馮澤江，駱敏珠，鄧 翔，梁永龍，徐建平

(中國石油西南油氣田分公司川中油氣礦，四川 遂寧 629000)

1 引言

往復壓縮機運動部件多、結構復雜，在往復慣性力、氣體力、摩擦力作用下活塞、活塞桿、連桿等部件故障率較高。煉油、化工、天然氣等領域的機組活塞力較大，通常為數十噸，甚至上百噸，連桿軸承磨損、活塞桿斷裂頻發(fā)，是困擾企業(yè)往復壓縮機安全、可靠運行的難題。

已有研究學者采用各類信號分析方法開展往復壓縮機故障監(jiān)測診斷技術研究，區(qū)別于離心壓縮機、機泵等旋轉設備，受機組運動特性與故障機理影響，往復壓縮機采用常規(guī)的振動信號頻率分析手段進行故障診斷難度大。劉江等[1]基于氣閥閥蓋溫度運行規(guī)律建立了氣閥故障智能預警模型；韓亞洲等[2]采用參數優(yōu)化主成分分析(upport vector machines，SVM)處理振動信號，對壓縮機氣閥故障取得了良好診斷效果；唐友福等[3]建立了基于神經網絡的往復壓縮機氣閥故障診斷，處理壓縮機動態(tài)壓力信號；陶紅新等[4]基于活塞桿載荷分析完成了壓縮機典型故障診斷；李曉博[5]等研究了往復壓縮機活塞桿的自激頻率特征提取方法，通過小波降噪有效提取了活塞桿的自激振動頻率。然而，上述均采用單一源數據的診斷，已愈加不滿足當前具有復雜結構壓縮機的診斷需求。

結合壓縮機故障在多種特征上的綜合映射關系，已有學者開展了基于多源數據融合的診斷方法研究。舒悅等[6]通過建模仿真獲得氣閥泄漏理論數據，融合壓力、溫度等參數特征建立有效的氣閥泄漏故障診斷方法；彭琦等[7]使用概率神經網絡處理振動、溫度、位移數據，對往復壓縮機多故障診斷取得了良好效果；趙雨薇等[8]構造融合多源數據的多維特征矩陣，利用核主元分析方法對多維特征矩陣進行降維，構建狀態(tài)子空間并進行典型故障預警；唐松林等[9]提出了一種基于主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)與主成分分析(support vector machines，SVM)的典型故障診斷方法，對振動、位移數據進行處理；Farzaneh-Gord等[10]基于曲柄轉角的零維數值計算方法，運用多測點振動數據，分析往復式天然氣壓縮機閥門故障；Pichler[11]等基于多類振動數據，分析壓縮機變工況下閥門故障的特征變化特性；Wang等[12]人運用多測點聲發(fā)射信號，分析閥門內部的信號隨開關的變化，作為閥門故障的參考。然而，由于缺乏案例，活塞桿數據作為典型壓縮機典型信號之一被長期忽視，上述文獻缺乏活塞桿數據與故障的關聯性的研究。

近年來，隨著往復壓縮機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的應用，越來越多的機組同時安裝了活塞桿豎直、水平位移傳感器，兩個方向位移信號可實現對活塞桿運行狀態(tài)的有效監(jiān)測[13]，對活塞桿、活塞組件故障，如拉缸、支承環(huán)磨損、活塞桿斷裂等故障的預警診斷具有重要作用[14]。王慶鋒[15]47-52等基于在線監(jiān)測系統(tǒng)數據提取了活塞桿軸心動態(tài)能量指數，評價活塞桿實際運行狀態(tài)；活塞桿軸心位置特征提取與故障診斷方面，江志農等[16]提出了基于諧波小波的活塞桿軸心軌跡特征提取方法，可診斷典型的活塞桿斷裂、活塞組件磨損等故障；周超等[17]針對變負荷工況下往復壓縮機活塞桿軸心軌跡特征提取方法開展研究，采用信息熵提取活塞桿軸心位置點包絡特征并通過流形學習進行特征降維，實現了壓縮機運行負荷的自動識別；張旭東等[18]利用改進的離散點輪廓包絡方法提取活塞桿軸心軌跡特征，建立了基于BP神經網絡(Back Propagation，BP)的故障診斷模型。上述對于活塞桿信號特征提取的研究已較為深入，但仍有可提升空間。

