基于GA-BP的往復式壓縮機狀態監測與預測性維護

針對某增壓站現有壓縮機狀態監控系統識別故障信號困難，故障發生前未能提前預警的問題，開發了面向預知維修的往復式壓縮機狀態監測與預測系統，建立一套完整的軟件及硬件體系。氣閥作為往復式壓縮機的重要運動部件，其狀態監測的測點位于閥蓋外表面中心處，以氣閥狀態監測為例，建立了氣閥蓋振動力學模型。綜合運用時域、頻域和小波特征提取方法進行振動信號分析，得到正常狀態和故障狀態的信號特征，提取狀態指標。運用遺傳算法優化神經網絡模型，建立基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預測模型，試驗測得模型的預測誤差小于0.04。現場應用結果表明，該系統可實現全天候實時在線監測與預測，實現預知維修，減少工作人員的維保壓力，提高機組運行安全性和效率，節省運維成本。

往復式壓縮機；GA-BP；狀態監測；故障預警；預測性維護

TE974

A

001

Status Monitoring and Predictive Maintenance of Reciprocating Compressor Based on GA-BP

Xu Mengzhuo¹ Liu Hangming² Yi Xianzhong³ Zhou Yuanhua³ Wan Jifang⁴ Chen Lin^3，5 Cao Zeyu⁶

（1.School of Intelligent Manufacturing，Jingzhou Institute of Technology；2.The Seventh Geological Brigade of Hubei Geological Bureau；3.School of Mechanical Engineering，Yangtze University；4.China Energy Digital Technology Group Co.，Ltd.；5.Changqing Drilling Company，CNPC Chuanqing Drilling Engineering Company Limited;6.Shandong Weiyuan Technology Co.，Ltd.）

At a booster station，the existing compressor status monitoring system cannot effectively identify fault signals，but fail to provide warning before faults occur.To solve this problem，a reciprocating compressor status monitoring and prediction system for predictive maintenance was developed，and a complete software and hardware system was built.Air valve is an important moving part of reciprocating compressor，and the measuring point for its status monitoring is located at the center of the outer surface of the valve cap.Taking the monitoring of the air valve status for example，a vibration mechanics model of the air valve cap was built.Then，the time domain，frequency domain and wavelet feature extraction methods were comprehensively used to conduct vibration signal analysis，obtaining the signal features of normal and fault states，and extracting the state indicators.Finally，the genetic algorithm was used to optimize the neural network model and build a GA-BP based reciprocating compressor vibration trend prediction model.The test results show that the prediction error of the model is less than 0.04.Field application demonstrates that the system achieves all-weather real-time online monitoring and prediction as well as predictive maintenance，reduces maintenance pressure of working personnel，improves the safety and efficiency of unit operation，and saves operation and maintenance costs.

reciprocating compressor；GA-BP；status monitoring；fault warning；predictive maintenance

0 引 言

往復式壓縮機在煤礦開采、天然氣集輸、壓縮空氣儲能等方面得到廣泛應用。與離心式壓縮機不同，往復式壓縮機結構相對復雜，運動部件較多，導致其故障發生頻繁，且故障點的確定難度較大。一旦發生故障，輕則會造成停機檢修、增加維保人員壓力、影響生產效率，重則導致人員傷亡、造成巨大的經濟損失^［1-2］。因此，國內外專家學者在機械設備狀態監測與預測方面做了大量研究，提出了基于智能算法的預測性維護方法（Predictive Maintenance）^［3-7］，即在機械設備出現狀態異常，設備處于故障萌發期時，系統可以識別異常并及時預警，明確故障點，指導現場工作人員確定最佳的維護時間，進行定點檢修，有效避免事故的發生，最大程度上縮短設備停機時間，延長設備壽命。

目前，以Dynalco、GE Bently、Prognost和賀爾碧格為代表的國外公司已經開發出往復式壓縮機在線監控系統。國內主要有東南大學研制的MFD系列高速離心壓縮機組工況監測與故障診斷系統；北京化工大學開發的BH5000R往復壓縮機在線監測系統^［8］。國外公司所開發的監控系統性能更加穩定，智能化水平更高，功能更加豐富。國內現有的監控系統與之相比還存在一定差距，需要進一步升級和完善。

