故障診斷技術(shù)在石化工業(yè)往復(fù)壓縮機(jī)中得到了廣泛運(yùn)用，對(duì)于保證機(jī)器安全穩(wěn)定運(yùn)行起到了重要作用。本文首先敘述了往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷的意義及研究現(xiàn)狀，描述了目前故障診斷過程中所使用的技術(shù)，并分析比較了它們的特點(diǎn); 介紹了國內(nèi)外一些常見的往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng); 最后提出了往復(fù)壓縮機(jī)的故障診斷技術(shù)的未來發(fā)展方向。

1、引言

　　往復(fù)壓縮機(jī)廣泛應(yīng)用于煉油、化工等流程工業(yè)，是這些流程工業(yè)裝置的核心設(shè)備。往復(fù)壓縮機(jī)壓縮介質(zhì)大都為氫氣、天然氣、瓦斯氣、乙烯等易燃易爆性氣體，一旦發(fā)生嚴(yán)重故障，危險(xiǎn)氣體極易外泄，從而導(dǎo)致著火、爆炸等惡性事故發(fā)生，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響裝置的安全與高效生產(chǎn)。往復(fù)壓縮機(jī)由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、易損部件多，故障率一直居高不下。表1 顯示了導(dǎo)致往復(fù)壓縮機(jī)非正常停機(jī)的各種因素及其所占的百分比，其中氣閥、填料密封、活塞環(huán)依次是往復(fù)壓縮機(jī)中故障率最高的部件，而曲軸、連桿、十字頭、活塞桿等動(dòng)力傳動(dòng)部件故障率雖然不高，但該類部件的任何故障都會(huì)造成嚴(yán)重的后果，對(duì)生產(chǎn)安全和人身安全造成威脅。

表1 導(dǎo)致往復(fù)式壓縮機(jī)非正常停機(jī)的各種因素及其所占百分比

　　在壓縮機(jī)實(shí)際運(yùn)行過程當(dāng)中，借助或依靠先進(jìn)的傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)及計(jì)算機(jī)信號(hào)處理技術(shù)，分析設(shè)備中異常的部位和原因，對(duì)隱含的故障進(jìn)行精準(zhǔn)的早期預(yù)報(bào)和診斷，使壓縮機(jī)在不分解的情況下就能準(zhǔn)確判斷出故障的部位，對(duì)于減少和防止事故的發(fā)生，提高生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，起到極大的促進(jìn)作用。因此，故障診斷技術(shù)越來越得到重視，其在工藝往復(fù)壓縮機(jī)中的應(yīng)用也越來越廣泛，開發(fā)出能夠應(yīng)用于流程工業(yè)核心機(jī)械設(shè)備的在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)己成為社會(huì)化大生產(chǎn)的關(guān)鍵問題。

　　根據(jù)國內(nèi)外的成功案例和經(jīng)驗(yàn)，開展往復(fù)式壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要實(shí)現(xiàn)以下4 個(gè)目的:

　　(1) 通過監(jiān)測(cè)優(yōu)化檢修計(jì)劃，減少非計(jì)劃停機(jī)，延長(zhǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)周期，降低維修維護(hù)費(fèi)用;

　　(2) 通過監(jiān)測(cè)了解機(jī)器的運(yùn)行工況，優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，提高設(shè)備運(yùn)行效率;

　　(3) 通過監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)故障發(fā)生的部位，使檢修做到有的放失，縮短檢修時(shí)間;

　　(4) 及時(shí)預(yù)警，提前采取有效措施，降低故障的發(fā)生率，特別預(yù)防災(zāi)難性事故的發(fā)生。

2、往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及應(yīng)用

　　2.1、往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)

