往復壓縮機活塞桿組件故障診斷技術

張 哮

（中國石油大慶煉化公司檢維修中心，黑龍江大慶 163411）

0 引言

現階段往復機械故障診斷包括信號采集、信號特征提取、敏感特征選擇與故障確認等步驟。其中，信號特征的提取與分析是故障診斷的關鍵環節。根據信號特征的不同，可選擇的分析方法又包括最小方差法、快速傅里葉算法和主成分分析（PCA）算法等。前端傳感器采集的數據經過信號特征提取與處理后，再輸入計算機中，依托人工智能技術（如專家系統、BP 神經網絡等）進行解算、分析，最終得到故障診斷結果。

1 故障特征與數據采集

往復壓縮機活塞組件主要由活塞、活塞桿、支撐環、鎖緊螺母等組成，在整個機組設備中主要發揮壓縮介質、避免內部氣體泄漏的功能。活塞桿組件在使用一段時間后，容易因為磨損、松動等故障而導致密封性變差，或是因為桿斷裂而導致無法正常壓縮介質。根據以往的設備管理經驗，如果壓縮機正常工作時活塞桿發生故障，極易導致拉桿、撞缸等嚴重故障，嚴重時還會造成往復壓縮機的大修。因此，為降低設備運行成本和保障生產作業順利進行，必須要引入活塞桿組件的故障診斷技術，通過實時采集活塞桿的運行工況，開展數據分析判斷是否存在故障，從而在故障尚未影響往復壓縮機正常運行的前提下，準確識別并第一時間采取維修措施。在活塞桿組件故障診斷中，傳感器的安裝是影響診斷結果準確性的關鍵因素。

往復壓縮機常用的傳感器有溫度傳感器、加速度傳感器、鍵相傳感器和活塞桿沉降/位置傳感器等，活塞桿沉降/位置傳感器，能夠分別從水平和垂直2 個方向對活塞桿的軸心運動軌跡進行實時監測，從而獲取活塞桿的運行狀態。該傳感器可以分別獲得活塞桿在水平與垂直方向上的相對變化量Rx和Ry，根據上述兩項值可求得活塞桿的軸心位置（x0，y0）。活塞桿在運動一段時間（t）后，再次采集數據得出一個新的軸心位置，記為（x0，y0，t0）。重復以上操作，將所有軸心坐標點連接起來，即可得到活塞桿的軸心運動軌跡，根據該軌跡可以判斷活塞桿的當前運行狀態。

2 基于諧波小波的活塞桿軸心軌跡提純處理

考慮到活塞桿在運行中還會受到摩擦阻力、排氣壓力等因素的影響，為此還必須對傳感器采集的信息進行提純處理。諧波小波是一種常用的數據提純處理方法，其操作方法如下：選擇1 臺往復壓縮機，額定壓力0.3 MPa，額定轉速640 r/min。在活塞桿的外側安裝傳感器，獲得活塞桿在X、Y 方向上的軸心位移。數據采樣頻率f 為10 240 Hz，相應的信號分析頻率為0.5f，即5120 Hz。使用5 層諧波小波分解處理X、Y 方向上的軸心位移數據。使用諧波小波提純處理后，正常工況下活塞桿的軸心軌跡從原來的復雜無序變得清晰有序，這也為故障診斷創造了良好條件。在故障診斷中，除了要獲取活塞桿軸心振動數據外，還要分別采集軸心在X、Y 方向上的振動值、Y 方向位移峰值等特征參數。本次實驗中選取6 組活塞桿斷裂故障的特征參數，對提純前后特征參數的變化情況展開了比較（表1）。

表1 活塞桿斷裂故障特征參數對比

由表1 可知，經過諧波小波提純處理后，特征參數的故障敏感度均有不同程度的提升。特別是故障初、故障后，特征參數的變化率要明顯高于故障前。使用這些數據進行基于人工智能的故障診斷分析，將顯著提高故障診斷結果的可靠性。

3 基于流形學習的敏感特征提取

3.1 敏感特征提取流程

在活塞桿的軸心軌跡特征提取過程中，在短時間內就可獲取海量的多維特征數據，導致后期數據計算的工作量較為繁重。因此，提出一種基于流形學習的局部切空間排列算法（LTSA），實現對軸心軌跡高維特征的降維處理，在進一步強化特征參數敏感性的基礎上，從海量特征數據中提取處敏感特征，這樣既可以準確表示活塞桿的故障信息，又能降低后期數據處理的工作量。其處理流程為：

（1）將采集到的海量多維特征數據組成一個空間矩陣X，使用歐式距離法求出樣本向量Xi的n 個鄰域點，將這些鄰域點組成一個新的空間矩陣Xi。

（2）設定一個正交基向量Pi，用Pi構建領域矩陣的d 維切空間，獲得每一個樣本向量的投影向量，以及樣本向量的局部坐標。

（3）將局部坐標轉化為全局坐標，使用全局坐標構建映射矩陣。對比新建立的映射矩陣與原來空間矩陣的重構誤差。當誤差最小時，即可得到降維后的特征向量。將這些特征向量組合得到特征數據集，該數據集中包含的特征數據即為篩選后的敏感特征。