中石化某增壓站大型天然氣壓縮機組自投產運行以來，曾出現進氣閥螺栓斷裂、主油泵故障及機組拉瓦等現象。其中，9#機組的第6#氣缸缸頭端進氣閥蓋螺栓斷裂，造成該閥孔內氣閥、閥壓圈及閥蓋飛出，導致機組廠房房頂2處及10#機組注油器油管和活塞桿沉降接線盒不同情況的受損。氣閥蓋螺栓斷裂的主要原因是螺栓的抗疲勞強度安全系數偏低，造成疲勞斷裂。螺栓的斷裂是一個漸變過程，然而現場安裝的PLC監控系統沒有及時有效地識別出故障信號，未能提前預警停機，最終導致氣閥故障及其衍生危害的發生。針對上述問題，本文開發出面向預知維修的往復式壓縮機狀態監測與預測軟件系統，其創新點在于通過實時監測壓縮機組的運行狀態，聯合時域、頻域和小波分析方法，捕捉振動異常的信號，可在故障萌芽期做出預警提示。

1 往復式壓縮機氣閥蓋振動力學模型

現場壓縮機組的進氣閥蓋螺栓發生斷裂（見圖1），其斷裂過程為：

受到交變循環應力作用的進氣閥蓋在與氣缸結合面處的2個壓緊螺栓發生疲勞斷裂（1#箭頭處）。由于發生2個螺栓斷裂，造成其余螺栓的載荷突然增加，依次導致與其相鄰疲勞強度低的另2個螺栓（2#箭頭處）出現斷裂。然后，閥蓋在氣體力作用下向外移動并發生側傾，相繼剪切2個呈45°角斷口的螺栓（3#箭頭處）并造成最后2個螺栓破壞。最終，氣閥、閥壓圈和閥蓋受氣體力的作用從閥孔沖出。

現場對進、排氣閥的狀態監測主要通過采集分析閥蓋外表面的振動信號來實現。由于往復式壓縮機系統各關鍵部件的運動存在關聯性，引起壓縮機氣閥振動的因素有很多。在工程中，一般將壓縮機氣閥的監測點布置在氣閥蓋外表面的中心處，因此，需要對氣閥蓋進行受力分析并建立振動力學模型（見圖2）。

壓縮機工作過程中，閥蓋受到系統力F作用，閥蓋質量為m，壓縮機機體質量為m₂，機體位移h₂，閥蓋位移h₁，剛性系數為K，曲柄轉速為ω，壓縮機系統阻尼為C。

閥蓋運動微分方程為：

mh?₁+C（h?₁-h?₂）+K（h₁-h₂）=F（1）

整理后可得：

mh??₁+Ch?₁-Kh₁=Ch?₂+Kh₂+F（2）

式中：F為系統力，N；m為閥蓋質量，kg；h₁、h₂分別為閥蓋和機體位移，m；?₁、?₂分別為閥蓋和機體振動速度，m/s²；C為系統阻尼，kg/s；K為剛性系數，N/m。

對式（2）進行傅里葉變換：

（-mω²+iCω+K）h₁（ω）=（iCω+K）h₂（ω）+F（ω）（3）

式中：ω為轉速，r/s；h₁（ω）、h₂（ω）分別為閥蓋和機體振動位移，m；F（ω）為激振力，N。

得到氣閥蓋振動的頻域特性為：

由上述振動分析可知，氣閥蓋處的振動主要與激振力Fω和機體振動h₂ω所產生的附加激振有關。其中激振力由內部氣流脈動、撞擊和機體振動產生，氣閥正常運行或者出現故障時，機體的振動認為是定值，其振動不會對閥蓋處的振動信號產生影響。由此可知，將閥蓋作為氣閥的監測點，可較好地反映出氣閥內部的力學行為，信號可信度高。

2 氣閥振動信號采集

2.1 測點及傳感器選擇

現場壓縮機氣閥監測點如圖3所示。

氣閥的振動形式以沖擊式振動為主，具有頻帶寬、振動頻率高的特點。現場選用壓電式加速度傳感器監測振動信號。選擇閥蓋中心作為氣閥振動特性的監測點，壓電式加速度傳感器以自吸附的方式固定在氣閥蓋上。

2.2 確定采樣頻率

文獻［9］通過試驗證明了在不同的采樣頻率下，振動信號的頻譜形狀存在很大的差異，會影響信號的真實性。

這里所監測的壓縮機進氣閥振動信號特征集中在0～390 Hz。根據現場監測儀表的靈敏度和Shannon采樣定理：最低采樣頻率f_s≥2f_max，確定采樣頻率為1 kHz。

