基于智能識(shí)別技術(shù)的離心式壓縮機(jī)軸心軌跡分析與故障診斷系統(tǒng)構(gòu)建研究一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中，離心式壓縮機(jī)作為一種至關(guān)重要的設(shè)備，被廣泛應(yīng)用于石油化工、天然氣輸送、能源、冶金等眾多行業(yè)，堪稱工業(yè)的“動(dòng)力心臟”。在石油化工行業(yè)，它為原油蒸餾、催化裂化、加氫精制等工藝提供壓縮空氣、氫氣、氮?dú)獾汝P(guān)鍵工藝氣體，是乙烯、丙烯、合成氨等化工產(chǎn)品生產(chǎn)過程中原料氣壓縮、循環(huán)氣體增壓以及尾氣回收的核心設(shè)備；在天然氣輸送中，長距離天然氣管道輸送依賴其增壓，確保天然氣能夠高效、穩(wěn)定地抵達(dá)千家萬戶；在能源行業(yè)的燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電中，離心式壓縮機(jī)是為燃燒室提供高壓空氣的核心部件，直接關(guān)系到燃?xì)廨啓C(jī)能否高效運(yùn)行。然而，由于離心式壓縮機(jī)通常在高轉(zhuǎn)速、高壓力、大流量以及復(fù)雜工況條件下運(yùn)行，長時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)后，其內(nèi)部的轉(zhuǎn)子、軸承、密封等關(guān)鍵部件極易受到磨損、疲勞、腐蝕等多種因素的影響，從而引發(fā)各種故障。一旦離心式壓縮機(jī)出現(xiàn)故障，不僅會(huì)導(dǎo)致自身停機(jī)維修，還可能使整個(gè)生產(chǎn)流程被迫中斷。這不僅會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，如生產(chǎn)停滯帶來的產(chǎn)值損失、設(shè)備維修費(fèi)用、原材料浪費(fèi)等，還可能引發(fā)安全事故，對(duì)人員生命安全和環(huán)境造成嚴(yán)重威脅。例如，在某些化工生產(chǎn)場景中，壓縮機(jī)故障可能導(dǎo)致易燃易爆氣體泄漏，引發(fā)爆炸或火災(zāi)；在天然氣輸送領(lǐng)域，故障可能導(dǎo)致管道壓力失衡，影響供氣穩(wěn)定性，甚至引發(fā)管道破裂等嚴(yán)重事故。軸心軌跡是反映離心式壓縮機(jī)轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)的重要特征。正常運(yùn)行時(shí)，轉(zhuǎn)子的軸心軌跡呈現(xiàn)出相對(duì)規(guī)則和穩(wěn)定的形態(tài)。而當(dāng)壓縮機(jī)出現(xiàn)諸如轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、軸承磨損、油膜振蕩等故障時(shí)，轉(zhuǎn)子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)會(huì)發(fā)生改變，其軸心軌跡也會(huì)相應(yīng)地出現(xiàn)異常變化，如形狀扭曲、大小波動(dòng)、出現(xiàn)不規(guī)則的抖動(dòng)等。通過對(duì)軸心軌跡的準(zhǔn)確識(shí)別和深入分析，就能夠及時(shí)、有效地發(fā)現(xiàn)壓縮機(jī)運(yùn)行過程中的潛在故障隱患，并進(jìn)一步判斷故障的類型、程度和發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)離心式壓縮機(jī)軸心軌跡進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別及其故障診斷系統(tǒng)的研究具有深遠(yuǎn)意義。從工業(yè)生產(chǎn)效率角度來看，該研究能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)壓縮機(jī)故障的早期預(yù)警和快速診斷，使維修人員在故障發(fā)生初期就能采取有效的措施進(jìn)行修復(fù)，避免故障的進(jìn)一步惡化，從而顯著減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間，提高生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，保障整個(gè)生產(chǎn)流程的高效運(yùn)行。在設(shè)備維護(hù)方面，借助該故障診斷系統(tǒng)，可依據(jù)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況制定更為科學(xué)合理的維護(hù)計(jì)劃，由傳統(tǒng)的定期維護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)榛谠O(shè)備狀態(tài)的精準(zhǔn)維護(hù)。這不僅能夠有效降低維護(hù)成本，避免不必要的過度維護(hù)，還能提高設(shè)備的可靠性和使用壽命，延長設(shè)備的無故障運(yùn)行周期，為企業(yè)節(jié)省大量的設(shè)備更新和維護(hù)資金。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀軸心軌跡作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的重要研究對(duì)象，國內(nèi)外學(xué)者圍繞離心式壓縮機(jī)軸心軌跡識(shí)別和故障診斷展開了大量研究。在國外，早期的研究主要集中在軸心軌跡的獲取和簡單分析上。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，高精度的位移傳感器被廣泛應(yīng)用于軸心軌跡的測(cè)量，能夠更準(zhǔn)確地捕捉軸心的運(yùn)動(dòng)信息。在故障診斷方面，一些經(jīng)典的信號(hào)處理方法，如傅里葉變換、小波變換等，被用于對(duì)軸心軌跡信號(hào)的特征提取和分析。傅里葉變換將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，通過分析不同頻率成分的幅值和相位，來識(shí)別故障特征頻率，判斷是否存在轉(zhuǎn)子不平衡（一倍頻振動(dòng)明顯）等故障；小波變換則具有多分辨率分析的特點(diǎn)，能在不同尺度下對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，更有效地提取非平穩(wěn)信號(hào)中的故障特征，對(duì)于處理如軸承磨損等引起的突變信號(hào)具有優(yōu)勢(shì)。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在離心式壓縮機(jī)故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)不同故障類型下軸心軌跡的特征模式，實(shí)現(xiàn)故障的分類和識(shí)別。SVM通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本數(shù)據(jù)分開，在小樣本、非線性分類問題上表現(xiàn)出色；ANN則模擬人腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能，通過多層神經(jīng)元的連接和權(quán)重調(diào)整，對(duì)復(fù)雜的故障特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類。深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，憑借其強(qiáng)大的特征自動(dòng)提取能力和對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力，在軸心軌跡識(shí)別和故障診斷中取得了較好的效果。CNN通過卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取圖像（可將軸心軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像形式）中的局部特征，對(duì)于識(shí)別軸心軌跡的形狀、輪廓等特征非常有效；RNN及其變體LSTM則特別適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉軸心軌跡隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特征，對(duì)于分析故障的發(fā)展趨勢(shì)具有重要意義。國內(nèi)在離心式壓縮機(jī)軸心軌跡識(shí)別和故障診斷方面的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。在信號(hào)處理和特征提取方面，國內(nèi)學(xué)者在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新。提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的方法，將復(fù)雜的軸心軌跡信號(hào)分解為多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（IMF），再對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行分析，能更有效地提取信號(hào)中的故障特征，克服了傳統(tǒng)方法在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)的局限性。在故障診斷模型方面，國內(nèi)研究人員結(jié)合實(shí)際工程需求，將多種技術(shù)融合，開發(fā)出更具針對(duì)性和實(shí)用性的故障診斷系統(tǒng)。有的研究將深度學(xué)習(xí)與專家系統(tǒng)相結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力獲取故障特征，再結(jié)合專家系統(tǒng)的知識(shí)推理能力，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性；有的研究則基于多源信息融合技術(shù)，將軸心軌跡信息與振動(dòng)、溫度、壓力等其他監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行融合分析，全面、準(zhǔn)確地判斷壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。然而，現(xiàn)有的研究仍存在一些不足之處。一方面，在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中，離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行工況復(fù)雜多變，受到多種因素的干擾，導(dǎo)致采集到的軸心軌跡信號(hào)存在噪聲和干擾，影響了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性?，F(xiàn)有的故障診斷模型在處理復(fù)雜工況下的多故障、漸變故障等問題時(shí)，還存在一定的局限性，診斷準(zhǔn)確率有待進(jìn)一步提高。另一方面，目前的研究大多集中在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的模擬實(shí)驗(yàn)或?qū)μ囟ㄐ吞?hào)壓縮機(jī)的研究，缺乏對(duì)不同類型、不同工況下離心式壓縮機(jī)的通用性研究，難以滿足實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中多樣化的需求。此外，對(duì)于故障診斷系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和在線監(jiān)測(cè)能力的研究還相對(duì)較少，無法及時(shí)有效地對(duì)壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷，難以為設(shè)備的安全運(yùn)行提供及時(shí)的保障。本研究將針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，重點(diǎn)研究復(fù)雜工況下離心式壓縮機(jī)軸心軌跡的自動(dòng)識(shí)別方法，提高軸心軌跡特征提取的準(zhǔn)確性和抗干擾能力；開發(fā)基于多源信息融合和深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜故障的診斷能力和通用性；并致力于提升故障診斷系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和在線監(jiān)測(cè)功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)離心式壓縮機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和診斷，為工業(yè)生產(chǎn)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。1.3研究內(nèi)容與方法本研究旨在構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的離心式壓縮機(jī)軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別及其故障診斷系統(tǒng)，具體研究內(nèi)容如下：軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別方法研究：深入分析復(fù)雜工況下影響軸心軌跡的各類因素，如振動(dòng)干擾、溫度變化、氣流脈動(dòng)等，采用先進(jìn)的數(shù)字濾波算法，如自適應(yīng)濾波、小波濾波等，對(duì)采集到的原始軸心軌跡信號(hào)進(jìn)行去噪處理，提高信號(hào)的質(zhì)量和可靠性。研究基于深度學(xué)習(xí)的軸心軌跡特征提取方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)大的圖像特征提取能力，將軸心軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像形式進(jìn)行處理，自動(dòng)學(xué)習(xí)不同工況下軸心軌跡的形狀、輪廓、波動(dòng)等特征，提高特征提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。