往复式压缩机运行状态监测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了往复式压缩机运行状态监测方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：对采集到的压缩机振动信号进行预处理，得到压缩机每个运行周期的振动信号样本；根据采集到的压缩机气缸内动态压力和键相信号，得到压缩机每个运行周期的p

【技术实现步骤摘要】
往复式压缩机运行状态监测方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术属于压缩机
，具体涉及一种往复式压缩机运行状态监测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]往复式压缩机是石油化工行业的核心装备，其能否正常运行直接关系到企业的经济效益和生产安全。有些工艺压缩机的压缩机介质为氢气、乙烯、天然气等易燃易爆的气体，且工作在高压条件下，一旦发生严重的故障不仅会造成巨大的经济损失，还可能会造成人员伤亡。因此，研究往复式压缩机的异常检测技术，尽早发现压缩机中的异常状况，并采取相应的防治措施具有重要意义。
[0003]往复式压缩机的结构复杂，易损件多，故障率一直居高不下。尽管目前有众多的故障诊断技术，但是大多数故障诊断技术都需要大量的正常样本和故障样本用来训练，而在工业现场，绝大多数并没有足够的故障样本，只能尽可能地搜集到正常样本。那么如何只利用正常样本就准确地、及时地、简便地反映压缩机的运行状况，优先检测出其中的异常情况，相比于直接判断故障类型，更具有研究价值。
[0004]目前，对于压缩机的异常监控主要是依赖于某些特定的单一限值，比如振动加速度的阈值等，这样的监测行为足够简便但是不够准确、不够全面，而且较为依赖人工经验。因此，亟需人们采取新的技术对现有的异常检测做出改进和突破，尽可能地提高异常检测的准确率，减少人工的依赖性，并且做到能在工业现场简便易行地实施这样的异常检测技术。

