往復壓縮機多重分形故障特征的提取與識別

李萬路

摘要：往復壓縮機屬于典型的容積式壓縮機，在應用過程中該類型壓縮機具有較高的熱效率并且單位耗電量較少。在加工時造價較為低下，對于材料要求相對較低。整個裝置系統結構較為簡單，目前制造體系已進入了成熟化階段，因此具有很大的使用范圍。當然該類型壓縮機由于整體結構較為復雜且運動部件數量較多，在使用過程中一旦出現故障維修量較大，無法在短時間內再投入使用。本文對往復壓縮機多重分形故障特征的提取與識別進行了分析，提出了一系列觀點，供以參考。

關鍵詞：往復壓縮機；多重分形；故障提取

引言

在工業領域當中往復壓縮機具有極大的適用范圍，因此對其故障進行研究分析具有十分重要的意義。利用多重分形理論對往復壓縮機故障進行分析可從一定程度上克服單一分形維數的缺陷從而獲得更為精確的特征信息[1]。在此類壓縮機出現故障的過程中一般會表現為非線性故障，而分形理論則與之相契合，因此可對故障進行準確提取從而獲得理想的診斷效果。總之多重分形理論為往復壓縮機的故障提取與識別提供了良好的基礎，應給予關注。

1.往復式壓縮機概述

往復式壓縮機作為使用作為廣泛的一類機械設備在交通運輸、油田開采、化工生產等行業均有著較為重要的地位。在實際工作過程中它通過往復運動可對氣體進行壓縮，此時曲柄被電機所帶動而連桿則被曲柄所帶動，在這種作用下使得旋轉運動被轉變為往復運動。在連桿的作用下使得機器內部的其他組件如活塞以及十字頭運動。單從活塞來看，活塞先處于上死點并從該點向下死點運動，此時氣缸容積將不斷提升，并且外界氣體將頂開閥片并進入于氣缸當中。在活塞反復運動過程中會使得氣壓不斷升高，當活塞至某一位置時那么氣壓也會表現為某一數值，當超過臨界時氣體將沖開排氣閥由排氣管道輸出直至活塞至上死點。在此期間活塞的氣壓水平將維持不變。而活塞從上死點再次向下死點運動時，氣閥將處于關閉狀態，此時將終止排氣。這時候吸氣閥則敞開，那么外部氣體將吸入其中。基于以上所述可以看出在壓縮機工作過程中實際上就是一個氣體不斷吸入、排出的過程。

2.以多重分形為基礎的往復壓縮機故障提取、識別方法分析

從分形角度上來看它具有自相似性、無標度性兩大特點。所謂的自相似性就是指該形體的某個結構無論是處于何種空間或時間都是自相似的，無標度性則說明了分形結構或存在分形性質的物體對其進行局部區域放大化則可將原圖的形態特性表現出來，而所反映的形態、復雜度以及不規則性均與原圖相同即被稱為無標度性。從算法角度來看分形與分維度具有極大的聯系，一般有以下幾類：改變可視化程度求取維數的方法、根據測度關系求維數的方法、根據相關函數求維數的方法、根據分布函數求維數的方法以及根據波譜求維數的方法[2]。基于上述理論及特性即可將多重分形理論運用到實際故障以及識別當中。在具體應用過程中遵循以下原則，對往復壓縮機振動信號的多重分形譜和廣義維數譜采取多重分形理論進行計算。在參數選擇可對多個特征參數進行提取來匹配相應的數據。通過采用與向量機契合的模式識別功能對信號多重分形特征進行識別并在此基礎上進行歸類整合。

在實際應用過程中首先需要對數據進行預處理，也就是說現實信號中必然會存在一定量的其他信號，那么所測定的信號即為復合信號，其中涵蓋了一定程度的干擾信息。為了讓信號處理到較好的效果并保證數據的有效性就必然需要對數字信號進行處理。在本研究中采取小波分析手段對信號進行處理，以此來達到消噪效果。

在實際參數優選過程中先要對參數進行有效提取即從原有參數當中得到一個數量少的優良特征集合，而在本研究當中優選參數即為多重分形的特征參數。這樣不但可以讓向量機具備較為理想的識別率同時也能夠將往復壓縮機的工作情況清晰、徹底的反映出來。需要注意的是優選參數并不是以量來衡量質量，盡管可用信息是建立在特征提取之上，倘若特征數目超限時就會使得彼此間的關聯性加強，這樣反而會導致信息累贅，使得特征無法體現出差異性或者說部分重要特征無法充分體現反而制約了信息的有效性。在多重分形過程中主要是采取不同的 q取值讓分形體轉變為具有差異性的層次區域，計算時則利用函數Li（q，D）是對概率進行q次方與對概率進行q次方加權求和之商來達到目的[3]。在實際參數優選過程中由于選擇的是多重分形特征參數，要保證程序計算量不大的前提下將往復壓縮機的工作狀態清晰地反映出來，就需要讓向量機保持較高的識別率。

3.結語

多重分形為往復壓縮機故障提取及識別提供了有效的理論支持，通過該方法克服了單一分形維數難以全面刻畫信號特征的缺陷，讓故障提取效率以及精確度均得到了提升，值得推廣。

參考文獻：

[1]唐友福，劉樹林，劉穎慧.基于非線性復雜測度的往復壓縮機故障診斷[J].機械工程學報. 2012（03）

[2]李兵，張培林，任國全.形態學廣義分形維數在發動機故障診斷中的應用[J].振動與沖擊. 2011（10）

[3]王金東，李新偉，張忠臣.往復壓縮機多重分形故障特征提取[J].壓縮機技術. 2008（01）.