空压机机械特性监测系统设计与应用分析

摘要：为解决空压机在高负载和频繁启停工况下易出现振动、过热和供气不稳定等问题，本文设计了一种基于多传感器融合的空压机机械特性监测系统。系统集成振动、温度和压力等多维监测参数，采用快速傅里叶变换（FFT）提取振动信号特征，并通过支持向量机（SVM）模型实现故障识别和趋势预测。系统采用动态采样和时间同步机制，确保在复杂工况下保持高精度监测和故障预警能力。通过在某化工厂3台37kW螺杆式空压机上的连续6个月测试，系统在负载突变、频繁启停和高负载工况下的故障诊断准确率达到92%以上，报警响应时间小于5 s，能够有效实现空压机的状态监测和早期故障识别，提升设备的运行稳定性和维护效率。

关键词：空压机；机械特性监测；振动信号；快速傅里叶变换；故障诊断；支持向量机

0引言

空压机作为工业生产中的重要设备，其运行状态直接关系到生产线的连续性和生产效率。由于空压机长期处于高负载和频繁启停状态，机械部件容易出现磨损、过热和供气不稳定等问题，导致设备故障率升高，进而影响生产效率和运行安全。传统的人工巡检和定期维护方式存在实时性差、故障识别滞后等问题，难以及时发现潜在故障隐患[1]。为解决上述问题，本文设计了一种基于多传感器融合的空压机机械特性监测系统，采用振动、温度和压力等多维度监测参数，结合快速傅里叶变换（FFT）提取振动特征，并通过支持向量机（SVM）模型进行故障诊断和趋势预测。通过在某化工厂的实际测试，验证了系统在复杂工况下的监测精度、故障诊断能力和响应速度，证明了系统在工业现场的应用价值。

1系统设计

1.1总体设计

空压机运行状态监测系统由数据采集、信号处理、故障诊断和人机交互四个模块组成，整体架构设计以模块化和层次化为核心，确保系统具备良好的扩展性和稳定性。系统采用分布式架构，各模块通过数据总线进行通信，形成闭环的监测与反馈机制。首先，数据采集模块通过振动、温度和压力传感器获取空压机的运行状态数据，并通过A/D转换和滤波预处理将信号传送至信号处理模块。信号处理模块采用快速傅里叶变换（FFT）提取信号频率特征，并通过带通滤波器消除噪声，输出特征参数[2]。故障诊断模块利用支持向量机（SVM）或随机森林模型对特征参数进行分类，识别出异常状态，并结合历史数据进行趋势预测。人机交互模块通过图形化界面展示监测结果，提供历史数据查询和实时报警提示，方便操作人员快速定位和排除故障。系统整体架构如下图1所示：

1.2数据采集模块设计

数据采集模块承担着实时监测空压机运行状态的核心任务，直接关系到系统整体性能的稳定性和诊断精度。系统采用多传感器融合策略，集成振动、温度和压力等监测参数，构建完整的状态监测网络。

振动监测采用PCB 608A11加速度传感器，布置于空压机的驱动端与非驱动端，捕获不同方向的振动信号，识别机械故障特征。温度监测采用K型热电偶传感器，布置于空压机排气口，直接监测压缩气体温度，具备良好的热稳定性和抗干扰能力。压力监测采用ROSEMOUNT 3051压力传感器，布置于排气管路中段，利用微差压测量技术输出高精度压力数据[3]。

系统采用并行架构，基于SPI与RS485总线协议进行同步采集，确保数据在时间轴上的一致性。模拟信号通过模数转换（A/D转换）生成数字信号，传送至数据缓冲区。系统采用快速傅里叶变换（FFT）提取振动信号的频率特征，其表达式为：

式中，X（k）为频率域信号，x（n）为时间域信号，N为采样点数，K为频率索引。FFT通过将时间域信号转换为频率域信号，提取频率特征、幅值与相位信息，为后续故障诊断与趋势分析提供依据。系统采用动态采样策略，根据空压机运行状态动态调整采样频率，确保在快速启停、负载突变等复杂工况下保持高精度监测能力。所有采集数据通过时间戳标注后存储于数据库中，形成完整的时间序列数据集。

