基于GA-BP的往復式壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測性維護

針對某增壓站現(xiàn)有壓縮機狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)識別故障信號困難，故障發(fā)生前未能提前預(yù)警的問題，開發(fā)了面向預(yù)知維修的往復式壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測系統(tǒng)，建立一套完整的軟件及硬件體系。氣閥作為往復式壓縮機的重要運動部件，其狀態(tài)監(jiān)測的測點位于閥蓋外表面中心處，以氣閥狀態(tài)監(jiān)測為例，建立了氣閥蓋振動力學模型。綜合運用時域、頻域和小波特征提取方法進行振動信號分析，得到正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的信號特征，提取狀態(tài)指標。運用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預(yù)測模型，試驗測得模型的預(yù)測誤差小于0.04?，F(xiàn)場應(yīng)用結(jié)果表明，該系統(tǒng)可實現(xiàn)全天候?qū)崟r在線監(jiān)測與預(yù)測，實現(xiàn)預(yù)知維修，減少工作人員的維保壓力，提高機組運行安全性和效率，節(jié)省運維成本。

往復式壓縮機；GA-BP；狀態(tài)監(jiān)測；故障預(yù)警；預(yù)測性維護

TE974

A

001

Status Monitoring and Predictive Maintenance of Reciprocating Compressor Based on GA-BP

Xu Mengzhuo¹ Liu Hangming² Yi Xianzhong³ Zhou Yuanhua³ Wan Jifang⁴ Chen Lin^3，5 Cao Zeyu⁶

（1.School of Intelligent Manufacturing，Jingzhou Institute of Technology；2.The Seventh Geological Brigade of Hubei Geological Bureau；3.School of Mechanical Engineering，Yangtze University；4.China Energy Digital Technology Group Co.，Ltd.；5.Changqing Drilling Company，CNPC Chuanqing Drilling Engineering Company Limited;6.Shandong Weiyuan Technology Co.，Ltd.）

At a booster station，the existing compressor status monitoring system cannot effectively identify fault signals，but fail to provide warning before faults occur.To solve this problem，a reciprocating compressor status monitoring and prediction system for predictive maintenance was developed，and a complete software and hardware system was built.Air valve is an important moving part of reciprocating compressor，and the measuring point for its status monitoring is located at the center of the outer surface of the valve cap.Taking the monitoring of the air valve status for example，a vibration mechanics model of the air valve cap was built.Then，the time domain，frequency domain and wavelet feature extraction methods were comprehensively used to conduct vibration signal analysis，obtaining the signal features of normal and fault states，and extracting the state indicators.Finally，the genetic algorithm was used to optimize the neural network model and build a GA-BP based reciprocating compressor vibration trend prediction model.The test results show that the prediction error of the model is less than 0.04.Field application demonstrates that the system achieves all-weather real-time online monitoring and prediction as well as predictive maintenance，reduces maintenance pressure of working personnel，improves the safety and efficiency of unit operation，and saves operation and maintenance costs.

reciprocating compressor；GA-BP；status monitoring；fault warning；predictive maintenance

0 引 言

往復式壓縮機在煤礦開采、天然氣集輸、壓縮空氣儲能等方面得到廣泛應(yīng)用。與離心式壓縮機不同，往復式壓縮機結(jié)構(gòu)相對復雜，運動部件較多，導致其故障發(fā)生頻繁，且故障點的確定難度較大。一旦發(fā)生故障，輕則會造成停機檢修、增加維保人員壓力、影響生產(chǎn)效率，重則導致人員傷亡、造成巨大的經(jīng)濟損失^［1-2］。因此，國內(nèi)外專家學者在機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測方面做了大量研究，提出了基于智能算法的預(yù)測性維護方法（Predictive Maintenance）^［3-7］，即在機械設(shè)備出現(xiàn)狀態(tài)異常，設(shè)備處于故障萌發(fā)期時，系統(tǒng)可以識別異常并及時預(yù)警，明確故障點，指導現(xiàn)場工作人員確定最佳的維護時間，進行定點檢修，有效避免事故的發(fā)生，最大程度上縮短設(shè)備停機時間，延長設(shè)備壽命。