筆者基于已有研究成果，開展多源信號融合的故障診斷模型研究。針對現有軸心位置離散點輪廓特征提取方法較為復雜，對計算機性能要求較高的問題，提出了一種基于坐標轉換的活塞桿軸心位置離散點輪廓特征快速提取方法，將二維空間坐標系中的離散點轉化到極坐標系，通過坐標轉換采用三次Hermite多項式插值法提取包絡特征；進一步，建立了一種多源數據特征融合的故障診斷模型，將自編碼器網絡[19]數據特征與故障機理信號特征進行融合并降維，應用多種故障案例數據進行測試驗證，取得了良好效果，顯著提升了對往復壓縮機常見故障的診斷準確率。

2 活塞桿軸心位置離散點輪廓

活塞桿軸心位置示意圖如圖1表示。

圖1 活塞桿軸心位置示意圖

其中Y——豎直坐標軸，μm

X——水平坐標軸，μm

R——活塞桿半徑，μm

RX——水平傳感器采集到的活塞桿位置相對變化量，μm

RY——豎直傳感器采集到的活塞桿位置相對變化量，μm

O0——初始時刻，活塞桿軸心的坐標，μm

在初始時刻，活塞桿軸心的坐標為O0(0，0)；伴隨機組運行，活塞桿位置改變，運動到圖1中的虛線圓圈位置，軸心的坐標改變?yōu)镺1(x1，y1)。因電渦流傳感器采集電壓信號為負，可知當活塞桿距離傳感器距離變遠時，RX與RY為負，反之為正。

由圖1進一步可知

(R+RX+x)2+y2=R2

(1)

同理可得

x2+(R+RY-y)2=R2

(2)

令A=R+RX，B=R+RY將公式(1)、(2)聯立，得

(3)

求得x，y存在兩組解，根據活塞桿實體結構可排除一組無效解，從而獲得活塞桿軸心位置解。

一組典型的活塞桿沉降與偏擺波形數據如圖2所示。

圖2 活塞桿沉降與偏擺波形數據

根據活塞桿結構，由公式(3)計算獲得活塞桿軸心位置點分布。

活塞桿軸心位置點分布及坐標系構建圖如圖3所示。

圖3 活塞桿軸心位置點分布及坐標系構建圖

采用公式(4)計算軸心位置離散點的分布中心O2(x2，y2)，過中心點建立極坐標系，以豎直方向為極軸，如下式所示。

(4)

(5)

式中N——軸心位置點的總數

Li——軸心到中心點的距離，mm

θi——軸心到中心點的距離Li及與極軸之間的相對夾角

進一步，定義各離散點極徑為Y′軸、極角為X′軸，將軸心位置點投影二維分布轉換到新的X′-Y′坐標系中。

X′-Y′坐標系內的軸心位置點分布圖如圖4所示。

圖4 X′-Y′坐標系內的軸心位置點分布圖

可見，將平面坐標系中的離散點轉化為類似時域振動波形的形式是可行的。從而，筆者采用成熟的振動波形輪廓包絡方法提取坐標系轉化后的離散點上包絡線。

提取過程采用基于基函數的分段3次Hermite多項式插值法提取X′-Y′坐標系中離散點的上包絡線，具體過程如下式所示。

H3(x)=h0(x)y0+h1(x)y1+g0(x)m0+g1(x)m1

(6)

(7)

(8)

式中x、y——X′-Y′坐標系中的坐標值，μm

h0(x)、h1(x)、g0(x)、g1(x)——基于x、y的插值基函數

經過處理后，X′-Y′坐標系內的軸心位置點上包絡線提取結果如圖5所示。

圖5 X′-Y′坐標系內的軸心位置點上包絡線提取結果

上述結果進行坐標逆變換后即可得到原有軸心位置點投影二維分布的外包絡線，所提方法獲得的軸心位置點的外包絡線如圖6所示。

由圖6可看出，除小部分點外輪廓提取效果稍差外，大部分點提取效果良好，可表征軸心位置離散點的分布特征。

圖6 所提方法獲得的軸心位置點的外包絡線

3 仿真與實際數據應用驗證

上述過程通過一系列坐標系變換和包絡線提取可得到軸心位置離散點的外圍輪廓，筆者為了驗證所提方法的有效性，分別采用仿真數據與真實機組活塞桿軸心位置點數據進行測試驗證。

