往復式壓縮機氣閥故障維修的質量管理與控制研究

謝俊

（中國石油天然氣股份有限公司廣東石化分公司，廣東 揭陽 515200）

往復式壓縮機主要運行于中壓環境或者高壓環境中，又加上受內外壓差大、溫濕度高、易燃易爆等各種因素的不良影響，導致氣閥長期處于一種非常規化工作環境中，這無疑增加了氣閥故障出現概率。為了延長氣閥使用壽命，確保天然氣生產效率不斷提升，如何對往復式壓縮機氣閥故障維修質量進行科學管理與控制是維修人員必須思考和解決的問題。

1 氣閥結構及組成

往復式壓縮機氣閥結構實物圖如圖1 所示，該氣閥主要是由閥片、閥座、彈簧、升程限制器等部分組成，同時，使用螺栓對各個部件進行連接，確保各個部件之間建立良好的穩固關系。

圖1 往復式壓縮機氣閥結構實物圖

2 氣閥故障維修的質量管理與控制方法

2.1 計算壓縮機排氣量

對于往復式壓縮機而言，其故障在實際維修期間，要做好對壓縮機工作原理和薄弱環節的全面化分析和研究。壓縮機的所有循環理論位移主要以“氣缸工作容積”這一參數為主，但是，壓縮機由于受到加工誤差、氣體純度等各種因素的影響，導致實際值與理論值相差較大。結合設計圖，嚴格按照計算步驟，對壓縮機理論循環進行全面分析。另外，將壓縮機排氣量計算過程簡化為以下3 個環節，分別是吸氣、壓縮和排氣，忽略了氣門節流和間隙容積所造成的設計誤差。在整個理論示功圖中，可以忽視氣缸所產生的壓力波動影響，在進行吸排氣過程中，需要對壓力線進行簡化處理，使其簡化為直線，確保該直線與水平軸保持平行狀態。在進行理論分析期間，當排氣結束后，立即進入到抽氣狀態，此時，可以忽略膨脹過程，并確保壓力曲線與縱軸線兩者保持重合狀態。此外，壓縮機在實際設計期間，簡化影響因素，會導致理論循環模型變得過于簡單，無法在實際計算中全面地考慮傳熱和泄漏等因素。通過加大對氣缸容積的合理利用，可以增加氣閥的排氣量，降低氣閥功耗，但是，如果僅僅對壓縮機運行過程進行定性地分析，難以有效地解決氣閥的排氣量低、功耗高等問題。另外，由于設計不當等原因，容易導致壓縮機出現安裝結構誤差等問題，一旦氣閥盤出現大幅度運動現象，容易造成氣流阻力損失程度不斷增加，導致最終計算的實際位移與理論位移不符，引起氣閥出現打開延時或者關閉延時問題。一旦壓縮腔間隙容積不斷降低，增加了吸氣端溫度，當吸氣完成后，需要對吸氣閥進行提前關閉，導致吸氣壓力不斷降低，遠遠低于所設置好的公稱吸氣壓力。對于往復式壓縮機而言，其內部各個部件一旦出現泄漏現象，會降低氣閥的實際排氣量，同時，氣門一旦出現關閉延時，會增加氣閥的泄漏量，這些均導致氣閥出現故障。所以，在不考慮泄漏這一因素的影響下，活塞運行期間，所對應的氣缸氣體質量計算公式如下：

（1）式中M、Mc、d 分別代表氣缸內氣體質量、余隙容積內氣體質量、氣缸直徑。對于壓縮機而言，其間隙容積內通常會存在大量的氣體，這些氣體無法及時、有效地排出，此時，需要對吸入氣體質量進行換算處理，使其被換算為在吸入狀態下所對應的體積。壓縮機實際排氣量計算公式如下：

（2）式中的Qv、Vs分別代表壓縮機排氣量和吸氣名義比容。閥板在實際運動期間，氣閥有效流量面積會出現一定程度的波動化，在綜合考慮傳熱、吸氣閥開閉角、氣缸壓力變化等相關因素的基礎上，利用微分方程組，借助MATLAB 軟件，對壓縮機實際位移進行精確化計算。

2.2 基于LCD 與多尺度模糊熵的氣閥故障診斷

對于壓縮機而言，其在固定頻率條件進行運行期間，通常會出現定頻噪聲問題，此時，如果沒有采用降噪處理的方式，對故障信號進行處理，會導致大量正常信號被淹沒，所以，需要引入LCD（中文全稱為“局部特征尺度分解”）對其進行全面化降噪處理，以實現對故障信號的有效還原。首先，結合相對熵濾波原理，采用分解LCD 方式，對故障信號進行處理，從而獲得多個ISC 分量，并從中篩選出重要的成分。然后，對多尺度分量模糊熵值進行精確化計算。在LCD 法的應用背景下，所獲得的ISC 分量并非都含有故障信號，所以，需要采用濾波篩選法，對這些ISC 分量進行篩選處理，從而獲得相關度較高的分量，再對多尺度模糊熵值進行精確化計算。為了確保故障信號采集全面性和精確度得以大幅度提高，需要將分量相對熵值設置為最終的濾波器，其計算公式如下：