目前，以Dynalco、GE Bently、Prognost和賀爾碧格為代表的國外公司已經(jīng)開發(fā)出往復式壓縮機在線監(jiān)控系統(tǒng)。國內(nèi)主要有東南大學研制的MFD系列高速離心壓縮機組工況監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)；北京化工大學開發(fā)的BH5000R往復壓縮機在線監(jiān)測系統(tǒng)^［8］。國外公司所開發(fā)的監(jiān)控系統(tǒng)性能更加穩(wěn)定，智能化水平更高，功能更加豐富。國內(nèi)現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)與之相比還存在一定差距，需要進一步升級和完善。

中石化某增壓站大型天然氣壓縮機組自投產(chǎn)運行以來，曾出現(xiàn)進氣閥螺栓斷裂、主油泵故障及機組拉瓦等現(xiàn)象。其中，9#機組的第6#氣缸缸頭端進氣閥蓋螺栓斷裂，造成該閥孔內(nèi)氣閥、閥壓圈及閥蓋飛出，導致機組廠房房頂2處及10#機組注油器油管和活塞桿沉降接線盒不同情況的受損。氣閥蓋螺栓斷裂的主要原因是螺栓的抗疲勞強度安全系數(shù)偏低，造成疲勞斷裂。螺栓的斷裂是一個漸變過程，然而現(xiàn)場安裝的PLC監(jiān)控系統(tǒng)沒有及時有效地識別出故障信號，未能提前預(yù)警停機，最終導致氣閥故障及其衍生危害的發(fā)生。針對上述問題，本文開發(fā)出面向預(yù)知維修的往復式壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測軟件系統(tǒng)，其創(chuàng)新點在于通過實時監(jiān)測壓縮機組的運行狀態(tài)，聯(lián)合時域、頻域和小波分析方法，捕捉振動異常的信號，可在故障萌芽期做出預(yù)警提示。

1 往復式壓縮機氣閥蓋振動力學模型

現(xiàn)場壓縮機組的進氣閥蓋螺栓發(fā)生斷裂（見圖1），其斷裂過程為：

受到交變循環(huán)應(yīng)力作用的進氣閥蓋在與氣缸結(jié)合面處的2個壓緊螺栓發(fā)生疲勞斷裂（1#箭頭處）。由于發(fā)生2個螺栓斷裂，造成其余螺栓的載荷突然增加，依次導致與其相鄰疲勞強度低的另2個螺栓（2#箭頭處）出現(xiàn)斷裂。然后，閥蓋在氣體力作用下向外移動并發(fā)生側(cè)傾，相繼剪切2個呈45°角斷口的螺栓（3#箭頭處）并造成最后2個螺栓破壞。最終，氣閥、閥壓圈和閥蓋受氣體力的作用從閥孔沖出。

現(xiàn)場對進、排氣閥的狀態(tài)監(jiān)測主要通過采集分析閥蓋外表面的振動信號來實現(xiàn)。由于往復式壓縮機系統(tǒng)各關(guān)鍵部件的運動存在關(guān)聯(lián)性，引起壓縮機氣閥振動的因素有很多。在工程中，一般將壓縮機氣閥的監(jiān)測點布置在氣閥蓋外表面的中心處，因此，需要對氣閥蓋進行受力分析并建立振動力學模型（見圖2）。

壓縮機工作過程中，閥蓋受到系統(tǒng)力F作用，閥蓋質(zhì)量為m，壓縮機機體質(zhì)量為m₂，機體位移h₂，閥蓋位移h₁，剛性系數(shù)為K，曲柄轉(zhuǎn)速為ω，壓縮機系統(tǒng)阻尼為C。

閥蓋運動微分方程為：

mh?₁+C（h?₁-h?₂）+K（h₁-h₂）=F（1）

整理后可得：

mh??₁+Ch?₁-Kh₁=Ch?₂+Kh₂+F（2）

式中：F為系統(tǒng)力，N；m為閥蓋質(zhì)量，kg；h₁、h₂分別為閥蓋和機體位移，m；?₁、?₂分別為閥蓋和機體振動速度，m/s²；C為系統(tǒng)阻尼，kg/s；K為剛性系數(shù)，N/m。

