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往复压缩机作为石油化工领域的核心机械设备,一旦发生故障,在给企业带来巨大经济损失的同时,还可能导致人员的伤亡和严重事故的发生,保证其安全稳定的运行是设备维护的重点。因此开展往复压缩机故障诊断的研究具有极大的现实意义和经济价值。近年来国内外学者对往复压缩机故障诊断的研究有较大的发展,针对往复压缩机在强噪声背景下故障特征难以提取的问题,本文以2D12型往复压缩机为研究对象,针对往复压缩机的故障诊断技术开展了一系列的研究工作。首先,在回顾对往复压缩机的故障诊断技术发展史的基础上,叙述了往复压缩机故障诊断常用的技术方法,以及各个方法存在的问题,阐述了适用于非平稳信号分解的自适应方法。其次,对ITD方法在仿真分析以及往复压缩机实测信号中出现的端点效应、过度分解和虚假分量,分析其产生的原因并提出了对应的解决方案。具体表现为:(1)摒弃了传统处理端点效应所采用的镜像延拓方法,提出了一种在信号两端进行双向延拓并设置分离区的方法,与传统方法相比,抑制端点效应的效果更佳;(2)ITD分解终止条件为残差信号是单调函数,为了满足这一条件,往往出现过度分解导致产生大量虚假分量的问题。针对这种现象,提出利用累积方差贡献率作为ITD分解终止的判定依据,提高运算速度,减少了虚假分量的产生;(3)针对ITD分解算法产生虚假分量的现象以及往复压缩机测试信号的非平稳性,提出了相关熵与分段互相关分析相结合的方法去除虚假分量,可最大程度的保留真实分量,去除虚假分量;(4)往复压缩机测试信号中存在高频噪声等干扰因素,导致ITD分解后的PRC分量出现失真的现象,提出了改进平移不变多小波相邻系数法降噪的信号预处理方法。最后,根据最大熵谱分析适用于短数据分析的优势以及气阀故障振动信号的特点,提出了基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法。实验证明,由于气阀状态的不同,所提取的气阀的特征频率也有明显差别。