發(fā)表時間： 2025-09-29 10:45:40
作者： 石油化工設(shè)備維護與檢修網(wǎng)
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一、基于振動信號分析的故障檢測
基于振動信號分析的故障檢測是離心壓縮機狀態(tài)監(jiān)測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(supportvectormachine，SVM)相結(jié)合的方法，來實現(xiàn)干氣密封的振動故障智能識別。通過小波包變換對采集到的振動加速度信號進行多尺度分解，提取不同頻段的能量特征。振動信號在分解后的不同節(jié)點中會對應(yīng)不同的能量。
通過計算這些節(jié)點的能量分布，可以進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)下的變化趨勢明確，例如：正常、輕微磨損和嚴重磨損工況下，能量熵的相對變化率分別為3.5%、8.2%和15.6%。這些特征有助于對不同的故障狀態(tài)進行區(qū)分。
在特征提取的基礎(chǔ)上，采用支持向量機(SVM)對振動故障進行分類識別。SVM是一種基于統(tǒng)計學(xué)習理論的分類算法，通過在高維特征空間中尋找最優(yōu)超平面，能夠?qū)崿F(xiàn)對樣本的非線性劃分。
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、多項式核和高斯徑向基核等。例如高斯徑向基核函數(shù)，通過交叉驗證優(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)出較高的準確性和魯棒性。最終，構(gòu)建的SVM故障診斷模型能夠有效識別離心壓縮機干氣密封的不同故障狀態(tài)，為設(shè)備的智能運維提供了有力支持。
二、基于聲發(fā)射技術(shù)的故障檢測
基于聲發(fā)射技術(shù)的故障檢測是一種高靈敏度的無損檢測方法，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。目前有一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)和Hilbert變換的干氣密封故障檢測新方法。
利用EMD對聲發(fā)射信號進行自適應(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。EMD具有優(yōu)越的處理非平穩(wěn)信號的能力，能夠克服傳統(tǒng)方法(如傅里葉變換)存在的模態(tài)混疊問題，進而實現(xiàn)信號的多尺度特征提取。在得到IMF分量后，采用Hilbert變換對其進行包絡(luò)解調(diào)，提取出瞬時幅值和瞬時頻率等時頻特征。通過對正常狀態(tài)和不同故障類型(如氣膜不穩(wěn)定、端面磨損等)的聲發(fā)射信號進行時頻特征分析，建立了故障診斷指標體系。
該體系包含瞬時均方根值、重心頻率等關(guān)鍵參數(shù)，這些指標能夠有效反映不同故障狀態(tài)下聲發(fā)射信號的特征差異。結(jié)合支持向量機等智能識別算法，實現(xiàn)了干氣密封聲發(fā)射信號的自動分類與狀態(tài)評估。這一新方法為壓縮機的狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)警提供了有效的技術(shù)支持。
三、基于溫度場分析的故障檢測
基于溫度場分析的故障檢測是一種創(chuàng)新的干氣密封故障檢測方法，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，實現(xiàn)了對密封端面溫度場的高精度表征與故障模式識別。使用紅外熱像儀采集密封端面的瞬態(tài)溫度分布。通過分析溫度場，提取了關(guān)鍵特征指標，如最大溫度、最小溫度、溫度梯度和溫度標準差等，這些特征為進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(SVM)算法對故障模式進行智能分類和識別。通過優(yōu)化SVM模型的參數(shù)，構(gòu)建一個高精度、強魯棒性的故障分類模型，為干氣密封系統(tǒng)的健康監(jiān)測提供了有效的解決方案。這種基于溫度場分析的故障檢測方法為離心壓縮機的智能維護提供了新的技術(shù)途徑。
信息來源：化工活動家