對式（2）進行傅里葉變換：

（-mω²+iCω+K）h₁（ω）=（iCω+K）h₂（ω）+F（ω）（3）

式中：ω為轉(zhuǎn)速，r/s；h₁（ω）、h₂（ω）分別為閥蓋和機體振動位移，m；F（ω）為激振力，N。

得到氣閥蓋振動的頻域特性為：

由上述振動分析可知，氣閥蓋處的振動主要與激振力Fω和機體振動h₂ω所產(chǎn)生的附加激振有關(guān)。其中激振力由內(nèi)部氣流脈動、撞擊和機體振動產(chǎn)生，氣閥正常運行或者出現(xiàn)故障時，機體的振動認為是定值，其振動不會對閥蓋處的振動信號產(chǎn)生影響。由此可知，將閥蓋作為氣閥的監(jiān)測點，可較好地反映出氣閥內(nèi)部的力學行為，信號可信度高。

2 氣閥振動信號采集

2.1 測點及傳感器選擇

現(xiàn)場壓縮機氣閥監(jiān)測點如圖3所示。

氣閥的振動形式以沖擊式振動為主，具有頻帶寬、振動頻率高的特點?，F(xiàn)場選用壓電式加速度傳感器監(jiān)測振動信號。選擇閥蓋中心作為氣閥振動特性的監(jiān)測點，壓電式加速度傳感器以自吸附的方式固定在氣閥蓋上。

2.2 確定采樣頻率

文獻［9］通過試驗證明了在不同的采樣頻率下，振動信號的頻譜形狀存在很大的差異，會影響信號的真實性。

這里所監(jiān)測的壓縮機進氣閥振動信號特征集中在0～390 Hz。根據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測儀表的靈敏度和Shannon采樣定理：最低采樣頻率f_s≥2f_max，確定采樣頻率為1 kHz。

3 往復式壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測軟件系統(tǒng)

3.1 在線趨勢預(yù)測功能

3.1.1 系統(tǒng)介紹

在系統(tǒng)主界面內(nèi)可以首先完成機組編號、服務(wù)器和采集器IP的設(shè)定，其次完成測量類型的選擇以及傳感器的選型，最后選擇合適的采樣頻率。軟件系統(tǒng)的主界面如圖4所示。

該系統(tǒng)可以進行數(shù)據(jù)的在線采集、存儲及遠程傳輸，具有實時分析功能和在線趨勢預(yù)測功能，可實現(xiàn)壓縮機狀態(tài)信息的可視化。這里主要介紹系統(tǒng)的趨勢預(yù)測功能。

3.1.2 基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預(yù)測

對于往復式壓縮機這種復雜的運動系統(tǒng)，其某一關(guān)鍵部件的運動參數(shù)隨時間不斷在變化，并不能用特定的數(shù)學公式來表示其變化規(guī)律。因此，傳統(tǒng)方法并不能做到趨勢預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在預(yù)測方面的應(yīng)用非常廣泛，但其存在學習時間長和收斂慢的缺點。相關(guān)研究表明，遺傳算法（GA）可以對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化，提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度^［10-16］。所建立的基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預(yù)測模型如圖5所示。

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立過程如下：

第1步，將采集的閥蓋處的振動信號進行處理。因為時域特征可以很好地反映出振動信號中故障的早期特征和趨勢，所以選擇峰值、有效值和時間作為模型的輸入，將預(yù)測峰值和預(yù)測有效值作為模型的輸出。

所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖6所示。該模型具有3個輸入，2個輸出，隱含層個數(shù)為50個。

第2步，確定初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，計算個體適應(yīng)度值A(chǔ)。計算公式為：

式中：輸出節(jié)點數(shù)N；κ為系數(shù)；第i個節(jié)點的期望輸出為A_i；第i個節(jié)點的預(yù)測輸出為 B_i。

第3步，通過輪盤賭法選擇適應(yīng)度高的個體。其中，每個個體的概率Q為：

式中：M為種群個體數(shù)目；A_i為個體適應(yīng)度值。

第4步，對個體進行交叉、變異操作。第n個染色體ω_n和第m個染色體ω_m在x位進行如下交叉操作，λ∈［0，1］間的隨機數(shù)：

ω_nx=ω_nx1-λ+ω_mxλ（7）

ω_mx=ω_mx1-λ+ω_nxλ（8）

選擇第n個個體的第j個基因ω_nj進行如下變異操作：

式中：基因ω_nj的上、下界分別為ω_max、ω_min；r₂為隨機數(shù)；g為當前迭代次數(shù)；r∈［0，1］間的隨機數(shù)；G_max為最大進化次數(shù)。

