状态子空间在往复压缩机自动预警方法的研究与应用

作     者：赵雨薇 马波 沈炳生 张进杰 Zhao Yuwei;Ma Bo;Shen Bingsheng;Zhang Jinjie

作者机构：北京化工大学诊断与自愈工程研究中心北京100029 中国石油大港石化公司天津300280 

出 版 物：《机械科学与技术》 (Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering)

年 卷 期：2016年第35卷第4期

页      面：568-572页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家重点基础研究发展计划("973"计划)项目(2012CB026000) 国家自然科学重点基金项目(51135001)资助 

主　　题：自动预警 状态子空间 多维特征矩阵 KPCA 差异度 

摘      要：往复压缩机现有报警方式单一,多采用单特征值报警与门限报警的方式,经常导致设备盲目停车而影响生产,无法综合分析设备当前运行状态是否异常并提前预警。针对该问题,提出一种基于状态子空间的往复压缩机自动预警方法。该方法提取设备运行状态信号的特征参数,构造多维特征矩阵,利用核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法对多维特征矩阵进行降维,构建状态子空间,计算正常状态和当前状态子空间之间的差异度,并通过故障案例数据自学习得到差异度指标的报警阈值。经实际故障案例验证,该方法能大幅提前往复压缩机典型故障报警时间点,提高在线状态监测系统的故障预警能力。