1.3信号处理模块设计

信号处理模块承担着对采集的原始信号进行降噪、特征提取和数据重构的任务，是实现高精度故障诊断的关键环节。空压机在复杂工业环境下运行时，振动信号往往夹杂机械噪声、电磁干扰和外界环境干扰，导致信号中存在大量的低频和高频噪声。为确保特征提取的准确性，系统在信号处理环节采用多级滤波策略，通过带通滤波器（Band-Pass Filter， BPF）滤除非工作频段内的干扰信号，保留空压机的主频率成分。带通滤波器的传递函数定义为：

式中，H（s）为滤波器的传递函数，ωc为阻尼系数，ω0为中心频率。在滤波基础上，系统通过短时傅里叶变换（STFT）提取振动信号的瞬时频率特征，识别出空压机在不同工况下的动态频率变化[4]。STFT采用滑动窗口法对振动信号进行局部频谱分析，能够捕获时域和频域信息，提取设备运行状态的动态特征。

此外，为了提高系统对复杂信号的适应性，系统采用小波变换（Wavelet Transform）进行多尺度分析。小波变换在不同频段下对信号进行分解和重构，能够有效识别短暂性故障和冲击特征，增强系统对突发性故障的识别能力。

特征提取后，系统采用主成分分析（PCA）算法对特征向量进行降维，去除冗余信息，提取主要成分。PCA通过计算特征矩阵的协方差，选取最大方差方向上的特征向量，形成低维特征空间，提高模型的收敛速度和诊断精度。信号处理模块生成的特征向量将作为输入数据，传送至故障诊断模块，进行模型训练与状态分类。

1.4故障诊断模块设计

故障诊断模块采用机器学习模型对提取的特征向量进行分类与识别，形成对空压机运行状态的智能判定。系统通过支持向量机（SVM）模型建立非线性分类器，利用最大间隔法构建最优超平面，将空压机的运行状态划分为正常与异常类别。SVM模型的损失函数定义为：

式中，w为模型权重，xi为输入样本，Yi为标签，B为偏置，C为正则化系数。系统通过K折交叉验证（K-Fold Cross Validation）法对SVM模型的超参数进行优化，选择最优的惩罚系数和核函数，提升分类精度和模型的泛化能力。系统采用输出概率最大化策略，结合历史数据构建动态阈值模型，实现不同运行状态下的自适应故障识别。

故障诊断模块在分类输出的基础上，进一步生成状态趋势预测模型。通过累积异常幅值和异常频率，建立时间序列模型，判断设备劣化趋势和故障发生概率。结合贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔科夫链（Markov Chain）对趋势模型进行动态修正，形成完整的预测诊断闭环。

1.5人机交互模块设计

人机交互模块负责提供空压机运行状态的直观展示与实时控制功能，是操作人员与系统交互的接口。系统采用模块化界面设计，分为实时监测、历史数据查询和报警管理三大功能区。

实时监测界面展示振动、温度和压力的实时变化趋势，采用动态折线图和柱状图展示监测数据，界面支持数据缩放与滚动功能。历史数据查询模块提供多维度数据检索与导出功能，支持数据的分层展示与趋势分析[5]。

报警管理模块采用多级动态阈值策略，基于实时监测数据自动判定运行状态。报警触发判定采用以下公式：

式中，S（t）为报警状态，V（t）为振动幅值，T（t）为温度，P（t）为压力，Vthreshold为振动报警阈值，Tthreshold为温度报警阈值，Pthreshold为压力报警阈值。当监测参数超过阈值时，系统将触发报警，界面弹窗提示，同时伴随声音与颜色警报。系统支持远程访问与移动端监控，操作人员通过授权账户可在PC端或移动端访问监测状态、历史数据与报警记录。操作人员可通过界面修改参数配置与报警策略，优化监测系统的响应速度与适应性。

2系统性能评估

2.1测试平台搭建与测试方法

为验证空压机机械特性监测系统的性能，选取某化工厂3台37kW螺杆式空压机（累计运行12，000小时）作为实测对象，测试周期为连续6个月，涵盖启停、负载突变和维护周期等复杂工况。

振动监测采用PCB 608A11加速度传感器，安装于空压机的驱动端和非驱动端，捕获不同方向的振动幅值和频率。温度监测采用K型热电偶传感器，安装在排气口，监测压缩气体温度。压力监测采用ROSEMOUNT 3051压力传感器，布置在排气管路中段，反映供气系统的工作状态。