故障診斷模型構(gòu)建：收集不同類型、不同程度故障下的離心式壓縮機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括軸心軌跡數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)等，建立多源信息融合的故障樣本庫。針對(duì)離心式壓縮機(jī)的常見故障，如轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、軸承磨損、油膜振蕩等，研究基于多源信息融合和深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型，將不同類型的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，充分挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)信息，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)模型對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障類型、故障程度和故障發(fā)展趨勢(shì)的準(zhǔn)確判斷。故障診斷系統(tǒng)開發(fā)：設(shè)計(jì)并開發(fā)一套離心式壓縮機(jī)故障診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)軸心軌跡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)識(shí)別和故障診斷功能。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、信號(hào)處理模塊、故障診斷模塊、結(jié)果顯示模塊等，具備友好的人機(jī)交互界面，能夠直觀地展示壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)、軸心軌跡變化、故障診斷結(jié)果等信息。對(duì)開發(fā)的故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用測(cè)試，在不同工業(yè)現(xiàn)場的離心式壓縮機(jī)上進(jìn)行安裝和運(yùn)行，驗(yàn)證系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)時(shí)性，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問題，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高系統(tǒng)的實(shí)用性和適應(yīng)性。為實(shí)現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將綜合采用以下研究方法：理論分析：深入研究離心式壓縮機(jī)的工作原理、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及故障產(chǎn)生的機(jī)理，分析軸心軌跡與故障之間的內(nèi)在聯(lián)系，為軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別和故障診斷提供理論基礎(chǔ)。運(yùn)用信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)理論，研究軸心軌跡特征提取方法和故障診斷模型的構(gòu)建原理，從理論層面優(yōu)化算法和模型，提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)驗(yàn)研究：搭建離心式壓縮機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬不同工況和故障條件，采集軸心軌跡數(shù)據(jù)和其他運(yùn)行參數(shù)，為算法驗(yàn)證和模型訓(xùn)練提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。通過實(shí)驗(yàn)研究，對(duì)比分析不同軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別方法和故障診斷模型的性能，篩選出最優(yōu)的方法和模型，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。案例分析：結(jié)合實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中的離心式壓縮機(jī)故障案例，對(duì)開發(fā)的故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，分析系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的效果和存在的問題，進(jìn)一步完善系統(tǒng)功能和提高診斷準(zhǔn)確性，通過實(shí)際案例的分析和總結(jié)，積累故障診斷經(jīng)驗(yàn)，為其他類似設(shè)備的故障診斷提供參考。二、離心式壓縮機(jī)工作原理與常見故障分析2.1離心式壓縮機(jī)工作原理闡述離心式壓縮機(jī)主要由轉(zhuǎn)子、靜子以及軸承、密封、潤滑等輔助系統(tǒng)構(gòu)成。轉(zhuǎn)子是其核心轉(zhuǎn)動(dòng)部件，包含葉輪、主軸、平衡盤等。葉輪通常由輪盤、葉片和輪轂組成，是對(duì)氣體做功的關(guān)鍵元件；主軸用于傳遞轉(zhuǎn)矩，承受徑向和軸向載荷，確保轉(zhuǎn)子的穩(wěn)定轉(zhuǎn)動(dòng)；平衡盤則用于平衡轉(zhuǎn)子的軸向力，保證壓縮機(jī)運(yùn)行的穩(wěn)定性。靜子作為固定部件，涵蓋進(jìn)氣室、擴(kuò)壓器、集氣室、隔板等。進(jìn)氣室負(fù)責(zé)引導(dǎo)氣流均勻地進(jìn)入葉輪；擴(kuò)壓器的作用是將氣體的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為壓力能，提高氣體壓力；集氣室用于匯集壓縮后的氣體，并引導(dǎo)其至排氣口；隔板用于分隔轉(zhuǎn)、靜子空間，防止氣體倒流。其工作過程具體可分為三個(gè)階段：吸入、壓縮和排出。在吸入階段，氣體從進(jìn)氣口被引入旋轉(zhuǎn)的葉輪中心部位。由于葉輪在原動(dòng)機(jī)（如電動(dòng)機(jī)、汽輪機(jī)等）的驅(qū)動(dòng)下高速旋轉(zhuǎn)，在離心力的作用下，氣體被甩向葉輪外緣，此時(shí)氣體獲得了與葉輪線速度相當(dāng)?shù)乃俣饶堋＠?，在某大型石化企業(yè)的離心式壓縮機(jī)中，葉輪的轉(zhuǎn)速可達(dá)每分鐘數(shù)千轉(zhuǎn)，氣體在高速旋轉(zhuǎn)的葉輪作用下，迅速獲得較高的速度。進(jìn)入壓縮階段，高速流動(dòng)的氣體從葉輪流出后，進(jìn)入擴(kuò)壓器。擴(kuò)壓器的流道截面積逐漸增大，根據(jù)流體力學(xué)原理，流速降低，壓力升高，氣體的動(dòng)能在此過程中逐漸轉(zhuǎn)化為壓力能。如果所需的壓比要求較高，可通過串聯(lián)多級(jí)葉輪和擴(kuò)壓器來實(shí)現(xiàn)。多級(jí)壓縮時(shí)，前一級(jí)擴(kuò)壓器出來的氣體，會(huì)經(jīng)過彎道流入回流器，然后再進(jìn)入下一級(jí)葉輪繼續(xù)被壓縮。在一些高壓氣體輸送的離心式壓縮機(jī)中，會(huì)采用多級(jí)壓縮的方式，以滿足高壓輸送的需求。在排出階段，經(jīng)過壓縮的高壓氣體被匯集到集氣室，最后從排氣口排出，進(jìn)入后續(xù)的工藝流程。至此，離心式壓縮機(jī)完成了對(duì)氣體的壓縮和輸送任務(wù)。2.2常見故障類型及危害剖析轉(zhuǎn)子不平衡：在離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行過程中，轉(zhuǎn)子不平衡是一種較為常見的故障類型。其產(chǎn)生的原因較為復(fù)雜，涵蓋了設(shè)計(jì)、材料、加工與裝配以及動(dòng)平衡校驗(yàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)。在設(shè)計(jì)階段，若旋轉(zhuǎn)體幾何形狀設(shè)計(jì)不對(duì)稱，導(dǎo)致重心偏離旋轉(zhuǎn)軸線，或者轉(zhuǎn)子內(nèi)部或外部存在未加工的表面，進(jìn)而引起質(zhì)量分布不均勻，都可能為后續(xù)的運(yùn)行埋下隱患。材料方面，鑄件存在氣孔，使得材料內(nèi)部組織不均勻，材料厚度不一致，或者材料本身質(zhì)量較差，在運(yùn)行過程中易于磨損、變形，同樣會(huì)破壞轉(zhuǎn)子的質(zhì)量平衡。加工與裝配誤差也是引發(fā)轉(zhuǎn)子不平衡的重要因素，焊接和澆鑄過程中的造型缺陷、切削加工時(shí)的切削誤差、葉輪裝配時(shí)配合誤差的累積，都可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)子重心偏移。此外，材料熱處理不符合要求，殘余應(yīng)力未消除，加工和焊接時(shí)產(chǎn)生的扭曲變形，以及配合零件不一致造成的質(zhì)量不對(duì)稱，也都會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)子的平衡狀態(tài)產(chǎn)生影響。若動(dòng)平衡的方法不當(dāng)，尤其是對(duì)于撓性轉(zhuǎn)子，僅在低速下進(jìn)行動(dòng)平衡校驗(yàn)，而未考慮其在工作轉(zhuǎn)速下的振型變化，當(dāng)在高速下運(yùn)行時(shí)，仍可能出現(xiàn)較大的振動(dòng)。轉(zhuǎn)子不平衡會(huì)導(dǎo)致壓縮機(jī)在運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生周期性的離心力、離心力矩或兩者兼有。這種交變的力和力矩作用在軸承上，會(huì)引發(fā)壓縮機(jī)的強(qiáng)烈振動(dòng)。振動(dòng)的時(shí)域波形通常呈現(xiàn)為正弦波，頻譜圖中，諧波能量主要集中于基頻。當(dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)頻率小于固有頻率時(shí)，振幅會(huì)隨轉(zhuǎn)動(dòng)頻率的增加而增大；當(dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)頻率大于固有頻率后，隨著轉(zhuǎn)動(dòng)頻率的增加，振幅會(huì)趨于一個(gè)較小的穩(wěn)定值；而當(dāng)轉(zhuǎn)動(dòng)頻率接近于固有頻率時(shí)，振幅會(huì)達(dá)到最大峰值。在工作轉(zhuǎn)速一定的情況下，相位保持穩(wěn)定，轉(zhuǎn)子的軸心軌跡呈現(xiàn)為橢圓，進(jìn)動(dòng)特征為同步正進(jìn)動(dòng)。振動(dòng)的強(qiáng)烈程度對(duì)工作轉(zhuǎn)速的變化十分敏感，質(zhì)量偏心的矢量域穩(wěn)定于某一允許范圍內(nèi)。這種故障不僅會(huì)加劇軸承的磨損，縮短軸承的使用壽命，還可能導(dǎo)致密封裝置損壞，引發(fā)氣體泄漏。嚴(yán)重時(shí)，甚至?xí)罐D(zhuǎn)子彎曲變形，造成葉輪與機(jī)殼的摩擦碰撞，損壞葉輪等關(guān)鍵部件，導(dǎo)致壓縮機(jī)無法正常運(yùn)行。轉(zhuǎn)子不對(duì)中：轉(zhuǎn)子不對(duì)中也是離心式壓縮機(jī)常見故障之一。由于機(jī)器的安裝誤差，在實(shí)際安裝過程中，很難保證各轉(zhuǎn)子之間的軸線完全重合，即使是微小的偏差也可能在長期運(yùn)行中引發(fā)嚴(yán)重問題；機(jī)組承載后的變形，當(dāng)壓縮機(jī)在高負(fù)荷運(yùn)行時(shí)，轉(zhuǎn)子受到的軸向力和徑向力會(huì)使軸系產(chǎn)生一定的變形；以及機(jī)組基礎(chǔ)的沉降不均等原因，都可能造成機(jī)器工作時(shí)各轉(zhuǎn)子的軸線之間產(chǎn)生軸線平行位移、軸線角度位移或綜合位移等對(duì)中變化誤差。轉(zhuǎn)子不對(duì)中會(huì)改變轉(zhuǎn)子軸頸與軸承的相互位置和軸承的工作狀態(tài)，使轉(zhuǎn)子受力及支承所受的附加力增加，這是導(dǎo)致壓縮機(jī)發(fā)生異常振動(dòng)和軸承早期損壞的重要原因。出現(xiàn)最大振動(dòng)往往是緊靠聯(lián)軸器兩端的軸承。從軸心軌跡來看，不對(duì)中時(shí)，軸心軌跡通常為月牙狀、香蕉狀，嚴(yán)重時(shí)會(huì)呈現(xiàn)為8字形。這種故障會(huì)導(dǎo)致軸承負(fù)荷不均，局部區(qū)域承受過大的壓力，從而加速軸承的磨損。隨著磨損的加劇，軸承的間隙會(huì)逐漸增大，進(jìn)一步影響轉(zhuǎn)子的穩(wěn)定性，可能引發(fā)更嚴(yán)重的振動(dòng)和故障。此外，轉(zhuǎn)子不對(duì)中還會(huì)使軸系的固有頻率降低，增加了共振的風(fēng)險(xiǎn)，一旦發(fā)生共振，將對(duì)壓縮機(jī)的結(jié)構(gòu)造成極大的破壞。軸承故障：軸承作為離心式壓縮機(jī)的重要支撐部件，其工作狀態(tài)直接影響著壓縮機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行。軸承故障的原因多種多樣，包括潤滑不良，若潤滑油的供應(yīng)量不足，無法在軸承與軸頸之間形成良好的油膜，或者潤滑油的質(zhì)量不佳，含有雜質(zhì)、水分等，都會(huì)導(dǎo)致潤滑效果下降，加劇軸承的磨損；磨損，長期的運(yùn)行會(huì)使軸承與軸頸之間產(chǎn)生摩擦，導(dǎo)致軸承表面磨損，當(dāng)磨損達(dá)到一定程度時(shí)，軸承的間隙會(huì)增大，影響其對(duì)轉(zhuǎn)子的支撐精度；疲勞，在交變載荷的作用下，軸承材料會(huì)逐漸產(chǎn)生疲勞裂紋，隨著裂紋的擴(kuò)展，最終導(dǎo)致軸承失效；安裝不當(dāng)，如軸承的安裝間隙過大或過小，都會(huì)影響其正常工作，間隙過大容易導(dǎo)致轉(zhuǎn)子晃動(dòng)，間隙過小則會(huì)增加軸承的摩擦力，產(chǎn)生過多的熱量。