基于活塞杆轴心位置轨迹的往复压缩机故障诊断技术研究

提出了一种基于X方向、Y方向的活塞杆轴心位置轨迹(Piston-Rod Axis Orbit)的故障诊断分析新方法,通过定义5种图形和6个特征参数来反映活塞杆的运行状态,解决了常规手段只能单一监测垂直方向位移的问题。通过仿真数据和故障数据分析,验证了活塞杆轴心位置图分析方法可以有效判断往复压缩机整个支承环的磨损方向和磨损程度,对于早期预警活塞组件、活塞杆运行状态十分有效。建立的理论方法可以早期、完整地发现往复压缩机活塞组件的潜在故障,定义的特征参数为早期预警和故障诊断专家系统规则量化提供了理论基础。

融合活塞杆轴心位置特征的往复压缩机多源信号故障诊断模型

针对采用单一源数据的故障诊断方法难以适应往复压缩机故障诊断需求的问题,提出了一种融合活塞杆轴心位置特征的多源信号故障诊断模型。首先,提出一种改进的活塞杆轴心位置离散点外围轮廓提取方法,将二维空间坐标系中的离散点转化到极坐标系,通过坐标转换采用三次Hermite多项式插值法提取包络特征,利用仿真数据验证了轴心位置离散点外围轮廓提取新方法的优越性;然后,采用该方法快速提取活塞杆轴心位置离散点轮廓特征,包括离散点分布面积、包络熵等特征参数,以提升对活塞、活塞杆故障的感知能力;在基于自编码器网络自适应提取振动、位移信号特征基础上,融合活塞杆轴心位置离散点轮廓特征、振动信号机理特征、温度信号机理特征等,建立了一种多源数据特征融合的故障诊断模型;最后,利用故障模拟实验台实验数据与历史故障案例数据,对上述方法进行验证,结果表明:新的外围轮廓提取方法能够保证轴心轨迹外围轮廓提取效果并提升了处理效率;多源数据特征融合的故障诊断模型对阀片断裂、活塞杆断裂、活塞杆磨损、撞缸故障具有良好的诊断效果,同时验证了不同故障与多源信号数据之间的关联性。