沖分布的研究，盡量將幅值高的脈沖分配在不同的區(qū)域里面。根據(jù)試驗分析，n一般取20。

圖2 脈沖信號直方圖形成特征參數(shù)群

3.非線性動力學(xué)特征參數(shù)群

非線性動力學(xué)特征參數(shù)群主要用來描述往復(fù)式壓縮機的非線性動力學(xué)行為。由于正常工況下系統(tǒng)也具有非線性動力學(xué)行為，只能考察某種故障發(fā)生時，其非線性動力學(xué)特征的改變，因此引入MSE來描述。

Costa等人提出MSE方法的算法如下[9]:

（1）設(shè)原始時域信號為 Xi={x1，x2，…，xN}，數(shù)據(jù)長度為 N，給定的嵌入維數(shù)m，相似容限為r，則按照原始時域信號建立的新粗?；蛄繛椋?/p>

其中 τ=1，2，…為尺度因子。

（2）對每個尺度因子τ上計算其樣本熵SampEn，這樣就得到不同的MSE值與尺度因子τ的關(guān)系圖。

SampEn確定的是時間序列在單一尺度上的復(fù)雜度和無規(guī)則程度，也就是系統(tǒng)的非線性特征的程度。不同尺度下的樣本熵,多尺度SampEn曲線反映的是時間序列在不同尺度下的復(fù)雜性程度。利用這個曲線的特征，可以構(gòu)造表征往復(fù)式壓縮機運行狀態(tài)中的非線性動力學(xué)特征的變化。圖3是試驗中往復(fù)式壓縮機彈簧失效、曲軸不平衡和正常狀態(tài)下的曲線圖。

圖3 多尺度熵對故障的描述示意圖

從MSE的分布和往復(fù)式壓縮機的故障類型來看，雖然正常狀態(tài)和曲軸輕微不平衡之間比較難以區(qū)分，但如果充分利用MSE曲線的統(tǒng)計特征，可以形成第三種參數(shù)。

觀察圖3，不同故障的MSE的分布具有如下特點：

（1）不同的故障行為表現(xiàn)出的MSE曲線的重心位置不同，重心橫縱坐標(biāo)為 Xi，Yi。

（2）不同的故障行為在整個尺度范圍的平均值不同，均值用Ai。

（3）不同的故障行為在整個尺度范圍內(nèi)的峰峰值不同，峰峰值用Vi表示。

（4）不同的故障行為在整個尺度范圍內(nèi)的方差值不同Di。

（5）不同的故障行為在隨著尺度因子τ最終的收斂值Mi。

由此，得到6個MSE參數(shù)，作為第三部分的參數(shù)群PⅢ：

四、參數(shù)降維和故障模式分類處理流程

通過前面的研究分析，已經(jīng)得到總的表示往復(fù)式壓縮機運行狀態(tài)的參數(shù)群：

由此形成了38個特征參數(shù)，分別代表了平穩(wěn)信號、沖擊信號和非線性動力學(xué)特征。在這些參數(shù)中，會出現(xiàn)某些程度的耦合，也就是出現(xiàn)冗余參數(shù)。因為對系統(tǒng)模型和故障激勵并不清楚，還不能隨意地刪除某些參數(shù)。通過在PCA方法進行降低維數(shù)處理，使得約簡出來的參數(shù)其相關(guān)性更弱，能充分表達原始信號特征。

基于PCA的方法，要求累計貢獻率90%以上。為了使得特征參數(shù)群的每個參數(shù)對降低維數(shù)都有充分的貢獻，在進行PCA之前，對訓(xùn)練樣本進行歸一化處理，歸一化是對每維數(shù)據(jù)進行自身的處理，歸一化范圍在[0,1]之間。不同維分量之間的數(shù)據(jù)不進行歸一化處理，這樣可以避免不同物理意義上的數(shù)據(jù)的相互影響。經(jīng)過上述處理，最終可以用來進行故障診斷識別的特征向量參數(shù)。

由于SVM方法具有小樣本訓(xùn)練可靠、無拒絕域和魯棒性強等特點，采用SVM方法來進行診斷。設(shè)計的SVM參數(shù)如下：

（1）核函數(shù)采用 RBF 函數(shù)：exp（-gamma|u-v|^2）。

（2）cmin，cmax為懲罰參數(shù) c 的變化范圍，即在[2^cmin，2^cmax]范圍內(nèi)尋找最佳的參數(shù)c，設(shè)置值為cmin=-16，cmax=16，即默認(rèn)懲罰參數(shù)c的范圍是[2^（-16），2^16]，步長為0.5。

（3）gmin，gmax：RBF 核參數(shù) g 的變化范圍，即在[2^gmin,2^gmax]范圍內(nèi)尋找最佳的RBF核參數(shù)g，默認(rèn)值為gmin=-8，gmax=8，即默認(rèn)RBF核參數(shù)g的范圍是[2^（-8），2^8]，步長為0.5。

（4）最佳的c和g參數(shù)的尋找采用遍歷法，每次步長的變化，在不同c和g得到最佳訓(xùn)練值，將copt和gopt作為識別模型的參數(shù)。

根據(jù)上述分析，可以得到整個通用的往復(fù)式壓縮機的故障診斷處理流程，該流程是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模式下的診斷過程。由于采集的信號會含有很多噪聲，因此在流程里面添加去除高斯白噪聲的預(yù)處理過程。

