模糊诊断技术在天然气压缩机故障诊断中的应用

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1、2010年6月润滑与密封June2010第35卷第6期LUBRICAnONENGINEERINGVo1．35No．6IN)I：10．3969／j．issn．0254—0150．2010．06．025模糊诊断技术在天然气压缩机故障诊断中的应用赵旭东张来斌段礼祥(中国石油大学(北京)机电工程学院北京102249)摘要：针对某天然气压气站的大型离心压缩机故障诊断的要求，提出一种基于模糊理论的故障诊断模型。该模型基于征兆对于故障的肯定及否定程度，提出修正模糊关系矩阵，能够适应复杂故障的诊断。实践证明这种诊断模型应用在压缩机故障诊断上是可行的。关键词：离心压缩机；模糊理论；故障诊断中图分类号：TH

2、I65．3文献标识码：A文章编号：0254—0150(2010)6—104-4ApplicationofFuzzyDiagnosisTechniqueonFaultDiagnosisofCentrifugalCompressorsinNaturalGasStationZhaoXudongZhangLaibinDuanLixiang(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，ChinaUniversityofPetroleum(Beijing)，Beijing102249，China)Abstract：Amathematicmodeloffau

3、ltdiagnosisbasedONthefuzzytheoryWasestablishedforthelargecentrifugalcorn-pressorsinnaturalgasstation．Accordingtothepositiveandnegativeeffectofsymptomstofaults，therevisedfuzzyrelationmatrixWasintroducedtosuitforcomplexfaultdiagnosis．Theproposedmodelwasprovedtobepracticableonfaultdiagno—sisforcentr

4、ifugalcompressor．Keywords：centrifugalcompressor；fuzzytheory；faultdiagnosis目前国内输气管线增压站(如陕西榆林、府谷“}，征兆集合为V={，，⋯，}，建立由故增压站)采用的离心式压缩机组大多从国外进口，障征兆到故障原因的模糊关系矩阵足，价格昂贵，其投资占压气站投资的50％以上。虽然厂rr12，⋯，rh]离心式压缩机的故障类型较多，但往往以机组异常振：I；；If(I)动的形式表现出来，目前诊断异常振动常用的方法有Lrl，，⋯，rmj白木万博的得分法、概率统计诊断方法、模糊诊断方其中r(i=1，2，⋯，m，=I，2，⋯，

5、n)表示故障法和人工智能专家系统诊断方法等¨j，其中模糊诊断原因与征兆vs的相关系数，它也是根据统计分析方法应用最多。虽然国内模糊学应用在石油机械上已和专家经验确定的。有十几年的历史，但从实践来看，难以应对压缩机在设备异常状态下振动的模糊诊断中，选择频谱存在的多种故障和表现为多个征兆的情况。本文作者中各区域峰值的最大值为特征值建立隶属函数，各征分析了这种压缩机存在的复杂故障和表现出的多个征兆群的征兆隶属度常用升半哥西分布，其一般形式兆，依据征兆对于故障的肯定及否定作用大小，对模rk(一‰)糊关系矩阵和相关系数进行改进修正，实现对复杂故()：j【>xo(2)障的诊断。0≤戈。1模糊诊断的数

6、学描述“式中：为征兆的大小；k为常数。设机组故障的原因集合为U={u。，，⋯，设进行综合评判的征兆论域为，诊断结果的故障论域为y，则故障论域y：基金项目：国家科技重大专项(2008ZX05048-005-03HZ)；中V={不平衡，不对中，，联轴器损坏，⋯}国石油天然气集团公司创新基金项目(07E1005)．其中各元素的隶属度组成模糊向量B：收稿日期：2010一O1一l8作者简介：赵旭东(1981一)，男，硕士研究生，主要从事机械B=[uuM⋯]T(3)故障诊断方面的学习研究．E—mail：13811725775@139．cor／L征兆论域为2010年第6期赵旭东等：模糊诊断技术在天然气

7、压缩机故障诊断中的应用105U={。一0～0．39f倍频，一(0．4～0．49)f倍频，可能出现的故障与可能表现的征兆彼此间的关系进行一1／2f倍频，⋯}研究，对模糊关系矩阵进行修正。其中各元素的隶属度组成模糊向量A：2修正模糊关系矩阵A=[M．，“⋯r(4)目前考虑所有的故障和征兆是不可能和不现实征兆隶属度A与故障隶属度曰之间的关系用模的，作者选取北京华油天然气有限公司榆林压气站压糊关系矩阵来表达：缩机出现的主要故障及特征进行研究