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【摘 要】本文通过离心压缩机的故障类型、离心压缩机典型故障振动特征分析、基于神经网络的离心压缩机故障诊断以及基于小波分析的离心压缩机故障诊断进行简要分析。
【关键词】离心；压缩机；故障；诊断；研究
前言
离心压缩机潜在的故障较为繁琐，干扰压缩机的运行效率，直接影响工业生产的流程。目前，离心压缩机已经投入各个工业生产中，受到工业生产的极大重视，特别是在化工企业中离心压缩机多是无备机的运行现状，一旦其在运行中出现故障，直接影响整个系统的正常运行，甚至造成全系统停车的严重后果。必须利用高效的诊断方法，才能规避离心压缩机的故障风险，确保其处于安全、高效的运行环境中。离心压缩机对故障诊断的要求比较高，主要是实现压缩机的高质量运行，排除故障因素的干扰
一、离心压缩机的故障类型
离心压缩机的故障类型比较多，其中90%属于振动问题，着重分析离心压缩机在工业生产中的振动问题。振动故障是由不同的原因造成的，规划离心压缩机振动故障的类型，如：1、转子偏移，临界转子之间的中心线，没有在规定的位置上，明显倾斜，此时离心压缩机会长周期的振动，解决转子偏移时，要排除外力的干扰，实行热态处理；
2、转子弯曲，转子轴没有处于中心线处，如果是由转子弯曲引发的离心压缩机振动，则需要采用对应的修复措施；
3、转子不平衡，当离心压缩机的转子轴心线外侧，呈现不平衡质量时，导致转子出现周期性运转偏离，离心压缩机在转子偏离的带动下，表现出振动故障，此类故障需要检查转子是否出现质量问题，重新平衡转子。（4）轴承间隙过大、油质变差、油温过高、联轴器不对中等常见故障，也均会表现出振动故障，此类故障需要做出相应的维修保养来解决。
二、离心压缩机典型故障振动特征分析
离心压缩机在工作过程中往往会出现各种故障，其故障的振动信号包含着丰富且重要的反映其运行状态的信息，而要对这些故障信息进行分析必须了解压缩机故障的振动特性。作为旋转机械的离心压缩机常见的故障有转子不平衡、轴系不对中、基座松动、碰摩及叶片故障等。以下仅针对压缩机转子不平衡、转子不对中、基座松动等典型故障的振动特性进行简要分析。
1、转子不平衡。转子不平衡包括转子系统的质量偏心和转子部件出现缺损。转子质量偏心是由转子的制造误差、装配误差、材质的非均匀性等原因造成的，称为初始不平衡；转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢及转子受疲劳力的作用，使转子的零部件局部损坏、脱落，碎块飞出等，造成新的转子不平衡。转子质量偏心及转子部件缺损是2种不同的故障，但其不平衡振动机理却是相同的。当出现转子不平衡时，其振动特征为：振动频率不平衡振动的频率成分单一且明朗，主要表现为转子的基频等于转子的旋转频率，即工作频率fr=n/60Hz，n为轴转速（r/min），除此之外，不平衡振动还会激起其它一些弱小的频率成分，如1/2fr、2fr等谐波；振动方向特征主要是径向振动较大。
2、转子不对中。压缩机转轴与电机主轴之间由联轴器联接构成轴系，由于机器安装误差、承载后的变形及机器基础的松动等，会造成轴系平行位移、轴线角度位移或综合位移等轴系对中变化误差，统称为转子不对中。当出现不对中故障时，会产生一系列有害于设备的动态效应，如机器联轴器偏转、轴承早期损坏、油膜失稳和轴挠曲变形等，导致机器发生异常振动和噪声，危害极大。其振动特征为：频率特征转子不对中的型式不同，频率表现也有些差别。平行不对中主要激起2倍转频，即为2fr，角度不对中则表现为同频振动突出，它们的共同点是都会产生多倍转频振动，如1fr，3fr，4fr，5fr等高次谐波；振动方向特征与不对中的型式有关，当存在平行不对中时，径向振动较大；