　　與其他機(jī)械設(shè)備故障診斷過程一樣，往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷過程也包括了信號(hào)檢測(cè)、特征提取與選擇、狀態(tài)識(shí)別三大步驟。其中信號(hào)檢測(cè)是往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷的關(guān)鍵之一，信號(hào)參數(shù)選取與測(cè)取的有效性直接影響后面步驟的分析效果。目前，往復(fù)壓縮機(jī)采用的監(jiān)測(cè)方法主要有: 工程熱力參數(shù)法(壓力、溫度、流量等) 、振動(dòng)監(jiān)測(cè)分析法、沖擊振動(dòng)分析法、噪聲監(jiān)測(cè)分析法、氣體泄漏監(jiān)測(cè)法、磨損位移監(jiān)測(cè)法、油液分析法等，相對(duì)已比較成熟，例如氣缸內(nèi)氣體壓力、溫度是往復(fù)壓縮機(jī)氣閥、活塞、氣缸等故障判斷的一個(gè)重要特征; 機(jī)殼的振動(dòng)與活塞桿的下沉可用于判斷曲軸連桿機(jī)構(gòu)的振動(dòng)狀況與活塞環(huán)的磨損情況。

　　往復(fù)壓縮機(jī)的振動(dòng)信號(hào)是十分復(fù)雜的，給故障特征提取與選擇帶來了極大的困難，只有某些特征明顯的故障可以直接得到診斷。目前往復(fù)壓縮機(jī)的特征提取方法在總體上可以概括為時(shí)域特征提取法、頻域特征提取法、時(shí)頻域特征提取法三大類。由于往復(fù)壓縮機(jī)監(jiān)測(cè)信號(hào)的非平穩(wěn)性、環(huán)境噪聲的干擾等，有些方法的時(shí)域特征統(tǒng)計(jì)參數(shù)魯棒性較弱，不能夠?yàn)橥鶑?fù)壓縮機(jī)故障診斷提供有力的判定依據(jù)，但仍可以作為故障診斷的初判。因而開發(fā)降噪、消噪技術(shù)及尋找噪聲敏感性低的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)是時(shí)域特征提取法的研究重點(diǎn)。

　　頻域特征提取方法主要是指對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行的各種譜分析，包括頻譜率、譜包絡(luò)、譜時(shí)間序列分析等，特別適合分析旋轉(zhuǎn)機(jī)械。這些譜分析方法基本上是以適合平穩(wěn)信號(hào)分析的傅里葉變換為基礎(chǔ)，而在往復(fù)壓縮機(jī)的實(shí)測(cè)信號(hào)中，除了具有驅(qū)動(dòng)電機(jī)的平穩(wěn)工頻成分外，有些頻率成分是隨著往復(fù)壓縮機(jī)工作循環(huán)過程變化的，在整個(gè)時(shí)間域上并不持續(xù)存在，所以上述譜分析法就不能夠準(zhǔn)確地反映往復(fù)壓縮機(jī)的狀態(tài)信息。時(shí)頻分析的思想則正好解決了這樣的不足，近年來己經(jīng)有短時(shí)傅里葉變換( STFT) 、魏格納威爾分布( WVD) 、小波及小波包分析、Hilbert -Huang 變換( HHT) 等一些方法應(yīng)用于往復(fù)壓縮機(jī)的故障診斷，取得了比傅里葉變換更好的效果。由于每種特征提取方法均具有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)，所以在往復(fù)壓縮機(jī)故障特征提取與診斷研究中，往往采用多種方法，互相結(jié)合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高故障診斷精度。

　　在往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷中應(yīng)用比較多的狀態(tài)識(shí)別方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法、人工免疫法等。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法需要大量的訓(xùn)練樣本以得到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，然而實(shí)際中很難獲得往復(fù)壓縮機(jī)所有狀態(tài)的樣本，因此導(dǎo)致該方法在往復(fù)壓縮機(jī)實(shí)際故障診斷中不能深入推廣應(yīng)用。隨著支持向量機(jī)與人工免疫等方法的出現(xiàn)，從理論上解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中需要大量訓(xùn)練樣本的難題，逐漸被引入到往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷研究中。

