往复压缩机多重分形故障特征的提取与识别

李万路

摘要：往复压缩机属于典型的容积式压缩机，在应用过程中该类型压缩机具有较高的热效率并且单位耗电量较少。在加工时造价较为低下，对于材料要求相对较低。整个装置系统结构较为简单，目前制造体系已进入了成熟化阶段，因此具有很大的使用范围。当然该类型压缩机由于整体结构较为复杂且运动部件数量较多，在使用过程中一旦出现故障维修量较大，无法在短时间内再投入使用。本文对往复压缩机多重分形故障特征的提取与识别进行了分析，提出了一系列观点，供以参考。

关键词：往复压缩机；多重分形；故障提取

引言

在工业领域当中往复压缩机具有极大的适用范围，因此对其故障进行研究分析具有十分重要的意义。利用多重分形理论对往复压缩机故障进行分析可从一定程度上克服单一分形维数的缺陷从而获得更为精确的特征信息[1]。在此类压缩机出现故障的过程中一般会表现为非线性故障，而分形理论则与之相契合，因此可对故障进行准确提取从而获得理想的诊断效果。总之多重分形理论为往复压缩机的故障提取与识别提供了良好的基础，应给予关注。

1.往复式压缩机概述

往复式压缩机作为使用作为广泛的一类机械设备在交通运输、油田开采、化工生产等行业均有着较为重要的地位。在实际工作过程中它通过往复运动可对气体进行压缩，此时曲柄被电机所带动而连杆则被曲柄所带动，在这种作用下使得旋转运动被转变为往复运动。在连杆的作用下使得机器内部的其他组件如活塞以及十字头运动。单从活塞来看，活塞先处于上死点并从该点向下死点运动，此时气缸容积将不断提升，并且外界气体将顶开阀片并进入于气缸当中。在活塞反复运动过程中会使得气压不断升高，当活塞至某一位置时那么气压也会表现为某一数值，当超过临界时气体将冲开排气阀由排气管道输出直至活塞至上死点。在此期间活塞的气压水平将维持不变。而活塞从上死点再次向下死点运动时，气阀将处于关闭状态，此时将终止排气。这时候吸气阀则敞开，那么外部气体将吸入其中。基于以上所述可以看出在压缩机工作过程中实际上就是一个气体不断吸入、排出的过程。

2.以多重分形为基础的往复压缩机故障提取、识别方法分析

从分形角度上来看它具有自相似性、无标度性两大特点。所谓的自相似性就是指该形体的某个结构无论是处于何种空间或时间都是自相似的，无标度性则说明了分形结构或存在分形性质的物体对其进行局部区域放大化则可将原图的形态特性表现出来，而所反映的形态、复杂度以及不规则性均与原图相同即被称为无标度性。从算法角度来看分形与分维度具有极大的联系，一般有以下几类：改变可视化程度求取维数的方法、根据测度关系求维数的方法、根据相关函数求维数的方法、根据分布函数求维数的方法以及根据波谱求维数的方法[2]。基于上述理论及特性即可将多重分形理论运用到实际故障以及识别当中。在具体应用过程中遵循以下原则，对往复压缩机振动信号的多重分形谱和广义维数谱采取多重分形理论进行计算。在参数选择可对多个特征参数进行提取来匹配相应的数据。通过采用与向量机契合的模式识别功能对信号多重分形特征进行识别并在此基础上进行归类整合。

在实际应用过程中首先需要对数据进行预处理，也就是说现实信号中必然会存在一定量的其他信号，那么所测定的信号即为复合信号，其中涵盖了一定程度的干扰信息。为了让信号处理到较好的效果并保证数据的有效性就必然需要对数字信号进行处理。在本研究中采取小波分析手段對信号进行处理，以此来达到消噪效果。

在实际参数优选过程中先要对参数进行有效提取即从原有参数当中得到一个数量少的优良特征集合，而在本研究当中优选参数即为多重分形的特征参数。这样不但可以让向量机具备较为理想的识别率同时也能够将往复压缩机的工作情况清晰、彻底的反映出来。需要注意的是优选参数并不是以量来衡量质量，尽管可用信息是建立在特征提取之上，倘若特征数目超限时就会使得彼此间的关联性加强，这样反而会导致信息累赘，使得特征无法体现出差异性或者说部分重要特征无法充分体现反而制约了信息的有效性。在多重分形过程中主要是采取不同的 q取值让分形体转变为具有差异性的层次区域，计算时则利用函数Li（q，D）是对概率进行q次方与对概率进行q次方加权求和之商来达到目的[3]。在实际参数优选过程中由于选择的是多重分形特征参数，要保证程序计算量不大的前提下将往复压缩机的工作状态清晰地反映出来，就需要让向量机保持较高的识别率。

3.结语

多重分形为往复压缩机故障提取及识别提供了有效的理论支持，通过该方法克服了单一分形维数难以全面刻画信号特征的缺陷，让故障提取效率以及精确度均得到了提升，值得推广。

参考文献：

[1]唐友福，刘树林，刘颖慧.基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断[J].机械工程学报. 2012（03）

[2]李兵，张培林，任国全.形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用[J].振动与冲击. 2011（10）

[3]王金东，李新伟，张忠臣.往复压缩机多重分形故障特征提取[J].压缩机技术. 2008（01）.