LabVIEW往复式压缩机管路故障诊断系统

news2025/4/15 18:14:33

往复式压缩机作为工业领域的关键设备，广泛应用于石油化工、能源等行业，承担着气体压缩的重要任务。然而，其管路故障频发，不仅降低设备性能、造成能源浪费，还可能引发严重安全事故。因此，开发精准高效的管路故障诊断方法至关重要。基于 LabVIEW 平台展开，开发了一套先进的诊断系统，为工业生产安全稳定运行提供有力保障。

系统设计理论基础

（一）管道故障类型分析

往复式压缩机管路主要包含供油、输气和循环水管道。其中，循环水管道泄漏会导致冷却效果下降，影响设备正常运行；输气管道异常振动不仅降低输送效率，还可能引发管道疲劳损坏。这两种故障是本研究的重点关注对象。

（二）故障诊断理论原理

负压波法定位管道泄漏：当管道发生泄漏时，泄漏点处压力骤降，形成负压波向管道两端传播。通过安装在管道两端的压力传感器，获取负压波到达两端的时间差，结合管道长度和负压波传播速度，就能计算出泄漏点的位置。其核心计算公式为：
Δt=t1−t2=va−vx1−va+vx2
推导可得：
x1=2va[L⋅(va−v)+Δt(va2−v2)]
实际应用中，由于流体流速远小于负压波速度，常简化为：
x1=2L+va⋅Δt
其中，x1为泄漏点与传感器 1 的距离，L为两传感器间距离，va为负压波传播速度，Δt为时间差，v为管道中流体流速。负压波传播速度受弹性模量、密度和管道材质等因素影响，计算公式为：
va=ρ2k2Ea1Ea1+Ka2φ
平面波理论分析管道异常振动：往复式压缩机工作时，吸排气的间歇性使气体产生压力脉动。当脉动流体流经管道弯头、阀门等元件时，会因压力、速度和密度的瞬间变化产生激振力，引发管道振动。平面波理论可有效描述这一现象，其基本方程包括连续方程、运动方程和波动方程。
- 连续方程基于质量守恒定律，反映了管道内流体质量随时间和空间的变化关系：
  ∂x∂ρtut+∂t∂ρtdt+∂x∂utρt=0
- 运动方程依据牛顿第二定律，描述了流体所受合力与加速度的关系：
  ∂t∂ut+ut∂x∂ut=−pt1∂x∂pt
- 波动方程结合等熵假设和理想气体假设，通过声速建立了压力、密度等参数的联系：
  a12=∂ρt∂pt=kgRTt
  在一定条件下简化得到经典平面波动方程，可用于分析管道内气流脉动特性。

系统硬件选型与平台搭建

（一）硬件设备选型

传感器选择：压力传感器用于采集循环水管道泄漏产生的负压波信号，需兼顾灵敏度、采样频率、工作效率和成本。本研究选用的压力传感器，能在保证信号捕捉能力的同时，有效降低环境噪声干扰，确保数据准确可靠。振动加速度传感器负责采集输气管道振动信号，考虑到压缩机管道振动频率特性，所选传感器测量范围大、灵敏度高，可精准反映振动情况。
数据采集卡与机箱：数据采集卡选用具备多通道同步测量、信号调理和抗混叠滤波功能的产品，可高效采集和处理传感器信号。以太网机箱则为数据传输和设备互联提供稳定支持，确保系统运行稳定。

（二）实验平台搭建

依据相似理论搭建模拟实验平台，涵盖循环水管道泄漏和输气管道异常振动模拟场景。实验中，输水和输气管道采用合适材料，合理设置管道长度和直径，并在关键位置布置传感器，确保全面获取故障信号。

数据处理与故障诊断算法

（一）数据预处理

采用变分模态分解（VMD）算法对采集的数据进行降噪处理。VMD 算法通过迭代搜索变分模型最优解，确定每个本征模态函数（IMF）的中心频率和带宽，实现信号有效分解。但传统 VMD 算法参数选择依赖经验，本研究引入改进的灰狼优化算法（GWO）优化其参数。

（二）改进的灰狼优化算法（GWO）

算法原理与改进：GWO 算法模拟灰狼群体捕食行为，通过包围、追逐和群体协作搜索最优解。但传统 GWO 算法在全局搜索和局部搜索平衡上存在不足。本研究提出分段调节的非线性收敛因子，改进后的算法在寻优初期全局搜索能力强，不易陷入局部最优；后期搜索速度加快，能快速逼近全局最优解。
算法可行性验证：利用多种基准测试函数对改进的 GWO 算法进行测试，结果表明，改进后的算法在收敛速度和求解精度上均优于传统算法，为其在故障诊断中的应用提供了有力支持。

（三）故障识别

运用 BP 神经网络进行故障识别。BP 神经网络是一种常用的人工神经网络，通过反向传播算法训练网络，学习输入与输出的映射关系。为提升其性能，采用改进的 GWO 算法优化 BP 神经网络的权值和阈值。经实验验证，改进后的 GWO - BP 神经网络预测准确率更高，运行时间更短，能有效识别管道故障类型。

LabVIEW 系统软件设计

（一）系统设计架构

LabVIEW 软件系统主要包含数据采集与存储、特征提取与选择、故障诊断算法和故障诊断结果展示等模块。数据采集模块负责收集传感器数据；特征提取模块从采集的数据中提取故障相关特征；故障诊断算法模块运用优化后的算法判断故障类型；结果展示模块则以直观的方式呈现诊断结果。

（二）系统功能实现

数据采集与处理：系统通过传感器实时采集管道压力和振动信号，经数据采集卡传输至计算机。利用 LabVIEW 强大的数据处理功能，对采集的数据进行滤波、去噪等预处理，为后续分析提供高质量数据。
故障诊断：基于预处理后的数据，系统运用改进的 GWO - VMD 算法和 GWO - BP 神经网络进行故障诊断。根据诊断结果，系统能精准判断管道是否存在故障、故障类型及位置，并生成详细报告。
结果展示与报警：系统以图形化界面展示诊断结果，如管道压力变化曲线、振动信号频谱图等，直观呈现管道运行状态。一旦检测到故障，系统立即发出报警信号，提醒工作人员及时处理。

系统测试与验证

（一）测试方案设计

在实验平台上模拟不同程度的循环水管道泄漏和输气管道异常振动工况，采集相应数据并导入系统进行测试。设置多组实验数据，涵盖正常运行、轻微故障和严重故障等多种情况，全面检验系统性能。

（二）测试结果分析

循环水管道泄漏诊断：系统对循环水管道泄漏的诊断准确率高达 99% 以上，能精准定位泄漏点，并准确判断泄漏程度。实验数据显示，系统检测结果与实际情况高度吻合，有效验证了系统在循环水管道泄漏诊断方面的可靠性。
输气管道异常振动诊断：对于输气管道异常振动，系统同样表现出色，诊断准确率接近 100%。系统能够准确识别振动异常点，并根据振动幅度和频率判断振动严重程度，为采取相应的减振措施提供了重要依据。