谢俊

（中国石油天然气股份有限公司广东石化分公司，广东 揭阳 515200）

往复式压缩机主要运行于中压环境或者高压环境中，又加上受内外压差大、温湿度高、易燃易爆等各种因素的不良影响，导致气阀长期处于一种非常规化工作环境中，这无疑增加了气阀故障出现概率。为了延长气阀使用寿命，确保天然气生产效率不断提升，如何对往复式压缩机气阀故障维修质量进行科学管理与控制是维修人员必须思考和解决的问题。

1 气阀结构及组成

往复式压缩机气阀结构实物图如图1 所示，该气阀主要是由阀片、阀座、弹簧、升程限制器等部分组成，同时，使用螺栓对各个部件进行连接，确保各个部件之间建立良好的稳固关系。

图1 往复式压缩机气阀结构实物图

2 气阀故障维修的质量管理与控制方法

2.1 计算压缩机排气量

对于往复式压缩机而言，其故障在实际维修期间，要做好对压缩机工作原理和薄弱环节的全面化分析和研究。压缩机的所有循环理论位移主要以“气缸工作容积”这一参数为主，但是，压缩机由于受到加工误差、气体纯度等各种因素的影响，导致实际值与理论值相差较大。结合设计图，严格按照计算步骤，对压缩机理论循环进行全面分析。另外，将压缩机排气量计算过程简化为以下3 个环节，分别是吸气、压缩和排气，忽略了气门节流和间隙容积所造成的设计误差。在整个理论示功图中，可以忽视气缸所产生的压力波动影响，在进行吸排气过程中，需要对压力线进行简化处理，使其简化为直线，确保该直线与水平轴保持平行状态。在进行理论分析期间，当排气结束后，立即进入到抽气状态，此时，可以忽略膨胀过程，并确保压力曲线与纵轴线两者保持重合状态。此外，压缩机在实际设计期间，简化影响因素，会导致理论循环模型变得过于简单，无法在实际计算中全面地考虑传热和泄漏等因素。通过加大对气缸容积的合理利用，可以增加气阀的排气量，降低气阀功耗，但是，如果仅仅对压缩机运行过程进行定性地分析，难以有效地解决气阀的排气量低、功耗高等问题。另外，由于设计不当等原因，容易导致压缩机出现安装结构误差等问题，一旦气阀盘出现大幅度运动现象，容易造成气流阻力损失程度不断增加，导致最终计算的实际位移与理论位移不符，引起气阀出现打开延时或者关闭延时问题。一旦压缩腔间隙容积不断降低，增加了吸气端温度，当吸气完成后，需要对吸气阀进行提前关闭，导致吸气压力不断降低，远远低于所设置好的公称吸气压力。对于往复式压缩机而言，其内部各个部件一旦出现泄漏现象，会降低气阀的实际排气量，同时，气门一旦出现关闭延时，会增加气阀的泄漏量，这些均导致气阀出现故障。所以，在不考虑泄漏这一因素的影响下，活塞运行期间，所对应的气缸气体质量计算公式如下：

（1）式中M、Mc、d 分别代表气缸内气体质量、余隙容积内气体质量、气缸直径。对于压缩机而言，其间隙容积内通常会存在大量的气体，这些气体无法及时、有效地排出，此时，需要对吸入气体质量进行换算处理，使其被换算为在吸入状态下所对应的体积。压缩机实际排气量计算公式如下：

（2）式中的Qv、Vs分别代表压缩机排气量和吸气名义比容。阀板在实际运动期间，气阀有效流量面积会出现一定程度的波动化，在综合考虑传热、吸气阀开闭角、气缸压力变化等相关因素的基础上，利用微分方程组，借助MATLAB 软件，对压缩机实际位移进行精确化计算。

2.2 基于LCD 与多尺度模糊熵的气阀故障诊断

对于压缩机而言，其在固定频率条件进行运行期间，通常会出现定频噪声问题，此时，如果没有采用降噪处理的方式，对故障信号进行处理，会导致大量正常信号被淹没，所以，需要引入LCD（中文全称为“局部特征尺度分解”）对其进行全面化降噪处理，以实现对故障信号的有效还原。首先，结合相对熵滤波原理，采用分解LCD 方式，对故障信号进行处理，从而获得多个ISC 分量，并从中筛选出重要的成分。然后，对多尺度分量模糊熵值进行精确化计算。在LCD 法的应用背景下，所获得的ISC 分量并非都含有故障信号，所以，需要采用滤波筛选法，对这些ISC 分量进行筛选处理，从而获得相关度较高的分量，再对多尺度模糊熵值进行精确化计算。为了确保故障信号采集全面性和精确度得以大幅度提高，需要将分量相对熵值设置为最终的滤波器，其计算公式如下：

