張平 劉小龍 蔡興龍 李亞民

1國家管網(wǎng)集團聯(lián)合管道有限責任公司西部分公司

2遼寧沃爾德沃克科技有限公司

往復式壓縮機是天然氣儲運、石油化工等工業(yè)的重要機械設備，其工作方式是通過電動機驅動曲柄和連桿帶動活塞在氣缸內(nèi)進行往復運動實現(xiàn)氣體增壓[1-2]。往復式壓縮機因結構復雜、零部件繁多，出現(xiàn)故障的概率較大。對其易損零件進行統(tǒng)計，其中吸氣閥、排氣閥引發(fā)的故障概率最高，占36%，其次為填料函、連桿、曲柄和活塞桿引發(fā)的故障[3-4]。氣閥一旦發(fā)生故障會導致機組長時間停機，影響機組排氣量，降低工作效率，因此對氣閥故障進行高效識別對提高生產(chǎn)效率具有重要意義。

目前，對氣閥故障的識別關鍵在于信號特征參數(shù)的提取和分類算法的選取。張秀珩等[5]采用傅里葉變換（FFT）對三種網(wǎng)狀氣閥故障進行了識別，但故障集中的頻率范圍過大，依然需要人工經(jīng)驗進行識別；周意賀等[6]采用小波包分解提取氣閥故障信號的特征向量，并將特征向量代入支持向量機（SVM）進行分類訓練，由于訓練樣本較少，分類準確率為85.33%；馬轉霞等[7]采用集合經(jīng)驗模式分解（EEMD）對機械轉子故障進行降噪，并結合FFT 識別不同故障特征頻率，但同一故障對應的特征頻率較多，該方法對于多尺度信號的刻畫能力不足；舒悅等[8-10]采用局部均值分解（LMD）對氣閥振動信號進行特征提取并根據(jù)能量比識別故障特征，但該方法對振動信號變化較小的氣閥泄漏故障難以識別。綜上所述，信號特征參數(shù)的提取算法多存在模態(tài)混疊、噪聲殘留的問題，分類算法存在學習精度不夠、易陷入局部最小值的問題，這些缺陷導致現(xiàn)有的組合模型對故障信號的識別精度不夠高?；诖?，采用互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解（CEEMD）和模糊C 均值聚類（FCM）模型對氣閥故障進行分類，并利用人工峰群（ABC）算法尋找樣本的初始聚類中心，對FCM 算法進行優(yōu)化，以期實現(xiàn)對壓縮機氣閥故障種類的精準識別。

1 基于CEEMD算法的信號特征參數(shù)提取

1.1 CEEMD 算法原理

CEEMD 算法是YEH 等在經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）和EEMD 基礎上提出的，該方法保留了兩者的優(yōu)點，可有效減弱高頻冗余噪聲，避免了EMD 出現(xiàn)模態(tài)混疊和EEMD 出現(xiàn)重構誤差的問題。該方法使用相對較少的集合平均次數(shù)，在小剩余噪聲干擾的條件下可更快完成算法。

1.2 信號特征提取

對故障信號來說，不同的模態(tài)分量（IMF）按照頻率從高到低排列，但由于插值誤差、邊界效應等原因，高頻IMF 可能含有隨機噪聲，低頻IMF 可能含有趨勢項、虛假分量和殘余分量，需要將無效IMF 分量去除，最大程度保留原氣閥的信號特征。需計算各IMF 分量與原始信號x()t的相關系數(shù)，找到與原始信號相關度最高的有用分量；計算各IMF分量之間的相關系數(shù)，判斷模態(tài)混疊的程度。

采用協(xié)方差函數(shù)Cxy(τ)和標準差σx、σy計算兩個信號之間的相關系數(shù)ρxy(τ)，公式為

選取ρxy()τ＞0.5 的IMF 分量作為有用分量。由于氣閥振動信號具有非線性、非平穩(wěn)、多尺度等特點，在此提取經(jīng)CEEMD 分解后IMF 分量的能量熵值作為統(tǒng)計特征參數(shù)，能量熵值HEN可更清晰直觀地判斷出不同故障信號對應的特征參數(shù)，特征值與故障信號之間的相關性更高，公式為

