离心压缩机论文故障诊断论文

离心压缩机论文故障诊断论文

摘要：转子各零部件装配后，对径向的跳动值要进行详细的检查，要求小于相应的允许值。

离心压缩机潜在的故障较为繁琐，干扰压缩机的运行效率，直接影响工业生产的流程。因此，分析离心压缩机的故障时可以得出，其在工业运行中具有多样化的表现，增加了故障诊断的压力。离心压缩机的故障诊断，基本采用的是科技含量比较高的诊断技术，通过准确的诊断，识别离心压缩机中的故障，控制其在工业生产中的运行状态，发挥离心压缩机的工作优势，离心压缩机对故障诊断的要求比较高，主要是实现压缩机的高质量运行，排除故障因素的干扰。进而优化离心压缩机工业生产的环境，提高效益能力。

1离心压缩机典型故障振动特征分析

离心压缩机在工作过程中往往会出现各种故障，其故障的振动信号包含着丰富且重要的反映其运行状态的信息，而要对这些故障信息进行分析必须了解压缩机故障的振动特性。作为旋转机械的离心压缩机常见的故障有转子不平衡、轴系不对中、基座松动、碰摩及叶片故障等。以下仅针对压缩机转子不平衡、转子不对中、基座松动等典型故障的振动特性进行简要分析。

1.1转子不平衡

转子不平衡包括转子系统的质量偏心和转子部件出现缺损。转子质量偏心是由转子的制造误差、装配误差、材质的非均匀性等原因造成的，称为初始不平衡；转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、

磨损、介质结垢及转子受疲劳力的作用，使转子的零部件局部损坏、脱落，碎块飞出等，造成新的转子不平衡。转子质量偏心及转子部件缺损是种不同的故障，但其不平衡振动机理却是相同的。当出现转子不平衡时，其振动特征为：

1.1.1振动频率

不平衡振动的频率成分单一且明朗，主要表现为转子的基频等于转子的旋转频率，即工作频率fr=n/60Hz，n为轴转速（r/min），除此之外，不平衡振动还会激起其它一些弱小的频率成分，如1/2fr、2fr等谐波。

1.1.2振动方向特征

主要是径向振动较大。

1.2转子不对中

压缩机转轴与电机主轴之间由联轴器联接构成轴系，由于机器安装误差、承载后的变形及机器基础的松动等，会造成轴系平行位移、轴线角度位移或综合位移等轴系对中变化误差，统称为转子不对中。当出现不对中故障时，会产生一系列有害于设备的动态效应，如机器联轴器偏转、轴承早期损坏、油膜失稳和轴挠曲变形等，导致机器发生异常振动和噪声，危害极大。其振动特征为：

（1）频率特征

转子不对中的型式不同，频率表现也有些差别。平行不对中主要激起2倍转频，即为2fr，角度不对中则表现为同频振动突出，它们的共同点是都会产生多倍转频振动，如1fr，3fr，4fr，5fr等高次谐

波。

（2）振动方向特征与不对中的型式有关，当存在平行不对中时，径向振动较大。

1.3基座松动

基座松动和转子不平衡相伴相生，表现为非线性的振动特征。其振动形式以纵向振动为主。其振动特征为：

（1）频率特征

振动频率除基频成分fr外，还伴有高次谐波成分3fr、5fr及分数谐波等，并且3倍频成分要大于2倍频成分。当增速时振幅变化有跳跃现象，即突然增大或减小。

（2）振动方向特征

因地脚螺栓松动而引起的振动，方向特征很明显，表现在垂直方向的振动很强烈。

2基于神经网络的离心压缩机故障诊断

离心压缩机的故障与引发原因之间，存有非线性的关系，所以利用神经网络诊断的方法，在根本上分析离心压缩机的运行，通过离心压缩机自身的组织变化，诊断其在工业生产中的故障。起初离心压缩机的故障诊断，采用了谱图的方式，但是谱图诊断缺乏故障信号，无法准确判断故障类型，因此工业领域内将神经网络引入到离心压缩机故障诊断中。SOM根据离心压缩机的运行，构成了分析与竞争同时存在的诊断系统，当离心压缩机出现运行故障时，SOM会主动判断故障的属性，由于属性之间的神经元具有权值连接，所以神经元存在控制