3 往復式壓縮機狀態監測與預測軟件系統

3.1 在線趨勢預測功能

3.1.1 系統介紹

在系統主界面內可以首先完成機組編號、服務器和采集器IP的設定，其次完成測量類型的選擇以及傳感器的選型，最后選擇合適的采樣頻率。軟件系統的主界面如圖4所示。

該系統可以進行數據的在線采集、存儲及遠程傳輸，具有實時分析功能和在線趨勢預測功能，可實現壓縮機狀態信息的可視化。這里主要介紹系統的趨勢預測功能。

3.1.2 基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預測

對于往復式壓縮機這種復雜的運動系統，其某一關鍵部件的運動參數隨時間不斷在變化，并不能用特定的數學公式來表示其變化規律。因此，傳統方法并不能做到趨勢預測。神經網絡算法在預測方面的應用非常廣泛，但其存在學習時間長和收斂慢的缺點。相關研究表明，遺傳算法（GA）可以對BP神經網絡模型的權值和閾值進行優化，提高BP神經網絡的預測精度^［10-16］。所建立的基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預測模型如圖5所示。

GA-BP神經網絡模型的建立過程如下：

第1步，將采集的閥蓋處的振動信號進行處理。因為時域特征可以很好地反映出振動信號中故障的早期特征和趨勢，所以選擇峰值、有效值和時間作為模型的輸入，將預測峰值和預測有效值作為模型的輸出。

所構建的BP神經網絡模型如圖6所示。該模型具有3個輸入，2個輸出，隱含層個數為50個。

第2步，確定初始網絡權值和閾值，計算個體適應度值A。計算公式為：

式中：輸出節點數N；κ為系數；第i個節點的期望輸出為A_i；第i個節點的預測輸出為 B_i。

第3步，通過輪盤賭法選擇適應度高的個體。其中，每個個體的概率Q為：

式中：M為種群個體數目；A_i為個體適應度值。

第4步，對個體進行交叉、變異操作。第n個染色體ω_n和第m個染色體ω_m在x位進行如下交叉操作，λ∈［0，1］間的隨機數：

ω_nx=ω_nx1-λ+ω_mxλ（7）

ω_mx=ω_mx1-λ+ω_nxλ（8）

選擇第n個個體的第j個基因ω_nj進行如下變異操作：

式中：基因ω_nj的上、下界分別為ω_max、ω_min；r₂為隨機數；g為當前迭代次數；r∈［0，1］間的隨機數；G_max為最大進化次數。

經過上述遺傳算法優化，得到最優的初始權值和閾值，再經過BP神經網絡進行樣本訓練，進而形成預測準確性更高的GA-BP模型。

遺傳算法優化BP神經網絡模型的預測結果和預測誤差如圖7和圖8所示。

由圖7和圖8可知，系統所采用的GA-BP神經網絡趨勢預測模型的預測精度高，預測誤差小于0.04，預測結果的可靠性高。

3.2 現場應用

3.2.1 信號分析處理

運用所設計的軟件系統對現場所監測、采集到的氣閥（進氣閥和排氣閥）振動信號進行分析處理。以進氣閥1為例，采用時域、頻域和小波分析方法提取特征信號，得到進氣閥1的時域波形和頻譜圖如圖9所示，小波特征提取結果如圖10所示。

由上述氣閥振動特征提取結果可知：增壓站現場壓縮機正常狀態下運行轉速為995 r/min，此時進氣閥1在116.211 Hz處振動幅值最大，靠近機身的氣閥振動幅值不超過0.813，遠離機身的氣閥振動幅值不超過1.56；小波分解后，在349.609 Hz處和116.211 Hz處有明顯特征，可作為該轉速下的振動預警依據。

3.2.2 振動趨勢預測

運用現場安裝的軟件系統，對2號機組進氣閥1的振動進行趨勢預測，選擇2023-03-01—2023-04-29的現場機組監測數據進行預測，預測結果如圖11所示。圖11中黃色曲線是振動測試值，藍色曲線是基于GA-BP算法的預測值，紅色為最小二乘擬合直線，預測周期設置為24 h。從圖11中可以看出，振動無增加趨勢，可以說明未來24 h該部件運行狀態良好，不需要進行維保。

4 結 論

（1）所開發的面向預知維修的往復式壓縮機狀態監測與預測系統，具備配套的軟件及硬件體系，可以同時進行時域、頻域和小波特征提取，進行振動信號分析，得到對應工況下的振動預警值。

（2）建立基于GA-BP的往復式壓縮機振動趨勢預測模型，該模型的預測誤差小于0.04。現場應用表明，該模型可根據所選時間間隔進行振動趨勢預測，實現預知維修，保障機組運行安全。

（3）該系統具有很高的推廣價值和適應性，不受壓縮機具體型號及使用工況限制。

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徐夢卓，助教，生于1993年，2018年畢業于長江大學機械工程專業，獲碩士學位，現從事機械設備智能化、機械系統仿真與故障診斷等方面的研究和教學工作。電話：（0716）8022255。地址：（434020）湖北省荊州市。email：465153756@qq.com。

通信作者：劉航銘，工程師。email：zjrslhm@163.com。

2024-02-28

劉 鋒