CN114658645B - 一种往复压缩机的多源信号融合预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种往复压缩机的多源信号融合预警方法，包括以下步骤：(1)获取指定的代表载荷下的整周期数据；(2)计算整周期数据的机理特征向量：(3)计算代表载荷的特征向量：(4)计算相邻代表载荷的相似度：(5)合并特征相似的代表载荷：(6)计算新整周期信号的机理特征向量：(7)对新整周期信号给出预警信息：本发明基于气缸表面的振动信号、气缸内部的动态压力信号以及示功图进行多源信号融合诊断，可靠性好；对往复压缩机的工作载荷区间划分档位区间，在档位区间中挑选代表载荷，基于指定的多个代表载荷，对属于代表载荷区间或档位区间的新载荷下的新整周期信号进行信号异常诊断，灵活性好，科学高效。
Description
技术领域
本申请涉及设备状态监测与诊断技术领域，特别涉及一种往复压缩机的多源信号融合预警方法。
背景技术
往复压缩机是众多关键机械系统的心脏，一旦发生严重故障，将导致整个装备系统失效或恶性损坏。由于往复压缩机结构十分复杂，工况多变，工作条件十分恶劣，导致故障率较高，所以当异常信号出现时，及时预警，阻止故障恶化，提高可靠性和安全性，是当前亟待解决问题。
其中，振动信号能够直接反映压缩机内部主要冲击元件的振动变化趋势，成为壳体振动异常，零件断裂、松动故障的主要参考数据；动态压力信号和示功图能够直接反映缸内压力变化趋势，成为气阀泄露、卡塞故障的主要参考数据。例如：专利申请基于主成分分析与支持向量机的往复压缩机故障诊断方法CN112990257A中公开了基于振动信号运用主成分分析与支持向量机实现故障诊断、专利申请基于统计学习理论的往复压缩机用气阀的故障诊断方法CN113850120A中公开了基于振动信号实现往复压缩机环状气阀的故障诊断、专利申请一种基于示功图的往复式压缩机反向角检测系统CN110500268B中公开了基于示功图实现往复压缩机的异常诊断以及专利申请基于时变奇异谱的往复压缩机气阀故障诊断方法CN111259992A中基于振动信号与动态压力信号，运用时变奇异谱方法实现了故障诊断。上述所列举的专利申请中异常预警方法多依靠单源信号实现预警，可靠性较差；而基于多源信号的诊断方法为单一载荷下的诊断，当往复压缩机在多个载荷下工作时，运用单一载荷诊断的方法进行分别诊断，缺乏灵活性，效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种往复压缩机的多源信号融合预警方法，能够对往复压缩机异常信号进行可靠且科学高效的诊断。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种往复压缩机的多源信号融合预警方法，包括以下步骤：
(1)获取指定的代表载荷下的整周期数据：
将往复压缩机的工作载荷区间(0％,100％]均分为N个档位区间：
(100％/N*(n-1)，100％/N*n]，n＝1,...,N；
每个档位区间的代表载荷Ln为100％/N*n，获取往复压缩机在每个代表载荷Ln下的整周期数据，在每个代表载荷Ln下获取NL组整周期数据，整周期数据包括往复压缩机气缸表面的整周期振动信号Sv、气缸内部的整周期动态压力信号Sp以及整周期示功图，整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp的整周期采样点数均为Ns；
(2)计算整周期数据的机理特征向量：
计算每组整周期数据的机理特征向量，整周期振动信号Sv的机理特征的特征值、整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值以及整周期示功图的机理特征的特征值作为机理特征向量TC的特征值构成机理特征向量TC；每个代表载荷Ln下的NL组整周期数据对应NL个机理特征向量TC；
(3)计算代表载荷的特征向量：
代表载荷Ln的特征向量包括特征平均值向量特征最大值向量和特征最小值向量计算每个代表载荷Ln下NL个机理特征向量TC的特征值平均值向量、特征值最大值向量和特征值最小值向量分别作为代表载荷Ln下的特征平均值向量特征最大值向量和特征最小值向量 为代表载荷Ln所属档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]的特征范围；
(4)计算相邻代表载荷的相似度：
