基于 PCA 的往复压缩机气阀故障异常监测方法

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1、52FLUIDMACHINERYVo1．42，No．10，2014文章编号：1005—0329(2014)10—0052—04基于PCA的往复压缩机气阀故障异常监测方法徐丰甜，李建，孔祥字，李村波，江志农，张进杰(1．北京化工大学诊断与自愈研究中心，北京100029；2．中国石油大庆石化公司，黑龙江大庆163714)摘要：针对气阀故障异常自动检测迫切需求，针对气阀故障在温度数据的表现特点，即同类气阀正常工作时温度波动一致，故障时温度波动存在差异，采用主成分分析(PCA)从气阀阀盖温度数据中提取故障特征参数，建立基于径向基函数的

2、故障异常监测模型，实现了故障异常自动检测，并可进一步对故障气阀进行自动定位，为故障早期快速报警奠定了基础。关键词：往复压缩机；气阀故障；PCA；特征提取；异常检测中图分类号：TH457；TP277文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．1005—0329．2014．10．Ol1MethodofValveFaultDetectionforReciprocatingCompressorbasedonPrincipalComponentAnalysisXUFeng．tian，LIJian，KONGXiang—yu，LIC

3、un—bo，JIANGZhi．nong，ZhangJin-jie(1．DiagnosisandSerf-RecoveryEngineeringResearchCenter，BeijingUniversityofChemicalTechnology，Beijing100029，China；2．PetrochinaDaqingPetrochemicalCompany，Daqing163714，China)Abstract：Inordertosatisfythepressingneedsofvalvefaultautomatical

4、lydetection，andaccordingtothecharacteristicofvalves’temperaturedata，it’sfoundthatthesuction(orexhaust)valves’temperatureisconsistentwhenthevalveswork，other—wiseit’Snot．Fromthisfact，theauthorsusethePCA(PrincipalComponentAnalysis)toextractfeaturestoreflecttheperform—a

5、ncebasedonvalves’temperaturedata．Simultaneously，withtheestablishmentofradialbasismode1．itcanachievevalvefanlta．nomalydetectionandautomaticlocationofabnormalvalve，andlaythefoundationofearlyandquickwarningofvalvefault．Keywords：reciprocatingcompressor；valvefault；PCA；fe

6、atureextraction；anomalydetection1引言国内一些学者已将相关方法和改进措施应用于往复压缩机气阀故障诊断，并取得了一定的进气阀是往复压缩机部件中故障率最高的部展。高晶波等从气阀振动信号中提取特征，同时件，气阀故障会直接影响压缩机的排气量及工作根据气阀故障的统计特性，给出基于神经网络的效率；若阀片断裂后的残片落人缸体，可能引发严气阀故障诊断方法；李宝栋等把气阀的振动重的拉缸、撞缸故障，甚至导致压缩机爆炸事故。信号作为特征参数，运用支持向量机方法对气阀因此，气阀故障早期故障预警与诊断意义显著。故障进行诊

7、断；魏中青等针对目前气阀故障诊气阀是往复压缩机介质出入的通道，因此气断中存在的问题，结合小波降噪技术，并基于最大阀阀盖温度数据直接反映阀腔内介质温度和气阀似然估计阈值规则对气阀早期故障弱冲击变化信工作情况；同时气阀阀片运动过程中与阀座、升程号进行特征提取，实现了气阀故障的早期预限制器发生碰撞，因此缸体振动传感器也可对阀警；马晋针对目前气阀故障诊断无法评估损坏片工作情况进行监测。程度问题，结合混沌分形理论，采用基于混沌分形收稿日期：2014—03—20基金项目：国家重点基础研究发展计~ttJ(“973”计划)项目(2012CB0

8、26000)；国家自然科学基金重点项目(51135001)2014年第42卷第10期流体机械53理论的自动识别方法对气阀早期故障冲击变化信年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方号进行特征提取，实现了气阀损坏程度的评法主要是对样本数据的协方差矩阵进行特征分估¨；董宁娟应用模态