經(jīng)過上述遺傳算法優(yōu)化，得到最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值，再經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行樣本訓練，進而形成預(yù)測準確性更高的GA-BP模型。

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果和預(yù)測誤差如圖7和圖8所示。

由圖7和圖8可知，系統(tǒng)所采用的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢預(yù)測模型的預(yù)測精度高，預(yù)測誤差小于0.04，預(yù)測結(jié)果的可靠性高。

3.2 現(xiàn)場應(yīng)用

3.2.1 信號分析處理

運用所設(shè)計的軟件系統(tǒng)對現(xiàn)場所監(jiān)測、采集到的氣閥（進氣閥和排氣閥）振動信號進行分析處理。以進氣閥1為例，采用時域、頻域和小波分析方法提取特征信號，得到進氣閥1的時域波形和頻譜圖如圖9所示，小波特征提取結(jié)果如圖10所示。

由上述氣閥振動特征提取結(jié)果可知：增壓站現(xiàn)場壓縮機正常狀態(tài)下運行轉(zhuǎn)速為995 r/min，此時進氣閥1在116.211 Hz處振動幅值最大，靠近機身的氣閥振動幅值不超過0.813，遠離機身的氣閥振動幅值不超過1.56；小波分解后，在349.609 Hz處和116.211 Hz處有明顯特征，可作為該轉(zhuǎn)速下的振動預(yù)警依據(jù)。

3.2.2 振動趨勢預(yù)測

運用現(xiàn)場安裝的軟件系統(tǒng)，對2號機組進氣閥1的振動進行趨勢預(yù)測，選擇2023-03-01—2023-04-29的現(xiàn)場機組監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如圖11所示。圖11中黃色曲線是振動測試值，藍色曲線是基于GA-BP算法的預(yù)測值，紅色為最小二乘擬合直線，預(yù)測周期設(shè)置為24 h。從圖11中可以看出，振動無增加趨勢，可以說明未來24 h該部件運行狀態(tài)良好，不需要進行維保。

4 結(jié) 論

（1）所開發(fā)的面向預(yù)知維修的往復式壓縮機狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測系統(tǒng)，具備配套的軟件及硬件體系，可以同時進行時域、頻域和小波特征提取，進行振動信號分析，得到對應(yīng)工況下的振動預(yù)警值。

（2）建立基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預(yù)測模型，該模型的預(yù)測誤差小于0.04。現(xiàn)場應(yīng)用表明，該模型可根據(jù)所選時間間隔進行振動趨勢預(yù)測，實現(xiàn)預(yù)知維修，保障機組運行安全。

（3）該系統(tǒng)具有很高的推廣價值和適應(yīng)性，不受壓縮機具體型號及使用工況限制。

［1］ 張玉龍，段夢蘭，段禮祥，等．基于SAX的往復壓縮機氣閥故障診斷［J］．石油機械，2018，46（3）：78-83．

ZHANG Y L，DUAN M L，DUAN L X，et al.SAX-based fault diagnosis of air valve on reciprocating compressor［J］.China Petroleum Machinery，2018，46（3）：78-83.

［2］ 段禮祥，張興鳳，王旭鐸．變轉(zhuǎn)速往復壓縮機的等概率關(guān)聯(lián)規(guī)則診斷方法［J］．石油機械，2019，47（12）：23-30．

DUAN L X，ZHANG X F，WANG X D.Equal probability association rule for reciprocating compressor diagnosis under variable speed working condition［J］.China Petroleum Machinery，2019，47（12）：23-30.

［3］ 閆戈，馬波，馮坤，等．地鐵自動扶梯變負載故障預(yù)警方法研究［J］．機械設(shè)計與制造，2019（7）：180-183．

YAN G，MA B，F(xiàn)ENG K，et al.Study on the early warning method of subway escalator under variable load condition［J］.Machinery Design amp; Manufacture，2019（7）：180-183.

［4］ 孫永強，王壯，陳英華．選煤廠空壓機供氣系統(tǒng)在線振動檢測技術(shù)研究［J］．煤炭工程，2021，53（增刊1）：134-139．

SUN Y Q，WANG Z，CHEN Y H.Online vibration detection of compressed air supply system in coal preparation plant［J］.Coal Engineering，2021，53（S1）：134-139.

