张 哮

（中国石油大庆炼化公司检维修中心，黑龙江大庆 163411）

0 引言

现阶段往复机械故障诊断包括信号采集、信号特征提取、敏感特征选择与故障确认等步骤。其中，信号特征的提取与分析是故障诊断的关键环节。根据信号特征的不同，可选择的分析方法又包括最小方差法、快速傅里叶算法和主成分分析（PCA）算法等。前端传感器采集的数据经过信号特征提取与处理后，再输入计算机中，依托人工智能技术（如专家系统、BP 神经网络等）进行解算、分析，最终得到故障诊断结果。

1 故障特征与数据采集

往复压缩机活塞组件主要由活塞、活塞杆、支撑环、锁紧螺母等组成，在整个机组设备中主要发挥压缩介质、避免内部气体泄漏的功能。活塞杆组件在使用一段时间后，容易因为磨损、松动等故障而导致密封性变差，或是因为杆断裂而导致无法正常压缩介质。根据以往的设备管理经验，如果压缩机正常工作时活塞杆发生故障，极易导致拉杆、撞缸等严重故障，严重时还会造成往复压缩机的大修。因此，为降低设备运行成本和保障生产作业顺利进行，必须要引入活塞杆组件的故障诊断技术，通过实时采集活塞杆的运行工况，开展数据分析判断是否存在故障，从而在故障尚未影响往复压缩机正常运行的前提下，准确识别并第一时间采取维修措施。在活塞杆组件故障诊断中，传感器的安装是影响诊断结果准确性的关键因素。

往复压缩机常用的传感器有温度传感器、加速度传感器、键相传感器和活塞杆沉降/位置传感器等，活塞杆沉降/位置传感器，能够分别从水平和垂直2 个方向对活塞杆的轴心运动轨迹进行实时监测，从而获取活塞杆的运行状态。该传感器可以分别获得活塞杆在水平与垂直方向上的相对变化量Rx和Ry，根据上述两项值可求得活塞杆的轴心位置（x0，y0）。活塞杆在运动一段时间（t）后，再次采集数据得出一个新的轴心位置，记为（x0，y0，t0）。重复以上操作，将所有轴心坐标点连接起来，即可得到活塞杆的轴心运动轨迹，根据该轨迹可以判断活塞杆的当前运行状态。

2 基于谐波小波的活塞杆轴心轨迹提纯处理

考虑到活塞杆在运行中还会受到摩擦阻力、排气压力等因素的影响，为此还必须对传感器采集的信息进行提纯处理。谐波小波是一种常用的数据提纯处理方法，其操作方法如下：选择1 台往复压缩机，额定压力0.3 MPa，额定转速640 r/min。在活塞杆的外侧安装传感器，获得活塞杆在X、Y 方向上的轴心位移。数据采样频率f 为10 240 Hz，相应的信号分析频率为0.5f，即5120 Hz。使用5 层谐波小波分解处理X、Y 方向上的轴心位移数据。使用谐波小波提纯处理后，正常工况下活塞杆的轴心轨迹从原来的复杂无序变得清晰有序，这也为故障诊断创造了良好条件。在故障诊断中，除了要获取活塞杆轴心振动数据外，还要分别采集轴心在X、Y 方向上的振动值、Y 方向位移峰值等特征参数。本次实验中选取6 组活塞杆断裂故障的特征参数，对提纯前后特征参数的变化情况展开了比较（表1）。

表1 活塞杆断裂故障特征参数对比

由表1 可知，经过谐波小波提纯处理后，特征参数的故障敏感度均有不同程度的提升。特别是故障初、故障后，特征参数的变化率要明显高于故障前。使用这些数据进行基于人工智能的故障诊断分析，将显著提高故障诊断结果的可靠性。

3 基于流形学习的敏感特征提取

3.1 敏感特征提取流程

在活塞杆的轴心轨迹特征提取过程中，在短时间内就可获取海量的多维特征数据，导致后期数据计算的工作量较为繁重。因此，提出一种基于流形学习的局部切空间排列算法（LTSA），实现对轴心轨迹高维特征的降维处理，在进一步强化特征参数敏感性的基础上，从海量特征数据中提取处敏感特征，这样既可以准确表示活塞杆的故障信息，又能降低后期数据处理的工作量。其处理流程为：

（1）将采集到的海量多维特征数据组成一个空间矩阵X，使用欧式距离法求出样本向量Xi的n 个邻域点，将这些邻域点组成一个新的空间矩阵Xi。

（2）设定一个正交基向量Pi，用Pi构建领域矩阵的d 维切空间，获得每一个样本向量的投影向量，以及样本向量的局部坐标。

（3）将局部坐标转化为全局坐标，使用全局坐标构建映射矩阵。对比新建立的映射矩阵与原来空间矩阵的重构误差。当误差最小时，即可得到降维后的特征向量。将这些特征向量组合得到特征数据集，该数据集中包含的特征数据即为筛选后的敏感特征。

