往复压缩机曲轴连杆机构复合故障诊断方法研究

一、引言

1.1 研究背景与意义

往复压缩机凭借压力范围广、效率高的特点，广泛应用于天然气输送、化工反应等工业场景。曲轴连杆机构作为核心运动部件，承担着将旋转运动转化为往复运动的关键功能，长期承受交变载荷、冲击振动等复杂应力，故障频发。据统计，曲轴连杆机构故障占往复压缩机总故障的 65% 以上，其中复合故障（如轴承磨损伴随曲轴弯曲、连杆螺栓松动叠加轴瓦烧损）因特征耦合、表现复杂，易导致误诊或漏诊，可能引发设备停机、生产中断甚至安全事故。因此，研究高效的复合故障诊断方法，对提高设备可靠性、降低维护成本具有重要工程意义。

1.2 国内外研究现状

国外学者在往复压缩机故障诊断领域起步较早，德国西门子公司采用振动监测与油液分析结合的方法，实现了轴承与曲轴单一故障的早期预警；美国普渡大学团队提出基于小波变换的故障特征提取算法，在单一故障识别中准确率达90%。但针对复合故障，其研究多集中于仿真分析，实际工程应用较少。

国内研究近年来进展显著，西安交通大学王凯等通过分析曲轴连杆机构动力学模型，揭示了复合故障的振动耦合规律；华东理工大学李继猛等将深度学习算法引入故障诊断，对连杆螺栓松动与轴瓦磨损的复合故障识别准确率达 88% 。然而，现有方法在特征提取的抗干扰性、算法实时性等方面仍需优化，难以适应复杂工业环境。

1.3 研究内容与技术路线

本文主要研究内容包括：（1）分析曲轴连杆机构典型复合故障的形成机理与振动特征；（2）构建基于振动信号的复合故障特征提取方法，采用小波包分解提取高频冲击特征与低频稳态特征；（3）设计融合粒子群优化（PSO）的 SVM分类模型，实现复合故障模式识别；（4）通过实验平台验证方法有效性。

技术路线为：故障机理分析→信号采集与预处理→特征提取→智能诊断模型构建→实验验证与优化。

二、曲轴连杆机构复合故障机理与特征分析

2.1 典型复合故障类型

往复压缩机曲轴连杆机构常见复合故障主要包括：

• 类型 1 ：曲轴裂纹与主轴承磨损复合故障。曲轴裂纹导致旋转失衡，引发周期性振动；轴承磨损使间隙增大，产生冲击振动，二者耦合后表现为低频调制与高频冲击叠加特征。

• 类型 2 ：连杆螺栓松动与轴瓦偏磨复合故障。螺栓松动导致连杆运动偏移，产生非对称冲击；轴瓦偏磨引发周期性摩擦振动，特征表现为非平稳信号中包含多频率成分。

• 类型 3 ：十字头销磨损与连杆弯曲复合故障。十字头销磨损增加间隙，产生随机振动；连杆弯曲导致受力不均，形成周期性脉动，特征呈现宽频带噪声与单频谐波叠加。

2.2 故障特征耦合机制复合故障特征耦合主要源于两种机制：

• 能量耦合：一种故障产生的振动能量传递至另一部件，引发特征频率调制。例如，轴承磨损产生的2 倍转频振动会调制曲轴裂纹的1 倍转频特征。

• 结构耦合：部件间刚性连接导致故障特征相互叠加。如连杆螺栓松动使连杆刚度下降，其振动信号会掩盖轴瓦磨损的高频特征。

2.3 振动信号特征规律

正常工况下，曲轴连杆机构振动信号以旋转基频（f0）及其谐波为主，频谱分布平稳；单一故障时，特征频率明确（如轴承磨损特征频率为外圈故障频率fout=nf0/2，n 为滚珠数）；复合故障时，频谱中出现特征频率交叉调制（如fout + 2f0）、幅值非线性变化，且时域信号呈现非高斯分布特性。

三、复合故障诊断方法研究

3.1 振动信号采集与预处理

采用加速度传感器安装于曲轴箱、连杆轴承座等关键部位，采样频率设为10kHz，采集振动信号。预处理步骤包括：

• 去噪：采用自适应小波阈值去噪，消除工业环境中的电磁干扰与背景噪声。

• 趋势项去除：通过多项式拟合剔除信号中的基线漂移，保留有效振动成 分。

3.2 基于小波包分解的特征提取

小波包分解能有效分离不同频段的故障特征，具体步骤为：

1. 对预处理后的信号进行3 层小波包分解，得到8 个频段分量；

2. 计算各频段能量占比，选取能量占比超5% 的频段作为特征频段；

3. 提取特征频段的峭度、峰值因子、均方根等 12 个时域指标，构建特征向量。

3.3 基于 PSO-SVM 的复合故障识别模型

• 模型构建：以提取的特征向量为输入，SVM 为分类器，采用 PSO 算法优化SVM 的惩罚因子与核函数参数，提高分类精度。

• 训练过程：选取1000 组样本（含正常工况、3 类单一故障、5 类复合故障）构建训练集，500 组样本作为测试集，通过交叉验证调整模型参数。

四、实验验证与结果分析

4.1 实验平台搭建

基于某型号往复压缩机（功率 110kW ，转速 400r/min ）搭建实验台，通过人为设置故障模拟复合工况：

• 曲轴裂纹 + 主轴承磨损：加工曲轴 0.2mm 深裂纹，将主轴承间隙从0.1mm增至 0.3mm ；

• 连杆螺栓松动 + 轴瓦偏磨：松开螺栓至预紧力下降 30% ，轴瓦单侧磨损0.15mm。

4.2 诊断结果分析

测试集诊断结果显示：

• 单一故障诊断准确率：轴承磨损 98% 、曲轴裂纹 96% 、连杆螺栓松动95% ；

• 复合故障诊断准确率：曲轴 - 轴承复合故障 94% 、连杆螺栓 - 轴瓦复合故障 92% ；

• 误判主要源于十字头销 - 连杆弯曲复合故障（准确率 89% ），因二者特征频段重叠度高。

与传统方法对比，本文方法较单一小波分析诊断准确率提高 15% ，较未优化的SVM 模型提高8%，验证了特征提取与智能算法融合的有效性。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文提出的往复压缩机曲轴连杆机构复合故障诊断方法，通过分析故障耦合机制，结合小波包分解与 PSO-SVM 算法，实现了复合故障的高效识别。实验表明，该方法能有效区分不同类型复合故障，准确率满足工程需求，为设备状态监测提供可行方案。

5.2 展望

未来研究可从三方面优化：（1）引入深度学习算法（如卷积神经网络），提高复杂耦合故障的自适应识别能力；（2）结合油液分析、温度监测等多源信息，构建融合诊断模型；（3）开发在线诊断系统，实现工业现场实时故障预警。

参考文献

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