【摘 要】
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往复式压缩机是工业生产中的关键设备,而气阀是往复式压缩机故障率最高的部件,其好坏直接影响机组的排气量与功率消耗。对其进行状态监测和故障诊断能够防止重大事故的发生,
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往复式压缩机是工业生产中的关键设备,而气阀是往复式压缩机故障率最高的部件,其好坏直接影响机组的排气量与功率消耗。对其进行状态监测和故障诊断能够防止重大事故的发生,保证设备安全运行。因此,对压缩机气阀进行故障预测显得非常重要。 本文以塔里木油田天然气往复式压缩机为研究对象,详细分析了往复式压缩机气阀故障产生的原因以及其振动信号表现出的非平稳性等特点。考虑到难以获取充足的气阀预测样本数据,针对现有预测方法中单一参数预测所存在的信息不足及缺失,采用多维信息融合的特征提取方法构造出往复压缩机气阀状态的时间序列,并通过相空间重构将一维的时间序列转化为矩阵形式,生成预测模型的学习样本。最后,基于SVM理论建立了预测模型,并通过C++Builder编写了支持向量机时间序列预测软件,对气阀的故障状态进行了预测和诊断。在模型的应用中讨论了SVM输入参数对预测结果的影响。结果表明,该模型充分融合了多种状态特征信息,对小样本情况下气阀状态预测具有较高的精度。
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