滚动信息2

摘要：石油化工机械设备长期处于变负荷、强干扰的复杂工况，振动信号夹杂大量工艺噪声，早期故障特征微弱易被掩盖，传统分析方法存在特征提取困难、故障识别准确率偏低等问题。本文结合机械类课本信号分析相关案例，剖析复杂工况下振动信号的干扰来源与诊断难点，从信号预处理、多域特征提取、故障模式识别、工况自适应优化四个方面开展研究，梳理时域-频域-时频域相结合的特征提取流程，构建适配复杂工况的故障诊断实施思路。研究可为石化旋转机械早期故障预警提供技术思路，对保障设备安全连续运行、降低非计划停机风险具有工程参考价值。

关键词：石油化工机械设备；复杂工况；振动信号；特征提取；故障诊断

一、引言

石油化工生产流程具有连续性强、介质工况多变的特点，压缩机、离心泵、齿轮箱等核心机械设备承受变转速、变载荷、流体脉动、电磁干扰等多重影响，设备故障往往会引发安全隐患与经济损失。振动监测是机械设备状态监测的主流手段，但复杂工况下采集得到的原始振动信号混杂工艺噪声、耦合干扰，轴承点蚀、转子轻微不对中等早期故障冲击特征被噪声淹没，依靠简单频谱分析很难实现有效识别。机械课本《机械故障诊断基础》中以滚动轴承故障作为典型教学案例，指出强噪声环境会大幅降低故障识别能力，这与石化现场实际工况高度契合。因此，研究复杂工况下振动信号降噪、特征提取与故障诊断方法，实现故障早识别、早预警，是石化设备维护领域亟待解决的现实问题。

二、复杂工况下振动信号故障诊断现实难点

第一，信号噪声成分复杂。石化现场设备集群密集，多台设备同时运行带来多源耦合噪声，流体冲击、工艺参数波动进一步污染振动数据，故障冲击特征被背景噪声覆盖，早期故障征兆难以显现。第二，信号具备非平稳特性。设备频繁变负荷、变转速运行，振动信号属于典型非平稳信号，传统傅里叶变换只适合平稳信号分析，无法兼顾时间与频率局部信息，直接应用会丢失大量故障瞬态特征。第三，故障模式交叉耦合。实际现场经常出现多种故障叠加，如轴承磨损伴随转子轻微不平衡，不同故障的振动特征相互混淆，容易造成误诊、漏诊。第四，工况漂移干扰判别阈值，相同故障在不同负荷下振动幅值差异明显，固定阈值报警模式容易出现误报警，降低监测系统可靠性。

三、复杂工况下振动信号特征提取与故障诊断实施路径

（一）信号预处理：抑制复杂工况背景噪声

预处理是特征提取的前置环节，目的是剔除工艺噪声干扰，强化微弱故障冲击成分。参考课本滚动轴承故障仿真案例的处理思路，可采用小波阈值降噪、形态学滤波相结合的方式。小波变换能够实现多分辨率分解，对信号高频细节做阈值处理，过滤随机噪声；形态学滤波针对周期性冲击特征做形态运算，保留故障冲击脉冲。经过预处理之后，信噪比得到提升，为后续特征提取打下基础，避免噪声造成特征失真。

（二）多维度联合特征提取，挖掘故障有效信息

采用时域、频域、时频域多域联合提取，弥补单一维度特征的局限性。时域提取峰值、均方根、峭度、波形因子等指标，峭度对冲击类故障较为敏感，适合识别轴承点蚀、齿轮局部损伤；频域依靠频谱与包络谱分析，提取转频、倍频、轴承固有故障特征频率，用于判断转子不对中、不平衡等故障；时频域利用小波包分解，把信号分解到不同子频带，提取各频带能量作为特征向量，捕捉非平稳工况下瞬态故障信息。

课本中齿轮箱故障案例表明，仅依靠时域指标很难区分耦合故障，多域特征融合可以丰富特征维度，提高特征对不同故障的区分能力，减少复杂工况带来的识别误差。

（三）特征降维筛选，构建高灵敏度特征集

多域联合提取会形成高维特征，部分特征存在冗余。可采用主成分分析完成特征降维，剔除相关性高、对故障不敏感的无效特征，筛选出区分度高的特征子集，降低后续诊断模型运算负担，提升模型抗干扰能力。避免直接把全部原始特征输入分类模型，防止维数灾难造成诊断效果下降。

（四）构建故障诊断识别模型，适配工况变化

将筛选完成的特征集输入诊断模型完成故障分类。针对石化复杂工况，可选用支持向量机等小样本适应性较好的模型，区分正常、转子不平衡、轴承损伤、齿轮故障等典型状态。同时引入工况参数做补偿，把转速、负荷作为辅助输入，削弱工况漂移带来的影响，改变传统固定阈值模式，提升变工况条件下诊断稳定性。在实际应用中，需要积累不同工况下各类故障样本，不断迭代模型参数，提高现场适配能力。

四、工程应用注意事项

在现场落地过程中，不能直接照搬实验室理想样本。一是传感器测点布置要合理，优先布置在轴承座等振动传递路径短的位置，减少信号传递衰减；二是区分工艺扰动与设备本体故障，流体脉动带来的振动属于工艺干扰，要结合压力、流量等工艺参数综合判断，避免误判；三是坚持“数据-机理”结合，数据驱动模型不能完全替代设备机理分析，参考课本转子动力学相关理论，用机理知识解释诊断结果，保障诊断结论具备工程合理性。

五、结语

石油化工设备复杂工况带来的噪声干扰、信号非平稳、工况漂移等问题，给振动信号特征提取与故障诊断带来较大阻碍。通过预处理降噪、多域联合特征提取、特征筛选降维、工况自适应模型识别的整套流程，可以有效提取被噪声掩盖的早期故障特征，提升故障识别可靠性。该方法借鉴机械课本典型故障案例的分析思路，兼顾理论机理与工程实际。后续还需要进一步丰富变工况故障样本库，优化特征筛选算法，推动振动故障诊断技术更好服务于石化设备全周期维护，保障化工生产安全稳定运行。

参考文献

[1]杨国安. 旋转机械故障诊断实用技术[M].北京：中国石化出版社，2020.

[2]陈瑞，杨春曦，翟持，等. 特征加权的高斯加权K近邻-支持向量机的水泵故障诊断方法[J].机械科学与技术，2022,41(3):349-356.

[3]王江萍. 机械设备故障诊断技术及应用[M].西安：西北工业大学出版社，2021.

[4]刘浩，韩晶. 小波包分析在旋转机械故障特征提取中的应用[J].噪声与振动控制，2021,41(4):112-117.

庄烁樟

天津北海油人力资源咨询服务有限公司深圳分公司