發(fā)表時(shí)間： 2025-09-29 10:45:40
作者： 石油化工設(shè)備維護(hù)與檢修網(wǎng)
瀏覽： 75
一、基于振動(dòng)信號(hào)分析的故障檢測(cè)
基于振動(dòng)信號(hào)分析的故障檢測(cè)是離心壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷的重要手段之一。可以采用小波包能量熵與支持向量機(jī)(supportvectormachine，SVM)相結(jié)合的方法，來(lái)實(shí)現(xiàn)干氣密封的振動(dòng)故障智能識(shí)別。通過(guò)小波包變換對(duì)采集到的振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行多尺度分解，提取不同頻段的能量特征。振動(dòng)信號(hào)在分解后的不同節(jié)點(diǎn)中會(huì)對(duì)應(yīng)不同的能量。
通過(guò)計(jì)算這些節(jié)點(diǎn)的能量分布，可以進(jìn)一步得到小波包能量熵，作為反映故障狀態(tài)的特征參數(shù)。能量熵在不同故障狀態(tài)下的變化趨勢(shì)明確，例如：正常、輕微磨損和嚴(yán)重磨損工況下，能量熵的相對(duì)變化率分別為3.5%、8.2%和15.6%。這些特征有助于對(duì)不同的故障狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分。
在特征提取的基礎(chǔ)上，采用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)振動(dòng)故障進(jìn)行分類識(shí)別。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，通過(guò)在高維特征空間中尋找最優(yōu)超平面，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)樣本的非線性劃分。
在SVM的模型中，使用的核函數(shù)可以將低維的特征映射到高維空間，常用的核函數(shù)包括線性核、多項(xiàng)式核和高斯徑向基核等。例如高斯徑向基核函數(shù)，通過(guò)交叉驗(yàn)證優(yōu)化了核參數(shù)，使得模型在不同故障類型的分類中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。最終，構(gòu)建的SVM故障診斷模型能夠有效識(shí)別離心壓縮機(jī)干氣密封的不同故障狀態(tài)，為設(shè)備的智能運(yùn)維提供了有力支持。
二、基于聲發(fā)射技術(shù)的故障檢測(cè)
基于聲發(fā)射技術(shù)的故障檢測(cè)是一種高靈敏度的無(wú)損檢測(cè)方法，能夠有效捕捉材料內(nèi)部微觀損傷所產(chǎn)生的彈性應(yīng)力波信號(hào)。目前有一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)和Hilbert變換的干氣密封故障檢測(cè)新方法。
利用EMD對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分解，分解后得到若干本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)和殘差項(xiàng)。EMD具有優(yōu)越的處理非平穩(wěn)信號(hào)的能力，能夠克服傳統(tǒng)方法(如傅里葉變換)存在的模態(tài)混疊問(wèn)題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的多尺度特征提取。在得到IMF分量后，采用Hilbert變換對(duì)其進(jìn)行包絡(luò)解調(diào)，提取出瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率等時(shí)頻特征。通過(guò)對(duì)正常狀態(tài)和不同故障類型(如氣膜不穩(wěn)定、端面磨損等)的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻特征分析，建立了故障診斷指標(biāo)體系。
該體系包含瞬時(shí)均方根值、重心頻率等關(guān)鍵參數(shù)，這些指標(biāo)能夠有效反映不同故障狀態(tài)下聲發(fā)射信號(hào)的特征差異。結(jié)合支持向量機(jī)等智能識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)了干氣密封聲發(fā)射信號(hào)的自動(dòng)分類與狀態(tài)評(píng)估。這一新方法為壓縮機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警提供了有效的技術(shù)支持。
三、基于溫度場(chǎng)分析的故障檢測(cè)
基于溫度場(chǎng)分析的故障檢測(cè)是一種創(chuàng)新的干氣密封故障檢測(cè)方法，結(jié)合了紅外熱成像技術(shù)和熱－結(jié)構(gòu)耦合有限元分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)密封端面溫度場(chǎng)的高精度表征與故障模式識(shí)別。使用紅外熱像儀采集密封端面的瞬態(tài)溫度分布。通過(guò)分析溫度場(chǎng)，提取了關(guān)鍵特征指標(biāo)，如最大溫度、最小溫度、溫度梯度和溫度標(biāo)準(zhǔn)差等，這些特征為進(jìn)一步的故障分析提供了基礎(chǔ)。
在此基礎(chǔ)上，建立了基于熱-結(jié)構(gòu)耦合的有限元模型，該模型結(jié)合了材料的熱傳導(dǎo)和應(yīng)力分析，通過(guò)數(shù)值求解相關(guān)方程，能夠模擬不同故障條件下的穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)和熱應(yīng)力分布。例如，在氣膜厚度減薄的情況下，端面最高溫度顯著升高，徑向溫度梯度急劇增大，熱應(yīng)力水平也隨之上升。這表明氣膜失穩(wěn)和接觸磨損等故障已發(fā)生。最后，采用支持向量機(jī)(SVM)算法對(duì)故障模式進(jìn)行智能分類和識(shí)別。通過(guò)優(yōu)化SVM模型的參數(shù)，構(gòu)建一個(gè)高精度、強(qiáng)魯棒性的故障分類模型，為干氣密封系統(tǒng)的健康監(jiān)測(cè)提供了有效的解決方案。這種基于溫度場(chǎng)分析的故障檢測(cè)方法為離心壓縮機(jī)的智能維護(hù)提供了新的技術(shù)途徑。
信息來(lái)源：化工活動(dòng)家