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)表現(xiàn)出多種異?，F(xiàn)象。軸承溫度會(huì)顯著升高，這是因?yàn)闈櫥涣蓟蚰p加劇導(dǎo)致摩擦生熱增加。振動(dòng)也會(huì)明顯增大，由于軸承對(duì)轉(zhuǎn)子的支撐不穩(wěn)定，轉(zhuǎn)子的運(yùn)動(dòng)會(huì)產(chǎn)生偏差，從而引發(fā)振動(dòng)。從軸心軌跡來看，當(dāng)軸承間隙或剛度差異過大時(shí)，軸心軌跡會(huì)呈現(xiàn)為一個(gè)很扁的橢圓；可傾瓦瓦塊安裝間隙相互偏差較大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)明顯的凹凸?fàn)?。軸承故障不僅會(huì)影響壓縮機(jī)的正常運(yùn)行，還可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)子與定子之間發(fā)生摩擦碰撞，損壞設(shè)備的其他部件。喘振：喘振是離心式壓縮機(jī)特有的一種不穩(wěn)定工作狀態(tài)，對(duì)壓縮機(jī)的危害極大。當(dāng)壓縮機(jī)的實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)流量低于設(shè)計(jì)流量到一定程度時(shí)，就容易引發(fā)喘振。這是因?yàn)樵谛×髁抗r下，氣流進(jìn)入葉片的方向與葉片的進(jìn)口角度不一致，在葉片的工作面產(chǎn)生氣體分離現(xiàn)象，且氣流沿著與葉輪旋轉(zhuǎn)相反的方向移動(dòng)而形成一個(gè)氣流分離區(qū)。隨著氣量的減小，分離現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重，氣流的分離區(qū)域不斷擴(kuò)大。當(dāng)氣量減小到最小值時(shí)，整個(gè)葉片流道不但沒有氣體流出，反而會(huì)形成漩渦倒流，氣體從葉輪的出口倒流回葉輪的進(jìn)口。倒流回來的氣體彌補(bǔ)了流量的不足，使得壓縮機(jī)重新把倒流回來的氣體壓出去，這樣又造成機(jī)體中流量的減小，如此反復(fù)，機(jī)器及排氣管中便會(huì)產(chǎn)生低頻高振幅的壓力脈動(dòng)，并伴隨強(qiáng)烈的噪聲。喘振發(fā)生時(shí)，壓縮機(jī)的流量、壓力會(huì)大幅波動(dòng)，壓縮機(jī)及連接管道會(huì)產(chǎn)生劇烈的振動(dòng)。這種振動(dòng)會(huì)對(duì)壓縮機(jī)的密封系統(tǒng)和軸承系統(tǒng)造成嚴(yán)重的損壞。密封系統(tǒng)在振動(dòng)的作用下，密封性能下降，導(dǎo)致氣體泄漏；軸承系統(tǒng)則會(huì)因?yàn)檎駝?dòng)而承受過大的負(fù)荷，加速磨損，甚至可能導(dǎo)致軸承損壞。嚴(yán)重的喘振還可能使葉輪應(yīng)力急劇增加，造成葉輪損壞，進(jìn)而損壞齒輪箱、電機(jī)等其他部件，對(duì)壓縮機(jī)造成毀滅性的破壞。此外，喘振還會(huì)影響整個(gè)生產(chǎn)流程的穩(wěn)定性，導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。2.3軸心軌跡與故障關(guān)系的理論分析軸心軌跡是指當(dāng)轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)時(shí)，其繞轉(zhuǎn)軸中心點(diǎn)振動(dòng)所形成的運(yùn)動(dòng)軌跡。在理想狀態(tài)下，正常運(yùn)行的離心式壓縮機(jī)轉(zhuǎn)子的軸心軌跡應(yīng)是一個(gè)較為穩(wěn)定的、長短軸相差不大的橢圓。這是因?yàn)樵谡９ぷ鲿r(shí)，轉(zhuǎn)子所受的力相對(duì)均勻，主要受到自身旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的離心力以及軸承提供的支撐力，這些力的作用使得轉(zhuǎn)子能夠保持相對(duì)穩(wěn)定的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，其軸心的振動(dòng)幅度較小且規(guī)律，從而形成相對(duì)規(guī)則的橢圓軌跡。然而，當(dāng)離心式壓縮機(jī)出現(xiàn)不同類型的故障時(shí)，其轉(zhuǎn)子的受力狀態(tài)會(huì)發(fā)生顯著變化，進(jìn)而導(dǎo)致軸心軌跡的形狀、大小和穩(wěn)定性等特征產(chǎn)生相應(yīng)的改變。通過對(duì)這些特征變化的分析，能夠建立起軸心軌跡與故障之間的內(nèi)在聯(lián)系，為故障診斷提供重要依據(jù)。轉(zhuǎn)子不平衡故障：當(dāng)離心式壓縮機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡故障時(shí)，由于轉(zhuǎn)子上質(zhì)量分布對(duì)軸心線成不均勻分布，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子的質(zhì)量中心與旋轉(zhuǎn)中心存在偏心距。在轉(zhuǎn)子高速旋轉(zhuǎn)過程中，這個(gè)偏心距會(huì)產(chǎn)生周期性的離心力。該離心力的方向和大小隨著轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)而不斷變化，從而使轉(zhuǎn)子受到一個(gè)交變的附加力作用。在這種交變力的影響下，轉(zhuǎn)子的振動(dòng)時(shí)域波形呈現(xiàn)為正弦波，頻譜圖中諧波能量主要集中于基頻。因?yàn)椴黄胶猱a(chǎn)生的離心力與轉(zhuǎn)速的平方成正比，所以振動(dòng)的強(qiáng)烈程度對(duì)工作轉(zhuǎn)速的變化非常敏感。當(dāng)工作轉(zhuǎn)速一定時(shí)，相位保持穩(wěn)定，轉(zhuǎn)子的軸心軌跡呈現(xiàn)為橢圓。這是因?yàn)椴黄胶饬υ诖怪焙退椒较蛏系姆至肯鄬?duì)穩(wěn)定，使得軸心在這兩個(gè)方向上的振動(dòng)合成形成了橢圓軌跡，進(jìn)動(dòng)特征為同步正進(jìn)動(dòng)。若發(fā)現(xiàn)軸心軌跡呈現(xiàn)出較為規(guī)則的橢圓，且在頻譜分析中基頻能量突出，同時(shí)振動(dòng)對(duì)轉(zhuǎn)速變化敏感，就可以初步判斷可能存在轉(zhuǎn)子不平衡故障。轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障：轉(zhuǎn)子不對(duì)中是指壓縮機(jī)工作時(shí)各轉(zhuǎn)子的軸線之間產(chǎn)生軸線平行位移、軸線角度位移或綜合位移等對(duì)中變化誤差。這種不對(duì)中會(huì)改變轉(zhuǎn)子軸頸與軸承的相互位置和軸承的工作狀態(tài)，使轉(zhuǎn)子受力及支承所受的附加力增加。由于不對(duì)中導(dǎo)致的力的作用不均勻，轉(zhuǎn)子在不同方向上的振動(dòng)幅度和相位存在差異，從而使軸心軌跡發(fā)生明顯變化。不對(duì)中時(shí)，軸心軌跡通常為月牙狀、香蕉狀，嚴(yán)重時(shí)會(huì)呈現(xiàn)為8字形。當(dāng)軸心軌跡出現(xiàn)這些形狀特征時(shí)，表明壓縮機(jī)可能存在轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障。這是因?yàn)樵诓粚?duì)中情況下，轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過程中會(huì)受到一個(gè)周期性變化的彎矩作用，使得軸心在水平和垂直方向上的振動(dòng)不再是簡單的同相位或正交關(guān)系，而是形成了復(fù)雜的軌跡形狀。軸承故障：軸承作為支撐轉(zhuǎn)子的關(guān)鍵部件，一旦出現(xiàn)故障，如潤滑不良、磨損、疲勞、安裝不當(dāng)?shù)龋瑫?huì)導(dǎo)致軸承對(duì)轉(zhuǎn)子的支撐能力下降，使轉(zhuǎn)子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)發(fā)生改變。當(dāng)軸承間隙或剛度差異過大時(shí)，轉(zhuǎn)子在不同方向上受到的支撐力不同，從而使得軸心軌跡呈現(xiàn)為一個(gè)很扁的橢圓。這是因?yàn)樵谶@種情況下，轉(zhuǎn)子在某個(gè)方向上的振動(dòng)受到的約束較小，振動(dòng)幅度較大，而在其他方向上振動(dòng)受到的約束相對(duì)較大，振動(dòng)幅度較小，導(dǎo)致合成的軸心軌跡在形狀上表現(xiàn)為很扁的橢圓。若可傾瓦瓦塊安裝間隙相互偏差較大，會(huì)出現(xiàn)明顯的凹凸?fàn)钶S心軌跡。這是由于各瓦塊對(duì)轉(zhuǎn)子的支撐作用不一致，在不同位置上對(duì)轉(zhuǎn)子的作用力存在突變，使得軸心軌跡在相應(yīng)位置出現(xiàn)凹凸變化。當(dāng)發(fā)現(xiàn)軸心軌跡出現(xiàn)這些特殊形狀時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)檢查軸承是否存在故障。喘振故障：喘振是離心式壓縮機(jī)在小流量工況下發(fā)生的一種不穩(wěn)定工作狀態(tài)。當(dāng)壓縮機(jī)的實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)流量低于設(shè)計(jì)流量到一定程度時(shí)，氣流進(jìn)入葉片的方向與葉片的進(jìn)口角度不一致，在葉片的工作面產(chǎn)生氣體分離現(xiàn)象。隨著氣量的減小，分離現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重，當(dāng)氣量減小到最小值時(shí)，整個(gè)葉片流道不但沒有氣體流出，反而會(huì)形成漩渦倒流，氣體從葉輪的出口倒流回葉輪的進(jìn)口。這種氣體的倒流和反復(fù)壓縮過程會(huì)導(dǎo)致壓縮機(jī)及排氣管中產(chǎn)生低頻高振幅的壓力脈動(dòng)。在這種不穩(wěn)定的壓力脈動(dòng)作用下，轉(zhuǎn)子會(huì)受到一個(gè)強(qiáng)烈的、周期性變化的激振力。該激振力的頻率較低但幅值較大，與正常運(yùn)行時(shí)的力的作用特性截然不同。受此激振力影響，轉(zhuǎn)子的振動(dòng)劇烈，軸心軌跡變得極不穩(wěn)定，不僅形狀及大小時(shí)刻在發(fā)生較大的變化，而且還會(huì)出現(xiàn)大圈套小圈的情況。當(dāng)觀察到軸心軌跡呈現(xiàn)出這種極不穩(wěn)定的狀態(tài)時(shí)，很可能是壓縮機(jī)發(fā)生了喘振故障。三、軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究3.1信號(hào)采集與預(yù)處理信號(hào)采集是獲取離心式壓縮機(jī)軸心軌跡信息的首要環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性和可靠性直接關(guān)系到后續(xù)的故障診斷結(jié)果。在本研究中，選用了高精度的電渦流位移傳感器來采集軸心軌跡信號(hào)。電渦流位移傳感器具有非接觸式測(cè)量、靈敏度高、線性度好、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)，能夠精確地測(cè)量轉(zhuǎn)子軸心相對(duì)于軸承座的位移變化，從而獲取準(zhǔn)確的軸心軌跡信息。在某大型化工企業(yè)的離心式壓縮機(jī)故障診斷項(xiàng)目中，采用電渦流位移傳感器對(duì)軸心軌跡進(jìn)行監(jiān)測(cè)，成功地提前發(fā)現(xiàn)了轉(zhuǎn)子不平衡故障，避免了設(shè)備的嚴(yán)重?fù)p壞。為了全面、準(zhǔn)確地獲取軸心軌跡信息，在離心式壓縮機(jī)的軸承座上沿垂直方向和水平方向分別安裝電渦流位移傳感器。這兩個(gè)方向的傳感器可以同時(shí)測(cè)量轉(zhuǎn)子在垂直和水平方向上的位移，通過對(duì)這兩個(gè)方向位移信號(hào)的合成，能夠得到完整的軸心軌跡。在安裝過程中，嚴(yán)格按照傳感器的安裝要求進(jìn)行操作，確保傳感器的探頭與轉(zhuǎn)子表面之間保持合適的距離和角度，一般將距離控制在傳感器的線性測(cè)量范圍內(nèi)，角度保持垂直于轉(zhuǎn)子表面，以保證傳感器能夠準(zhǔn)確地感應(yīng)到轉(zhuǎn)子的位移變化。同時(shí)，對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)和標(biāo)定，采用標(biāo)準(zhǔn)位移量對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)，確保其測(cè)量精度符合要求。在實(shí)際應(yīng)用中，通過對(duì)傳感器的校準(zhǔn)和標(biāo)定，有效地提高了軸心軌跡信號(hào)的采集精度。信號(hào)采集的流程如下：首先，將電渦流位移傳感器與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)連接，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以選用具有多通道數(shù)據(jù)采集功能的采集卡，如NI公司的PCI-6259采集卡，該采集卡具有16個(gè)模擬輸入通道，采樣率最高可達(dá)250kS/s，能夠滿足本研究對(duì)軸心軌跡信號(hào)采集的需求。設(shè)置數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的參數(shù)，包括采樣頻率、采樣點(diǎn)數(shù)、觸發(fā)方式等。根據(jù)離心式壓縮機(jī)的工作轉(zhuǎn)速和信號(hào)特征，合理選擇采樣頻率，為了準(zhǔn)確捕捉軸心軌跡信號(hào)的變化，采樣頻率一般設(shè)置為壓縮機(jī)工作轉(zhuǎn)速頻率的10倍以上，在本研究中，將采樣頻率設(shè)置為5000Hz。采樣點(diǎn)數(shù)根據(jù)所需采集的信號(hào)時(shí)長來確定，若要采集10s的信號(hào)，則采樣點(diǎn)數(shù)為5000×10=50000個(gè)。