技术实现思路

[0005]为了克服上述现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提出一种往复式压缩机运行状态监测方法、系统、设备及存储介质，本专利技术在只利用正常样本的情况下、将几个特征相结合，能够准确、全面地实现往复式压缩机的运行状态监测。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用的解决方案是：
[0007]一种往复式压缩机运行状态监测方法，包括如下过程：
[0008]对采集到的压缩机振动信号进行预处理，得到压缩机每个运行周期的振动信号样本；
[0009]根据采集到的压缩机气缸内动态压力和键相信号，得到压缩机每个运行周期的p
‑
V图；
[0010]对每个振动信号样本进行特征提取，得到振动信号样本的特征；
[0011]对每个运行周期的p
‑
V图进行特征提取，得到p
‑
V图特征；
[0012]将压缩机同一运行周期的振动信号样本的特征和p
‑
V图特征合并到一起，得到压缩机该运行周期的特征向量；
[0013]计算每个特征向量的马氏距离，并将得到的马氏距离与预设的马氏距离阈值进行
比较，判断压缩机的运行状态。
[0014]优选的，对每个振动信号样本进行特征提取，得到振动信号样本的特征的过程包括：
[0015]采用局部均值分解的方法将每个振动信号样本进行分解；
[0016]对每个振动信号样本提取局部均值分解得到的前若干个PF分量的均方根、峰值因子、方差、峰度、偏度和信息熵，将每个振动信号样本的前若干个PF分量的均方根、峰值因子、方差、峰度、偏度和信息熵作为该振动信号样本的特征。
[0017]优选的，对每个振动信号样本提取局部均值分解得到的前3～4个PF分量的均方根、峰值因子、方差、峰度、偏度和信息熵。
[0018]优选的，压缩机的每个运行周期包括膨胀过程、压缩过程、进气过程和排气过程，p
‑
V图特征包括膨胀过程的特征、压缩过程的特征、进气过程的特征和排气过程的特征；
[0019]对每个运行周期的p
‑
V图进行特征提取，得到p
‑
V图特征的过程包括：
[0020]其中，对于膨胀过程：使用击中或击不中变换方法，统计p
‑
V图中膨胀过程中的不同特征像素结构元素的数目，利用不同特征像素结构元素的数目以及三角合成原理，得到代表膨胀过程线斜率的综合角度，将该综合角度作为膨胀过程线的特征，膨胀过程线的特征作为膨胀过程的特征；
[0021]对于压缩过程：使用击中或击不中变换方法，统计p
‑
V图压缩过程中的不同特征像素结构元素的数目，利用不同特征像素结构元素的数目以及三角合成原理，得到代表压缩过程线斜率的综合角度，将该综合角度作为压缩过程线的特征，压缩过程线的特征作为压缩过程的特征；
[0022]对于进气过程的特征：将p
‑
V图中进气过程线向垂直于p
‑
V图中V坐标轴方向进行投影，将投影后的结果在V坐标轴方向像素长度上等分为若干份，分别统计每份中像素点的数量，将每份中像素点的数量依次排列得到垂直投影特征向量，将该垂直投影特征向量作为进气过程的特征；
[0023]对于排气过程的特征：将p
‑
V图中排气过程线向垂直于p
‑
V图中V坐标轴方向进行投影，将投影后的结果在V坐标轴方向像素长度上等分为若干份，分别统计每份中像素点的数量，将每份中像素点的数量依次排列得到垂直投影特征向量，将该垂直投影特征向量作为排气过程的特征。
[0024]优选的，对于膨胀过程和压缩过程，p
‑
V图中不同特征像素结构元素包括第一类特征像素结构元素、第二类特征像素结构元素和第三类特征像素结构元素：
[0025]其中，第一类特征像素结构元素包含两个相邻的像素，这两个相邻的像素的其中一条对角线共线，且共线的对角线倾斜方向为向p
‑
V图中的p轴方向倾斜；
[0026]第二类特征像素结构元素包含两个相邻的像素，这两个相邻的像素具有一条共同的边，这两个相邻的像素为平行于p
‑
V图中p轴方向上的两个像素；
[0027]第三类特征像素结构元素包含两个相邻的像素，这两个相邻的像素具有一条共同的边，这两个相邻的像素为平行于p
‑
V图中V轴方向上的两个像素。
[0028]优选的，预设的马氏距离阈值得确定过程包括：
[0029]获取压缩机在正常工况下的多个周期的振动信号样本和p
‑
V图；
[0030]对每个振动信号样本进行特征提取，得到振动信号样本的特征；
[0031]对每个运行周期的p
‑
V图进行特征提取，得到p
‑
V图特征；
[0032]将压缩机同一运行周期的振动信号样本的特征和p
‑
V图特征合并到一起，得到压缩机该运行周期的特征向量；
[0033]计算每个特征向量的马氏距离，得到所述若干周期对应的马氏距离，将其中马氏距离的最大值作为预设的马氏距离阈值。
[0034]优选的，将得到的马氏距离与预设的马氏距离阈值进行比较，判断压缩机的运行状态的过程包括：
[0035]当所有特征向量的马氏距离中，存在大于预设的马氏距离阈值的情形时，判断压缩机的运行状态为异常状态；
[0036]当所有特征向量的马氏距离均本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种往复式压缩机运行状态监测方法，其特征在于，包括如下过程：对采集到的压缩机振动信号进行预处理，得到压缩机每个运行周期的振动信号样本；根据采集到的压缩机气缸内动态压力和键相信号，得到压缩机每个运行周期的p
‑
V图；对每个振动信号样本进行特征提取，得到振动信号样本的特征；对每个运行周期的p
‑
V图进行特征提取，得到p
‑
V图特征；将压缩机同一运行周期的振动信号样本的特征和p
‑
V图特征合并到一起，得到压缩机该运行周期的特征向量；计算每个特征向量的马氏距离，并将得到的马氏距离与预设的马氏距离阈值进行比较，判断压缩机的运行状态。2.根据权利要求1所述的一种往复式压缩机运行状态监测方法，其特征在于，对每个振动信号样本进行特征提取，得到振动信号样本的特征的过程包括：采用局部均值分解的方法将每个振动信号样本进行分解；对每个振动信号样本提取局部均值分解得到的前若干个PF分量的均方根、峰值因子、方差、峰度、偏度和信息熵，将每个振动信号样本的前若干个PF分量的均方根、峰值因子、方差、峰度、偏度和信息熵作为该振动信号样本的特征。3.根据权利要求2所述的一种往复式压缩机运行状态监测方法，其特征在于，对每个振动信号样本提取局部均值分解得到的前3～4个PF分量的均方根、峰值因子、方差、峰度、偏度和信息熵。4.根据权利要求1所述的一种往复式压缩机运行状态监测方法，其特征在于，压缩机的每个运行周期包括膨胀过程、压缩过程、进气过程和排气过程，p
‑
V图特征包括膨胀过程的特征、压缩过程的特征、进气过程的特征和排气过程的特征；对每个运行周期的p
‑
V图进行特征提取，得到p
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V图特征的过程包括：其中，对于膨胀过程：使用击中或击不中变换方法，统计p
‑
V图中膨胀过程中的不同特征像素结构元素的数目，利用不同特征像素结构元素的数目以及三角合成原理，得到代表膨胀过程线斜率的综合角度，将该综合角度作为膨胀过程线的特征，膨胀过程线的特征作为膨胀过程的特征；对于压缩过程：使用击中或击不中变换方法，统计p
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V图压缩过程中的不同特征像素结构元素的数目，利用不同特征像素结构元素的数目以及三角合成原理，得到代表压缩过程线斜率的综合角度，将该综合角度作为压缩过程线的特征，压缩过程线的特征作为压缩过程的特征；对于进气过程的特征：将p
‑
V图中进气过程线向垂直于p
‑
V图中V坐标轴方向进行投影，将投影后的结果在V坐标轴方向像素长度上等分为若干份，分别统计每份中像素点的数量，将每份中像素点的数量依次排列得到垂直投影特征向量，将该垂直投影特征向量作为进气过程的特征；对于排气过程的特征：将p
‑
V图中排气过程线向垂直于p
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V图中V坐标轴方向进行投影，将投影后的结果在V坐标轴方向像素长度上等分为若干份，分别统计每份中像素点的数量，将每份中像素点的数量依次排列得到垂直投影特征向量，将该垂直投影特征向量作为排气过程的特征。5.根据权利要求4所述的一种往复式压缩机运行状态监测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：马海辉，余小玲，吕倩，叶君超，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：