一、基于振动信号分析的故障检测

基于振动信号分析的故障检测是离心压缩机状态监测与诊断的重要手段之一。可以采用小波包能量熵与支持向量机(supportvectormachine，SVM)相结合的方法，来实现干气密封的振动故障智能识别。通过小波包变换对采集到的振动加速度信号进行多尺度分解，提取不同频段的能量特征。振动信号在分解后的不同节点中会对应不同的能量。

通过计算这些节点的能量分布，可以进一步得到小波包能量熵，作为反映故障状态的特征参数。能量熵在不同故障状态下的变化趋势明确，例如：正常、轻微磨损和严重磨损工况下，能量熵的相对变化率分别为3.5%、8.2%和15.6%。这些特征有助于对不同的故障状态进行区分。

在特征提取的基础上，采用支持向量机(SVM)对振动故障进行分类识别。SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，通过在高维特征空间中寻找最优超平面，能够实现对样本的非线性划分。

在SVM的模型中，使用的核函数可以将低维的特征映射到高维空间，常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯径向基核等。例如高斯径向基核函数，通过交叉验证优化了核参数，使得模型在不同故障类型的分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。最终，构建的SVM故障诊断模型能够有效识别离心压缩机干气密封的不同故障状态，为设备的智能运维提供了有力支持。

二、基于声发射技术的故障检测

基于声发射技术的故障检测是一种高灵敏度的无损检测方法，能够有效捕捉材料内部微观损伤所产生的弹性应力波信号。目前有一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)和Hilbert变换的干气密封故障检测新方法。

利用EMD对声发射信号进行自适应分解，分解后得到若干本征模态函数(intrinsic mode function，IMF)和残差项。EMD具有优越的处理非平稳信号的能力，能够克服传统方法(如傅里叶变换)存在的模态混叠问题，进而实现信号的多尺度特征提取。在得到IMF分量后，采用Hilbert变换对其进行包络解调，提取出瞬时幅值和瞬时频率等时频特征。通过对正常状态和不同故障类型(如气膜不稳定、端面磨损等)的声发射信号进行时频特征分析，建立了故障诊断指标体系。

该体系包含瞬时均方根值、重心频率等关键参数，这些指标能够有效反映不同故障状态下声发射信号的特征差异。结合支持向量机等智能识别算法，实现了干气密封声发射信号的自动分类与状态评估。这一新方法为压缩机的状态监测与故障预警提供了有效的技术支持。

三、基于温度场分析的故障检测

基于温度场分析的故障检测是一种创新的干气密封故障检测方法，结合了红外热成像技术和热－结构耦合有限元分析，实现了对密封端面温度场的高精度表征与故障模式识别。使用红外热像仪采集密封端面的瞬态温度分布。通过分析温度场，提取了关键特征指标，如最大温度、最小温度、温度梯度和温度标准差等，这些特征为进一步的故障分析提供了基础。

在此基础上，建立了基于热-结构耦合的有限元模型，该模型结合了材料的热传导和应力分析，通过数值求解相关方程，能够模拟不同故障条件下的稳态温度场和热应力分布。例如，在气膜厚度减薄的情况下，端面最高温度显著升高，径向温度梯度急剧增大，热应力水平也随之上升。这表明气膜失稳和接触磨损等故障已发生。最后，采用支持向量机(SVM)算法对故障模式进行智能分类和识别。通过优化SVM模型的参数，构建一个高精度、强鲁棒性的故障分类模型，为干气密封系统的健康监测提供了有效的解决方案。这种基于温度场分析的故障检测方法为离心压缩机的智能维护提供了新的技术途径。

信息来源：化工活动家