基于CEEMD-FCM 的天然气储运压缩机气阀故障识别技术

张平 刘小龙 蔡兴龙 李亚民

1国家管网集团联合管道有限责任公司西部分公司

2辽宁沃尔德沃克科技有限公司

往复式压缩机是天然气储运、石油化工等工业的重要机械设备，其工作方式是通过电动机驱动曲柄和连杆带动活塞在气缸内进行往复运动实现气体增压[1-2]。往复式压缩机因结构复杂、零部件繁多，出现故障的概率较大。对其易损零件进行统计，其中吸气阀、排气阀引发的故障概率最高，占36%，其次为填料函、连杆、曲柄和活塞杆引发的故障[3-4]。气阀一旦发生故障会导致机组长时间停机，影响机组排气量，降低工作效率，因此对气阀故障进行高效识别对提高生产效率具有重要意义。

目前，对气阀故障的识别关键在于信号特征参数的提取和分类算法的选取。张秀珩等[5]采用傅里叶变换（FFT）对三种网状气阀故障进行了识别，但故障集中的频率范围过大，依然需要人工经验进行识别；周意贺等[6]采用小波包分解提取气阀故障信号的特征向量，并将特征向量代入支持向量机（SVM）进行分类训练，由于训练样本较少，分类准确率为85.33%；马转霞等[7]采用集合经验模式分解（EEMD）对机械转子故障进行降噪，并结合FFT 识别不同故障特征频率，但同一故障对应的特征频率较多，该方法对于多尺度信号的刻画能力不足；舒悦等[8-10]采用局部均值分解（LMD）对气阀振动信号进行特征提取并根据能量比识别故障特征，但该方法对振动信号变化较小的气阀泄漏故障难以识别。综上所述，信号特征参数的提取算法多存在模态混叠、噪声残留的问题，分类算法存在学习精度不够、易陷入局部最小值的问题，这些缺陷导致现有的组合模型对故障信号的识别精度不够高。基于此，采用互补集合经验模态分解（CEEMD）和模糊C 均值聚类（FCM）模型对气阀故障进行分类，并利用人工峰群（ABC）算法寻找样本的初始聚类中心，对FCM 算法进行优化，以期实现对压缩机气阀故障种类的精准识别。

1 基于CEEMD算法的信号特征参数提取

1.1 CEEMD 算法原理

CEEMD 算法是YEH 等在经验模态分解（EMD）和EEMD 基础上提出的，该方法保留了两者的优点，可有效减弱高频冗余噪声，避免了EMD 出现模态混叠和EEMD 出现重构误差的问题。该方法使用相对较少的集合平均次数，在小剩余噪声干扰的条件下可更快完成算法。

1.2 信号特征提取

对故障信号来说，不同的模态分量（IMF）按照频率从高到低排列，但由于插值误差、边界效应等原因，高频IMF 可能含有随机噪声，低频IMF 可能含有趋势项、虚假分量和残余分量，需要将无效IMF 分量去除，最大程度保留原气阀的信号特征。需计算各IMF 分量与原始信号x()t的相关系数，找到与原始信号相关度最高的有用分量；计算各IMF分量之间的相关系数，判断模态混叠的程度。

采用协方差函数Cxy(τ)和标准差σx、σy计算两个信号之间的相关系数ρxy(τ)，公式为

选取ρxy()τ＞0.5 的IMF 分量作为有用分量。由于气阀振动信号具有非线性、非平稳、多尺度等特点，在此提取经CEEMD 分解后IMF 分量的能量熵值作为统计特征参数，能量熵值HEN可更清晰直观地判断出不同故障信号对应的特征参数，特征值与故障信号之间的相关性更高，公式为