（3）式中n、A、B 分别代表ISC 分量个数、ISC 分量、原始信号。结合现场实际情况，将相对熵阈值设置为考评值，将低于该阈值的相对熵值设置为用于处理主信息的分量。此外，由于所有轴筛选次数存在一定的差异，需要采用四舍五入法计算所有筛选次数的平均值，并将该平均值设置为被选中成分的数量。在计算多尺度模糊熵值期间，各个分量计算所获得的熵值存在一定的差异，需要从这些熵值中寻找到最优熵值。当尺度保持不变时，经过计算，所获得的分量熵值存在较大的差异，这表明该尺度的应用可以取得良好的识别效果。此时，可以将该尺度设置为最优尺度因子，从而获得相应的指导数值，便于后期因子数值的精确化确定，并对各个分量熵值进行结合，从而形成相应的特征向量。此外，还要利用LCD 方法，对故障信号进行分解处理，故障诊断流程如图2 所示。从图2 中可以看出，通过采用LCD 方法，科学地分解原始数据，可以获得SDN 个ISC 分量。通过对经验阈值进行科学设定，并计算ISC 分量故障信号相对熵值，并对熵值大小进行科学调整，从而确定出合适的阈值和所需的ISC 分量。通过对多尺度模糊熵进行精确化计算，可以获得相应的特征矩阵，该特征矩阵可以衡量状态信号变化状态，并将特征矩阵设置为信号特征值。在此基础上，还要选出最优尺度因子，从而实现对熵特征向量的科学构建，然后，向ELM（极限学习机）中输入各个状态特征向量，从而实现对故障类型的精确化识别。

图2 故障诊断流程

2.3 气阀故障特征的小波包能量提取

往复式压缩机作为一种重要的频率工作设备，通过对气阀故障问题进行诊断，可以实现对故障信号特征和故障点的提取和定位，为后期分析故障点的故障原因提供重要依据，从而实现对故障根源的获取。此外，还要充分利用压缩机的频率工作性能，利用频谱分析手段，精确地判断和分析故障原因。由于压缩机内部部件较多，在实际运行中，很容易出现谐振、共振等现象，造成信号故障诊断特征被掩盖，所以，对于压缩机而言，其机械故障诊断信号表现出一定的变化性和不确定性。通过采用小波包分析法，可以不断地放大压缩机时域和频域，从而实现对特征信号的精确化提取。在此基础上，还要结合气阀故障频率，选出合适的特征值，对指定频段频带信号进行放大，从而实现对频带区间信号的全面化、科学化处理。最后，在信号采集仪的应用背景下，通过对压缩机气阀故障信号进行采集，然后，采用小波包分解法，对频率信号特征进行提取，从而获得16 个子带系数。例如，将16 个子带系数分别表示为M40、M41、M42，…M15，则各个频带信号的能量计算公式如下：

（4）式中的M4i、E4i和t 分别代表某一点上的子频带系数、能量和时间。由于气阀故障类型不同，所对应的频带能量值也存在一定的差异，为了实现对频带能量值的精确化计算，维修人员要利用公式（4）精确地计算出气阀故障所对应的能量值，为后期气阀故障诊断和维修提供重要数据支持。

3 仿真实验

3.1 实验准备

在本次实验中，通过采用小波包分解的方式，对实验信号进行分解处理，从而获得相应的单组数据权重，并利用上述公式，对该气阀所有故障类型的小波包能量，并对多种类型气阀的小波包能量取平均值，以达到统一化处理小波包能量的目的，对气阀各种故障能量进行均值计算后，可以全面地了解和把握小波包分解后对气阀故障所造成的影响程度。但是，在本次实验中，气阀各种故障频带之间相互独立，互不干扰，为后期精确地判断故障诊断差异提供重要的依据。所以，一组数据的归一化能力处理所获得的最大值和最小值，与另一组数据完全相符，同时，当能量值为-0.01～0.01，维修人员要优先选用最佳频带。

3.2 实验结果

压缩机气阀在正式进入改造之前，一旦气阀出现严重堵塞现象，对于压缩机而言，其排气量会呈现出不断下降的趋势，缩短了压缩机高效运行时间，这无疑增加了气阀维修难度。但是，当压缩机气阀成功改造后，压缩机排气量呈现出不断增加的趋势，气阀功耗不断降低，使得压缩机运行效率和效果得以显著提升。改造后的压缩机气阀表现出较高的防堵塞性能，使其高效运行时间不断延长，有效地降低了气阀维修次数。改造前后气阀运行数据对比如表1 所示。从表1中的数据可以看出，改造后的气阀表现出较低的入口压力和出口压力，与改造前气阀压力值相比，其入口压力和出口压力均下降了0.04MPa，同时，还有效地降低了气阀出入口温度和电流，使得气阀有效流通面积呈现出不断增加的趋势，确保整个气阀表现出良好的运动规律和性能。另外，通过不断地降低气阀升程，对气阀堵塞不足导致压缩机产生不良影响程度进行真实化模拟。结果表明：对于气阀而言，当其升程不断下降时，节流作用变得越来越强，导致气阀呈现出比较低的功耗状态，这无疑降低了压缩机整体温度系数和排气量。

表1 压缩机气阀改造前后运行数据

4 结语

综上所述，气阀作为往复式压缩机的核心零件，一旦出现故障问题，会导致压缩机运行性能不断降低，所以，维修人员要加强对压缩机内部结构的全面化检查，并确保作业人员操作的规范性，从而达到维护压缩机的目的，确保往复式压缩机气阀能够正常、稳定、安全地运行，从而提高生产的可靠性和安全性。气阀属于一种典型的节流元件，具有较高的静态特性，从而很好地保证了气阀的流量能力。通过加强对气阀故障的实时维修，不仅可以确保气阀使用寿命得以有效延长，还能提高压缩机的排气量。