實際應用中，由于不同壓縮機監(jiān)測系統(tǒng)數據采集采樣率、采樣點等設置不同，不利于方法統(tǒng)一標準下的驗證。因此采用計算機仿真數據集進行測試驗證。

仿真數據采用以下設置：

(1)0～1之間的隨機點數1000個，模擬常規(guī)數據采樣率下整周期點數；

(2)隨機選擇其中600個點做X-Y坐標位置偏移，模擬實際軸心位置非對稱分布。

選擇文獻[15]中的軸心位置離散點精確包絡提取方法進行對比，結合極限點包絡、常規(guī)凸包絡，及筆者提出新方法的具體效果，獲取包絡結果。

仿真數據離散點分布與包絡特征提取結果如圖7所示。

圖7 仿真數據離散點分布與包絡特征提取結果

仿真位置點輪廓提取方法計算時間對比如表1所示。

對比不同方法的計算處理時間，由表1可知，提出的新方法在保證了較好輪廓特征提取的基礎上，時間相對參考文獻精確處理方法下降了64.4%。

表1 仿真位置點輪廓提取方法計算時間對比

進一步，筆者以圖2所示的真實往復壓縮機活塞桿軸心位置點數據進行測試應用。該機組工作轉速333 r/min，數據采樣率為10240 Hz。

真實機組活塞桿軸心位置點輪廓提取結果如圖8所示。

活塞桿軸心位置點輪廓提取方法計算時間對比如表2所示。

對比圖8、圖6、表2可知：三種對比方法獲得的，針對實際活塞桿軸心位置離散點數據，提出的活塞桿軸心位置離散點外圍輪廓提取方法同樣達到了較好的處理效果，計算時間相對參考文獻精確處理方法下降了33%。因此，可進一步應用于在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)與故障分析診斷中。

表2 活塞桿軸心位置點輪廓提取方法計算時間對比

圖8 真實機組活塞桿軸心位置點輪廓提取結果

4 基于軸心位置點包絡特征的故障診斷模型

基于上述研究成果，筆者在獲得活塞桿軸心位置點輪廓的基礎上，提出診斷模型。

融合活塞桿軸心輪廓特征的故障診斷模型如圖9所示。

圖9 融合活塞桿軸心輪廓特征的故障診斷模型

特征綜述如下：該模型首先提取活塞桿軸心位置點輪廓面積、極軸長度、信息熵、7個Hu不變矩[20]，定義為軸心輪廓特征，簡寫為a類特征?；谧跃幋a器自適應獲取壓縮機振動、位移、軸心軌跡特征，定義為自適應特征，簡寫為b類特征。再次，融合現有在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)機體振動、活塞桿位移、溫度數據構建監(jiān)測特征庫，包括峭度、有效值、峰峰值、波形指標、脈沖指標、K 因子、峰值因子、偏度、重心頻率、均方頻率、溫度值等，定義為附加特征，簡寫為c類特征。

軸心輪廓特征(a類)與附加特征(c類)獲取過程依靠在文獻[19]133-136中與已有的特征計算數學公式。自適應特征(b類)提取過程如下：首先，對水平、垂直位移源數據(二維，一個工作周期含1845個采樣點，數據形式為[1845，2]，映射至角域)，運用數據預處理結構展開為一維數據并批量歸一化作為自編碼器的輸入。

數據預處理結構如表3所示。

表3 數據預處理

其次，建立自編碼器。

自編碼器結構如表4所示。

表4 自編碼器結構

自編碼器參數與結構均在表中給出，采用優(yōu)化算法為自適應運動估計算法(Adaptive Momentum Estimation，ADAM)；學習率為0.001；訓練步數為200；損失函數為均方誤差(Mean squared error，MSE)；自編碼器Dense層采取sigmoid激活函數，以自適應獲取水平、垂直位移數據的特征。