式中：IMFi為第i個IMF分量的能量占整個信號能量的比例。

2 基于改進FCM 算法的故障分類

FCM 算法是基于目標函數(shù)的模糊聚類算法，屬于硬聚類算法，該方法通過在歐幾里得空間確定樣本中數(shù)據(jù)點的幾何貼近度，再將樣本數(shù)據(jù)分配到不同的聚類空間從而達到聚類的目的。假設樣本集X的個數(shù)為n，X={x1，x2，…，xn}，c(2 ≤c≤n)為樣本數(shù)據(jù)進行聚類的個數(shù)，{A1，A2，…，Ac} 為對應的c個聚類類別，U為與聚類中心接近的相似分類矩陣，V={v1，v2，…，vc}，為各聚類類別的聚類中心，μik為樣本xi相對于類Ak的隸屬度，故目標函數(shù)J為

式中：dik為歐幾里得距離，代表樣本xi與第k類聚類中心的距離；b為模糊加權指數(shù)(b∈[1，∞])。

通過反復修改聚類中心和樣本隸屬度，當?shù)嬎愕慕Y果小于終止誤差時，完成模糊聚類的劃分。盡管FCM 算法的搜索速度很快，但本質上仍屬于局部搜索算法，且初始聚類中心是隨機選取的，因此聚類中心的優(yōu)化過程決定了收斂速度和聚類效果。當初始聚類中心靠近局部最小值時，容易陷入局部最優(yōu)解；當樣本數(shù)量過大時，收斂速度緩慢；當樣本數(shù)據(jù)差異較小或重疊時，會導致不同類重疊或雷同?；谌斯し淙海ˋBC）算法對初始點不敏感、抗噪聲能力強、搜索范圍大等特點，故采用ABC 算法對聚類中心的初始點進行選取，從而確定目標函數(shù)J的最小值，完成迭代計算?；贏BC 算法的FCM 聚類算法過程如圖1 所示。

圖1 基于ABC 的FCM 聚類算法過程Fig.1 FCM clustering algorithm process based on ABC

3 實例分析

在室內(nèi)實驗平臺對往復式壓縮機各類氣閥故障進行信號采集，壓縮機型號為VW-7.8/2-24，結構V 型無潤滑，排氣壓力2 MPa，公稱容積流量468 m3/h，額定轉速750 r/min，工作周期0.08 s，冷卻方式為水冷。該類型壓縮機為油田聯(lián)合站伴生氣外輸、氣田集氣站外輸和BOG 氣體回收的常用壓縮機。根據(jù)奈奎斯特理論，采樣頻率需高于原始信號最高頻率的2 倍，通過查詢廠家數(shù)據(jù)可知，該類壓縮機的基頻不超過12.5 kHz，因此采樣頻率設置為25 kHz，采樣點數(shù)為4 000，則采樣時間為兩個工作周期0.16 s。

為保證采集信號真實有效，傳感器的設置位置應保證振動傳遞路徑最短，信號能量損失最小，因此將加速度傳感器安裝在氣閥閥座上，采用磁吸式傳感器（型號CT1010L ICP），數(shù)據(jù)引線從閥蓋上穿出，其余部分用密封膠密封防止氣體泄漏。

3.1 信號特征參數(shù)提取

采集一組氣閥正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的時域信號數(shù)據(jù)，其中故障狀態(tài)包含閥片斷裂、缺少彈簧和閥片缺口（即氣閥漏氣）三種（圖2）。當氣閥正常時，閥片撞擊升程限制器和閥片回落閥座的過程中振動最為強烈，而氣閥開啟保持和關閉的過程，由于只有穩(wěn)定的氣流脈動和機身振動，故此時振動最為平緩；當閥片斷裂時，閥片碎塊導致閥片不能正常撞擊，對升程限制器和閥座的撞擊幅度變小，同時在氣閥上升階段由于氣壓作用在閥片碎塊上，故也存在較大的振動幅度；當缺少彈簧時，各階段的振動幅度明顯大于氣閥正常時；當氣閥漏氣時，由于網(wǎng)狀氣閥與閥座之間的接觸不嚴，導致氣體泄漏形成氣流沖擊，故每個階段均有振動，但較氣閥正常時振動幅度小。以上通過時域信號可對氣閥的運行狀態(tài)進行大致分析，但仍為定性結論，對故障狀態(tài)的分類和定位較為困難，因此采用CEEMD 算法對其進行分解。