计算相邻的两个代表载荷Li和Lj中特征平均值向量的余弦相似度作为这两个代表载荷Li和Lj的相似度，i＝1,...,N，j＝1,...,N；
(5)合并特征相似的代表载荷：
当两个代表载荷Li和Lj的余弦相似度大于设定值Q，则代表载荷Li和Lj特征相似，合并代表载荷Li和Lj，形成代表载荷区间[Li,Lj]，代表载荷Li和Lj中较大的特征最大值向量和较小的特征最小值向量分别作为代表载荷区间[Li,Lj]的新特征最大值向量和新特征最小值向量 为代表载荷区间[Li,Lj]的特征范围；如果代表载荷Lj与相邻的两个代表载荷Li和Lk的余弦相似度均大于设定值Q，则将代表载荷Lj与载荷值小的代表载荷Li合并，Li＜Lj＜Lk，k＝1,...,N；
(6)计算新整周期信号的机理特征向量：
根据步骤(1)在一个新载荷Lt下获取一组新整周期数据，根据步骤(2)计算新整周期数据的机理特征向量0％＜Lt≤100％；
(7)对新整周期信号给出预警信息：
根据新载荷Lt的载荷值大小确定新载荷Lt属于步骤(5)中的代表载荷区间[Li,Lj]，Li＜Lt＜Lj，将新整周期数据的机理特征向量与代表载荷区间[Li,Lj]的特征范围进行比较并给出评价值P，当评价值P超过阈值PF时，给出预警信息；
如果新载荷Lt不属于步骤(5)中的任一代表载荷区间，则确定新载荷Lt属于步骤(1)中的档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]，100％/N*(n-1)＜Lt＜100％/N*n，将新整周期数据的机理特征向量与档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]的特征范围进行比较并给出评价值P，当评价值P超过阈值PF时，给出预警信息。
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(2)中整周期振动信号Sv的机理特征的特征值包括均值标准差峰峰值偏度波形因子峭度峰值因子和脉冲因子整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值包括均值最大值和峰峰值整周期示功图的机理特征的特征值包括面积形心点横坐标和形心点纵坐标
一组整周期数据的机理特征向量TC为：
其中，NTC＝14表示机理特征向量TC由14个特征值构成,14个特征值的顺序按照公式(1)中方括号内从左到右。
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(3)中代表载荷Ln下的特征平均值向量为：
其中，l表示代表载荷Ln下的第l组数据；NTC表示机理特征向量TC由NTC个特征值构成；
特征最大值向量为：
特征最小值向量为：
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(4)中相邻两个代表载荷的余弦相似度为：
其中，·为点乘，||||为求模长。
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(5)中合并特征相似的代表载荷的逻辑公式为：
其中，m＝1,...,N，NTC表示有NTC个特征值，r表示NTC个特征值中的第r个特征值。
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(7)中，新载荷Lt属于代表载荷区间[Li,Lj]时，评价值P的公式为：
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(7)中，新载荷Lt属于档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]时，评价值P的公式为：
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(1)中获取整周期数据包括以下步骤：
(1.1)将振动加速度传感器安装在往复压缩机的气缸盖上；将电涡流传感器固定于往复压缩机的驱动电机上，电涡流传感器的探头端面位于驱动电机的输出轴的正上方，在驱动电机输出轴上与探头端面相对应的位置设置被测体；将压力传感器安装在往复压缩机的缸头上，压力传感器与缸头连通；
(1.2)分别在每个代表载荷下启动往复压缩机，通过电涡流传感器获取键相信号基于键相信号利用键相法采集往复压缩机的整周期数据，其中，整周期振动信号Sv通过振动加速度传感器采集；整周期动态压力信号Sp通过压力传感器采集。
