一种往复式压缩机故障诊断可视化方法技术

本发明专利技术提供了一种往复式压缩机故障诊断可视化方法，包括S1训练样本的产生与积累；S2批量获取训练数据与标签；S3进行AI模型设计与初始化；S4训练得AI模型；S5选择满足要求的数采装置，同步采集正在运行中动态压力数据与转速脉冲数据，对采集数据做预处理得测试样本，将获得的测试样本输入到AI模型，前向计算得到网络输出，将输出对应的最大可能的类别作为识别结果；S6利用Guided Grad CAM获取测试样本每个值对AI模型识别结果贡献程度；S7展示对诊断结果可解释的示功图；S8人工确认模型识别结果准确性并进行处理；S9将结果存入训练样本库。本发明专利技术能在不影响智能诊断模型准确率前提下给出了模型做出判断的依据，提高智能诊断的可信度，方便人工核实诊断结果。方便人工核实诊断结果。方便人工核实诊断结果。

A visual method for fault diagnosis of reciprocating compressor

【技术实现步骤摘要】
一种往复式压缩机故障诊断可视化方法


[0001]本专利技术属于机械故障诊断
，具体涉及一种往复式压缩机故障诊断可视化方法。

技术介绍

[0002]往复式压缩机的机体由气缸体和曲轴箱组成，气缸体内的重要工作部件是活塞，曲轴箱内的重要工作部件为曲轴，活塞和曲轴通过连杆、十字头连接。气缸的顶部装有吸气阀和排气阀，吸气阀通过吸气腔与吸气管相连，排气阀通过排气腔与排气管相连。曲轴的主轴与原动机相连，被原动机带动旋转，通过连杆的传动，带动活塞在气缸体内做往复运动，并在吸、排气阀的配合下完成对介质的吸入、压缩和排出。
[0003]往复式压缩机有压缩、排气、膨胀、吸气4个重要的工作过程，结合图1所示，当活塞自右向左运动时，气缸内气体体积减小，压力增大为压缩机的“压缩”过程；当气体压力增大到一定程度时，排气阀打开，活塞继续向左运动，气体持续排出，直到活塞运动到最左侧为压缩机的“排气”过程；接着，活塞从最左侧向右移动，由于在最左侧位置时气缸存在余隙容积，余隙容积内的气体仍具有较大的压力，在活塞刚离开最左侧位置时吸气阀达不到设计的压力差不能立即打开，余本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种往复式压缩机故障诊断可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、 训练样本的产生与积累；对气缸内安装的动态压力传感器采集的数据，以及飞轮边缘安装的键相传感器同步采集的脉冲信号数据进行采集作为训练样本；S2、批量获取S1中生成的训练数据与标签；S3、AI模型的设计与初始化；采用神经网络模型，网络的输入为单通道的点数为N的一维数组，输出为健康状况所对应的标签编码；所述神经网络模型包括但不限于ANN、ResNet、VGG、LSTM；S4、训练并得到AI模型；S5、选择满足要求的数采装置，同步采集正在运行中的动态压力数据与转速脉冲数据，对采集的数据进行预处理得到测试样本，并将获得的测试样本输入到S4中获得的AI模型，前向计算得到网络的输出，将输出对应的最大可能的类别作为识别结果；S6、利用Guided Grad CAM获取S5中测试样本的每个值对AI模型识别结果的贡献程度；S7、展示对诊断结构可解释的示功图；S8、人工确认模型识别结果的准确性并结合实际进行相应处理；S9、将S8的处理结果存入训练样本库，以提高后续重新训练的准确度。2.如权利要求1所述的一种往复式压缩机故障诊断可视化方法，其特征在于，对所述S1包括如下步骤：S11、对数据采集前的数采装置进行设定使转速脉冲的上升沿对应膨胀过程的起始点，对产生训练样本的传感器设置相同且固定的采样频率Fs，同步采集动态压力数据与转速脉冲数据；S12、取两个相邻转速脉冲上升沿之间的数据所对应的同步采集的动态压力数据，作为一个周期内的动态压力数据，记数据点数为N，若一次采集的数据包含了完整的连续m个周期的动态压力数据，对各周期内索引相同的压力值求平均值，作为该索引的有效动态压力值，进而得到平均各周期数据后的点数为N的有效动态压力数据；S13、假设曲轴做匀转速运动，对S12中的N个有效动态压力数据进行近似处理，计算各动态压力值对应的曲柄相位角，结合活塞半径、曲柄长度、连杆长度等信息绘制示功图；S14、人工确认示功图的健康状况，包含故障类型，为S12的点数为N的动态压力数据建立标签，将N个动态压力数据连同标签一起存入训练样本库。3.如权利要求1所述的一种往复式压缩机故障诊断可视化方法，其特征在于，所述S5中的预处理步骤与S12相同。4.如权利要求1所述的一种往复式压缩机故障诊断可视化方法，其特征在于，所述S6包括如下步骤：S61、在S5的网络前向计算过程中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：包继华，邓刚，张玉斌，姜雪，
申请(专利权)人：苏州德姆斯信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：