系统采用SPI与RS485总线协议进行同步采集，模拟信号经A/D转换生成数字信号。振动信号通过快速傅里叶变换（FFT）提取频率特征、幅值和相位信息。系统采用动态采样策略，根据运行状态调整采样频率，保持在复杂工况下的高精度监测能力。所有数据经时间戳标定后存储在数据库中，形成完整的时间序列数据集。

2.2测试结果与分析

系统运行6个月后，采集到的振动、温度和压力数据经过特征提取与故障诊断，生成空压机的运行状态曲线和异常状态记录。下表1汇总了典型工况下的监测数据结果：

（1）振动监测结果分析

在正常运行状态下，空压机的振动幅值保持在3.5 mm/s左右，振动频率为48 Hz，波动范围较小，表明机械部件运行稳定。负载突变和频繁启停阶段，振动幅值和振动频率显著增大，振动幅值最高达8.3 mm/s，提示轴承磨损和机械结构不平衡的可能性。在高负载长时间运行状态下，振动幅值突破7 mm/s，振动频率升至60 Hz，表明机械结构已处于高负荷工作状态，存在轴承劣化或转子不平衡的隐患。

（2）温度监测结果分析

在正常运行状态下，排气温度保持在95℃左右，波动范围较小。在负载突变和频繁启停状态下，排气温度显著升高，达到108℃以上，表明压缩机在动态负载下的热负荷增加，可能导致润滑系统和冷却系统负担加重。在高负载长时间运行和部件老化阶段，排气温度持续升高至115℃，提示冷却系统效率下降或压缩腔泄漏等问题。

（3）压力监测结果分析

在正常运行状态下，排气压力保持在0.72 MPa左右，波动范围较小。在负载突变阶段，压力波动幅度增大，压力上升至0.78 MPa，表明供气系统在负载波动下的响应能力不足。在部件老化阶段，排气压力上升至0.87 MPa，提示可能存在阀门泄漏或管道阻塞问题，需进一步检查与修复。

（4）系统性能评估与故障预警效果

监测系统在不同工况下均保持较高的采集精度和响应速度。系统在振动、温度和压力监测中的采集误差保持在±3%以内。振动信号通过FFT分析能够准确提取频率特征，支持向量机（SVM）模型在振动、温度和压力异常状态诊断中的准确率达到92%以上。动态报警机制在负载突变和启停过程中能够在5s内触发报警，表明系统具备出色的实时监测与故障预警能力。在部件老化状态下，系统在振动幅值突破8 mm/s、排气温度超过110℃时发出高级报警，提示操作人员进行维护和故障排查。通过历史趋势分析，系统能够提前2周识别出轴承磨损和冷却系统故障的潜在趋势，为预防性维护提供了有效的数据支持

3结束语

本文设计并实现了一种针对空压机机械特性的在线监测系统，集成振动、温度和压力等多传感器融合技术，构建完整的状态监测网络。系统采用快速傅里叶变换（FFT）提取振动信号的频率特征，结合动态采样和时间同步机制，确保在复杂工况下保持高精度监测能力。实测结果表明，系统在连续6个月的运行中，能够准确捕获负载突变、频繁启停等动态特征，并基于支持向量机（SVM）模型实现高效的故障识别和趋势预测。系统的报警响应时间控制在5 s以内，振动、温度和压力诊断准确率分别达到92%、95%和94%，能够在早期识别轴承磨损、冷却系统低效和气阀泄漏等潜在故障。系统在复杂工况下的稳定性和诊断精度得到充分验证，为空压机的智能监测和预防性维护提供了有效的技术支持和工程保障。

参考文献

[1]胡声福.基于PLC的空压机组智能联控监测技术改造[J].世界有色金属，2024，（16）：29-31.

[2]薛金国.螺杆式空压机故障检测控制系统的设计及应用分析[J].西部探矿工程，2023，35（12）：156-158.

[3]李中兴.空压机运行状态参数智能监测方法设计[J].设备管理与维修，2023，（22）：45-47.

[4]贾凯旋.基于边云协同的空压机状态数据监测与异常预测系统研究[D].中北大学，2023.

[5]刘睿.魏墙煤矿螺杆空压机远程监测及控制系统优化设计研究[J].山东煤炭科技，2023，41（01）：194-196.

作者简介：2.孙小伟 1969.12 男 汉族 子长市 中专 技师 维修工