对本发明技术方案的进一步改进，步骤(1.2)包括以下步骤：
(1.2.1)由键相信号产生采集整周期数据的触发信号，两个键相信号的时间间隔为一个整周期，在一个整周期内同步采集整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp；Ns＝K*60×f×103/ω，其中：ω为往复压缩机的当前转速，单位为r/min；K为整周期所需活塞冲程数；fs为数据采集采样率，单位为kHz；
(1.2.2)根据实时采集的整周期动态压力信号Sp的数据绘制P-t图，后将P-t图转换为P-V图，P-V图即为整周期示功图。
本发明有益效果是：本发明基于气缸表面的振动信号、气缸内部的动态压力信号以及示功图进行多源信号融合诊断，可靠性好；对往复压缩机的工作载荷区间划分档位区间，在档位区间中挑选代表载荷，基于指定的多个代表载荷，对属于代表载荷区间或档位区间的新载荷下的新整周期信号进行信号异常诊断，灵活性好，科学高效。
附图说明
图1为本发明流程图。
图2为本发明振动信号示意图。
图3为本发明动态压力信号示意图。
图4为本发明示功图示意图。
图5为一种泄露故障下的新整周期数据示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，一种往复压缩机的多源信号融合预警方法，包括以下步骤：
(1)获取指定的代表载荷下的整周期数据：
将往复压缩机的工作载荷区间(0％,100％]均分为N个档位区间：
(100％/N*(n-1)，100％/N*n]，n＝1,...,N；
每个档位区间的代表载荷Ln为100％/N*n，获取往复压缩机在每个代表载荷Ln下的整周期数据，在每个代表载荷Ln下获取NL组整周期数据，整周期数据包括往复压缩机气缸表面的整周期振动信号Sv、气缸内部的整周期动态压力信号Sp以及整周期示功图，整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp的整周期采样点数均为Ns；
获取整周期数据包括以下步骤：
(1.1)将振动加速度传感器安装在往复压缩机的气缸盖上；将电涡流传感器固定于往复压缩机的驱动电机上，电涡流传感器的探头端面位于驱动电机的输出轴的正上方，在驱动电机输出轴上与探头端面相对应的位置设置被测体；将压力传感器安装在往复压缩机的缸头上，压力传感器与缸头连通；
(1.2)分别在每个代表载荷下启动往复压缩机，通过电涡流传感器获取键相信号基于键相信号利用键相法采集往复压缩机的整周期数据，其中，整周期振动信号Sv通过振动加速度传感器采集；整周期动态压力信号Sp通过压力传感器采集；
(1.2.1)由键相信号产生采集整周期数据的触发信号，两个键相信号的时间间隔为一个整周期，在一个整周期内同步采集整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp；Ns＝K*60×f×103/ω，其中：ω为往复压缩机的当前转速，单位为r/min；K为整周期所需活塞冲程数；fs为数据采集采样率，单位为kHz；
(1.2.2)根据实时采集的整周期动态压力信号的数据绘制P-t图，后将P-t图转换为P-V图，P-V图即为整周期示功图。
(2)计算整周期数据的机理特征向量：
计算每组整周期数据的机理特征向量，整周期振动信号Sv的机理特征的特征值、整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值以及整周期示功图的机理特征的特征值作为机理特征向量TC的特征值构成机理特征向量TC；每个代表载荷Ln下的NL组整周期数据对应NL个机理特征向量TC；整周期振动信号Sv的机理特征的特征值包括均值标准差峰峰值偏度波形因子峭度峰值因子和脉冲因子整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值包括均值最大值和峰峰值整周期示功图的机理特征的特征值包括面积形心点横坐标和形心点纵坐标
根据步骤(1)整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp的信号长度均为Ns，整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp中均有Ns个信号；
整周期振动信号的机理特征的特征值均值标准差峰峰值偏度波形因子峭度峰值因子和脉冲因子的计算公式分别为：
