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申请/专利权人：中国石油大学(华东);台州环天科技股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于对数示功图的往复压缩机气阀故障特征处理方法，针对变工况下难以找到合适的故障特征以反映气阀故障的问题，通过BP神经网络建立对数示功图压缩和膨胀过程与工况参数间的映射，并在此基础上获得预测的对数示功图，通过对比实际与预测的对数示功图的差异，反映气阀故障；包括以下模块:1数据预处理模块；2对数示功图预测模块；3差异对比模块，该方法具有将压力与容积二维属性的示功图特征降维至一维的特点，在开展故障诊断的研究中可大幅提高计算处理的效率，且具有硬件投资成本低、实用性强的优势。

主权项：1.一种基于对数示功图的往复压缩机气阀故障特征处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：在往复压缩机运行工况范围内选择N个工况，采集压缩机在每个工况下稳定运行M个周期的气缸动态压力信号、飞轮键相信号以及工况参数信号，生成每个工况下的M个示功图，并记录对应的工况参数信号在每个运行周期内的平均值；S200：将每个工况下采集的示功图的横、纵坐标取自然对数，获得对应的对数示功图；S300：在对数示功图中画出对数坐标系下的进、排气压力线，此压力线与对数示功图的压缩段与膨胀段相交于四个点，采用线性插值的方式将四个交点插入对数示功图中，然后，将靠近压缩起始点与终止点的两交点连接作为新的压缩段，将靠近膨胀的起始点与终止点的两交点连接作为新的膨胀段，并将新的压缩段与膨胀段与原对数示功图中吸、排气段连接，获得简化的原始对数示功图，最后，分别求取新的压缩段与膨胀段直线的斜率，该斜率分别为压缩过程指数kc与膨胀过程指数ke；S400：将每个工况各个示功图的压缩过程指数与膨胀过程指数以及采集的工况参数作为一组数据，则得到N个工况的M组数据，将每个工况的M组数据按照a:b的比例随机划分为训练集与测试集，其中a的取值大于b；S500：对训练集中的工况参数信号以及压缩过程指数与膨胀过程指数分别进行数据标准化处理，并保存标准化准则，对测试集的工况参数按照该准则也进行标准化处理；S600：建立以标准化后的工况参数作为输入节点，t个隐藏层节点，分别以标准化后的压缩过程指数与膨胀过程指数作为输出节点的三层BP神经网络，以训练集数据作为训练样本进行模型训练，获得过程指数预测模型；S700：在测试集上，将标准化后的工况参数输入过程指数预测模型，获得预测的标准化的压缩与膨胀过程指数，使用训练集的标准化准则进行反标准化还原后，得到预测的压缩与膨胀过程指数，分别以预测的该过程指数作为压缩与膨胀过程线的斜率，以步骤S300中新压缩段的压缩起点、新膨胀段的膨胀起点作为压缩与膨胀过程线的起点，初步获得预测的压缩与膨胀过程线，并求取预测的该过程线的直线方程，再将原压缩与膨胀段上的各个对数容积值代入直线方程，求取预测的过程线上的各个对数压力值，预测的压缩与膨胀过程线分别终止于排气过程线与吸气过程线，获得最终的预测的膨胀与压缩过程线，针对吸、排气过程将其分别简化为进、排气压力，最终获到测试样本的预测对数示功图；S800：在测试集上，首先使用步骤S300中的方法获得简化的原始对数示功图，然后将原始对数示功图与预测对数示功图的同一容积自然对数下的两个压力的自然对数进行作差，并将所有差值按照膨胀、吸气、压缩与排气过程进行一维平铺与标准化处理，即获得了反映气阀工作状态的数据序列。

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