　　總之，往復(fù)壓縮機(jī)的故障非常復(fù)雜，往往無法用單一特征進(jìn)行描述與識(shí)別; 而各種算法由于自身的局限性也不能單獨(dú)地應(yīng)用到所有類型的故障診斷中。因此，真空技術(shù)網(wǎng)(shengya888.com)認(rèn)為綜合運(yùn)用多種信號(hào)檢測(cè)技術(shù)，將信號(hào)的時(shí)域、頻域或時(shí)頻域特征進(jìn)行組合，把特征提取方法與狀態(tài)識(shí)別方法結(jié)合起來，將會(huì)成為往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

　　2.2、往復(fù)壓縮機(jī)故障系統(tǒng)

　　美國Dynalco、GE Bently、Prognost、賀爾碧格為代表的國外企業(yè)已經(jīng)開發(fā)了可工業(yè)化應(yīng)用的往復(fù)壓縮機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能對(duì)活塞桿載荷、氣缸動(dòng)態(tài)壓力等信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在國內(nèi)，西安交通大學(xué)、浙江大學(xué)、北京化工大學(xué)、合肥通用機(jī)械研究院等都對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)故障機(jī)理進(jìn)行了深人研究，并開發(fā)了一些在線監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)。代表性的有Prognost 系統(tǒng)，美國Dynalco 公司9260CR 系統(tǒng)( 圖1) ，丹麥B&K 公司的3540 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和美國Bently公司的3300 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，由北京化工大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)開發(fā)的BH5000R 往復(fù)壓縮機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可靠性和實(shí)用性完全達(dá)到了工業(yè)化應(yīng)用的要求振動(dòng)保護(hù)系統(tǒng)是壓縮機(jī)組安全、穩(wěn)定運(yùn)行的最后一道屏障，也是少數(shù)沒有國產(chǎn)化的儀電類產(chǎn)品，是大型壓縮機(jī)組必備的配套系統(tǒng)。

圖1 Dynalco 系統(tǒng)

　　國內(nèi)外石油化工等能源行業(yè)應(yīng)用最廣泛且先進(jìn)的壓縮機(jī)組振動(dòng)聯(lián)鎖停機(jī)保護(hù)系統(tǒng)從Bently 公司的7200 到3300 再發(fā)展到目前GE Bently 3500系統(tǒng)，一直采用振動(dòng)通頻幅值進(jìn)行報(bào)警及緊急聯(lián)鎖停車保護(hù)，該類保護(hù)方式主要存在2 個(gè)弊端:

　　(1) 無法根據(jù)故障類型、破壞形式對(duì)報(bào)警和停機(jī)值進(jìn)行分類設(shè)置，報(bào)警及聯(lián)鎖停機(jī)沒有針對(duì)性，停機(jī)值只能按照短板效應(yīng)進(jìn)行保守設(shè)置，不可避免增加了報(bào)警和停機(jī)次數(shù)，給連續(xù)生產(chǎn)帶來重大損失;

　　(2) 該類保護(hù)系統(tǒng)無法分辨虛假信號(hào)，誤報(bào)警及聯(lián)鎖停車不可避免。

　　根據(jù)2010 年1 月份中石油近30 多家煉化分公司安全檢查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，關(guān)鍵透平壓縮機(jī)組振動(dòng)聯(lián)鎖保護(hù)實(shí)際投用率只有78%; 而往復(fù)壓縮機(jī)的振動(dòng)保護(hù)聯(lián)鎖投用率只有35%。為確保連續(xù)生產(chǎn)避免造成較大的生產(chǎn)損失，在實(shí)際操作中經(jīng)常人為摘除振動(dòng)聯(lián)鎖保護(hù)或放大報(bào)警幅度，由此會(huì)帶來巨大安全隱患。

　　如何改變現(xiàn)有的聯(lián)鎖停機(jī)保護(hù)方式，實(shí)現(xiàn)智能聯(lián)鎖保護(hù)，做到該停機(jī)就停機(jī)，不該停機(jī)就不停機(jī)，給出最快且最準(zhǔn)確的抉擇是該領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。針對(duì)國內(nèi)外壓縮機(jī)振動(dòng)保護(hù)相關(guān)產(chǎn)品使用中存在的缺陷，需要考慮不同故障對(duì)環(huán)境、生產(chǎn)、檢維修成本等要素的影響，自主研發(fā)壓縮機(jī)智能預(yù)警與聯(lián)鎖保護(hù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能、高效、準(zhǔn)確的壓縮機(jī)組智能預(yù)警與聯(lián)鎖保護(hù)。