式中：IMFi为第i个IMF分量的能量占整个信号能量的比例。

2 基于改进FCM 算法的故障分类

FCM 算法是基于目标函数的模糊聚类算法，属于硬聚类算法，该方法通过在欧几里得空间确定样本中数据点的几何贴近度，再将样本数据分配到不同的聚类空间从而达到聚类的目的。假设样本集X的个数为n，X={x1，x2，…，xn}，c(2 ≤c≤n)为样本数据进行聚类的个数，{A1，A2，…，Ac} 为对应的c个聚类类别，U为与聚类中心接近的相似分类矩阵，V={v1，v2，…，vc}，为各聚类类别的聚类中心，μik为样本xi相对于类Ak的隶属度，故目标函数J为

式中：dik为欧几里得距离，代表样本xi与第k类聚类中心的距离；b为模糊加权指数(b∈[1，∞])。

通过反复修改聚类中心和样本隶属度，当迭代计算的结果小于终止误差时，完成模糊聚类的划分。尽管FCM 算法的搜索速度很快，但本质上仍属于局部搜索算法，且初始聚类中心是随机选取的，因此聚类中心的优化过程决定了收敛速度和聚类效果。当初始聚类中心靠近局部最小值时，容易陷入局部最优解；当样本数量过大时，收敛速度缓慢；当样本数据差异较小或重叠时，会导致不同类重叠或雷同。基于人工蜂群（ABC）算法对初始点不敏感、抗噪声能力强、搜索范围大等特点，故采用ABC 算法对聚类中心的初始点进行选取，从而确定目标函数J的最小值，完成迭代计算。基于ABC 算法的FCM 聚类算法过程如图1 所示。

图1 基于ABC 的FCM 聚类算法过程Fig.1 FCM clustering algorithm process based on ABC

3 实例分析

在室内实验平台对往复式压缩机各类气阀故障进行信号采集，压缩机型号为VW-7.8/2-24，结构V 型无润滑，排气压力2 MPa，公称容积流量468 m3/h，额定转速750 r/min，工作周期0.08 s，冷却方式为水冷。该类型压缩机为油田联合站伴生气外输、气田集气站外输和BOG 气体回收的常用压缩机。根据奈奎斯特理论，采样频率需高于原始信号最高频率的2 倍，通过查询厂家数据可知，该类压缩机的基频不超过12.5 kHz，因此采样频率设置为25 kHz，采样点数为4 000，则采样时间为两个工作周期0.16 s。

为保证采集信号真实有效，传感器的设置位置应保证振动传递路径最短，信号能量损失最小，因此将加速度传感器安装在气阀阀座上，采用磁吸式传感器（型号CT1010L ICP），数据引线从阀盖上穿出，其余部分用密封胶密封防止气体泄漏。

3.1 信号特征参数提取

采集一组气阀正常状态和故障状态的时域信号数据，其中故障状态包含阀片断裂、缺少弹簧和阀片缺口（即气阀漏气）三种（图2）。当气阀正常时，阀片撞击升程限制器和阀片回落阀座的过程中振动最为强烈，而气阀开启保持和关闭的过程，由于只有稳定的气流脉动和机身振动，故此时振动最为平缓；当阀片断裂时，阀片碎块导致阀片不能正常撞击，对升程限制器和阀座的撞击幅度变小，同时在气阀上升阶段由于气压作用在阀片碎块上，故也存在较大的振动幅度；当缺少弹簧时，各阶段的振动幅度明显大于气阀正常时；当气阀漏气时，由于网状气阀与阀座之间的接触不严，导致气体泄漏形成气流冲击，故每个阶段均有振动，但较气阀正常时振动幅度小。以上通过时域信号可对气阀的运行状态进行大致分析，但仍为定性结论，对故障状态的分类和定位较为困难，因此采用CEEMD 算法对其进行分解。

