發表時間： 2025-09-29 10:45:40
作者： 石油化工設備維護與檢修網
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一、基于振動信號分析的故障檢測
基于振動信號分析的故障檢測是離心壓縮機狀態監測與診斷的重要手段之一。可以采用小波包能量熵與支持向量機(supportvectormachine，SVM)相結合的方法，來實現干氣密封的振動故障智能識別。通過小波包變換對采集到的振動加速度信號進行多尺度分解，提取不同頻段的能量特征。振動信號在分解后的不同節點中會對應不同的能量。
通過計算這些節點的能量分布，可以進一步得到小波包能量熵，作為反映故障狀態的特征參數。能量熵在不同故障狀態下的變化趨勢明確，例如：正常、輕微磨損和嚴重磨損工況下，能量熵的相對變化率分別為3.5%、8.2%和15.6%。這些特征有助于對不同的故障狀態進行區分。
在特征提取的基礎上，采用支持向量機(SVM)對振動故障進行分類識別。SVM是一種基于統計學習理論的分類算法，通過在高維特征空間中尋找最優超平面，能夠實現對樣本的非線性劃分。
在SVM的模型中，使用的核函數可以將低維的特征映射到高維空間，常用的核函數包括線性核、多項式核和高斯徑向基核等。例如高斯徑向基核函數，通過交叉驗證優化了核參數，使得模型在不同故障類型的分類中表現出較高的準確性和魯棒性。最終，構建的SVM故障診斷模型能夠有效識別離心壓縮機干氣密封的不同故障狀態，為設備的智能運維提供了有力支持。
二、基于聲發射技術的故障檢測
基于聲發射技術的故障檢測是一種高靈敏度的無損檢測方法，能夠有效捕捉材料內部微觀損傷所產生的彈性應力波信號。目前有一種基于經驗模態分解(empirical mode decomposition，EMD)和Hilbert變換的干氣密封故障檢測新方法。
利用EMD對聲發射信號進行自適應分解，分解后得到若干本征模態函數(intrinsic mode function，IMF)和殘差項。EMD具有優越的處理非平穩信號的能力，能夠克服傳統方法(如傅里葉變換)存在的模態混疊問題，進而實現信號的多尺度特征提取。在得到IMF分量后，采用Hilbert變換對其進行包絡解調，提取出瞬時幅值和瞬時頻率等時頻特征。通過對正常狀態和不同故障類型(如氣膜不穩定、端面磨損等)的聲發射信號進行時頻特征分析，建立了故障診斷指標體系。
該體系包含瞬時均方根值、重心頻率等關鍵參數，這些指標能夠有效反映不同故障狀態下聲發射信號的特征差異。結合支持向量機等智能識別算法，實現了干氣密封聲發射信號的自動分類與狀態評估。這一新方法為壓縮機的狀態監測與故障預警提供了有效的技術支持。
三、基于溫度場分析的故障檢測
基于溫度場分析的故障檢測是一種創新的干氣密封故障檢測方法，結合了紅外熱成像技術和熱－結構耦合有限元分析，實現了對密封端面溫度場的高精度表征與故障模式識別。使用紅外熱像儀采集密封端面的瞬態溫度分布。通過分析溫度場，提取了關鍵特征指標，如最大溫度、最小溫度、溫度梯度和溫度標準差等，這些特征為進一步的故障分析提供了基礎。
在此基礎上，建立了基于熱-結構耦合的有限元模型，該模型結合了材料的熱傳導和應力分析，通過數值求解相關方程，能夠模擬不同故障條件下的穩態溫度場和熱應力分布。例如，在氣膜厚度減薄的情況下，端面最高溫度顯著升高，徑向溫度梯度急劇增大，熱應力水平也隨之上升。這表明氣膜失穩和接觸磨損等故障已發生。最后，采用支持向量機(SVM)算法對故障模式進行智能分類和識別。通過優化SVM模型的參數，構建一個高精度、強魯棒性的故障分類模型，為干氣密封系統的健康監測提供了有效的解決方案。這種基于溫度場分析的故障檢測方法為離心壓縮機的智能維護提供了新的技術途徑。
信息來源：化工活動家