最后，筆者采用流形學習(t-distributed stochastic neighbor embedding，TSNE)方法進行數據降維，在活塞桿斷裂故障下，以類內/類間距最小，獲得不同故障的敏感特征庫。

敏感特征獲取模型如表5所示。

表5 敏感特征獲取模型

基于故障模擬實驗臺進行典型故障模擬及歷史案例數據，共獲取了活塞桿斷裂、氣閥泄漏、活塞組件磨損、撞缸故障各600組樣本(正常300組，故障300組)，一組樣本包含一組軸心軌跡數據，一組振動數據，一組位移數據。對于每一類故障運用上述振動模型進行診斷，其中隨機抽取300組樣本(正常150組，故障150組)用于訓練，其余300組用于測試。最終得出典型的活塞桿斷裂、氣閥泄漏、活塞組件磨損、撞缸故障的測試組敏感特征集可視化提取結果。

活塞桿斷裂故障敏感特征集可視化提取結果如圖10所示；

氣閥泄漏故障敏感特征集可視化提取結果如圖11所示；

圖10 活塞桿斷裂故障敏感特征集歸一化并可視化提取結果

圖11 氣閥泄漏故障敏感特征集歸一化并可視化提取結果

活塞組件磨損故障敏感特征集可視化提取結果如圖12所示；

圖12 活塞組件磨損故障敏感特征集歸一化并可視化提取結果

撞缸故障敏感特征集可視化提取結果如圖13所示。

圖13 撞缸故障敏感特征集歸一化并可視化提取結果

從上述圖10能夠看出，a類特征對活塞桿斷裂故障較為敏感。

從上述圖11能夠看出，a類特征對氣閥泄漏故障敏感性差。

從上述圖12能夠看出，a類特征對活塞桿磨損故障敏感性一般。

從上述圖13能夠看出，a類特征對撞缸故障敏感性差。

綜上，當含有軸心位置離散點輪廓特征時，活塞桿斷裂故障區(qū)分程度最大，活塞組件磨損故障次之，證明了活塞桿軸心位置離散點輪廓特征對活塞、活塞桿故障的高敏感性。

筆者進一步利用徑向基(Radial Basis Function，RBF)神經網絡建立故障分類模型，對歷史故障案例數據進行測試應用，取得了較好的效果。

往復壓縮機典型故障案例數據驗證結果如表6所示。

表6 往復壓縮機典型故障案例數據驗證結果

由表6結果可知，對氣閥泄漏、撞缸故障，由于故障對活塞桿位移信號影響較小，因此故障診斷模型對軸心位置輪廓特征不敏感；而對活塞桿斷裂故障、活塞組件磨損故障，則影響較大，說明活塞桿軸心位置離散點輪廓特征對故障診斷診斷影響較大，是故障的敏感特征。

5 結語

往復壓縮機結構復雜、故障易損件多，常用的基于單一源數據的故障診斷方法難以適應壓縮機故障診斷需求。筆者針對上述問題，提出了一種融合活塞桿軸心位置特征的多源信號故障診斷模型，實現了對振動特征、溫度特征、位移特征及活塞桿軸心位置特征的集成應用。

具體的研究結論如下：

(1)本研究提出了一種基于坐標轉換的活塞桿軸心位置點輪廓特征提取方法，顯著提升了計算效率，可應用于往復壓縮機、活塞發(fā)動機的活塞桿位移在線監(jiān)測及其特征提取。

(2)建立了多源信號融合的故障診斷模型，采用壓縮機常見故障案例數據進行了測試驗證，新的故障敏感特征集與診斷模型對活塞桿及活塞組件故障診斷效果良好。

后續(xù)將繼續(xù)開展多源信號融合的往復壓縮機故障診斷方法研究，一方面，在模型中進一步融入動態(tài)壓力特征、多類熱工參數特征等，以提升特征挖掘的全面性和故障覆蓋能力；另一方面，開展特征融合方法研究，提升模型計算效率。最終，將故障智能診斷方法集成到在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)中，進行推廣應用。