三、基于神经网络的离心压缩机故障诊断
离心压缩机的故障与引发原因之间，存有非线性的关系，所以利用神经网络诊断的方法，在根本上分析离心压缩机的运行，通过离心压缩机自身的组织变化，诊断其在工业生产中的故障。起初离心压缩机的故障诊断，采用了谱图的方式，但是谱图诊断缺乏故障信号，无法准确判断故障类型，因此工业领域内将神经网络引入到离心压缩机故障诊断中。SOM根据离心压缩机的运行，构成了分析与竞争同时存在的诊断系统，当离心压缩机出现运行故障时，SOM会主动判断故障的属性，由于属性之间的神经元具有权值连接，所以神经元存在控制作用。SOM神经网络为诊断离心压缩机的故障，创建输入层，通过输入层判断离心压缩机对外界因素的反应。离心压缩机潜在的故障对SOM神经网络存在干预性，影响原本设定的参数，导致参数部分出现明显的异同，而SOM神经网络将故障信息做为判别条件，输入到神经网络系统内，便于快速诊断出离心压缩机的故障。
四、基于小波分析的离心压缩机故障诊断
小波分析是除神经网络以外，离心压缩机故障诊断的另外一种方式，同样具备准确诊断的能力。小波分析在离心压缩机故障诊断中的原理是利用小波变换的过程，处理离心压缩机的故障信号，其在故障诊断方面有一个明显的优势，即：实现局部诊断，缩小故障识别的范围，提高故障检修的准确度。分析小波分析在离心压缩机故障诊断中的应用，如下。
1、小波分析的网络结构
小波分析在离心压缩机故障诊断中同样可以形成神经网络结构，描述压缩机的基本特性。小波分析获取离心压缩机潜在的故障信息后，会调节参数，与预先设定的相吻合，待参数调节完成后，小波分析逐步降低输入值，层次性分解离心压缩机传递出的故障信号，准确判断离心压缩机的故障。例如：离心压缩机表现出故障特征后，小波分析会将故障信息传达出的参数划分成三个层次，完成神经网络结构的构建，第一层是输入层，主要是小波变换后，在离心压缩机内获取的故障参数，具有明显的特征向量；第二层是输出层，用于形成故障诊断的模型，体现小波分析神经网络结构的分析作用；第三层是隐含层，此部分的神经元数目比较多，构成了复杂的网络结构，在小波分析故障诊断中发挥评估与评价的作用，明确诊断出离心压缩机的故障。
2.小波分析的诊断算法
小波分析在离心故障中的诊断算法，用來比对预设与实际数据，同时将两者的误差做为目标函数的根本，适当调整诊断结果，促使其满足小波分析的调整条件，以此来诊断出故障结果。小波分析的诊断算法可以分为两个部分，分析如：前向计算，按照小波神经网络的计算起点，逐层推进计算，此算法流程中，必须确定前一层的数据信息后，才能进行后一层的输出，保障数据传播阶段的准确性，避免遗漏离心压缩机的故障信息，前向计算在小波分析的诊断算法中，属于前向传播，具备准确计算的优势，规避故障诊断算法中不确定的影响因素；权值调整，此流程部分需要以输出层为起点，根据小波分析之间的计算层次，依次执行权值计算，在此基础上，调整权值的数据，其与前向计算存在明显的不同，小波分析将此部分诊断算法定义为反向传播，用于规避计算中的误差
结束语
分析离心压缩机的故障时可以得出，其在工业运行中具有多样化的表现，增加了故障诊断的压力。离心压缩机的故障诊断，基本采用的是科技含量比较高的诊断技术，通过准确的诊断，识别离心压缩机中的故障，控制其在工业生产中的运行状态，发挥离心压缩机的工作优势，进而优化离心压缩机工业生产的环境，提高效益能力。
参考文献：
[1]冯世杰.离心式压缩机故障诊断[J].设备管理与维修，2011，
（09）：24-26.
[2]岳峰杰.离心压缩机典型故障诊断案例[J].风机技术，2012，
（06）：45-47.