其中，Sv(g)表示整周期振动信号Sv中的第g个信号的信号值，max(Sv)和min(Sv)分别表示整周期振动信号Sv中最大的信号值和最小的信号值，max(|Sv|)表示整周期振动信号Sv中最大的信号值绝对值；
整周期动态压力信号的机理特征的特征值均值最大值和峰峰值的计算公式分别为：
其中，Sp(h)表示整周期振动信号Sp中的第h个信号的信号值，max(Sp)和min(Sp)分别表示整周期振动信号Sp中最大的信号值和最小的信号值；
步骤(1.2.2)中转换所得的P-V图即是整周期示功图，整周期示功图的机理特征的特征值面积形心点横坐标和形心点纵坐标的计算公式分别为：
其中，S(x)表示整周期示功图P-V图中曲线的函数表达式；Xexp为膨胀阶段起始点横坐标值，Xout为排气阶段起始点横坐标值，Xin为吸气阶段起始点横坐标值，Xpre为压缩阶段起始点横坐标值，Xout+NS为排气阶段起始点横坐标值与整周期采样点数的和；x为形心横坐标，y为形心纵坐标。整周期示功图一般为由四条曲线构成的封闭图形，往复压缩机的每个工作循环由膨胀阶段、进气阶段、压缩阶段和排气阶段构成，这四个阶段对应整周期示功图中的四条曲线，在实施时，根据所获得的示功图即可获取S(x)、Xexp、Xout、Xin、Xpre和Xout+NS。
一组整周期数据的机理特征向量TC为：
其中，NTC＝14表示机理特征向量TC由14个特征值构成,14个特征值的顺序按照公式(1)中方括号内从左到右。
(3)计算代表载荷的特征向量：
代表载荷Ln的特征向量包括特征平均值向量特征最大值向量和特征最小值向量
计算每个代表载荷Ln下NL个机理特征向量TC的特征值平均值向量、特征值最大值向量和特征值最小值向量分别作为代表载荷Ln下的特征平均值向量特征最大值向量和特征最小值向量 为代表载荷Ln所属档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]的特征范围；
代表载荷Ln下的特征平均值向量为：
其中，l表示代表载荷Ln下的第l组数据；NTC表示机理特征向量TC由NTC个特征值构成；
特征最大值向量为：
特征最小值向量为：
(4)计算相邻代表载荷的相似度：
计算相邻的两个代表载荷Li和Lj中特征平均值向量的余弦相似度作为这两个代表载荷Li和Lj的相似度，i＝1,...,N，j＝1,...,N；
相邻两个代表载荷的余弦相似度为：
其中，·为点乘，|| ||为求模长。
(5)合并特征相似的代表载荷：
当两个代表载荷Li和Lj的余弦相似度大于设定值Q，则代表载荷Li和Lj特征相似，合并代表载荷Li和Lj，形成代表载荷区间[Li,Lj]，代表载荷Li和Lj中较大的特征最大值向量和较小的特征最小值向量分别作为代表载荷区间[Li,Lj]的新特征最大值向量和新特征最小值向量 为代表载荷区间[Li,Lj]的特征范围；如果代表载荷Lj与相邻的两个代表载荷Li和Lk的余弦相似度均大于设定值Q，则将代表载荷Lj与载荷值小的代表载荷Li合并，Li＜Lj＜Lk，k＝1,...,N；
合并特征相似的代表载荷的逻辑公式为：
其中，m＝1,...,N，NTC表示有NTC个特征值，r表示NTC个特征值中的第r个特征值。
(6)计算新整周期信号的机理特征向量：
根据步骤(1)在一个新载荷Lt下获取一组新整周期数据，根据步骤(2)计算新整周期数据的机理特征向量0％＜Lt≤100％。
(7)对新整周期信号给出预警信息：
根据新载荷Lt的载荷值大小确定新载荷Lt属于步骤(5)中的代表载荷区间[Li,Lj]，Li＜Lt＜Lj，将新整周期数据的机理特征向量与代表载荷区间[Li,Lj]的特征范围进行比较并给出评价值P，当评价值P超过阈值PF时，给出预警信息；此种情况下，评价值P的公式为：
对于公式(7)，当时，当时，当时，P＝0；在实施时，可根据需求设计阈值PF；
如果新载荷Lt不属于步骤(5)中的任一代表载荷区间，则确定新载荷Lt属于步骤(1)中的档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]，100％/N*(n-1)＜Lt＜100％/N*n，将新整周期数据的机理特征向量TCLt与档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]的特征范围进行比较并给出评价值P，当评价值P超过阈值PF时，给出预警信息；此种情况下，评价值P的公式为：
对于公式(8)，当时，当时，当时，P＝0；在实施时，可根据需求设计阈值PF；
