【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于往復壓縮機氣閥故障診斷，更具體地，涉及一種基于對數示功圖的往復壓縮機氣閥故障特征處理方法。
技術介紹
1、往復壓縮機因其較高的壓縮效率與較寬的壓力適用范圍而廣泛應用于石油化工等領域。氣閥是往復壓縮機的核心零部件，控制著氣體的吸入與排出，氣閥頻繁啟閉并受氣流沖擊以及與閥座撞擊，致使其成為往復壓縮機故障率最高的零部件之一。氣閥故障會導致壓比失調、排氣量降低、效率下降等，故障惡化時，折斷的閥片或彈簧掉入氣缸甚至可拉毛氣缸導致機組報廢。因此，及時有效地檢測氣閥故障，對于保障往復壓縮機安全長周期運行具有重要意義，而氣閥故障診斷的準確性與實用性很大程度上取決于對氣閥故障信號的選擇與處理。
2、目前，應用較為廣泛的氣閥故障信號是氣閥閥蓋振動信號以及氣缸動態壓力信號。其中，振動監測的故障診斷的原理為氣閥閥片在啟閉過程中產生沖擊振動，在發生故障時振動特性會有所改變，由于該種監測方式為非侵入式測量，振動傳感器安裝在氣閥閥蓋上，因而氣閥上的振動信號最終傳遞到安裝于閥蓋上的振動探頭時會有所衰減，并且壓縮機本身存在較大振動，閥蓋處振動信號表現出強烈的非平穩性，信噪比低。相較于振動監測，使用氣缸動態壓力信號進行氣閥故障診斷具有信號干擾小、投資成本低以及故障響應靈敏等特點，通常的做法是將壓力信號與往復壓縮機運行過程相關聯，生成往復壓縮機示功圖，從往復壓縮機示功圖中分析氣閥故障，但仍然存在一定的局限性：(1)依據示功圖分析氣閥故障依賴于同一工況正常運行情況下的示功圖作對照，而對于工業用往復壓縮機其工況具有時變性與漸變性，這就導致用于參
3、在《壓縮機技術》2018年01期的“基于示功圖幾何性質與神經網絡的往復壓縮機氣閥故障診斷”中，提出了一種基于平面圖形幾何性質的示功圖特征提取方法，通過計算示功圖的幾何性質參數作為特征向量進行氣閥故障診斷，該方法在壓縮機工況一定的情況下具有較高的故障識別率，由于工況變化也將引起示功圖幾何性質的變化，因此示功圖特征由故障引起的變化以及由工況改變引起的變化將難以區分，因而在變工況下該方法難以適用。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于對數示功圖的往復壓縮機氣閥故障特征處理方法，其目的在于，在壓縮機運行工況范圍內為各個工況下正常或故障狀態的示功圖在對數坐標系下建立用于參照的正常對數示功圖，并在此基礎上定量待測示功圖與參照示功圖的差異，獲得高內聚性、高類間差異性的特征表達，以該特征作為氣閥故障診斷模型的輸入，可大幅提升故障診斷的效果。
2、本專利技術采用的技術方案如下：一種基于對數示功圖的往復壓縮機氣閥故障特征處理方法，包括如下步驟：
3、s100：在往復壓縮機運行工況范圍內選擇n個工況，采集壓縮機在每個工況下穩定運行m個周期的氣缸動態壓力信號、飛輪鍵相信號以及工況參數信號：進氣溫度與壓力信號、排氣溫度與壓力信號、氣缸壁溫度信號，生成每個工況下的m個示功圖，并記錄對應的工況參數信號的平均值；
4、s200：將每個工況下采集的示功圖的橫、縱坐標取自然對數，獲得對應的對數示功圖；
5、s300：在對數示功圖中畫出對數坐標系下的進、排氣壓力線，此壓力線將與對數示功圖的壓縮段與膨脹段相交于四個點，采用線性插值的方式將四個交點插入對數示功圖中，然后，將靠近壓縮起始點與終止點的兩點連接作為新的壓縮段，將靠近膨脹的起始點與終止點的兩點連接作為新的膨脹段，最后，分別求取兩段直線的斜率，該斜率分別為壓縮過程指數kc與膨脹過程指數ke；
6、s400：將每個工況的各個示功圖計算得到的壓縮過程指數與膨脹過程指數以及采集的工況參數作為一組數據，則得到n個工況的m組數據，將每個工況的m組數據按照a:b的比例隨機劃分為訓練集與測試集，其中取值上a>b；
7、s500：對訓練集中的工況參數(進氣溫度與壓力、排氣溫度與壓力、氣缸壁溫度)以及壓縮過程指數與膨脹過程指數分別進行標準化處理，并保存標準化準則，對測試集的工況參數按照該準則也進行標準化處理；
8、s600：建立以標準化后的工況參數作為輸入節點，t個隱藏層節點，分別以標準化的壓縮過程指數與膨脹過程指數作為輸出節點的三層bp神經網絡，以訓練集數據作為訓練樣本進行模型訓練，獲得過程指數預測模型；