3.2 基于LTSA 的轴心轨迹降维处理

分别从活塞杆锁紧螺母松动故障、活塞杆断裂故障和活塞支撑环磨损故障中选取150 个故障样本，另外又选取150 个正常工况样本作为对照。从4 种工况下的故障样本中分别提取处特征参数，精参数的归一化处理，并得到一个新的特征矩阵。以该矩阵为处理对象，使用LTSA 进行降维处理。观察降维处理结果，可以发现4 种工况的样本数据分布在不同的区域，并且相互之间有明显的界限，这表明LTSA 提取的敏感特征对于活塞杆故障监测是有效的。另外，还横向对比了基于LTSA 的轴心轨迹降维处理方法和其他线性降维处理方法（如主成分分析算法PCA）。结果表明，线性降维处理方法虽然也能从样本数据中提取特征参数，但并不能准确识别故障类型，误判率较高。而LTSA方法则能准确判断出具体的故障类型，诊断结果的正确率较高。

4 基于神经网络的活塞杆组件故障诊断

BP 神经网络常用于解决复杂的非线性问题，并且可以通过样本训练完成深度学习，提高故障自动诊断结果的精确性。

4.1 数据处理与检验

某企业的1 台往复压缩机于2018 年投入使用，运行期间发生2 起故障，分别是活塞杆锁紧螺母松动故障和活塞杆断裂故障。在活塞杆的轴支座上安装传感器，用于采集活塞杆在运行时的偏摆量、沉降量等参数；监测系统可以根据前端传感器提供的数据，画出活塞杆轴心轨迹，并展开分析。其中，传感器的采样频率为10 240 Hz，分析频率为5120 Hz，机组正常运行下转速为344 r/min。数据处理与检验的基本流程如下：首先使用电涡流传感器获取该装置活塞杆的轴心轨迹信号，使用谐波小波提纯轴心轨迹，并从轴心轨迹中提取处特征参数。将特征参数进行归一化处理后，将所有参数统一保存到一个矩阵中；然后使用LTSA 算法对高维矩阵进行降维处理，得到的包含敏感特征的低维矩阵；最后以敏感特征作为分析对象，使用BP 神经网络展开故障诊断，并得到最终的活塞杆故障诊断结果。

4.2 基于神经网络的故障分类结果

在本次实验中，引入往复压缩机活塞杆组件正常工况作为对照。然后使用谐波小波对3 种工况（1 种正常工况、2 种故障工况）下的活塞杆轴心轨迹信号进行提纯处理。获得特征参数后，再利用LTSA（局部切空间排列）算法进行计算，提取敏感参数。经过LTSA 降维处理后，发现训练样本中，3 种工况的特征差异较为明显，但同一种工况下各个训练样本之间的聚类效果良好。测试样本中，仅有少量的断裂故障样本与松动故障样本出现重叠情况，其他样本均匀分散。由此可见，LTSA 降维处理确实能从海量的工况数据中提取出故障敏感特征，进而清晰地分辨活塞杆的不同故障类型。这样既可以减轻计算的工作量，同时对下一步故障的准确识别也有积极帮助。

从LTSA 降维后的工况数据中，每一种工况分别选取100个训练样本和200 个测试样本。然后分别将“谐波小波+LTSA”降维处理后的敏感特征、“谐波小波+PCA”降维处理后的敏感特征，以及只有PCA 降维处理的敏感特征，输入到BP 神经网络系统中进行训练、测试，结果见表2。

表2 实际故障数据分类结果

结合表中数据可知，相比于单独使用PCA 处理，采用“谐波小波+PCA”降维处理数据，能够显著提高故障预测结果的准确率，这也验证了谐波小波对活塞杆轴心轨迹提纯处理的有效性。综合对比来看，采用“谐波小波+LTSA”降维处理后，BP 神经网络对于紧固螺母松动和活塞杆断裂故障的预测准确率达到了100%，明显高于其他两种方法，从而实现对往复压缩机活塞杆组件故障的准确识别和超前预警。

5 结论

（1）活塞杆轴心轨迹的振动能量等特征参数，反映出往复压缩机的活塞故障。在提取活塞杆轴心轨迹的振动能量、包络面积等参数的基础上展开趋势变化分析，可以实现对活塞杆故障的超前识别，从而为预防故障的发生提供参考。

（2）谐波小波算法具有“锁相”功能，可以根据监测和分析的需要，从活塞杆的轴心位移轨迹中选取任意频段展开进一步的分析，这样既可以减少计算分析的工作量，同时又能保证故障特征更加清晰，提取后特征参数对故障的敏感程度也有所提升。

（3）使用谐波小波和LTSA 进行数据处理，然后使用神经网络进行故障诊断，对活塞杆紧固螺母松动故障和活塞杆断裂故障的识别率达到了100%，应用效果良好。