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1、·18·压缩机技术2007年第1期(总201期)文章编号:100622971(2007)0120018203使用维修关联维数在往复压缩机气阀故障诊断中的应用丛蕊,刘树林,杨丽晶,马锐(大庆石油学院,黑龙江大庆163318)摘要:针对传统方法难以有效进行往复压缩机气阀故障诊断的现状,提出了应用关联维数对往复压缩机气阀故障进行诊断的新方法。通过对气阀常见故障类型的诊断,表明了关联维数可以有效地分析出往复压缩机气阀的常见故障。关键词:关联维数;往复压缩机;气阀;故障诊断中图分类号:TH457文献标识码:AApplicationofCorrelationDimensioni
2、ntheFaultDiagnosisofReciprocatingCompressorGasValvesCONGRui,LIUShu2lin,YangLi2jing,MARui(DaqingPetroleumInstitute,Daqing163318,China)Abstract:Thispaperputsforwardanewwaythatappliesthecorrelationdimensionintothefaultdiagno2sisofreciprocatingcompressorgasvalves,becausetraditionalwaycanno
3、tdiagnosethefaultdiagnosisef2fectively.Bydiagnosingthefamiliarfaultdiagnosisofgasvalve,theresultshowsthecorrelationdimen2sioncandiagnosethefamiliarfaultdiagnosisofreciprocatingcompressorgasvalveeffectively.Keywords:correlationdimension;reciprocatingcompressors;gasvalves;faultdiagnosis往
4、复压缩机由于结构复杂,激励源较多,其振动1G-P算法信号及压力信号表现为较强的非平稳性和非线性,对其进行故障特征提取较为困难,目前还缺乏成熟关联维数是Gtassberger与Procaccia在相空间[1]的诊断方法。随着非线性动力学研究的不断进重构理论的基础上提出的一种由观测得到的时间序步,特别是混沌时间序列信号的相空间重构理论的列计算相应动力系统吸引子关联维数的方法,即G发展,在设备故障诊断领域出现了基于相空间重构[4]-P算法。的分形故障特征提取方法,为从全新的角度更深刻相空间重构能够保持一维时间序列所对应的原的认识复杂非线性动力系统的故障行为提供了新的动力系
5、统内在结构的几何不变性,通过对振动信号手段,也为从混沌现象中揭示故障的本质提供了基进行相空间结构,从实测的时序数据中重构原系统[2]础。关联维数是度量分形复杂性的重要指标,能的奇怪吸引子,保持了原振动信号所有的内在特征。够用来刻画混沌吸引子的“奇异”程度,目前,一些学令一维时间序列为X(k),k=1,2,⋯,N,得到m维者已将其应用在旋转机械故障诊断领域,取得了较好延迟矢量Y(k)={X(k),X(k+τ),X(k+2τ),⋯,[3]的效果。在本文中,对往复压缩机气阀不同故障类X(k+(m-1)τ),相空间为:{Y(1),Y(2),⋯,型的关联维数进行了研究,结果表
6、明,关联维数可以TY(Nm)},其中:Nm=N-(m-1)τ;m为嵌入维有效地分析出往复压缩机气阀的常见故障,为往复压数;τ为时间延迟量。其关联积分函数为缩机气阀故障诊断提供了一种有效的新方法。NmNm1C(r)=N266θ(r-rij)(1)mi=1i=1式中r———观测尺度收稿日期:2006-08-20rij———Yj到Yi的距离第1期丛蕊,等:关联维数在往复压缩机气阀故障诊断中的应用·19·θ(u)———Heaviside单位阶跃函数1u>0θ(u)=(2)0uF0当r取一定范围时,关联积分函数有C(r)=DH(r)。所以关联维数D为D=lim(lnC(r)/
7、lnr)(3)r→0嵌入维数和时间延迟是相空间重构过程中的两个重要参数,对关联维数的计算结果的准确性有较[5]大影响,应按以下原则进行选择:图1阀片正常时lnr～lnC(r)图(1)m的确定。当维数过大时,导致计算负担大,同时噪声也会充满所有维数,若嵌入维数太小,吸引子会发生交叉,交叉点附近的轨迹在较低维上无法分辨。一般通过lnr～lnC(r)的双对数图对关联维数进行准确计算,当关联维数D趋于一个稳定值时的m值,即为动力系统的嵌入维数。(2)τ的选取。如果τ的值取得过小时,轨线在相空间中龟缩在几乎同一方向;如果τ的值取得过大,轨线在相空间中将会出现发散现象,系统