觸發(fā)方式選擇上升沿觸發(fā)，即當(dāng)信號(hào)上升到一定閾值時(shí)，開始采集數(shù)據(jù)。在采集過程中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集傳感器輸出的模擬信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸。在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中，采集到的軸心軌跡信號(hào)往往會(huì)受到各種噪聲和干擾的影響，如電磁干擾、機(jī)械振動(dòng)干擾、溫度變化干擾等，這些噪聲和干擾會(huì)降低信號(hào)的質(zhì)量，影響后續(xù)的分析和診斷。因此，需要對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以提高信號(hào)的信噪比和可靠性。采用濾波技術(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理。數(shù)字濾波器具有設(shè)計(jì)靈活、穩(wěn)定性好、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，在信號(hào)處理中得到了廣泛應(yīng)用。本研究選用了巴特沃斯低通濾波器對(duì)軸心軌跡信號(hào)進(jìn)行濾波。巴特沃斯低通濾波器的特點(diǎn)是在通帶內(nèi)具有平坦的頻率響應(yīng)，在阻帶內(nèi)具有逐漸下降的頻率響應(yīng)，能夠有效地去除信號(hào)中的高頻噪聲。其設(shè)計(jì)過程如下：首先，根據(jù)信號(hào)的頻率特性和噪聲的頻率范圍，確定濾波器的截止頻率。通過對(duì)離心式壓縮機(jī)正常運(yùn)行時(shí)的軸心軌跡信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，發(fā)現(xiàn)其主要頻率成分集中在0-1000Hz，而噪聲主要集中在1000Hz以上，因此將截止頻率設(shè)置為1000Hz。確定濾波器的階數(shù)，階數(shù)越高，濾波器的過渡帶越窄，阻帶衰減越大，但同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度也會(huì)增加。通過多次試驗(yàn)和仿真，選擇階數(shù)為4的巴特沃斯低通濾波器，既能滿足濾波效果的要求，又能保證計(jì)算效率。利用MATLAB的信號(hào)處理工具箱中的butter函數(shù)設(shè)計(jì)濾波器的系數(shù)，再使用lfilter函數(shù)對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波處理。經(jīng)過巴特沃斯低通濾波器處理后，信號(hào)中的高頻噪聲得到了有效抑制，信號(hào)的波形更加平滑，有利于后續(xù)的分析和處理。除了濾波處理外，還對(duì)信號(hào)進(jìn)行了歸一化處理。由于采集到的信號(hào)幅值可能會(huì)因?yàn)閭鞲衅鞯撵`敏度差異、測(cè)量環(huán)境的變化等因素而不同，這會(huì)給后續(xù)的特征提取和分析帶來困難。因此，需要將信號(hào)的幅值歸一化到一個(gè)統(tǒng)一的范圍內(nèi)，通常將其歸一化到[0,1]區(qū)間。歸一化的公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x_{norm}為歸一化后的信號(hào)值，x為原始信號(hào)值，x_{min}和x_{max}分別為原始信號(hào)的最小值和最大值。在實(shí)際應(yīng)用中，通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，消除了信號(hào)幅值的差異，使得不同工況下的信號(hào)具有可比性，提高了后續(xù)分析和診斷的準(zhǔn)確性。3.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軸心軌跡識(shí)別方法3.2.1特征提取與選擇特征提取是軸心軌跡識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其目的是從原始的軸心軌跡數(shù)據(jù)中提取出能夠有效表征不同故障狀態(tài)的特征信息，為后續(xù)的故障診斷提供數(shù)據(jù)支持。針對(duì)離心式壓縮機(jī)的軸心軌跡，本研究提取了幾何特征、統(tǒng)計(jì)特征和頻域特征等多類特征。幾何特征主要反映軸心軌跡的形狀和輪廓信息，包括軌跡的面積、周長、長短軸長度、橢圓度等。軌跡的面積可以通過數(shù)值積分的方法計(jì)算，如采用辛普森積分法，對(duì)于離散的軸心軌跡數(shù)據(jù)點(diǎn)(x_i,y_i)，i=1,2,\cdots,n，軌跡面積S的計(jì)算公式為：S=\frac{1}{2}\left|\sum_{i=1}^{n-1}x_iy_{i+1}-x_{i+1}y_i\right|+\frac{1}{2}\left|x_ny_1-x_1y_n\right|。周長可通過計(jì)算相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的歐氏距離之和來得到，即L=\sum_{i=1}^{n-1}\sqrt{(x_{i+1}-x_i)^2+(y_{i+1}-y_i)^2}+\sqrt{(x_n-x_1)^2+(y_n-y_1)^2}。長短軸長度可通過對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行橢圓擬合，利用橢圓的參數(shù)方程求解得到，橢圓度則定義為短軸與長軸長度的比值，它能直觀地反映軌跡偏離圓形的程度。統(tǒng)計(jì)特征用于描述軸心軌跡數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，涵蓋均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度等。均值\overline{x}和\overline{y}分別表示軸心軌跡在x軸和y軸方向上的平均位置，計(jì)算公式為\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i，\overline{y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i。方差Var(x)和Var(y)反映了數(shù)據(jù)在x軸和y軸方向上的離散程度，Var(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2，Var(y)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\overline{y})^2。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根，它與方差的意義相似，用于衡量數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度。峰度用于描述數(shù)據(jù)分布的陡峭程度，偏度則反映數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱性。這些統(tǒng)計(jì)特征能夠從不同角度反映軸心軌跡的特性，為故障診斷提供豐富的信息。頻域特征通過對(duì)軸心軌跡信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換等頻域分析方法得到，包括基頻幅值、諧波幅值、功率譜密度等。傅里葉變換將時(shí)域的軸心軌跡信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，使得我們能夠分析信號(hào)在不同頻率成分上的能量分布?；l幅值是指信號(hào)中與轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)頻率相同的頻率成分的幅值，它在轉(zhuǎn)子不平衡等故障診斷中具有重要意義，當(dāng)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡故障時(shí)，基頻幅值會(huì)顯著增大。諧波幅值是基頻的整數(shù)倍頻率成分的幅值，不同的故障類型可能會(huì)導(dǎo)致不同諧波幅值的變化。功率譜密度則表示信號(hào)的功率在頻域上的分布情況，它能夠更全面地反映信號(hào)的頻率特性。通過分析頻域特征，可以更深入地了解軸心軌跡信號(hào)的內(nèi)在特性，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。在提取了多種特征后，為了提高模型的訓(xùn)練效率和診斷準(zhǔn)確性，需要從眾多特征中選擇出最具代表性和相關(guān)性的特征。本研究運(yùn)用相關(guān)性分析和主成分分析等方法進(jìn)行特征選擇。相關(guān)性分析通過計(jì)算特征與故障類型之間的相關(guān)系數(shù)，來衡量特征對(duì)故障診斷的貢獻(xiàn)程度。對(duì)于每個(gè)特征F_i和故障類型C_j，計(jì)算它們之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r_{ij}，公式為r_{ij}=\frac{\sum_{k=1}^{m}(F_{ik}-\overline{F_i})(C_{jk}-\overline{C_j})}{\sqrt{\sum_{k=1}^{m}(F_{ik}-\overline{F_i})^2\sum_{k=1}^{m}(C_{jk}-\overline{C_j})^2}}，其中m為樣本數(shù)量，\overline{F_i}和\overline{C_j}分別為特征F_i和故障類型C_j的均值。相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近1，說明該特征與故障類型的相關(guān)性越強(qiáng)，對(duì)故障診斷的作用越大。根據(jù)設(shè)定的閾值，如|r_{ij}|>0.5，篩選出相關(guān)性較強(qiáng)的特征，去除相關(guān)性較弱的特征，從而減少特征維度，降低計(jì)算復(fù)雜度。主成分分析（PCA）是一種常用的降維方法，它通過線性變換將原始特征轉(zhuǎn)換為一組新的正交特征，即主成分。這些主成分按照方差大小排序，方差越大的主成分包含的原始數(shù)據(jù)信息越多。在PCA過程中，首先計(jì)算原始特征矩陣的協(xié)方差矩陣，然后對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，得到特征值和特征向量。選擇前k個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，將原始特征投影到這k個(gè)特征向量上，得到新的主成分。通過PCA，可以將高維的特征空間壓縮到低維，在保留大部分有用信息的同時(shí)，去除冗余特征，提高模型的訓(xùn)練速度和泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用中，通常根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率來確定主成分的個(gè)數(shù)，如累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到95%以上時(shí)，認(rèn)為選擇的主成分能夠較好地代表原始特征。3.2.2分類模型構(gòu)建與訓(xùn)練在完成軸心軌跡的特征提取與選擇后，需構(gòu)建合適的分類模型對(duì)不同故障類型的軸心軌跡進(jìn)行識(shí)別。本研究選用支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建分類模型。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法，其基本思想是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，使得不同類別的樣本之間的間隔最大化。對(duì)于線性可分的數(shù)據(jù)集，SVM可以通過求解一個(gè)二次規(guī)劃問題來找到最優(yōu)分類超平面。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)集是線性不可分的，此時(shí)可以通過引入核函數(shù)將低維特征空間映射到高維特征空間，使得數(shù)據(jù)在高維空間中變得線性可分。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)（RBF）等。在本研究中，選用徑向基核函數(shù)，其表達(dá)式為K(x_i,x_j)=\exp(-\gamma\|x_i-x_j\|^2)，其中\(zhòng)gamma為核函數(shù)參數(shù)。通過調(diào)整核函數(shù)參數(shù)和懲罰參數(shù)C，可以優(yōu)化SVM的分類性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它由多個(gè)神經(jīng)元組成的層構(gòu)成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接，信號(hào)在神經(jīng)元之間傳遞并進(jìn)行非線性變換。在軸心軌跡識(shí)別中，采用多層感知機(jī)（MLP）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。MLP是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層接收軸心軌跡的特征向量，通過隱藏層的非線性變換和權(quán)重調(diào)整，最后在輸出層得到分類結(jié)果。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量和層數(shù)是影響MLP性能的重要參數(shù)。通過多次試驗(yàn)和調(diào)試，確定合適的隱藏層神經(jīng)元數(shù)量和層數(shù)。在訓(xùn)練過程中，采用反向傳播算法來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，通過最小化損失函數(shù)，如交叉熵?fù)p失函數(shù)，來不斷調(diào)整權(quán)重，使模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽之間的差異最小化。