【摘 要】
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离心式压缩机组作为长输气管道的核心供能设备,其智能化的状态监测手段和故障诊断方法成为人们关注焦点。现有的监测预警方式若不能及时捕捉恶变趋势,或者故障发生后无法及时诊断出故障类型,整个生产系统的生产效率和可靠性将大大降低。目前国内外对离心式压缩机组的故障诊断研究主要集中于故障振动信号的处理等具体领域,尚未见到从故障监测及诊断过程整体出发建立振动信号异常捕捉和不同复杂度下的故障类型识别的相关文章,本文
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离心式压缩机组作为长输气管道的核心供能设备,其智能化的状态监测手段和故障诊断方法成为人们关注焦点。现有的监测预警方式若不能及时捕捉恶变趋势,或者故障发生后无法及时诊断出故障类型,整个生产系统的生产效率和可靠性将大大降低。目前国内外对离心式压缩机组的故障诊断研究主要集中于故障振动信号的处理等具体领域,尚未见到从故障监测及诊断过程整体出发建立振动信号异常捕捉和不同复杂度下的故障类型识别的相关文章,本文从该角度出发选题立意,以MAN TURBO离心式压缩机组为研究对象,从两大方面进行研究:早期异常搜索和故障智能识别。先采用K-means++算法对时序信号进行早期异常搜索。根据复杂程度的不同,将故障问题分为单故障诊断和多故障诊断,但由于适用性和表征手段的不同,其中单故障诊断又分为基于单路信号和双路信号的两种诊断模型。一方面对单路故障振动信号进行去噪、特征提取并利用改进BP神经网络建立故障信号识别模型;另一方面研究双路故障振动信号合成轴心轨迹图片,通过谐波小波提纯并利用卷积神经网络进行识别的方法。最后将二维全息图谱与概率因果相结合,实现多故障诊断。研究表明,选择变化最敏感的标准差、最大绝对值和均方值作为故障特征值,建立K-means++模型对TSF因子进行聚类分析,相较基于阈值的传统报警机制,既减少了早期预警时间,又保证了后文训练样本的典型性;将“核”的思想引入传统PCA方法,对比多项式、高斯径向基和多层感知机模型对提取信号特征的准确度,选择精度最高的高斯径向基核函数建立KPCA特征提取模型;对传统遗传算法增加“小群体竞争”、“复制算子”、“精英策略”、“联赛准则”以及“自适应交叉变异因子”进行改进,建立自适应遗传算法（IAGA）。从量子角度出发,建立具有“等待效应”的量子行为粒子群算法（QPSO）。利用两种改进优化算法对传统BP神经网络的初始权阈值进行寻优,克服了训练过程中容易陷入局部极值的缺点,并大大提高了诊断精度,同时提出了IAGA-BP和QPSO-BP两种模型的适用范围;基于谐波小波的轴心轨迹提纯锁相效果良好,采用具有不同滤波器尺寸和标准值的高斯模糊扩张样本集,可以有效解决深度学习中的“小样本”问题,通过优化学习因子和迭代次数,构建Le Net-5型卷积神经网络（CNN）模型实现轴心轨迹图片的精确识别;根据概率因果理论推导得到故障组合,将两路信号经频谱校正后绘制得到二维全息图谱,采用蒙特卡洛方法计算单故障在各倍频上的贡献率,既能得到复杂状态下故障类型又可以判断故障间主导因素。综上所述,本文初步提出的智能诊断方法体系可在一定程度为现场应用提供帮助。
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