[3]董建军.离心压缩机故障分析及改进措施[J].石油化工设备，2012，（S1）：90-92.
【关键词】离心；压缩机；故障；诊断；研究
前言
离心压缩机潜在的故障较为繁琐，干扰压缩机的运行效率，直接影响工业生产的流程。目前，离心压缩机已经投入各个工业生产中，受到工业生产的极大重视，特别是在化工企业中离心压缩机多是无备机的运行现状，一旦其在运行中出现故障，直接影响整个系统的正常运行，甚至造成全系统停车的严重后果。必须利用高效的诊断方法，才能规避离心压缩机的故障风险，确保其处于安全、高效的运行环境中。离心压缩机对故障诊断的要求比较高，主要是实现压缩机的高质量运行，排除故障因素的干扰
一、离心压缩机的故障类型
离心压缩机的故障类型比较多，其中90%属于振动问题，着重分析离心压缩机在工业生产中的振动问题。振动故障是由不同的原因造成的，规划离心压缩机振动故障的类型，如：1、转子偏移，临界转子之间的中心线，没有在规定的位置上，明显倾斜，此时离心压缩机会长周期的振动，解决转子偏移时，要排除外力的干扰，实行热态处理；
2、转子弯曲，转子轴没有处于中心线处，如果是由转子弯曲引发的离心压缩机振动，则需要采用对应的修复措施；
3、转子不平衡，当离心压缩机的转子轴心线外侧，呈现不平衡质量时，导致转子出现周期性运转偏离，离心压缩机在转子偏离的带动下，表现出振动故障，此类故障需要检查转子是否出现质量问题，重新平衡转子。（4）轴承间隙过大、油质变差、油温过高、联轴器不对中等常见故障，也均会表现出振动故障，此类故障需要做出相应的维修保养来解决。
二、离心压缩机典型故障振动特征分析
离心压缩机在工作过程中往往会出现各种故障，其故障的振动信号包含着丰富且重要的反映其运行状态的信息，而要对这些故障信息进行分析必须了解压缩机故障的振动特性。作为旋转机械的离心压缩机常见的故障有转子不平衡、轴系不对中、基座松动、碰摩及叶片故障等。以下仅针对压缩机转子不平衡、转子不对中、基座松动等典型故障的振动特性进行简要分析。
1、转子不平衡。转子不平衡包括转子系统的质量偏心和转子部件出现缺损。转子质量偏心是由转子的制造误差、装配误差、材质的非均匀性等原因造成的，称为初始不平衡；转子部件缺损是指转子在运行中由于腐蚀、磨损、介质结垢及转子受疲劳力的作用，使转子的零部件局部损坏、脱落，碎块飞出等，造成新的转子不平衡。转子质量偏心及转子部件缺损是2种不同的故障，但其不平衡振动机理却是相同的。当出现转子不平衡时，其振动特征为：振动频率不平衡振动的频率成分单一且明朗，主要表现为转子的基频等于转子的旋转频率，即工作频率fr=n/60Hz，n为轴转速（r/min），除此之外，不平衡振动还会激起其它一些弱小的频率成分，如1/2fr、2fr等谐波；振动方向特征主要是径向振动较大。
2、转子不对中。压缩机转轴与电机主轴之间由联轴器联接构成轴系，由于机器安装误差、承载后的变形及机器基础的松动等，会造成轴系平行位移、轴线角度位移或综合位移等轴系对中变化误差，统称为转子不对中。当出现不对中故障时，会产生一系列有害于设备的动态效应，如机器联轴器偏转、轴承早期损坏、油膜失稳和轴挠曲变形等，导致机器发生异常振动和噪声，危害极大。其振动特征为：频率特征转子不对中的型式不同，频率表现也有些差别。平行不对中主要激起2倍转频，即为2fr，角度不对中则表现为同频振动突出，它们的共同点是都会产生多倍转频振动，如1fr，3fr，4fr，5fr等高次谐波；振动方向特征与不对中的型式有关，当存在平行不对中时，径向振动较大；
三、基于神经网络的离心压缩机故障诊断