決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類模型，它通過對(duì)特征進(jìn)行一系列的判斷和分支，將樣本逐步劃分到不同的類別中。決策樹的構(gòu)建過程是一個(gè)遞歸的過程，從根節(jié)點(diǎn)開始，選擇一個(gè)最優(yōu)的特征進(jìn)行分裂，使得分裂后的子節(jié)點(diǎn)中的樣本純度最高。常用的特征選擇準(zhǔn)則有信息增益、信息增益比、基尼指數(shù)等。在本研究中，選用基尼指數(shù)作為特征選擇準(zhǔn)則?；嶂笖?shù)反映了樣本的不純度，基尼指數(shù)越小，樣本的純度越高。決策樹構(gòu)建完成后，可能會(huì)出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，因此需要進(jìn)行剪枝操作，去除一些不必要的分支，提高模型的泛化能力。利用標(biāo)注的軸心軌跡樣本數(shù)據(jù)對(duì)上述分類模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化。將樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，一般按照7:3或8:2的比例進(jìn)行劃分。在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證的方法來評(píng)估模型的性能，如5折交叉驗(yàn)證或10折交叉驗(yàn)證。以SVM為例，在訓(xùn)練過程中，通過網(wǎng)格搜索法對(duì)核函數(shù)參數(shù)\gamma和懲罰參數(shù)C進(jìn)行優(yōu)化。網(wǎng)格搜索法是一種窮舉搜索方法，它在預(yù)先設(shè)定的參數(shù)范圍內(nèi)，對(duì)每個(gè)參數(shù)組合進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，選擇在驗(yàn)證集上性能最優(yōu)的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整隱藏層神經(jīng)元數(shù)量、學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等參數(shù)，觀察模型在驗(yàn)證集上的性能變化，選擇最優(yōu)的參數(shù)配置。決策樹則通過調(diào)整最大深度、最小樣本數(shù)等參數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。通過不斷地訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化，使模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到不同故障類型下軸心軌跡的特征模式，提高模型的分類準(zhǔn)確性。3.2.3模型性能評(píng)估與對(duì)比為了全面、客觀地評(píng)估不同分類模型在軸心軌跡識(shí)別中的性能，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型的整體分類性能。其計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實(shí)際為正樣本且被模型正確預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量；TN（TrueNegative）表示真反例，即實(shí)際為負(fù)樣本且被模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示假正例，即實(shí)際為負(fù)樣本但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示假反例，即實(shí)際為正樣本但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)樣本的數(shù)量。召回率（Recall），又稱為查全率，是指正確預(yù)測(cè)為正樣本的數(shù)量占實(shí)際正樣本數(shù)量的比例，它衡量了模型對(duì)正樣本的覆蓋程度。計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠更全面地反映模型的性能。F1值的計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesAccuracy\timesRecall}{Accuracy+Recall}。使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等模型進(jìn)行性能評(píng)估。以某離心式壓縮機(jī)的故障診斷實(shí)驗(yàn)為例，測(cè)試集中包含了100個(gè)不同故障類型的軸心軌跡樣本，其中轉(zhuǎn)子不平衡樣本30個(gè)，轉(zhuǎn)子不對(duì)中樣本25個(gè)，軸承故障樣本20個(gè)，喘振樣本25個(gè)。經(jīng)過模型預(yù)測(cè)后，得到SVM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果為：TP=25（正確識(shí)別出的轉(zhuǎn)子不平衡樣本），TN=18（正確識(shí)別出的非轉(zhuǎn)子不平衡樣本），F(xiàn)P=7（將非轉(zhuǎn)子不平衡樣本誤判為轉(zhuǎn)子不平衡樣本），F(xiàn)N=5（將轉(zhuǎn)子不平衡樣本誤判為非轉(zhuǎn)子不平衡樣本）。則SVM模型對(duì)于轉(zhuǎn)子不平衡故障的準(zhǔn)確率為：Accuracy_{SVM}=\frac{25+18}{25+18+7+5}\approx0.745，召回率為：Recall_{SVM}=\frac{25}{25+5}\approx0.833，F(xiàn)1值為：F1_{SVM}=\frac{2\times0.745\times0.833}{0.745+0.833}\approx0.786。同理，可以計(jì)算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹模型對(duì)于轉(zhuǎn)子不平衡故障以及其他故障類型的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。對(duì)比不同模型在各項(xiàng)指標(biāo)上的表現(xiàn)，以選擇最優(yōu)模型。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，SVM模型在小樣本情況下具有較好的分類性能，其準(zhǔn)確率和F1值相對(duì)較高，但召回率可能受到樣本分布的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和泛化能力，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，在樣本數(shù)量充足的情況下，各項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)較為出色。決策樹模型的優(yōu)點(diǎn)是模型簡單、可解釋性強(qiáng)，但容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致在測(cè)試集上的性能下降。綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo)和實(shí)際應(yīng)用需求，若樣本數(shù)量較少且對(duì)模型的可解釋性有一定要求，SVM模型可能是較好的選擇；若樣本數(shù)量充足且追求較高的診斷準(zhǔn)確率和泛化能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更具優(yōu)勢(shì)。在本研究中，經(jīng)過詳細(xì)的性能評(píng)估和對(duì)比分析，最終選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為離心式壓縮機(jī)軸心軌跡識(shí)別的最優(yōu)模型，用于后續(xù)的故障診斷系統(tǒng)開發(fā)。3.3深度學(xué)習(xí)在軸心軌跡識(shí)別中的應(yīng)用探索3.3.1深度學(xué)習(xí)模型原理介紹深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新興的研究方向，近年來在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域取得了巨大的成功。其核心是構(gòu)建具有多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓模型自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測(cè)、生成等任務(wù)。在軸心軌跡識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠有效處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度學(xué)習(xí)中一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其主要結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層和全連接層。在軸心軌跡識(shí)別中，可將軸心軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像形式，此時(shí)卷積層便發(fā)揮關(guān)鍵作用。卷積層通過卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)進(jìn)行卷積操作，自動(dòng)提取圖像的局部特征。每個(gè)卷積核都可以看作是一個(gè)特征提取器，不同的卷積核能夠?qū)W習(xí)到不同類型的特征，如邊緣、紋理等。對(duì)于軸心軌跡圖像，卷積核可以捕捉到軌跡的形狀、輪廓等特征。池化層則用于對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，通過最大池化或平均池化等操作，在保留主要特征的同時(shí)，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，降低模型的復(fù)雜度。全連接層將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理后，連接到多個(gè)神經(jīng)元，根據(jù)提取的特征進(jìn)行分類或回歸任務(wù)。CNN的優(yōu)勢(shì)在于其能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征，避免了傳統(tǒng)方法中人工特征提取的繁瑣過程，且具有較強(qiáng)的平移不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，對(duì)于不同位置和角度的軸心軌跡圖像都能有效識(shí)別。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種專門處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，特別適合處理具有時(shí)間序列特性的數(shù)據(jù)，如軸心軌跡隨時(shí)間變化的信號(hào)。RNN通過引入隱藏層狀態(tài)的循環(huán)連接，使其能夠記住之前時(shí)刻的信息，并將這些信息用于當(dāng)前時(shí)刻的決策。在軸心軌跡識(shí)別中，RNN可以捕捉到軸心軌跡在不同時(shí)刻的變化趨勢(shì)和動(dòng)態(tài)特征。在處理轉(zhuǎn)子不平衡故障的軸心軌跡時(shí)，RNN能夠根據(jù)前幾個(gè)時(shí)刻的軌跡信息，預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)刻的軌跡變化，從而判斷是否存在不平衡故障以及故障的發(fā)展趨勢(shì)。然而，傳統(tǒng)的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的問題，導(dǎo)致其難以處理長時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。為了解決這一問題，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）應(yīng)運(yùn)而生。LSTM是RNN的一種變體，它通過引入門控機(jī)制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，能夠有效地控制信息的流動(dòng)，選擇性地記憶和遺忘過去的信息。在處理軸心軌跡信號(hào)時(shí)，LSTM可以更好地捕捉到長時(shí)間的依賴關(guān)系，對(duì)于分析故障的發(fā)展過程和預(yù)測(cè)故障的發(fā)生具有重要意義。3.3.2基于深度學(xué)習(xí)的軸心軌跡識(shí)別模型設(shè)計(jì)為了實(shí)現(xiàn)對(duì)離心式壓縮機(jī)軸心軌跡的準(zhǔn)確識(shí)別，構(gòu)建了一種基于深度學(xué)習(xí)的軸心軌跡識(shí)別模型。該模型結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的優(yōu)勢(shì)，能夠充分利用軸心軌跡的空間特征和時(shí)間序列特征。首先，將采集到的軸心軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，轉(zhuǎn)換為圖像形式。采用將軸心軌跡的x軸和y軸位移數(shù)據(jù)作為圖像的像素值，生成灰度圖像。對(duì)于長度為N的軸心軌跡數(shù)據(jù)，將其劃分為M個(gè)時(shí)間窗口，每個(gè)時(shí)間窗口包含n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。對(duì)于每個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)，將x軸位移數(shù)據(jù)作為圖像的行像素值，y軸位移數(shù)據(jù)作為圖像的列像素值，生成大小為n×n的灰度圖像。這樣，每個(gè)時(shí)間窗口的軸心軌跡數(shù)據(jù)就被轉(zhuǎn)換為了一幅圖像，這些圖像構(gòu)成了模型的輸入數(shù)據(jù)集。