9、s700：在測試集上，將標準化后的工況參數輸入過程指數預測模型，獲得預測的標準化的壓縮與膨脹過程指數，使用訓練集的標準化準則進行反標準化還原后，得到預測的壓縮與膨脹過程指數，分別以該過程指數作為壓縮與膨脹過程線的斜率，以步驟s300中新壓縮段的壓縮起點、新膨脹段的膨脹起點作為壓縮與膨脹過程線的起點，初步獲得預測的壓縮與膨脹過程線，并求取過程線的直線方程，再將原壓縮與膨脹段上的各個對數容積值代入直線方程，求取預測的過程線上的各個對數壓力值，壓縮與膨脹過程線分別終止于排氣過程線與吸氣過程線，獲得最終的預測的膨脹與壓縮過程線，針對吸、排氣過程將其分別簡化為進、排氣壓力，最終獲到測試樣本的預測對數示功圖；
10、s800：在測試集上，首先使用步驟s300中的方法獲得簡化的原始對數示功圖，然后將原始對數示功圖與預測對數示功圖的同一容積自然對數下的兩個壓力的自然對數進行作差，并將所有差值按照膨脹、吸氣、壓縮與排氣過程進行一維平鋪與標準化處理，即獲得了反映氣閥工作狀態的數據序列。
11、本專利技術具有以下優點：本專利技術使用氣缸動態壓力作為故障信號以反映氣閥故障特征，對于每個壓縮氣缸僅需單個動態壓力傳感器與鍵相傳感器即可，相較于在每個氣閥上安裝振動傳感器的振動分析方法，硬件投資成本更低、實用性更強。
12、此外，基于多工況數據訓練而獲得的壓縮機運行過程預測模型可以很好地適應變工況場景下的氣閥故障提取，通過將機器學習模型生成的對數示功圖與實際對數示功圖進行對比處理，可以將氣閥故障引起的示功圖的異常變化的特征充分體現，并將正常與異常的數據充分區分開，并且該種處理方式具有將壓力與容積二維屬性的示功圖特征降維至一維的特點，在開展故障診斷的研究中可大幅提高計算處理的效率。
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1.一種基于對數示功圖的往復壓縮機氣閥故障特征處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征還在于，所述工況參數信號包括：進氣溫度與壓力信號、排氣溫度與壓力信號、氣缸壁溫度信號。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征還在于，步驟S100中：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征還在于，步驟S200中：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征還在于，步驟S300中：
6.根據權利要求1或5所述的方法，其特征還在于，步驟S600中：
7.根據權利要求5所述的方法，其特征還在于，步驟S700中：
8.根據權利要求7所述的方法，其特征還在于，將所述的吸、排氣過程的各個對數容積下的對數壓力值均分別替換為工況參數中的進、排氣壓力對數值；
9.根據權利要求8所述的方法，其特征還在于，步驟S800中：
10.根據權利要求3所述的方法，其特征還在于，所述氣缸瞬時容積Vk的計算公式如
【技術特征摘要】
1.一種基于對數示功圖的往復壓縮機氣閥故障特征處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征還在于，所述工況參數信號包括：進氣溫度與壓力信號、排氣溫度與壓力信號、氣缸壁溫度信號。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征還在于，步驟s100中：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征還在于，步驟s200中：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征還在于，步驟s300中：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：李強，張子渲，薛創，陳布珍，耿譯洋，劉兆增，陳延輝，王杰，高一凡，
申請(專利權)人：中國石油大學華東，
類型：發明
國別省市：
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