往復(fù)壓縮機(jī)多重分形故障特征的提取與識別

李萬路

摘要：往復(fù)壓縮機(jī)屬于典型的容積式壓縮機(jī)，在應(yīng)用過程中該類型壓縮機(jī)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(tǒng)結(jié)構(gòu)較為簡單，目前制造體系已進(jìn)入了成熟化階段，因此具有很大的使用范圍。當(dāng)然該類型壓縮機(jī)由于整體結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜且運(yùn)動部件數(shù)量較多，在使用過程中一旦出現(xiàn)故障維修量較大，無法在短時間內(nèi)再投入使用。本文對往復(fù)壓縮機(jī)多重分形故障特征的提取與識別進(jìn)行了分析，提出了一系列觀點(diǎn)，供以參考。

關(guān)鍵詞：往復(fù)壓縮機(jī)；多重分形；故障提取

引言

在工業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中往復(fù)壓縮機(jī)具有極大的適用范圍，因此對其故障進(jìn)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(fù)壓縮機(jī)故障進(jìn)行分析可從一定程度上克服單一分形維數(shù)的缺陷從而獲得更為精確的特征信息[1]。在此類壓縮機(jī)出現(xiàn)故障的過程中一般會表現(xiàn)為非線性故障，而分形理論則與之相契合，因此可對故障進(jìn)行準(zhǔn)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(fù)壓縮機(jī)的故障提取與識別提供了良好的基礎(chǔ)，應(yīng)給予關(guān)注。

1.往復(fù)式壓縮機(jī)概述

往復(fù)式壓縮機(jī)作為使用作為廣泛的一類機(jī)械設(shè)備在交通運(yùn)輸、油田開采、化工生產(chǎn)等行業(yè)均有著較為重要的地位。在實(shí)際工作過程中它通過往復(fù)運(yùn)動可對氣體進(jìn)行壓縮，此時曲柄被電機(jī)所帶動而連桿則被曲柄所帶動，在這種作用下使得旋轉(zhuǎn)運(yùn)動被轉(zhuǎn)變?yōu)橥鶑?fù)運(yùn)動。在連桿的作用下使得機(jī)器內(nèi)部的其他組件如活塞以及十字頭運(yùn)動。單從活塞來看，活塞先處于上死點(diǎn)并從該點(diǎn)向下死點(diǎn)運(yùn)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(jìn)入于氣缸當(dāng)中。在活塞反復(fù)運(yùn)動過程中會使得氣壓不斷升高，當(dāng)活塞至某一位置時那么氣壓也會表現(xiàn)為某一數(shù)值，當(dāng)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(diǎn)。在此期間活塞的氣壓水平將維持不變。而活塞從上死點(diǎn)再次向下死點(diǎn)運(yùn)動時，氣閥將處于關(guān)閉狀態(tài)，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(jī)工作過程中實(shí)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(chǔ)的往復(fù)壓縮機(jī)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(biāo)度性兩大特點(diǎn)。所謂的自相似性就是指該形體的某個結(jié)構(gòu)無論是處于何種空間或時間都是自相似的，無標(biāo)度性則說明了分形結(jié)構(gòu)或存在分形性質(zhì)的物體對其進(jìn)行局部區(qū)域放大化則可將原圖的形態(tài)特性表現(xiàn)出來，而所反映的形態(tài)、復(fù)雜度以及不規(guī)則性均與原圖相同即被稱為無標(biāo)度性。從算法角度來看分形與分維度具有極大的聯(lián)系，一般有以下幾類：改變可視化程度求取維數(shù)的方法、根據(jù)測度關(guān)系求維數(shù)的方法、根據(jù)相關(guān)函數(shù)求維數(shù)的方法、根據(jù)分布函數(shù)求維數(shù)的方法以及根據(jù)波譜求維數(shù)的方法[2]。基于上述理論及特性即可將多重分形理論運(yùn)用到實(shí)際故障以及識別當(dāng)中。在具體應(yīng)用過程中遵循以下原則，對往復(fù)壓縮機(jī)振動信號的多重分形譜和廣義維數(shù)譜采取多重分形理論進(jìn)行計算。在參數(shù)選擇可對多個特征參數(shù)進(jìn)行提取來匹配相應(yīng)的數(shù)據(jù)。通過采用與向量機(jī)契合的模式識別功能對信號多重分形特征進(jìn)行識別并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行歸類整合。

在實(shí)際應(yīng)用過程中首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，也就是說現(xiàn)實(shí)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(fù)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(shù)據(jù)的有效性就必然需要對數(shù)字信號進(jìn)行處理。在本研究中采取小波分析手段對信號進(jìn)行處理，以此來達(dá)到消噪效果。

在實(shí)際參數(shù)優(yōu)選過程中先要對參數(shù)進(jìn)行有效提取即從原有參數(shù)當(dāng)中得到一個數(shù)量少的優(yōu)良特征集合，而在本研究當(dāng)中優(yōu)選參數(shù)即為多重分形的特征參數(shù)。這樣不但可以讓向量機(jī)具備較為理想的識別率同時也能夠?qū)⑼鶑?fù)壓縮機(jī)的工作情況清晰、徹底的反映出來。需要注意的是優(yōu)選參數(shù)并不是以量來衡量質(zhì)量，盡管可用信息是建立在特征提取之上，倘若特征數(shù)目超限時就會使得彼此間的關(guān)聯(lián)性加強(qiáng)，這樣反而會導(dǎo)致信息累贅，使得特征無法體現(xiàn)出差異性或者說部分重要特征無法充分體現(xiàn)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(zhuǎn)變?yōu)榫哂胁町愋缘膶哟螀^(qū)域，計算時則利用函數(shù)Li（q，D）是對概率進(jìn)行q次方與對概率進(jìn)行q次方加權(quán)求和之商來達(dá)到目的[3]。在實(shí)際參數(shù)優(yōu)選過程中由于選擇的是多重分形特征參數(shù)，要保證程序計算量不大的前提下將往復(fù)壓縮機(jī)的工作狀態(tài)清晰地反映出來，就需要讓向量機(jī)保持較高的識別率。

3.結(jié)語

多重分形為往復(fù)壓縮機(jī)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(shù)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(xiàn)：

[1]唐友福，劉樹林，劉穎慧.基于非線性復(fù)雜測度的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷[J].機(jī)械工程學(xué)報. 2012（03）

[2]李兵，張培林，任國全.形態(tài)學(xué)廣義分形維數(shù)在發(fā)動機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J].振動與沖擊. 2011（10）

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