綜合前面對3種特征參數(shù)的提取過程，考慮到預(yù)處理中的濾波，設(shè)計的通用診斷模型流程如圖4所示。

在這個往復(fù)式壓縮故障診斷通用流程中，如下3個問題為關(guān)鍵問題。

（1）在實驗室里面進行故障模擬。模擬曲軸輕微不平衡、彈簧失效、氣閥密封損傷、管道氣流共振5個故障，以及正常狀態(tài)等一共6種壓縮機運行狀態(tài)。

（2）采樣布置?？紤]到通用性，采樣點分別布置在低壓級缸蓋、高壓缸蓋、地腳螺栓、進氣管道法蘭以及緩沖罐的x、y、z方向上，系統(tǒng)約定x方向為曲軸中心線方向、y方向為活塞往復(fù)運動直線方向、z方向為垂直向上方向。每個采樣點每個壓縮機狀態(tài)作為一個采樣原始信號，采樣頻率為主軸轉(zhuǎn)頻的30倍，均為加速度值；每種運行狀態(tài)采集20～30組。

（3）在采用PCA降維處理過程中，訓(xùn)練樣本和測試樣本進行混合PCA算法和歸一化處理，并使得識別正確率85%以上才能確定模型。

五、現(xiàn)場測試及分析

圖4 往復(fù)式壓縮機故障診斷通用模型流程圖

通過前面論述的通用模型，將該方法應(yīng)用到中石油西南油氣田分公司川西北氣礦江油雷三增壓站的DPC2803往復(fù)式壓縮機的現(xiàn)場故障診斷。

雷三增壓站的DPC2803壓縮機壓縮機都處于正常工作狀態(tài)，工作轉(zhuǎn)速為365 r/min。在正常工作狀態(tài)下，排氣管路振動較大，手觸摸管道和安全閥，手感較為劇烈。壓縮機的燃?xì)鈾C、中間缸體、壓縮缸振動穩(wěn)定，振動手感明顯。

將加速度傳感器分別布置在模型中設(shè)定的位置進行采樣，采樣頻率為4096Hz，采樣長度為1s，一共對15個樣本進行測試診斷。圖5為進氣法蘭的y方向時域圖。

圖5 進氣法蘭的y方向時域

根據(jù)訓(xùn)練好的模型進行識別，識別結(jié)果見表1。

表1 各測點故障診斷結(jié)果

從診斷結(jié)果看，為管道氣流共振造成的故障，也有部分疑似為不平衡。經(jīng)過管道的計算，該壓縮機管路的確出現(xiàn)共振現(xiàn)象。該診斷在與氣流相關(guān)的關(guān)鍵部件上診斷效果最佳，而其他地方則出現(xiàn)不同程度的錯誤診斷。

六、結(jié)論

試驗和現(xiàn)場的診斷結(jié)果表明，基于上述提出的往復(fù)式壓縮機通用診斷模型具有實用性。表征壓縮機運行狀態(tài)的3種參數(shù)群，分別表述穩(wěn)態(tài)信號、沖擊信號和系統(tǒng)非線性動力學(xué)特征，從3個不同的方面構(gòu)建了特征參數(shù)群，通過PCA降維處理，利用SVM方法的優(yōu)點，對已有的故障進行建模再進行診斷。

對往復(fù)式壓縮機這種較為復(fù)雜的系統(tǒng)進行精確建模非常困難，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法則能較好進行診斷。特征參數(shù)能較好地表達系統(tǒng)的線性和非線性動力學(xué)特征，因此在一定規(guī)模的訓(xùn)練樣本后，可以達到很好的識別診斷效果。

該方法需要訓(xùn)練建模，而模擬的故障和實際的故障還具有很大差異；同時，對測點的選擇也很敏感。對未知故障難以判斷，也是該方法需要解決的地方。

1 唐友福,劉樹林,劉穎慧等.基于非線性復(fù)雜測度的往復(fù)壓縮機故障診斷[J].機械工程學(xué)報.2012，48（3）:102～107

2 任全民.非平穩(wěn)信號特征提取方法在超高壓壓縮機故障診斷中的應(yīng)用研究[D].大連理工大學(xué)博士論文，2006

3 劉衛(wèi)華，昂海松.測取往復(fù)壓縮機氣缸壓力的新方法[J].中國機械工程，2002，13（16）:1368～1371

4 陳予恕.機械故障診斷的非線性動力學(xué)原理，機械工程學(xué)報[J]，2007,43（1）:25～34

5 江紅艷.盲源分離及其在 2D12型往復(fù)式壓縮機故障診斷中的應(yīng)用[D]，哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2007

6 王朝暉,張來斌,郭存杰等.包絡(luò)解調(diào)法在氣閥彈簧失效故障診斷中的應(yīng)用.中國石油大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2005.29（2）:86～90

7 張來斌,陳敬龍,段禮祥.基于混沌理論的往復(fù)式壓縮機故障診斷.2012.36（1）:112～115

8 馮曉光.近似熵在往復(fù)式壓縮機故障診斷的研究應(yīng)用[D]，大連理工大學(xué).2006

9 Costa M,Goldber ger A L,Peng C K.Multiscale entropy analysis of biological signals[J].Physical Review E,2005,71:1～18.