图2 四种气阀状态的时域波形Fig.2 Time domain waveform of four valve states

选择0.2 倍的白噪声幅值，经迭代计算后分解为IMF1～8，以阀片断裂信号为例（图3），每个IMF 的振幅、频率和周期不尽相同，其中IMF1 和IMF2 具有宽频特性，幅值较大且集中在高频处，说明这两个分量信号含有较多的噪声；IMF7和IMF8的周期较长，幅值很小且集中在低频处，说明含有虚假分量和残余分量。比较IMF 分量与原始信号的相关系数及IMF3～6 分量之间的相关系数（表1、表2）。其中，IMF3～6 与原始信号的相关系数较大，均超过阈值，且IMF 之间的相关系数较小，说明经CEEMD 算法分解的IMF3～6 之间模态混叠程度较低，分量之间存在相同频率振动信号的概率较小。计算IMF3～6分量信号的能量熵值（图4），可见每种气阀状态的能量熵值排列整齐，进一步说明CEEMD算法可在一定程度上抑制模态混叠现象。

图3 CEEMD 分解结果Fig.3 CEEMD decomposition results

图4 CEEMD 分解的能量熵值Fig.4 Energy entropy of CEEMD decomposition

表1 IMF 分量与原始信号的相关系数Tab.1 Correlation coefficient between IMF component and original signal

表2 IMF 分量之间的相关系数Tab.2 Correlation coefficients among IMF components

3.2 故障分类

将气阀正常状态和三种故障状态各采集100 组数据，其中每种状态80 组数据作为训练样本，20组作为预测样本进行FCM 聚类分析。设置聚类个数c为4，模糊加权指数b为2，终止误差ε为0.01，迭代次数1 000 次，将4×80 维数据进行FCM聚类分析。为了验证CEEMD 算法特征提取和FCM聚类效果的准确性，将小波包-ABC-FCM、EMDABC-FCM、CEEMD-FCM、CEEMD-SVM、CEEMD-ABC-FCM 模型的预测结果和计算时间进行对比，结果见表3 和图5。选择db6 小波窗函数对信号进行3 层分解，得到14 个不同频段的小波包重构信号，将14×80 维数据进行FCM 聚类分析；经EMD 算法分解后选择相关系数最大的前4 阶IMF分量，将4×80 维数据进行FCM 聚类分析；SVM 中采用网格搜索法对惩罚因子和核函数参数进行优选。

表3 不同模型预测结果对比Tab.3 Comparison of prediction results of different models

图5 不同模型算法的迭代步数和计算时间Fig.5 Number of iterative steps and calculation time of different model algorithms

对以ABC-FCM 为基础的组合模型预测结果对比，其中CEEMD-ABC-FCM 模型的总分类精度分别较小波包-ABC-FCM 和EMD-ABC-FCM 模型提高了13.75%和15.00%。说明在聚类算法相同的前提下，CEEMD 算法对信号特征参数的提取更为有效，具有收敛快、鲁棒性强的特点，加入符号相反的高斯白噪声可有效抑制模态混叠现象，同时小波包分解由于小波基函数的影响，EMD 算法由于残余辅助噪声的影响，其计算时间均大于CEEMD-ABC-FCM 模型。此外，小波包分解和EMD 算法对于阀片缺口的聚类效果较差，此时气阀处于泄漏状态，这两种方法难以找到差别明显的故障特征参数。

对以CEEMD 为基础的组合模型预测结果进行对比，其中CEEMD-ABC-FCM 模型的总分类精度分 别较CEEMD-FCM 和CEEMD-SVM 和EMDABC-FCM 模型提高了8.75%和10.00%，说明采用ABC 算法优化FCM 的聚类中心，可提高分类精度，降低原始信号非平稳、非线性带来的预测误差，同时FCM 算法与SVM 算法相比对数据的跟随能力更强，迭代次数和所需的计算时间更少。

4 结论

（1）在天然气储运过程中，采用CEEMD 算法对往复式压缩机气阀状态信号进行特征提取，利用相关系数对IMF 分量进行筛选，有效解决了EMD模态混叠和EEMD 重构误差的问题。

（2）利用ABC 算法优化FCM 模型，优化后可对聚类中心进行寻优并确定目标函数最小值，避免陷入局部最小值。

（3）与其余组合模型相比，CEEMD-ABCFCM 模型的聚类效果最佳，总分类精度为95%，迭代步数和计算时间最短，可识别不同气阀状态的波形信号。