（3）式中n、A、B 分別代表ISC 分量個數、ISC 分量、原始信號。結合現場實際情況，將相對熵閾值設置為考評值，將低于該閾值的相對熵值設置為用于處理主信息的分量。此外，由于所有軸篩選次數存在一定的差異，需要采用四舍五入法計算所有篩選次數的平均值，并將該平均值設置為被選中成分的數量。在計算多尺度模糊熵值期間，各個分量計算所獲得的熵值存在一定的差異，需要從這些熵值中尋找到最優熵值。當尺度保持不變時，經過計算，所獲得的分量熵值存在較大的差異，這表明該尺度的應用可以取得良好的識別效果。此時，可以將該尺度設置為最優尺度因子，從而獲得相應的指導數值，便于后期因子數值的精確化確定，并對各個分量熵值進行結合，從而形成相應的特征向量。此外，還要利用LCD 方法，對故障信號進行分解處理，故障診斷流程如圖2 所示。從圖2 中可以看出，通過采用LCD 方法，科學地分解原始數據，可以獲得SDN 個ISC 分量。通過對經驗閾值進行科學設定，并計算ISC 分量故障信號相對熵值，并對熵值大小進行科學調整，從而確定出合適的閾值和所需的ISC 分量。通過對多尺度模糊熵進行精確化計算，可以獲得相應的特征矩陣，該特征矩陣可以衡量狀態信號變化狀態，并將特征矩陣設置為信號特征值。在此基礎上，還要選出最優尺度因子，從而實現對熵特征向量的科學構建，然后，向ELM（極限學習機）中輸入各個狀態特征向量，從而實現對故障類型的精確化識別。

圖2 故障診斷流程

2.3 氣閥故障特征的小波包能量提取

往復式壓縮機作為一種重要的頻率工作設備，通過對氣閥故障問題進行診斷，可以實現對故障信號特征和故障點的提取和定位，為后期分析故障點的故障原因提供重要依據，從而實現對故障根源的獲取。此外，還要充分利用壓縮機的頻率工作性能，利用頻譜分析手段，精確地判斷和分析故障原因。由于壓縮機內部部件較多，在實際運行中，很容易出現諧振、共振等現象，造成信號故障診斷特征被掩蓋，所以，對于壓縮機而言，其機械故障診斷信號表現出一定的變化性和不確定性。通過采用小波包分析法，可以不斷地放大壓縮機時域和頻域，從而實現對特征信號的精確化提取。在此基礎上，還要結合氣閥故障頻率，選出合適的特征值，對指定頻段頻帶信號進行放大，從而實現對頻帶區間信號的全面化、科學化處理。最后，在信號采集儀的應用背景下，通過對壓縮機氣閥故障信號進行采集，然后，采用小波包分解法，對頻率信號特征進行提取，從而獲得16 個子帶系數。例如，將16 個子帶系數分別表示為M40、M41、M42，…M15，則各個頻帶信號的能量計算公式如下：

（4）式中的M4i、E4i和t 分別代表某一點上的子頻帶系數、能量和時間。由于氣閥故障類型不同，所對應的頻帶能量值也存在一定的差異，為了實現對頻帶能量值的精確化計算，維修人員要利用公式（4）精確地計算出氣閥故障所對應的能量值，為后期氣閥故障診斷和維修提供重要數據支持。

3 仿真實驗

3.1 實驗準備

在本次實驗中，通過采用小波包分解的方式，對實驗信號進行分解處理，從而獲得相應的單組數據權重，并利用上述公式，對該氣閥所有故障類型的小波包能量，并對多種類型氣閥的小波包能量取平均值，以達到統一化處理小波包能量的目的，對氣閥各種故障能量進行均值計算后，可以全面地了解和把握小波包分解后對氣閥故障所造成的影響程度。但是，在本次實驗中，氣閥各種故障頻帶之間相互獨立，互不干擾，為后期精確地判斷故障診斷差異提供重要的依據。所以，一組數據的歸一化能力處理所獲得的最大值和最小值，與另一組數據完全相符，同時，當能量值為-0.01～0.01，維修人員要優先選用最佳頻帶。

3.2 實驗結果

壓縮機氣閥在正式進入改造之前，一旦氣閥出現嚴重堵塞現象，對于壓縮機而言，其排氣量會呈現出不斷下降的趨勢，縮短了壓縮機高效運行時間，這無疑增加了氣閥維修難度。但是，當壓縮機氣閥成功改造后，壓縮機排氣量呈現出不斷增加的趨勢，氣閥功耗不斷降低，使得壓縮機運行效率和效果得以顯著提升。改造后的壓縮機氣閥表現出較高的防堵塞性能，使其高效運行時間不斷延長，有效地降低了氣閥維修次數。改造前后氣閥運行數據對比如表1 所示。從表1中的數據可以看出，改造后的氣閥表現出較低的入口壓力和出口壓力，與改造前氣閥壓力值相比，其入口壓力和出口壓力均下降了0.04MPa，同時，還有效地降低了氣閥出入口溫度和電流，使得氣閥有效流通面積呈現出不斷增加的趨勢，確保整個氣閥表現出良好的運動規律和性能。另外，通過不斷地降低氣閥升程，對氣閥堵塞不足導致壓縮機產生不良影響程度進行真實化模擬。結果表明：對于氣閥而言，當其升程不斷下降時，節流作用變得越來越強，導致氣閥呈現出比較低的功耗狀態，這無疑降低了壓縮機整體溫度系數和排氣量。

表1 壓縮機氣閥改造前后運行數據

4 結語

綜上所述，氣閥作為往復式壓縮機的核心零件，一旦出現故障問題，會導致壓縮機運行性能不斷降低，所以，維修人員要加強對壓縮機內部結構的全面化檢查，并確保作業人員操作的規范性，從而達到維護壓縮機的目的，確保往復式壓縮機氣閥能夠正常、穩定、安全地運行，從而提高生產的可靠性和安全性。氣閥屬于一種典型的節流元件，具有較高的靜態特性，從而很好地保證了氣閥的流量能力。通過加強對氣閥故障的實時維修，不僅可以確保氣閥使用壽命得以有效延長，還能提高壓縮機的排氣量。