3、技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

　　近年來，人工智能技術(shù)和專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等開始發(fā)展，并在實(shí)際工程中應(yīng)用，使設(shè)備維修技術(shù)達(dá)到了智能化高度。雖然這一階段發(fā)展歷史并不長(zhǎng)，但已有研究成果表明，設(shè)備智能故障診斷具有十分廣泛的應(yīng)用前景。然而，由于往復(fù)壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、激勵(lì)源多等特點(diǎn)，鑒于當(dāng)前研究現(xiàn)狀以及上述研究資料表明，計(jì)算機(jī)技術(shù)的不完善和人工智能領(lǐng)域的專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的初步使用，使得故障診斷技術(shù)目前還只是處于第3 階段的整理完善和向第4 階段的過渡時(shí)期，至今尚無一套像旋轉(zhuǎn)機(jī)械那樣成熟的、得到人們普遍認(rèn)可和廣泛應(yīng)用的診斷系統(tǒng)，以供選擇并獲得往復(fù)壓縮機(jī)工作狀態(tài)的有效特征參數(shù)。僅僅采取先憑經(jīng)驗(yàn)或設(shè)想去確定和試湊特征參數(shù)，然后再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方法是不充分的，且不能找出最優(yōu)特征參數(shù)，離實(shí)際應(yīng)用還存在一定距離，這同往復(fù)壓縮機(jī)在工業(yè)中的重要地位是不相稱的。

　　往復(fù)式壓縮機(jī)常見的故障包括排氣量不足、排氣溫度不正常、排氣壓力不正常、異常噪聲、過熱、活塞和活塞桿損壞以及軸瓦磨損等等。因此，對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)，單單使用傳統(tǒng)的振動(dòng)監(jiān)測(cè)根本無法解決。多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)說明，要想對(duì)往復(fù)式設(shè)備進(jìn)行精密診斷，必須結(jié)合壓力、溫度、超聲、振動(dòng)等多種技術(shù)參數(shù)，才可以準(zhǔn)確診斷出設(shè)備的故障根源和故障部位，而往往各種參數(shù)的精確測(cè)量與故障信號(hào)識(shí)別是技術(shù)難點(diǎn)。

　　往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷將朝著網(wǎng)絡(luò)化、智能化及多源信息融合化方向發(fā)展。在網(wǎng)絡(luò)化實(shí)時(shí)在線診斷方面，應(yīng)重點(diǎn)研制適合往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷的專用新型集成化傳感器和觀測(cè)器，尋找各振動(dòng)信號(hào)間相互交叉影響最小的最佳測(cè)點(diǎn)，利用現(xiàn)代信號(hào)處理方法以及智能理論等實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷。智能化方向上，隨著專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷成為可能。

　　目前，國內(nèi)外相關(guān)單位正在對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)做深入研究，同時(shí)，充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的自學(xué)習(xí)能力對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘也是研究的重點(diǎn)。

　　目前上線的往復(fù)壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)更加關(guān)注機(jī)組部件的工作狀態(tài)，忽視了機(jī)器運(yùn)行過程中的過程量及過程參數(shù)。未來，將吸排氣量、填溫度、冷卻水溫度、軸承溫度等過程量引入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并深入研究不同數(shù)據(jù)與故障間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)機(jī)組的多源信息融合，將會(huì)大大提高往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷準(zhǔn)確率，防范重大事故的發(fā)生。

　　一般由系統(tǒng)監(jiān)測(cè)模塊、系統(tǒng)診斷模塊、系統(tǒng)保護(hù)模塊組成。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)該根據(jù)壓縮機(jī)與運(yùn)行條件的實(shí)際情況，選擇針對(duì)運(yùn)行條件具有代表性且適合監(jiān)控的參數(shù)。