［5］ L Y Q，ZHOU Q W，LI Y F，et al.A predictive maintenance system for multi-granularity faults based on AdaBelief-BP neural network and fuzzy decision making［J］.Advanced Engineering Informatics，2021，49：101318.

［6］ ZONTA T，COSTA C A D，ZEISER F，et al.A predictive maintenance model for optimizing production schedule using deep neural networks［J］.Journal of Manufacturing Systems，2022，62：450-462.

［7］ DALZOCHIO J，KUNST R，PIGNATON E，et al.Machine learning and reasoning for predictive maintenance in Industry 4.0：current status and challenges［J］.Computers in Industry，2020，123：103298.

［8］ 劉航銘．6RDSA-1型往復式壓縮機氣閥故障診斷研究［D］．荊州：長江大學，2018．

LIU H M.Research on fault diagnosis of 6RDSA-1 type reciprocating compressor valve［D］.Jingzhou：Yangtze University，2018.

［9］ 苗剛．往復活塞式壓縮機關(guān)鍵部件的故障診斷方法研究及應(yīng)用［D］．大連：大連理工大學，2006．

MIAO G.Fault diagnosis study and application on key parts of reciprocating piston compressors［D］.Dalian：Dalian University of Technology，2006.

［10］ 譚春飛，于瑞豐，郝明釗，等．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的渦輪安裝角優(yōu)化［J］．石油機械，2018，46（2）：1-4．

TAN C F，YU R F，HAO M Z，et al.Optimization design for installation angle of turbodrill blades based on BP neural network and genetic algorithms［J］.China Petroleum Machinery，2018，46（2）：1-4.

［11］ 竇益華，張佳強，李國亮，等．基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)管疲勞壽命預(yù)測［J］．石油機械，2023，51（10）：144-149．

DOU Y H，ZHANG J Q，LI G L，et al.Fatigue life prediction of coiled tubing based on optimized BP neural network［J］.China Petroleum Machinery，2023，51（10）：144-149.

［12］ 湯明，王漢昌，何世明，等．基于PCA-BP算法的機械鉆速預(yù)測研究［J］．石油機械，2023，51（10）：23-31，76．

TANG M，WANG H C，HE S M，et al.Prediction for rate of penetration based on PCA-BP algorithm［J］.China Petroleum Machinery，2023，51（10）：23-31，76.

［13］ ZHOU L，WANG P Z，ZHANG C J，et al.Multi-mode fusion BP neural network model with vibration and acoustic emission signals for process pipeline crack location［J］.Ocean Engineering，2022，264：112384.

［14］ 李琴，孫春梅，黃志強，等．蘭成渝腐蝕管道失效壓力的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測方法［J］．中國安全生產(chǎn)科學技術(shù)，2015，11（11）：83-89．

LI Q，SUN C M，HUANG Z Q，et al.Combined forecasting method of GA-BP neural network for failure pressure of Lan-Cheng-Yu corroded pipelines［J］.Journal of Safety Science and Technology，2015，11（11）：83-89.

［15］ 周璐婕，董昱．基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的列控車載設(shè)備故障診斷方法研究［J］．鐵道科學與工程學報，2018，15（12）：3257-3265．

ZHOU L J，DONG Y.Research on fault diagnosis method for on-board equipment of train control system based on GA-BP neural network［J］.Journal of Railway Science and Engineering，2018，15（12）：3257-3265.

［16］ 楊鵬民．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選煤廠壓濾控制系統(tǒng)智能化改造［J］．煤炭工程，2023，55（1）：18-22．

YANG P M.Improvement of filter press control system in coal preparation plant based on BP neural network［J］.Coal Engineering，2023，55（1）：18-22.

徐夢卓，助教，生于1993年，2018年畢業(yè)于長江大學機械工程專業(yè)，獲碩士學位，現(xiàn)從事機械設(shè)備智能化、機械系統(tǒng)仿真與故障診斷等方面的研究和教學工作。電話：（0716）8022255。地址：（434020）湖北省荊州市。email：465153756@qq.com。

通信作者：劉航銘，工程師。email：zjrslhm@163.com。

2024-02-28

劉 鋒