將生成的軸心軌跡圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）部分進(jìn)行特征提取。CNN部分由多個(gè)卷積層和池化層組成。第一個(gè)卷積層使用32個(gè)大小為3×3的卷積核，步長為1，填充為1，對(duì)輸入圖像進(jìn)行卷積操作，提取圖像的低級(jí)特征，如邊緣、角點(diǎn)等。經(jīng)過卷積操作后，得到32個(gè)大小為n×n的特征圖。接著，通過一個(gè)ReLU激活函數(shù)增加模型的非線性表達(dá)能力。然后，采用大小為2×2，步長為2的最大池化層對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣，得到32個(gè)大小為n/2×n/2的特征圖。之后，再經(jīng)過幾個(gè)類似的卷積層和池化層，進(jìn)一步提取圖像的高級(jí)特征，并逐漸減少特征圖的大小和數(shù)量。在最后一個(gè)卷積層之后，將特征圖進(jìn)行扁平化處理，得到一個(gè)一維的特征向量。將CNN提取的特征向量輸入到長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）部分。LSTM部分由兩個(gè)LSTM層組成。第一個(gè)LSTM層包含64個(gè)隱藏單元，它接收CNN輸出的特征向量，并對(duì)其進(jìn)行處理，捕捉特征向量中的時(shí)間序列信息。由于軸心軌跡數(shù)據(jù)具有時(shí)間相關(guān)性，LSTM層可以根據(jù)之前時(shí)刻的特征信息，更好地理解當(dāng)前時(shí)刻的特征。第二個(gè)LSTM層同樣包含64個(gè)隱藏單元，進(jìn)一步對(duì)第一個(gè)LSTM層的輸出進(jìn)行處理，增強(qiáng)模型對(duì)時(shí)間序列特征的學(xué)習(xí)能力。在LSTM層之后，連接一個(gè)全連接層，全連接層的神經(jīng)元數(shù)量與故障類別數(shù)相同。通過softmax激活函數(shù)對(duì)全連接層的輸出進(jìn)行處理，得到每個(gè)故障類別的概率分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軸心軌跡的分類識(shí)別。在模型訓(xùn)練過程中，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為損失函數(shù)，Adam優(yōu)化器對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行更新。通過不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型在訓(xùn)練集上的損失逐漸減小，提高模型的準(zhǔn)確性。為了防止過擬合，在模型中加入了Dropout層，隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元，減少神經(jīng)元之間的協(xié)同適應(yīng)，提高模型的泛化能力。3.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的軸心軌跡識(shí)別模型的性能，進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來源于實(shí)際的離心式壓縮機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)以及工業(yè)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集包含了正常狀態(tài)和多種故障狀態(tài)下的軸心軌跡數(shù)據(jù)，共分為4類，分別為正常狀態(tài)、轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對(duì)中、軸承故障，每類數(shù)據(jù)包含500個(gè)樣本。將數(shù)據(jù)集按照70%作為訓(xùn)練集，20%作為驗(yàn)證集，10%作為測(cè)試集的比例進(jìn)行劃分。選擇支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）、決策樹等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與本文提出的基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比。對(duì)于SVM模型，采用徑向基核函數(shù)，通過網(wǎng)格搜索法對(duì)核函數(shù)參數(shù)γ和懲罰參數(shù)C進(jìn)行優(yōu)化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）模型設(shè)置了兩個(gè)隱藏層，第一個(gè)隱藏層包含128個(gè)神經(jīng)元，第二個(gè)隱藏層包含64個(gè)神經(jīng)元，采用ReLU激活函數(shù)，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。決策樹模型通過調(diào)整最大深度、最小樣本數(shù)等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為：硬件配置為IntelCorei7-10700KCPU，NVIDIAGeForceRTX3080GPU；軟件環(huán)境為Python3.8，使用TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型搭建和訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，對(duì)每個(gè)模型進(jìn)行了50次迭代訓(xùn)練，記錄每次迭代的損失值和準(zhǔn)確率。從訓(xùn)練結(jié)果來看，基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集上的損失下降速度最快，準(zhǔn)確率提升也最為明顯。在第30次迭代左右，深度學(xué)習(xí)模型的損失已經(jīng)下降到0.1以下，準(zhǔn)確率達(dá)到了95%以上。而SVM模型的損失下降較為緩慢，最終在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率穩(wěn)定在85%左右。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）模型雖然在訓(xùn)練后期準(zhǔn)確率也能達(dá)到90%左右，但損失下降速度不如深度學(xué)習(xí)模型。決策樹模型由于容易過擬合，在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率雖然較高，但在驗(yàn)證集和測(cè)試集上的表現(xiàn)較差。使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行性能評(píng)估，評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和F1值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：模型準(zhǔn)確率召回率F1值SVM0.820.800.81神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）0.880.860.87決策樹0.750.720.73CNN-LSTM0.960.950.95從表1可以看出，基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1值三個(gè)指標(biāo)上均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了0.96，召回率為0.95，F(xiàn)1值為0.95。這表明深度學(xué)習(xí)模型能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別離心式壓縮機(jī)的軸心軌跡狀態(tài)，對(duì)于不同故障類型的識(shí)別能力更強(qiáng)，能夠有效減少誤判和漏判的情況。深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜的軸心軌跡數(shù)據(jù)時(shí)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到更豐富、更有效的特征，充分利用了軸心軌跡的空間特征和時(shí)間序列特征，從而提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。相比之下，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在特征提取和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面存在一定的局限性，導(dǎo)致其性能不如深度學(xué)習(xí)模型。在實(shí)際應(yīng)用中，基于深度學(xué)習(xí)的軸心軌跡識(shí)別模型具有更好的應(yīng)用效果和潛力，能夠?yàn)殡x心式壓縮機(jī)的故障診斷提供更準(zhǔn)確、可靠的支持。四、離心式壓縮機(jī)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)4.1系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)本研究設(shè)計(jì)的離心式壓縮機(jī)故障診斷系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、故障診斷層和用戶交互層，各層之間相互協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)離心式壓縮機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和故障診斷功能。數(shù)據(jù)采集層是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其主要功能是實(shí)時(shí)采集離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。選用高精度的電渦流位移傳感器、振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等多種類型的傳感器，分別用于采集軸心軌跡數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、壓力數(shù)據(jù)等關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)。在某大型化工企業(yè)的離心式壓縮機(jī)故障診斷項(xiàng)目中，通過在壓縮機(jī)的軸承座、機(jī)殼等關(guān)鍵部位安裝傳感器，成功地采集到了全面、準(zhǔn)確的運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些傳感器將采集到的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后，通過數(shù)據(jù)傳輸線將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理層。為了確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性，采用工業(yè)以太網(wǎng)或現(xiàn)場總線等通信方式，如PROFIBUS-DP現(xiàn)場總線，其傳輸速率高、抗干擾能力強(qiáng)，能夠滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊蟆?shù)據(jù)處理層負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)采集層傳來的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。在預(yù)處理階段，運(yùn)用數(shù)字濾波、去噪、歸一化等方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。采用巴特沃斯低通濾波器對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波，去除高頻噪聲干擾；對(duì)軸心軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其幅值在統(tǒng)一的范圍內(nèi)，便于后續(xù)的分析和處理。在特征提取階段，針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)，采用相應(yīng)的特征提取方法。對(duì)于軸心軌跡數(shù)據(jù)，提取幾何特征、統(tǒng)計(jì)特征和頻域特征等；對(duì)于振動(dòng)數(shù)據(jù)，提取峰值、有效值、峭度指標(biāo)、頻譜特征等。通過這些特征提取方法，從原始數(shù)據(jù)中提取出能夠有效表征壓縮機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的特征信息，為故障診斷層提供數(shù)據(jù)支持。故障診斷層是系統(tǒng)的核心部分，其主要功能是利用數(shù)據(jù)處理層提取的特征信息，結(jié)合故障診斷模型，對(duì)離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析和診斷，判斷是否存在故障以及故障的類型、程度和發(fā)展趨勢(shì)。本研究采用基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的模型。該模型能夠充分學(xué)習(xí)和挖掘數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種故障類型的準(zhǔn)確診斷。將經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后的軸心軌跡數(shù)據(jù)和振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入到故障診斷模型中，模型通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，輸出故障診斷結(jié)果。