对于公式(7)和公式(8)，如果均预设阈值PF＝0，则处于范围内或处于范围内时，评价值P不超过阈值PF，不会给出预警信息，当TCLt处于范围外或处于范围外时，评价值P超过阈值PF，给出预警信息。
结合图1、图2、图3和图4，本实施例步骤(1)中，将往复压缩机的工作载荷区间(0％,100％]均分为10个档位区间：(0％，10％]、(10％，20％]、(20％，30％]、(30％，40％]、(40％，50％]、(50％，60％]、(60％，70％]、(70％，80％]、(80％，90％]和(90％，100％]，共有10个代表载荷10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％和100％，设定参数NL≥64，图2、图3和图4分别为本实施例10个代表载荷下整周期振动信号Sv、整周期动态压力信号Sp以及整周期示功图P-V图的数据图。
本实施例步骤(1.1)中，安装各传感器的方式具体为：将振动加速度传感器的底座固定于往复压缩机的气缸盖的上表面，采用转接螺丝将振动加速度传感器安装在底座上；采用转接螺丝将电涡流传感器固定于往复压缩机的驱动电机上，被测体采用金属贴片；采用打孔密封安装的方式安装压力传感器，在往复压缩机的缸头的气阀上开孔取压，利用一个加长中空气阀中心螺栓，将缸内压力与缸体外侧的压力传感器连通，中心螺栓在穿过阀室盖时与外侧的阀门对接，并依靠特制的法兰进行固定和密封；
本实施例步骤(1.2.1)中，将数据采集采样频率fs设置为10kHz，转速ω设置为500r/min，整周期所需活塞冲程数K＝1，则Ns＝1200；
整周期动态压力信号为在一个整周期内不同时刻的气缸内气体压力，本实施例步骤(1.2.2)中P-t图的横坐标为时间，纵坐标为对应时间点的气缸内气体压力，可利用分析或作图的方法将P-t图转换为P-V图,P-V图的横坐标为往复压缩机气缸工作容积，纵坐标为与工作容积对应的气缸内气体压力，转换所得的P-V图即是整周期示功图；转角α＝ωt，可以确定时间与转角的关系，根据往复压缩机动力学，活塞的位移s与转角α存在一定的关系s＝f(α)，而工作容积V＝s·F,F为活塞面积，可见，P-t图和P-V图本质是一样的，可以相互转换；
本实施例中，选取代表载荷100％下的一组整周期数据为例，机理特征向量TC为：
本实例中，选取载荷100％下特征最大值向量为例：
本实例中，选取载荷100％下特征最小值向量为例：
本实施例步骤(5)中，设置设定值Q＝0.95。代表载荷10％，20％，30％，100％无法与其他代表载荷合并，形成代表载荷区间[40％,50％]、[60％,70％]和[80％,90％]。
本实施例步骤(6)中，在正常工作状态中，95％载荷下测得了一组新整周期信号；步骤(7)中，确定新载荷95％不属于以上形成的任一个代表载荷区间，确定新载荷95％属于档位区间(90％，100％]，代表载荷为100％；
新整周期信号的特征向量为：
TC95％＝[0.06,2.35,22.6,0.15,0.52,1.40,5.26,6.82,162.76,348.00,223.95,482.44,241.17,180.68]
代表载荷100％下的特征最大值向量和特征最小值向量分别为：
档位区间(90％，100％]的特征范围为则评价值P为：
设定阈值PF＝0，则P＝PF＝0，反馈无异常，不给出预警信号。
本实施例步骤(6)中，在气缸上打孔模拟泄露，95％载荷下测得了一组新整周期信号，如图5所示；确定新载荷95％不属于以上形成的任一个代表载荷区间，确定新载荷95％属于档位区间(90％，100％]，代表载荷为100％；
新整周期信号的特征向量为：
TC95％＝[0.06,2.32,22.82,0.15,0.51,1.38,5.31,6.77,132.41,241.00,192.98,375.53,242.42,148.45]
与上述档位区间(90％，100％]的特征范围为比较，评价值P为：设定阈值PF＝0，则P＞PF，反馈动态压力、示功图异常，给出预警信号。
Claims (9)
1.一种往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取指定的代表载荷下的整周期数据：
将往复压缩机的工作载荷区间(0％,100％]均分为N个档位区间：
(100％/N*(n-1)，100％/N*n]，n＝1,...,N；
