基于化工機械壓縮機設備金屬零件故障診斷及處理措施

張 展

（中信鈦業股份有限公司，遼寧 錦州 121005）

隨著我國經濟的快速發展，與化工機械壓縮機設備相關的行業也都進入高速發展時期。在企業獲得經濟效益的同時，也面臨著很大的安全風險。由于人為或非人為的原因等造成壓縮機設備的金屬零件出現故障，導致的重大事故比比皆是，不僅給企業帶來了巨大的損失，還可能給相關的工作人員造成傷害?；C械壓縮機設備金屬零件出現故障除了相關的監管制度不完善的原因，更重要的原因是故障診斷方法的落后與不完善。由此可見金屬零件故障診斷有著非常重要的現實意義?；诖?，通過對化工機械壓縮機設備金屬零件故障的識別與故障信號特征的提取，對金屬零件進行準確的診斷，并提出相應的處理措施，希望能夠為提高化工機械壓縮機設備的運行周期提供一些方法上的借鑒。

1 基于化工機械壓縮機設備金屬零件故障診斷

化工機械壓縮機設備金屬零件的狀態信息，如同人的健康信息蘊含在心跳頻率、血壓、提問等信息中，這些金屬零件的運行狀況也能夠通過振動頻率、零件運行溫度等信號識別出來。我們對金屬零件的這些故障信號進行識別，然后對其特征值進行提取，最終就可以通過對金屬零件特征集的分析得出相對應的故障，完成化工機械壓縮機設備金屬零件的故障診斷。接下來我們對金屬零件的故障診斷進行詳細分析。

1.1 化工機械壓縮機設備金屬零件故障的識別

基于化工機械壓縮機設備來說，由于其結構復雜，運行環境比較惡劣，受外部干擾因素的影響也比較大，畫工機械壓縮機設備的金屬零件出現的故障也就具有一定的特征，如故障的縱向性。當機械壓縮機設備的地腳螺絲這一零件松動脫落，就會引起整個設備明顯的劇烈振動[1]。還有故障的關聯性，即化工機械壓縮機設備在運行中，有可能出現多個故障。以化工機械壓縮機設備存在故障的特征為前提，對機械設備金屬零件故障的識別主要是通過兩種方式進行。一種是根據測試信號的頻譜進行識別，主要是分析設備金屬零件振動信號的功率譜、幅值和振動頻率等，從而完成對機械壓縮機設備金屬零件運行狀態的識別。另一種則是通過測試化工機械壓縮機設備的主軸擺動幅度完成的，主要是利用機械設備的軸心軌跡[2]。以化工機械離心式壓縮機的振動信號為例，壓縮機振動信號的具體數據信息見圖1。

圖1 壓縮機振動信號頻譜圖

圖1 中可以明顯的看到，壓縮機主要的振動頻率分別是100Hz和200Hz，而且主振動頻率附近的能量值最大。通過對壓縮機設備振動信號的識別，能夠進一步地對其金屬零件的故障進行初步判斷，可能是由于轉子不對中、零件彈簧失效或是支撐零件松動等原因造成的異常振動。實現對化工機械壓縮機設備金屬零件故障的準確診斷，還需要進行故障信號特征的提取。

1.2 化工機械壓縮機設備金屬零件故障診斷

在進行化工機械壓縮機設備金屬零件故障的識別之后，還需要對其故障信號進行特征值的提取，才能實現故障的準確診斷。信號特征的提取是化工機械壓縮機設備金屬零件故障診斷的關鍵環節之一。信號特征提取的完整性和準確性對金屬零件故障診斷的精確性有著直接的影響。壓縮機設備金屬零件故障信號特征的提取主要是服特征信號進行去噪處理，提取與設備金屬零件運行狀態相關的數據信息[3]。以這些數據為依據，進行金屬零件故障的深入診斷。小波包變換去噪處理主要對獲得的設備振動頻譜信號進行分解，分解為四層。分解后得到從低到高頻率的十六個子頻帶系數，然后進行系數重構。重構得到頻域上的各分量信號分別是X40, X41,.........X415。那么各個頻帶信號相對應的能量是E4j(j =0,1,.......15)：

公式中，代表子頻帶數；代表系數；代表時間。得到能量值之后，為了方便分析，對能量信號值進行歸一化處理，得到：

采用歸一化的方法進行處理后，就能夠得壓縮機設備振動信號的特征向量[4]?；C械壓縮機設備金屬零件常見故障特征信息可參考表1。通過對壓縮機設誒金屬零件故障的識別以及故障特征信號的提取便能夠實現對化工機械壓縮機設備金屬零件的故障診斷。

表1 壓縮機設備金屬零件常見故障特征

2 金屬零件故障的處理措施

首先根據上述的金屬零件故障診斷，針對出現的故障采取相應的處理措施。如轉子不對中造成的設備振動，對壓縮機設備的自由端軸承進行維修，根據設備的實際運行情況，把軸承中所加的銅片厚度進行適當調整，重新安裝并開機后，發現壓縮機設備的振動量明顯減小，并對其振動信號進行重新測量，發現其振動頻譜穩定，高倍頻的幅值大大減小，而且基本上消除了高次諧波、低次諧波和組合諧波，化工機械壓縮機設備實現正常運行。再次，針對轉子與靜止摩件的故障，采取調整金屬篩框結構與主振彈簧剛度的治理措施，確保金屬零件篩框的動態性能和主振彈簧豎向振動的量級保持一致[5]，這樣，就能夠降低篩板結構的振動噪聲，從而降低整個金屬零件的噪聲，保證壓縮機設備的正常運行。

3 結束語

通過對化工機械壓縮機設備故障的識別以及故障信號的提取，實現了對其金屬零件故障的準確診斷，并其除了針對性的處理措施，很大程度上減少了化工企業的經濟損失，保證機械壓縮機設備的正常生產。但是，壓縮機設備金屬零件故障診斷由于相關智能理論與故障集的因素，還有很大的提升空間，這有待于進一步的研究。