离心压缩机的故障与引发原因之间，存有非线性的关系，所以利用神经网络诊断的方法，在根本上分析离心压缩机的运行，通过离心压缩机自身的组织变化，诊断其在工业生产中的故障。起初离心压缩机的故障诊断，采用了谱图的方式，但是谱图诊断缺乏故障信号，无法准确判断故障类型，因此工业领域内将神经网络引入到离心压缩机故障诊断中。SOM根据离心压缩机的运行，构成了分析与竞争同时存在的诊断系统，当离心压缩机出现运行故障时，SOM会主动判断故障的属性，由于属性之间的神经元具有权值连接，所以神经元存在控制作用。SOM神经网络为诊断离心压缩机的故障，创建输入层，通过输入层判断离心压缩机对外界因素的反应。离心压缩机潜在的故障对SOM神经网络存在干预性，影响原本设定的参数，导致参数部分出现明显的异同，而SOM神经网络将故障信息做为判别条件，输入到神经网络系统内，便于快速诊断出离心压缩机的故障。
四、基于小波分析的离心压缩机故障诊断
小波分析是除神经网络以外，离心压缩机故障诊断的另外一种方式，同样具备准确诊断的能力。小波分析在离心压缩机故障诊断中的原理是利用小波变换的过程，处理离心压缩机的故障信号，其在故障诊断方面有一个明显的优势，即：实现局部诊断，缩小故障识别的范围，提高故障检修的准确度。分析小波分析在离心压缩机故障诊断中的应用，如下。
1、小波分析的网络结构
小波分析在离心压缩机故障诊断中同样可以形成神经网络结构，描述压缩机的基本特性。小波分析获取离心压缩机潜在的故障信息后，会调节参数，与预先设定的相吻合，待参数调节完成后，小波分析逐步降低输入值，层次性分解离心压缩机传递出的故障信号，准确判断离心压缩机的故障。例如：离心压缩机表现出故障特征后，小波分析会将故障信息传达出的参数划分成三个层次，完成神经网络结构的构建，第一层是输入层，主要是小波变换后，在离心压缩机内获取的故障参数，具有明显的特征向量；第二层是输出层，用于形成故障诊断的模型，体现小波分析神经网络结构的分析作用；第三层是隐含层，此部分的神经元数目比较多，构成了复杂的网络结构，在小波分析故障诊断中发挥评估与评价的作用，明确诊断出离心压缩机的故障。
2.小波分析的诊断算法
小波分析在离心故障中的诊断算法，用來比对预设与实际数据，同时将两者的误差做为目标函数的根本，适当调整诊断结果，促使其满足小波分析的调整条件，以此来诊断出故障结果。小波分析的诊断算法可以分为两个部分，分析如：前向计算，按照小波神经网络的计算起点，逐层推进计算，此算法流程中，必须确定前一层的数据信息后，才能进行后一层的输出，保障数据传播阶段的准确性，避免遗漏离心压缩机的故障信息，前向计算在小波分析的诊断算法中，属于前向传播，具备准确计算的优势，规避故障诊断算法中不确定的影响因素；权值调整，此流程部分需要以输出层为起点，根据小波分析之间的计算层次，依次执行权值计算，在此基础上，调整权值的数据，其与前向计算存在明显的不同，小波分析将此部分诊断算法定义为反向传播，用于规避计算中的误差
结束语
分析离心压缩机的故障时可以得出，其在工业运行中具有多样化的表现，增加了故障诊断的压力。离心压缩机的故障诊断，基本采用的是科技含量比较高的诊断技术，通过准确的诊断，识别离心压缩机中的故障，控制其在工业生产中的运行状态，发挥离心压缩机的工作优势，进而优化离心压缩机工业生产的环境，提高效益能力。
参考文献：
[1]冯世杰.离心式压缩机故障诊断[J].设备管理与维修，2011，
（09）：24-26.
[2]岳峰杰.离心压缩机典型故障诊断案例[J].风机技术，2012，
（06）：45-47.
[3]董建军.离心压缩机故障分析及改进措施[J].石油化工设备，2012，（S1）：90-92.