每个档位区间的代表载荷Ln为100％/N*n，获取往复压缩机在每个代表载荷Ln下的整周期数据，在每个代表载荷Ln下获取NL组整周期数据，整周期数据包括往复压缩机气缸表面的整周期振动信号Sv、气缸内部的整周期动态压力信号Sp以及整周期示功图，整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp的整周期采样点数均为Ns；
(2)计算整周期数据的机理特征向量：
计算每组整周期数据的机理特征向量，整周期振动信号Sv的机理特征的特征值、整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值以及整周期示功图的机理特征的特征值作为机理特征向量TC的特征值构成机理特征向量TC；每个代表载荷Ln下的NL组整周期数据对应NL个机理特征向量TC；
(3)计算代表载荷的特征向量：
代表载荷Ln的特征向量包括特征平均值向量特征最大值向量和特征最小值向量计算每个代表载荷Ln下NL个机理特征向量TC的特征值平均值向量、特征值最大值向量和特征值最小值向量分别作为代表载荷Ln下的特征平均值向量特征最大值向量和特征最小值向量 为代表载荷Ln所述档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]的特征范围；
(4)计算相邻代表载荷的相似度：
计算相邻的两个代表载荷Li和Lj中特征平均值向量的余弦相似度作为这两个代表载荷Li和Lj的相似度，i＝1,...,N，j＝1,...,N；
(5)合并特征相似的代表载荷：
当两个代表载荷Li和Lj的余弦相似度大于设定值Q，则代表载荷Li和Lj特征相似，合并代表载荷Li和Lj，形成代表载荷区间[Li,Lj]，代表载荷Li和Lj中较大的特征最大值向量和较小的特征最小值向量分别作为代表载荷区间[Li,Lj]的新特征最大值向量和新特征最小值向量 为代表载荷区间[Li,Lj]的特征范围；如果代表载荷Lj与相邻的两个代表载荷Li和Lk的余弦相似度均大于设定值Q，则将代表载荷Lj与载荷值小的代表载荷Li合并，Li＜Lj＜Lk，k＝1,...,N；
(6)计算新整周期信号的机理特征向量：
根据步骤(1)在一个新载荷Lt下获取一组新整周期数据，根据步骤(2)计算新整周期数据的机理特征向量0％＜Lt≤100％；
(7)对新整周期信号给出预警信息：
根据新载荷Lt的载荷值大小确定新载荷Lt属于步骤(5)中的代表载荷区间[Li,Lj]，Li＜Lt＜Lj，将新整周期数据的机理特征向量与代表载荷区间[Li,Lj]的特征范围进行比较并给出评价值P，当评价值P超过阈值PF时，给出预警信息；
如果新载荷Lt不属于步骤(5)中的任一代表载荷区间，则确定新载荷Lt属于步骤(1)中的档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]，100％/N*(n-1)＜Lt＜100％/N*n，将新整周期数据的机理特征向量与档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]的特征范围进行比较并给出评价值P，当评价值P超过阈值PF时，给出预警信息。
2.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，
步骤(2)中整周期振动信号Sv的机理特征的特征值包括均值标准差峰峰值偏度波形因子峭度峰值因子和脉冲因子整周期动态压力信号Sp的机理特征的特征值包括均值最大值和峰峰值整周期示功图的机理特征的特征值包括面积形心点横坐标和形心点纵坐标
一组整周期数据的机理特征向量TC为：
其中，NTC＝14表示机理特征向量TC由14个特征值构成,14个特征值的顺序按照公式(1)中方括号内从左到右。
3.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，
步骤(3)中代表载荷Ln下的特征平均值向量为：
其中，l表示代表载荷Ln下的第l组数据；NTC表示机理特征向量TC由NTC个特征值构成；
特征最大值向量为：
特征最小值向量为：
4.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，
步骤(4)中相邻两个代表载荷的余弦相似度为：
其中，·为点乘，|| ||为求模长。
5.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，步骤(5)中合并特征相似的代表载荷的逻辑公式为：
其中，m＝1,...,N，NTC表示有NTC个特征值，r表示NTC个特征值中的第r个特征值。