圖2 四種氣閥狀態(tài)的時域波形Fig.2 Time domain waveform of four valve states

選擇0.2 倍的白噪聲幅值，經(jīng)迭代計算后分解為IMF1～8，以閥片斷裂信號為例（圖3），每個IMF 的振幅、頻率和周期不盡相同，其中IMF1 和IMF2 具有寬頻特性，幅值較大且集中在高頻處，說明這兩個分量信號含有較多的噪聲；IMF7和IMF8的周期較長，幅值很小且集中在低頻處，說明含有虛假分量和殘余分量。比較IMF 分量與原始信號的相關系數(shù)及IMF3～6 分量之間的相關系數(shù)（表1、表2）。其中，IMF3～6 與原始信號的相關系數(shù)較大，均超過閾值，且IMF 之間的相關系數(shù)較小，說明經(jīng)CEEMD 算法分解的IMF3～6 之間模態(tài)混疊程度較低，分量之間存在相同頻率振動信號的概率較小。計算IMF3～6分量信號的能量熵值（圖4），可見每種氣閥狀態(tài)的能量熵值排列整齊，進一步說明CEEMD算法可在一定程度上抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象。

圖3 CEEMD 分解結果Fig.3 CEEMD decomposition results

圖4 CEEMD 分解的能量熵值Fig.4 Energy entropy of CEEMD decomposition

表1 IMF 分量與原始信號的相關系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient between IMF component and original signal

表2 IMF 分量之間的相關系數(shù)Tab.2 Correlation coefficients among IMF components

3.2 故障分類

將氣閥正常狀態(tài)和三種故障狀態(tài)各采集100 組數(shù)據(jù)，其中每種狀態(tài)80 組數(shù)據(jù)作為訓練樣本，20組作為預測樣本進行FCM 聚類分析。設置聚類個數(shù)c為4，模糊加權指數(shù)b為2，終止誤差ε為0.01，迭代次數(shù)1 000 次，將4×80 維數(shù)據(jù)進行FCM聚類分析。為了驗證CEEMD 算法特征提取和FCM聚類效果的準確性，將小波包-ABC-FCM、EMDABC-FCM、CEEMD-FCM、CEEMD-SVM、CEEMD-ABC-FCM 模型的預測結果和計算時間進行對比，結果見表3 和圖5。選擇db6 小波窗函數(shù)對信號進行3 層分解，得到14 個不同頻段的小波包重構信號，將14×80 維數(shù)據(jù)進行FCM 聚類分析；經(jīng)EMD 算法分解后選擇相關系數(shù)最大的前4 階IMF分量，將4×80 維數(shù)據(jù)進行FCM 聚類分析；SVM 中采用網(wǎng)格搜索法對懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)進行優(yōu)選。

表3 不同模型預測結果對比Tab.3 Comparison of prediction results of different models

圖5 不同模型算法的迭代步數(shù)和計算時間Fig.5 Number of iterative steps and calculation time of different model algorithms

對以ABC-FCM 為基礎的組合模型預測結果對比，其中CEEMD-ABC-FCM 模型的總分類精度分別較小波包-ABC-FCM 和EMD-ABC-FCM 模型提高了13.75%和15.00%。說明在聚類算法相同的前提下，CEEMD 算法對信號特征參數(shù)的提取更為有效，具有收斂快、魯棒性強的特點，加入符號相反的高斯白噪聲可有效抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象，同時小波包分解由于小波基函數(shù)的影響，EMD 算法由于殘余輔助噪聲的影響，其計算時間均大于CEEMD-ABC-FCM 模型。此外，小波包分解和EMD 算法對于閥片缺口的聚類效果較差，此時氣閥處于泄漏狀態(tài)，這兩種方法難以找到差別明顯的故障特征參數(shù)。

對以CEEMD 為基礎的組合模型預測結果進行對比，其中CEEMD-ABC-FCM 模型的總分類精度分 別較CEEMD-FCM 和CEEMD-SVM 和EMDABC-FCM 模型提高了8.75%和10.00%，說明采用ABC 算法優(yōu)化FCM 的聚類中心，可提高分類精度，降低原始信號非平穩(wěn)、非線性帶來的預測誤差，同時FCM 算法與SVM 算法相比對數(shù)據(jù)的跟隨能力更強，迭代次數(shù)和所需的計算時間更少。

4 結論

（1）在天然氣儲運過程中，采用CEEMD 算法對往復式壓縮機氣閥狀態(tài)信號進行特征提取，利用相關系數(shù)對IMF 分量進行篩選，有效解決了EMD模態(tài)混疊和EEMD 重構誤差的問題。

（2）利用ABC 算法優(yōu)化FCM 模型，優(yōu)化后可對聚類中心進行尋優(yōu)并確定目標函數(shù)最小值，避免陷入局部最小值。

（3）與其余組合模型相比，CEEMD-ABCFCM 模型的聚類效果最佳，總分類精度為95%，迭代步數(shù)和計算時間最短，可識別不同氣閥狀態(tài)的波形信號。