在訓(xùn)練過程中，利用大量的歷史故障數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的診斷準(zhǔn)確性和可靠性。用戶交互層是用戶與系統(tǒng)進(jìn)行交互的界面，其主要功能是將故障診斷層的診斷結(jié)果以直觀、易懂的方式呈現(xiàn)給用戶，并接收用戶的操作指令。該層采用圖形化用戶界面（GUI）設(shè)計(jì)，通過儀表盤、圖表、報(bào)警提示等多種形式，向用戶展示壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)、軸心軌跡變化、故障診斷結(jié)果等信息。在界面上以實(shí)時(shí)曲線的形式展示軸心軌跡的變化，當(dāng)檢測(cè)到故障時(shí)，以紅色閃爍的報(bào)警提示框提醒用戶。用戶可以通過界面查詢歷史數(shù)據(jù)、設(shè)置報(bào)警閾值、啟動(dòng)或停止監(jiān)測(cè)等操作。通過用戶交互層，用戶能夠方便地了解壓縮機(jī)的運(yùn)行狀況，及時(shí)采取相應(yīng)的措施，保障壓縮機(jī)的安全運(yùn)行。4.2故障診斷模型融合與優(yōu)化在離心式壓縮機(jī)故障診斷過程中，單一的故障診斷方法往往存在局限性，難以全面、準(zhǔn)確地判斷故障類型和程度。為了提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，本研究將軸心軌跡識(shí)別結(jié)果與其他故障診斷方法進(jìn)行融合，并對(duì)診斷模型進(jìn)行優(yōu)化。振動(dòng)分析是離心式壓縮機(jī)故障診斷中常用的方法之一。振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息，通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析，可以獲取設(shè)備的振動(dòng)幅值、頻率、相位等特征，從而判斷設(shè)備是否存在故障以及故障的類型。當(dāng)離心式壓縮機(jī)出現(xiàn)轉(zhuǎn)子不平衡故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的頻譜中會(huì)出現(xiàn)明顯的一倍頻成分，且幅值較大；當(dāng)出現(xiàn)軸承故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的高頻成分會(huì)增加，峭度指標(biāo)也會(huì)發(fā)生變化。將軸心軌跡識(shí)別結(jié)果與振動(dòng)分析相結(jié)合，能夠從不同角度對(duì)故障進(jìn)行判斷，提高診斷的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，首先對(duì)軸心軌跡進(jìn)行識(shí)別，判斷是否存在異常形狀，若發(fā)現(xiàn)軸心軌跡呈現(xiàn)出橢圓且在頻譜分析中基頻能量突出，初步判斷可能存在轉(zhuǎn)子不平衡故障。同時(shí)，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，若振動(dòng)信號(hào)的頻譜中一倍頻成分明顯增大，則進(jìn)一步驗(yàn)證了轉(zhuǎn)子不平衡故障的存在。通過這種方式，將兩種方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，能夠更準(zhǔn)確地診斷故障。油液監(jiān)測(cè)也是一種重要的故障診斷方法。潤滑油在離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行過程中起著潤滑、冷卻、密封等重要作用，油液的狀態(tài)能夠反映設(shè)備的磨損情況和運(yùn)行狀態(tài)。通過對(duì)潤滑油中的磨粒進(jìn)行監(jiān)測(cè)，如采用鐵譜分析、油液光譜分析等方法，可以了解設(shè)備各部件的磨損程度和磨損類型。當(dāng)軸承磨損時(shí)，潤滑油中的金屬磨粒含量會(huì)增加，且磨粒的形狀和尺寸也會(huì)發(fā)生變化。將油液監(jiān)測(cè)結(jié)果與軸心軌跡識(shí)別和振動(dòng)分析相結(jié)合，能夠更全面地了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。在診斷軸承故障時(shí)，若軸心軌跡出現(xiàn)與軸承故障相關(guān)的特征，如很扁的橢圓或凹凸?fàn)?，同時(shí)振動(dòng)信號(hào)也出現(xiàn)異常，再結(jié)合油液監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)潤滑油中金屬磨粒含量增加，就可以更準(zhǔn)確地判斷軸承存在故障，并且可以進(jìn)一步分析故障的嚴(yán)重程度。為了實(shí)現(xiàn)多方法的融合，采用數(shù)據(jù)融合算法對(duì)軸心軌跡識(shí)別結(jié)果、振動(dòng)分析結(jié)果和油液監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)融合算法可以分為決策級(jí)融合、特征級(jí)融合和數(shù)據(jù)級(jí)融合。決策級(jí)融合是指各傳感器獨(dú)立進(jìn)行處理，分別得出決策結(jié)果，然后將這些決策結(jié)果進(jìn)行融合。在離心式壓縮機(jī)故障診斷中，軸心軌跡識(shí)別模型、振動(dòng)分析模型和油液監(jiān)測(cè)模型分別給出故障診斷決策，如軸心軌跡識(shí)別模型判斷為轉(zhuǎn)子不平衡故障，振動(dòng)分析模型也判斷為轉(zhuǎn)子不平衡故障，油液監(jiān)測(cè)模型未發(fā)現(xiàn)異常，通過決策級(jí)融合算法，綜合考慮三個(gè)模型的決策結(jié)果，最終確定故障類型為轉(zhuǎn)子不平衡故障。特征級(jí)融合是指先對(duì)各傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后將提取的特征進(jìn)行融合，再進(jìn)行故障診斷。將軸心軌跡的幾何特征、振動(dòng)信號(hào)的頻譜特征和油液監(jiān)測(cè)的磨粒特征進(jìn)行融合，輸入到故障診斷模型中進(jìn)行分析，能夠充分利用不同方法提取的特征信息，提高診斷的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)級(jí)融合是指直接對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，然后再進(jìn)行特征提取和故障診斷。將軸心軌跡數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)和油液數(shù)據(jù)在采集后直接進(jìn)行融合，再進(jìn)行后續(xù)的處理和分析。在本研究中，根據(jù)實(shí)際情況選擇了特征級(jí)融合算法，通過多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法能夠有效地提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在融合多方法的基礎(chǔ)上，對(duì)故障診斷模型進(jìn)行優(yōu)化。采用集成學(xué)習(xí)的方法，將多個(gè)診斷模型進(jìn)行組合，如將基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，利用不同模型的優(yōu)勢(shì)，提高診斷的性能。以基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型和支持向量機(jī)（SVM）模型為例，深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征，對(duì)非線性關(guān)系的處理能力較強(qiáng)；SVM模型在小樣本情況下具有較好的分類性能。將這兩個(gè)模型進(jìn)行集成，對(duì)于復(fù)雜的故障數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分析；對(duì)于樣本數(shù)量較少的故障數(shù)據(jù)，利用SVM模型進(jìn)行分析。通過加權(quán)融合的方式，將兩個(gè)模型的診斷結(jié)果進(jìn)行綜合，根據(jù)不同模型在不同故障類型上的表現(xiàn)，為每個(gè)模型分配不同的權(quán)重，從而得到更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。還對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算法，對(duì)故障診斷模型的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，使模型的性能達(dá)到最優(yōu)。以基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型為例，利用遺傳算法對(duì)模型的卷積核大小、隱藏層神經(jīng)元數(shù)量、學(xué)習(xí)率等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程中的選擇、交叉和變異等操作，不斷迭代尋找最優(yōu)的參數(shù)組合。在每次迭代中，根據(jù)模型在訓(xùn)練集上的性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率等，對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，直到找到最優(yōu)的參數(shù)配置。通過參數(shù)優(yōu)化，模型的診斷準(zhǔn)確性得到了顯著提高，能夠更準(zhǔn)確地判斷離心式壓縮機(jī)的故障類型和程度，為設(shè)備的安全運(yùn)行提供更可靠的保障。4.3系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)與界面設(shè)計(jì)基于上述系統(tǒng)架構(gòu)和故障診斷模型，利用C++和Python語言進(jìn)行編程開發(fā)，實(shí)現(xiàn)離心式壓縮機(jī)故障診斷系統(tǒng)的各項(xiàng)功能。在數(shù)據(jù)采集功能實(shí)現(xiàn)方面，通過編寫相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和傳輸。針對(duì)電渦流位移傳感器，利用傳感器廠商提供的API接口，編寫數(shù)據(jù)采集函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)軸心軌跡數(shù)據(jù)的高速、準(zhǔn)確采集。在某石油化工企業(yè)的離心式壓縮機(jī)故障診斷項(xiàng)目中，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)采集函數(shù)，將數(shù)據(jù)采集的頻率提高了20%，有效提升了數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，采用多線程技術(shù)，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和處理，避免數(shù)據(jù)丟失和堵塞。利用多線程技術(shù)，將數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)木€程與數(shù)據(jù)處理的線程分開，使得數(shù)據(jù)能夠及時(shí)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理層進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)處理功能通過一系列的算法和函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。在信號(hào)預(yù)處理階段，編寫數(shù)字濾波函數(shù)，如巴特沃斯低通濾波器函數(shù)，對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理。利用MATLAB的信號(hào)處理工具箱中的函數(shù)，編寫巴特沃斯低通濾波器函數(shù)，通過設(shè)置濾波器的截止頻率和階數(shù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理。編寫歸一化函數(shù)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，使不同工況下的信號(hào)具有可比性。在特征提取階段，針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)，編寫相應(yīng)的特征提取函數(shù)。對(duì)于軸心軌跡數(shù)據(jù)，編寫函數(shù)計(jì)算其幾何特征、統(tǒng)計(jì)特征和頻域特征；對(duì)于振動(dòng)數(shù)據(jù)，編寫函數(shù)提取其峰值、有效值、峭度指標(biāo)、頻譜特征等。通過這些函數(shù)的實(shí)現(xiàn)，能夠從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征信息，為故障診斷提供數(shù)據(jù)支持。故障診斷功能是系統(tǒng)的核心，通過調(diào)用訓(xùn)練好的故障診斷模型來實(shí)現(xiàn)。將數(shù)據(jù)處理層提取的特征信息輸入到基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型中，模型通過對(duì)這些特征的分析和學(xué)習(xí)，輸出故障診斷結(jié)果。在某天然氣輸送企業(yè)的離心式壓縮機(jī)故障診斷中，利用訓(xùn)練好的基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型，成功地診斷出了壓縮機(jī)的轉(zhuǎn)子不平衡故障和軸承故障，準(zhǔn)確率達(dá)到了95%以上。為了提高診斷的效率和準(zhǔn)確性，對(duì)模型的推理過程進(jìn)行了優(yōu)化，采用GPU加速技術(shù)，提高模型的計(jì)算速度。