6.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，步骤(7)中，新载荷Lt属于代表载荷区间[Li,Lj]时，评价值P的公式为：
7.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，步骤(7)中，新载荷Lt属于档位区间(100％/N*(n-1)，100％/N*n]时，评价值P的公式为：
8.根据权利要求1所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，步骤(1)中获取整周期数据包括以下步骤：
(1.1)将振动加速度传感器安装在往复压缩机的气缸盖上；将电涡流传感器固定于往复压缩机的驱动电机上，电涡流传感器的探头端面位于驱动电机的输出轴的正上方，在驱动电机输出轴上与探头端面相对应的位置设置被测体；将压力传感器安装在往复压缩机的缸头上，压力传感器与缸头连通；
(1.2)分别在每个代表载荷下启动往复压缩机，通过电涡流传感器获取键相信号基于键相信号利用键相法采集往复压缩机的整周期数据，其中，整周期振动信号Sv通过振动加速度传感器采集；整周期动态压力信号Sp通过压力传感器采集。
9.根据权利要求8所述的往复压缩机的多源信号融合预警方法，其特征在于，
步骤(1.2)包括以下步骤：
(1.2.1)由键相信号产生采集整周期数据的触发信号，两个键相信号的时间间隔为一个整周期，在一个整周期内同步采集整周期振动信号Sv和整周期动态压力信号Sp；
Ns＝K*60×f×103/ω，其中：ω为往复压缩机的当前转速，单位为r/min；K为整周期所需活塞冲程数；fs为数据采集采样率，单位为kHz；
(1.2.2)根据实时采集的整周期动态压力信号Sp的数据绘制P-t图，后将P-t图转换为P-V图，P-V图即为整周期示功图。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101059130A (zh) * | 2007-03-07 | 2007-10-24 | 江苏工业学院 | 往复压缩机在线远程状态监测与故障分析诊断系统 |
| WO2014123443A1 (ru) * | 2013-02-06 | 2014-08-14 | Ivanov Alexandr Vladimirovich | Способ вибрационной диагностики и прогнозирования внезапного отказа двигателя и устройство |
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| CN110954312A (zh) * | 2020-02-19 | 2020-04-03 | 北京化工大学 | 一种基于无键相整周期信号的往复机械故障诊断方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101059130A (zh) * | 2007-03-07 | 2007-10-24 | 江苏工业学院 | 往复压缩机在线远程状态监测与故障分析诊断系统 |
| WO2014123443A1 (ru) * | 2013-02-06 | 2014-08-14 | Ivanov Alexandr Vladimirovich | Способ вибрационной диагностики и прогнозирования внезапного отказа двигателя и устройство |
| CN208847480U (zh) * | 2018-09-03 | 2019-05-10 | 中国人民解放军92942部队 | 一种柴油机故障预警装置 |
| CN110954312A (zh) * | 2020-02-19 | 2020-04-03 | 北京化工大学 | 一种基于无键相整周期信号的往复机械故障诊断方法 |
| CN113946921A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-01-18 | 北京博华信智科技股份有限公司 | 往复压缩机故障诊断监测信号整周期截取方法及装置 |
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