区间波化及大层级运算在空压机阀门情态扼制的践行

　　压缩机组合阀振动信号分在压缩机曲轴的一个旋转周期内，组合阀上有4个明显的冲击响应<4>，它们分别对应气阀的4个冲击运动：进气阀打开（SO）、进气阀关闭（SC）、排气阀打开（DO）、排气阀关闭（DC），在它们之间则分别为进气和排气时气体对流道的冲击响应信号。显示了阀盖处组合阀3种典型工作状态振动信号的时域波形，它们反映了不同工作状态下气阀引起的冲击响应信号。其中，排气阀轻微泄漏常发生在气阀的使用初期，由于排气阀密封不好而致，这使进气阶段因狭缝喷流而激起持续的高频振动。弹簧是*容易导致气阀故障的元件<5>，在不可避免的强烈重复性冲击载荷和腐蚀的作用下，弹簧就会随着工作时间的增加而疲劳破坏。这样改变了气阀的运动特性，使阀片和阀座、阀挡之间的冲击速度变大，检测到的振动响应信号的幅值也随之变大。当弹簧失效时，气阀的工作性能已经严重劣化。

　　为气阀三种典型工作状态下振动信号的局域波边界谱。从图中可以看出，如果气阀的工作状态发生了变化，边界谱高频部分幅值的分布状况就变化很大，因此，可以从中提取能够反映气阀运行状况的特征参数。

　　状态特征的提取高阶统计量是一种能够很好描述非高斯信号统计特性的方法，它不仅可以抑制高斯或非高斯的有色噪声，还可以提取不同于高斯信号的多种信号特征，可以作为特征提取的统计方法。

　　在实际的信号处理中，为了计算上的简便，常常使用零滞后量的高阶统计量。对于一个随机信号x（k），它的前四阶矩定义为mn=E{x（k）n}=1N∑Nn=1x（k）n；n=1～4（5）利用得到的前四阶矩，按照下面的公式计算前四阶零滞后量的累积量：均值C1=m1（6）方差C2=m2-m21（7）偏斜度C3=m3-3m2m1+2m31（8）峭度C4=m4-3m2-4m1m3+12m21m2-6m41（9）往复式压缩机的组合阀是一个复杂的非线性系统，气阀的振动信号具有很强的时变性。在相同的使用阶段，不同的气阀之间的振动幅值差别很大。为了消除振动幅值差别对统计结果造成的影响，取得较统一的标准，采取了时频谱幅值信号归一化的处理。即a′i（t）=ai（t）max（10）然后对a′i（t）进行高阶统计量的计算。综上所述，压缩机气阀故障特征提取的流程图。

　　在实际状态监测中的应用使用该方法，对某石油化工厂聚乙烯二次压缩机气阀的振动信号进行了分析。这里选取5个具有代表性的气阀作为分析对象，它们分别来自3条不同的生产线。作为对比，给出了各气阀原始振动信号高阶统计量的变化趋势图。由于工作现场的环境很复杂，影响气阀振动信号的因素很多，不同气阀之间的统计量数值差别很大，而各个气阀的统计量随着时间的变化很杂乱，找不到明显的规律，无法反映气阀的工作状态。

　　则显示了基本模式分量1按本文提出的方法计算的统计参数。从图中可以看出，随着工作时间的增加，各个阀的统计参数基本上呈下降的趋势。除了C1以外，当气阀功能严重劣化时，归一化频率幅值的C2、C3、C4都收敛到特定的范围内。数据1和数据2在测序1的C2和C3的值较大，这和气阀有轻微泄漏相一致。因此，这些统计参数很好地反映了气阀的工作状态，是气阀故障诊断的有效参数。是各气阀在使用过程中各统计量的平均值，它们随着工作时间是递减的，基本上反映了气阀工作性能的劣化程度。其中，测序5是气阀性能严重劣化时这些统计参数的平均值，它们可以作为阈值用来判断气阀的工作状态，为压缩机的维修决策提供依据。

　　结语本文对聚乙烯二次压缩机组合阀的振动信号进行了研究，提出了一种用于气阀状态特征提取的新方法。结果表明，如果压缩机气阀工作在不同的状态下，它的振动信号局域波时频谱的能量分布有明显的不同，归一化的时频谱幅值的高阶统计量可以作为识别气阀状态的特征量，并在现场工作的压缩机中得到了验证。