作用。SOM神经网络为诊断离心压缩机的故障，创建输入层，通过输入层判断离心压缩机对外界因素的反应。离心压缩机潜在的故障对SOM神经网络存在干预性，影响原本设定的参数，导致参数部分出现明显的异同，而SOM神经网络将故障信息做为判别条件，输入到神经网络系统内，便于快速诊断出离心压缩机的故障。

3基于小波分析的离心压缩机故障诊断

小波分析是除神经网络以外，离心压缩机故障诊断的另外一种方式，同样具备准确诊断的能力。小波分析在离心压缩机故障诊断中的原理是利用小波变换的过程，处理离心压缩机的故障信号，其在故障诊断方面有一个明显的优势，即：实现局部诊断，缩小故障识别的范围，提高故障检修的准确度。分析小波分析在离心压缩机故障诊断中的应用，如下：

3.1小波分析的网络结构

小波分析在离心压缩机故障诊断中同样可以形成神经网络结构，描述压缩机的基本特性。小波分析获取离心压缩机潜在的故障信息后，会调节参数，与预先设定的相吻合，待参数调节完成后，小波分析逐步降低输入值，层次性分解离心压缩机传递出的故障信号，准确判断离心压缩机的故障。例如：离心压缩机表现出故障特征后，小波分析会将故障信息传达出的参数划分成三个层次，完成神经网络结构的构建，第一层是输入层，主要是小波变换后，在离心压缩机内获取的故障参数，具有明显的特征向量；第二层是输出层，用于形成故障诊断的模型，体现小波分析神经网络结构的分析作用；第三层是隐含

层，此部分的神经元数目比较多，构成了复杂的网络结构，在小波分析故障诊断中发挥评估与评价的作用，明确诊断出离心压缩机的故障。

3.2小波分析的诊断算法

小波分析在离心故障中的诊断算法，用来比对预设与实际数据，同时将两者的误差做为目标函数的根本，适当调整诊断结果，促使其满足小波分析的调整条件，以此来诊断出故障结果。小波分析的诊断算法可以分为两个部分，分析如：（1）前向计算，按照小波神经网络的计算起点，逐层推进计算，此算法流程中，必须确定前一层的数据信息后，才能进行后一层的输出，保障数据传播阶段的准确性，避免遗漏离心压缩机的故障信息，前向计算在小波分析的诊断算法中，属于前向传播，具备准确计算的优势，规避故障诊断算法中不确定的影响因素；（2）权值调整，此流程部分需要以输出层为起点，根据小波分析之间的计算层次，依次执行权值计算，在此基础上，调整权值的数据，其与前向计算存在明显的不同，小波分析将此部分诊断算法定义为反向传播，用于规避计算中的误差。

4结语

综上所述，离心式压缩机转子是压缩机的关键部件，它高速旋转，是对气体介质做功的主要部件。转子由许多零件组成。转子各零部件的装配有许多的技术要求，主要有以下几方面：

（1）转子在装配前，所有的叶轮都要做超速试验，主要检查叶轮的变形和表明质量情况；

（2）叶轮和转子上其他所有的零部件都必须牢固地装在轴上，保持叶轮的主轴的过盈量，高速运行过程中不能有松动；

（3）转子装配时必须做动平衡；

（4）转子各零部件装配后，对径向的跳动值要进行详细的检查，要求小于相应的允许值。

参考文献：

[1]冯世杰.离心式压缩机故障诊断[J].设备管理与维修，2005（09）

[2]岳峰杰，安靖红，程勇.离心压缩机典型故障诊断案例[J].风机技术，2004（06）

[3]董建军.离心压缩机故障分析及改进措施[J].石油化工设备，2007（S1）

[4]丁克北.离心压缩机故障诊断研究现状及发展趋势[J].炼油与化工，2005（02）