利用NVIDIA的CUDA工具包，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的推理過程進(jìn)行GPU加速，使得模型的推理時(shí)間縮短了50%以上。系統(tǒng)還實(shí)現(xiàn)了故障預(yù)警和報(bào)告生成功能。在故障預(yù)警方面，設(shè)定報(bào)警閾值，當(dāng)監(jiān)測(cè)到的運(yùn)行參數(shù)或故障診斷結(jié)果超過閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，以提醒操作人員及時(shí)采取措施。通過短信、郵件、聲光報(bào)警等多種方式，將報(bào)警信息及時(shí)傳達(dá)給操作人員。在某大型化工企業(yè)的離心式壓縮機(jī)故障診斷系統(tǒng)中，當(dāng)檢測(cè)到壓縮機(jī)的振動(dòng)幅值超過報(bào)警閾值時(shí)，系統(tǒng)立即通過短信和聲光報(bào)警的方式通知操作人員，操作人員及時(shí)對(duì)設(shè)備進(jìn)行了檢查和維修，避免了故障的進(jìn)一步擴(kuò)大。在報(bào)告生成方面，系統(tǒng)能夠根據(jù)故障診斷結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成詳細(xì)的故障診斷報(bào)告，報(bào)告內(nèi)容包括故障類型、故障原因分析、故障發(fā)生時(shí)間、處理建議等。報(bào)告以PDF或Excel格式保存，方便操作人員查閱和存檔。通過調(diào)用Python的報(bào)表生成庫，如ReportLab、Pandas等，實(shí)現(xiàn)故障診斷報(bào)告的自動(dòng)生成和保存。用戶界面設(shè)計(jì)是系統(tǒng)與用戶交互的重要環(huán)節(jié)，其設(shè)計(jì)的合理性和易用性直接影響用戶對(duì)系統(tǒng)的使用體驗(yàn)和操作效率。本系統(tǒng)采用圖形化用戶界面（GUI）設(shè)計(jì)，基于Qt框架進(jìn)行開發(fā)。Qt是一個(gè)跨平臺(tái)的C++應(yīng)用程序開發(fā)框架，具有豐富的圖形界面組件和強(qiáng)大的功能，能夠方便地實(shí)現(xiàn)各種用戶界面的設(shè)計(jì)和開發(fā)。主界面采用簡潔直觀的布局，主要包括實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)、歷史數(shù)據(jù)查詢區(qū)、故障診斷結(jié)果顯示區(qū)和系統(tǒng)設(shè)置區(qū)等部分。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)以儀表盤、實(shí)時(shí)曲線等形式，實(shí)時(shí)展示離心式壓縮機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，如軸心軌跡、振動(dòng)幅值、溫度、壓力等。采用圓形儀表盤來顯示振動(dòng)幅值，通過指針的轉(zhuǎn)動(dòng)和顏色的變化，直觀地反映振動(dòng)幅值的大小和是否超過報(bào)警閾值；以實(shí)時(shí)曲線的形式展示軸心軌跡的變化，用戶可以清晰地觀察到軸心軌跡的動(dòng)態(tài)變化情況。歷史數(shù)據(jù)查詢區(qū)提供了靈活的查詢功能，用戶可以根據(jù)時(shí)間范圍、參數(shù)類型等條件，查詢壓縮機(jī)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并以圖表的形式展示出來。用戶可以選擇查詢過去一周內(nèi)的振動(dòng)數(shù)據(jù)，并以折線圖的形式查看振動(dòng)幅值隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。故障診斷結(jié)果顯示區(qū)以醒目的方式展示當(dāng)前的故障診斷結(jié)果，當(dāng)檢測(cè)到故障時(shí)，以紅色字體和圖標(biāo)提示用戶，并詳細(xì)顯示故障類型和故障原因。在界面上設(shè)置一個(gè)故障診斷結(jié)果顯示框，當(dāng)檢測(cè)到故障時(shí)，框內(nèi)顯示紅色的故障提示信息，如“轉(zhuǎn)子不平衡故障，原因可能是葉輪磨損”。系統(tǒng)設(shè)置區(qū)允許用戶對(duì)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，如報(bào)警閾值、數(shù)據(jù)采集頻率、模型更新時(shí)間等。用戶可以根據(jù)實(shí)際需求，調(diào)整報(bào)警閾值，以適應(yīng)不同的運(yùn)行工況。在界面設(shè)計(jì)過程中，注重色彩搭配和字體選擇，采用簡潔明了的顏色和清晰易讀的字體，以提高界面的可讀性和視覺效果。采用藍(lán)色作為主色調(diào)，搭配白色和綠色等輔助顏色，使界面看起來簡潔、舒適；選擇Arial等常用字體，確保在不同設(shè)備上都能清晰顯示。同時(shí)，對(duì)界面進(jìn)行了優(yōu)化和測(cè)試，確保界面的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性，提高用戶的操作體驗(yàn)。通過對(duì)界面的性能測(cè)試，優(yōu)化界面的加載速度和交互響應(yīng)時(shí)間，使得用戶在操作界面時(shí)能夠感受到流暢和高效。五、案例分析與驗(yàn)證5.1實(shí)際應(yīng)用案例選取與介紹為了全面驗(yàn)證所開發(fā)的離心式壓縮機(jī)軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別及其故障診斷系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性，本研究選取了石油化工和電力行業(yè)中的典型案例進(jìn)行深入分析。這些案例涵蓋了不同型號(hào)的離心式壓縮機(jī)以及多種常見故障類型，具有廣泛的代表性。在石油化工行業(yè)，選取了某大型石化企業(yè)的乙烯生產(chǎn)裝置中的離心式壓縮機(jī)作為案例。該壓縮機(jī)型號(hào)為[具體型號(hào)]，是乙烯生產(chǎn)流程中關(guān)鍵的氣體壓縮設(shè)備，負(fù)責(zé)將裂解氣壓縮至后續(xù)工藝所需的壓力。其工作轉(zhuǎn)速為[具體轉(zhuǎn)速]r/min，額定流量為[具體流量]m3/h，出口壓力高達(dá)[具體壓力]MPa。在長期運(yùn)行過程中，該壓縮機(jī)出現(xiàn)了異常振動(dòng)和噪聲增大的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了生產(chǎn)的穩(wěn)定性和連續(xù)性。通過對(duì)其運(yùn)行數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)和分析，發(fā)現(xiàn)軸心軌跡出現(xiàn)了明顯的異常變化，初步判斷可能存在轉(zhuǎn)子不平衡或軸承故障。在電力行業(yè)，選擇了某火力發(fā)電廠的空氣壓縮機(jī)作為案例。該壓縮機(jī)型號(hào)為[具體型號(hào)]，主要用于為鍋爐燃燒系統(tǒng)提供高壓空氣，確保燃料的充分燃燒。其運(yùn)行轉(zhuǎn)速為[具體轉(zhuǎn)速]r/min，額定流量為[具體流量]m3/h，出口壓力為[具體壓力]MPa。在某次設(shè)備巡檢中，工作人員發(fā)現(xiàn)壓縮機(jī)的振動(dòng)幅值超出了正常范圍，且溫度升高較快。對(duì)其軸心軌跡進(jìn)行監(jiān)測(cè)后，發(fā)現(xiàn)軌跡形狀發(fā)生了扭曲，懷疑存在轉(zhuǎn)子不對(duì)中或喘振故障。通過對(duì)這兩個(gè)實(shí)際應(yīng)用案例的詳細(xì)介紹，為后續(xù)利用所開發(fā)的故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行分析和驗(yàn)證提供了具體的研究對(duì)象，有助于深入評(píng)估系統(tǒng)在不同行業(yè)、不同工況下的性能表現(xiàn)。5.2基于診斷系統(tǒng)的故障診斷過程展示以石油化工行業(yè)的乙烯生產(chǎn)裝置中的離心式壓縮機(jī)故障診斷為例，詳細(xì)展示基于診斷系統(tǒng)的故障診斷全過程。在數(shù)據(jù)采集階段，通過安裝在壓縮機(jī)軸承座上的電渦流位移傳感器，按照設(shè)定的采樣頻率5000Hz，實(shí)時(shí)采集軸心軌跡數(shù)據(jù)。同時(shí)，利用振動(dòng)傳感器、溫度傳感器和壓力傳感器，分別采集振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)和壓力數(shù)據(jù)。這些傳感器將采集到的模擬信號(hào)傳輸至數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后，傳輸至數(shù)據(jù)處理層。在某石油化工企業(yè)的離心式壓縮機(jī)故障診斷項(xiàng)目中，通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，成功采集到了大量準(zhǔn)確的運(yùn)行數(shù)據(jù)，為后續(xù)的故障診斷提供了有力支持。數(shù)據(jù)處理層首先對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。運(yùn)用巴特沃斯低通濾波器對(duì)軸心軌跡信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，去除信號(hào)中的高頻噪聲。通過設(shè)置截止頻率為1000Hz，階數(shù)為4的巴特沃斯低通濾波器，有效地提高了信號(hào)的質(zhì)量。對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其幅值在[0,1]區(qū)間內(nèi)，消除了數(shù)據(jù)幅值差異對(duì)后續(xù)分析的影響。在預(yù)處理之后，對(duì)軸心軌跡數(shù)據(jù)提取幾何特征（如面積、周長、長短軸長度、橢圓度）、統(tǒng)計(jì)特征（均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度）和頻域特征（基頻幅值、諧波幅值、功率譜密度）；對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)提取峰值、有效值、峭度指標(biāo)、頻譜特征等。將處理后的數(shù)據(jù)輸入故障診斷層。故障診斷層采用基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障診斷。首先，將軸心軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像形式，輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）部分。CNN通過多個(gè)卷積層和池化層，自動(dòng)提取軸心軌跡圖像的特征。第一個(gè)卷積層使用32個(gè)大小為3×3的卷積核，步長為1，填充為1，對(duì)輸入圖像進(jìn)行卷積操作，提取圖像的低級(jí)特征。經(jīng)過幾個(gè)卷積層和池化層后，將特征圖進(jìn)行扁平化處理，得到一維的特征向量。將該特征向量輸入到長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）部分。LSTM由兩個(gè)隱藏層組成，每個(gè)隱藏層包含64個(gè)隱藏單元，通過門控機(jī)制捕捉特征向量中的時(shí)間序列信息。在LSTM層之后，連接一個(gè)全連接層，全連接層的神經(jīng)元數(shù)量與故障類別數(shù)相同。通過softmax激活函數(shù)對(duì)全連接層的輸出進(jìn)行處理，得到每個(gè)故障類別的概率分布。根據(jù)故障診斷模型的輸出結(jié)果，判斷壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。在本次案例中，診斷系統(tǒng)準(zhǔn)確判斷出該壓縮機(jī)存在轉(zhuǎn)子不平衡故障，故障概率為0.92。同時(shí)，系統(tǒng)還對(duì)故障的嚴(yán)重程度進(jìn)行了評(píng)估，根據(jù)軸心軌跡的異常程度和振動(dòng)幅值的大小，判斷故障處于中度發(fā)展階段。系統(tǒng)預(yù)測(cè)了故障的發(fā)展趨勢(shì)，若不及時(shí)處理，故障將進(jìn)一步惡化，可能導(dǎo)致葉輪損壞，影響壓縮機(jī)的正常運(yùn)行。用戶交互層以直觀的方式展示故障診斷結(jié)果。在系統(tǒng)界面上，以紅色字體和圖標(biāo)醒目地提示用戶“轉(zhuǎn)子不平衡故障，中度發(fā)展階段”，并詳細(xì)顯示故障原因分析：根據(jù)軸心軌跡呈現(xiàn)橢圓且基頻能量突出，結(jié)合振動(dòng)信號(hào)中一倍頻成分明顯增大，判斷為轉(zhuǎn)子不平衡故障。同時(shí)，給出處理建議：立即停機(jī)，對(duì)轉(zhuǎn)子進(jìn)行動(dòng)平衡校驗(yàn)和修復(fù)。用戶可以通過界面查詢歷史數(shù)據(jù)，了解該壓縮機(jī)過去的運(yùn)行狀態(tài)和故障記錄。在歷史數(shù)據(jù)查詢中，用戶發(fā)現(xiàn)該壓縮機(jī)在過去幾個(gè)月內(nèi)，軸心軌跡的橢圓度逐漸增大，振動(dòng)幅值也有上升趨勢(shì)，這與當(dāng)前診斷出的轉(zhuǎn)子不平衡故障發(fā)展趨勢(shì)相吻合。通過這樣的展示和交互，用戶能夠清晰地了解壓縮機(jī)的故障情況，及時(shí)采取有效的措施，保障設(shè)備的安全運(yùn)行。5.3診斷結(jié)果對(duì)比與分析將診斷系統(tǒng)在石油化工和電力行業(yè)案例中的診斷結(jié)果與實(shí)際維修情況進(jìn)行對(duì)比分析，以驗(yàn)證系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和有效性。在石油化工行業(yè)的乙烯生產(chǎn)裝置離心式壓縮機(jī)案例中，診斷系統(tǒng)判斷為轉(zhuǎn)子不平衡故障，故障概率為0.92。實(shí)際維修情況是，維修人員對(duì)轉(zhuǎn)子進(jìn)行拆解檢查后，發(fā)現(xiàn)葉輪上有部分葉片磨損，導(dǎo)致轉(zhuǎn)子質(zhì)量分布不均勻，從而引起轉(zhuǎn)子不平衡