基于蚁群聚类算法的离心式压缩机故障诊断方法

作者：祝勇仁; 蔡杰; 善盈盈

来源：油气储运, 2019, 38(04): 424-428.

• 蚁群聚类算法
• 离心式压缩机
• 故障诊断
• 频域分析
• 模式识别

工业化生产水平的提高使得离心式压缩机不断朝着大型化、复杂化、连续化及自动化方向发展,设备故障造成的损失越来越大,研究其故障诊断方法对于提高设备故障在线检测能力、预防故障与事故的发生具有积极意义。采用电涡流传感器测量离心式压缩机联轴节侧径向位移信号,应用频域分析方法对采集到的信号数据进行傅里叶变换,获得对故障敏感的特征量,作为蚁群聚类算法输入的特征参数,将对故障识别转化成对于设备运行时的输出和状态特征的聚类问题。将蚁群聚类算法应用于某乙烯厂的离心式压缩机,对其正常运行、转子不平衡故障、油膜涡动故障、喘振故障4种状态进行模式识别。应用结果表明:基于蚁群聚类算法的离心式压缩机故障诊断方法诊断结果准确、识别率高。(表3,参20)

• 单位
  浙江机电职业技术学院