3.2 基于LTSA 的軸心軌跡降維處理

分別從活塞桿鎖緊螺母松動故障、活塞桿斷裂故障和活塞支撐環磨損故障中選取150 個故障樣本，另外又選取150 個正常工況樣本作為對照。從4 種工況下的故障樣本中分別提取處特征參數，精參數的歸一化處理，并得到一個新的特征矩陣。以該矩陣為處理對象，使用LTSA 進行降維處理。觀察降維處理結果，可以發現4 種工況的樣本數據分布在不同的區域，并且相互之間有明顯的界限，這表明LTSA 提取的敏感特征對于活塞桿故障監測是有效的。另外，還橫向對比了基于LTSA 的軸心軌跡降維處理方法和其他線性降維處理方法（如主成分分析算法PCA）。結果表明，線性降維處理方法雖然也能從樣本數據中提取特征參數，但并不能準確識別故障類型，誤判率較高。而LTSA方法則能準確判斷出具體的故障類型，診斷結果的正確率較高。

4 基于神經網絡的活塞桿組件故障診斷

BP 神經網絡常用于解決復雜的非線性問題，并且可以通過樣本訓練完成深度學習，提高故障自動診斷結果的精確性。

4.1 數據處理與檢驗

某企業的1 臺往復壓縮機于2018 年投入使用，運行期間發生2 起故障，分別是活塞桿鎖緊螺母松動故障和活塞桿斷裂故障。在活塞桿的軸支座上安裝傳感器，用于采集活塞桿在運行時的偏擺量、沉降量等參數；監測系統可以根據前端傳感器提供的數據，畫出活塞桿軸心軌跡，并展開分析。其中，傳感器的采樣頻率為10 240 Hz，分析頻率為5120 Hz，機組正常運行下轉速為344 r/min。數據處理與檢驗的基本流程如下：首先使用電渦流傳感器獲取該裝置活塞桿的軸心軌跡信號，使用諧波小波提純軸心軌跡，并從軸心軌跡中提取處特征參數。將特征參數進行歸一化處理后，將所有參數統一保存到一個矩陣中；然后使用LTSA 算法對高維矩陣進行降維處理，得到的包含敏感特征的低維矩陣；最后以敏感特征作為分析對象，使用BP 神經網絡展開故障診斷，并得到最終的活塞桿故障診斷結果。

4.2 基于神經網絡的故障分類結果

在本次實驗中，引入往復壓縮機活塞桿組件正常工況作為對照。然后使用諧波小波對3 種工況（1 種正常工況、2 種故障工況）下的活塞桿軸心軌跡信號進行提純處理。獲得特征參數后，再利用LTSA（局部切空間排列）算法進行計算，提取敏感參數。經過LTSA 降維處理后，發現訓練樣本中，3 種工況的特征差異較為明顯，但同一種工況下各個訓練樣本之間的聚類效果良好。測試樣本中，僅有少量的斷裂故障樣本與松動故障樣本出現重疊情況，其他樣本均勻分散。由此可見，LTSA 降維處理確實能從海量的工況數據中提取出故障敏感特征，進而清晰地分辨活塞桿的不同故障類型。這樣既可以減輕計算的工作量，同時對下一步故障的準確識別也有積極幫助。

從LTSA 降維后的工況數據中，每一種工況分別選取100個訓練樣本和200 個測試樣本。然后分別將“諧波小波+LTSA”降維處理后的敏感特征、“諧波小波+PCA”降維處理后的敏感特征，以及只有PCA 降維處理的敏感特征，輸入到BP 神經網絡系統中進行訓練、測試，結果見表2。

表2 實際故障數據分類結果

結合表中數據可知，相比于單獨使用PCA 處理，采用“諧波小波+PCA”降維處理數據，能夠顯著提高故障預測結果的準確率，這也驗證了諧波小波對活塞桿軸心軌跡提純處理的有效性。綜合對比來看，采用“諧波小波+LTSA”降維處理后，BP 神經網絡對于緊固螺母松動和活塞桿斷裂故障的預測準確率達到了100%，明顯高于其他兩種方法，從而實現對往復壓縮機活塞桿組件故障的準確識別和超前預警。

5 結論

（1）活塞桿軸心軌跡的振動能量等特征參數，反映出往復壓縮機的活塞故障。在提取活塞桿軸心軌跡的振動能量、包絡面積等參數的基礎上展開趨勢變化分析，可以實現對活塞桿故障的超前識別，從而為預防故障的發生提供參考。

（2）諧波小波算法具有“鎖相”功能，可以根據監測和分析的需要，從活塞桿的軸心位移軌跡中選取任意頻段展開進一步的分析，這樣既可以減少計算分析的工作量，同時又能保證故障特征更加清晰，提取后特征參數對故障的敏感程度也有所提升。

（3）使用諧波小波和LTSA 進行數據處理，然后使用神經網絡進行故障診斷，對活塞桿緊固螺母松動故障和活塞桿斷裂故障的識別率達到了100%，應用效果良好。